智能系统数字孪生中的知识等价

数字孪生包含所研究物理世界的即时数据驱动模型，并可使用仿真来优化物理世界。然而，只有当模型等价于物理世界时，数字孪生所做的分析才有效且可靠。维持这样的等价模型具有挑战性，尤其是当被建模的物理系统具有智能性和自主性时。本文特别关注具有知识感知但能力有限的智能系统的数字孪生模型。数字孪生通过在仿真环境中积累更多知识，在元层面改善物理系统的行为。对此类智能物理系统的建模需要在虚拟空间中复现其知识感知能力。需要新颖的等价维持技术，特别是在模型与物理系统之间的知识同步方面。本文提出知识等价的概念，以及一种通过知识比较与更新的等价维持方法。对所提方法的定量分析证实，与状态等价相比，知识等价维持可容忍偏差，从而减少不必要的更新，并在更新开销与仿真可靠性的权衡上获得更具帕累托效率的解。