资源受限系统与机队的全生命周期监测
机器学习
2023-01-04 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
数字孪生（DT）是物理系统的仿真，提供信息以做出具有经济、社会或商业价值的决策。物理系统的行为随时间变化，因此DT必须持续用物理系统的数据更新以反映其变化行为。对于资源受限系统，更新DT并非易事，因为存在机载学习和板外数据传输等挑战。本文提出一个面向系统健康监测、用于更新资源受限系统数据驱动DT的框架。所提方案包括：（1）运行轻量DT的机载系统，允许对物理系统生成的数据进行优先级排序和精简传输；（2）板外对DT的鲁棒更新及异常行为检测。使用生产燃气涡轮发动机系统考虑了两个案例研究，以展示对真实世界时变物理系统的数字表征精度。
引用
@article{arxiv.2301.01017,
title = {Through-life Monitoring of Resource-constrained Systems and Fleets},
author = {Felipe Montana and Adam Hartwell and Will Jacobs and Visakan Kadirkamanathan and Andrew R Mills and Tom Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.01017},
year = {2023}
}