【摘 要】
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数字孪生(Digital Twin,DT)充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程,实现虚拟空间和实体空间的双向交互映射.针对生产设备的状态监控和状态预测问题,以机械臂DT模型为例,提出了一种基于数据级、特征级和决策级的多层次信息融合DT模型迭代方法,实现了基于多层次信息融合模型迭代的机械臂状态估计.利用迭代模型库设计了机械臂轨迹预测实验,通过不同迭代周期、不同融合层次的模型迭代效果分析对比,验证了该方法的有效性.
【机 构】
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浙江大学控制科学与工程学院,杭州310027
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数字孪生(Digital Twin,DT)充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程,实现虚拟空间和实体空间的双向交互映射.针对生产设备的状态监控和状态预测问题,以机械臂DT模型为例,提出了一种基于数据级、特征级和决策级的多层次信息融合DT模型迭代方法,实现了基于多层次信息融合模型迭代的机械臂状态估计.利用迭代模型库设计了机械臂轨迹预测实验,通过不同迭代周期、不同融合层次的模型迭代效果分析对比,验证了该方法的有效性.
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