一种具有仿真优化内核的数字孪生平台

本发明涉及一种数字孪生平台，特别涉及一直具有仿真优化内核的数字孪生平台。

背景技术：

1、数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间和数字空间的交互映射，实现智能决策。现有的针对运营管理的数字孪生平台，大多数是实现了物理实体与数字孪生体之间的虚实联动，能在数字空间基于数字孪生体进行简单的决策优化，并将优化结果返回至物理空间对物理实体进行控制。

2、但是在这些实践中，数字空间内基于数字孪生体所进行的决策优化或者是基于一系列预定的规则，或者是基于简单可求解的数学模型。

3、例如：cn 111857065 a公开了一种基于边缘计算和数字孪生的智能生产系统和方法，包括物理系统、边缘数字孪生节点、数字孪生管理控制系统、生产制造仿真系统、订单系统和ai算法模型库，方法包括:智能感知设备实时获取物理生产线信息传输至边缘数字孪生节点；边缘数字孪生节点构建设备模型、预测设备故障和寿命、进行可视化展示；数字孪生管理控制系统生成生产设备调度的仿真分析作业，根据生产制造仿真系统的仿真结果优化生产调度策略，发送生产调度指令给物理系统，其降低了终端处理器的计算负担，减小了时延，提高了整个智能生产系统的信息映射效率和工作效率，实现了边缘侧的设备故障监控、预测与维护。其数字孪生管理控制系统根据生产制造仿真系统的仿真结果和ai算法模型库中的生产设备调度优化模型进一步优化生产线目标运行状态数据，生成生产调度指令给物理系统。但该ai算法模型库中的调度优化模型是用来实时对物理生产线的信息进行分析，或者对定制产品的制造策略进行初始资源配置，这里的优化不是基于仿真模型在做决策的优化；此外，数字孪生管理控制系统接收到生产制造仿真系统反馈的仿真分析结果后，根据仿真分析结果优化数字孪生模型及资源配置方案，该种方式是属于公知的简单方案对比法，即运行一下仿真(一个确定的重复次数或者时间)，然后对比哪个方案效果最好，因为输出是带随机噪声的，因此这种方式无法保证最终一定选出最优方案，没有实现具体的最优方案决策。

4、再如cn114912369a公开了一种基于数字孪生的矿山智能管控优化系统，涉及矿山管控领域，包括智能矿山模型优化系统、矿山数字孪生体模型优化系统和矿山智能管控平台优化系统；所述智能矿山模型优化系统采用信息物理融合方式，建立数字孪生矿山场景、设备和作业流程虚拟仿真模型，基于物理空间实际场景与所对应的虚拟空间仿真场景虚实交互、数据同步来对智能矿山模型构建与优化。该对比文件5通过对智能装备的对象孪生、过程孪生和性能孪生，实现对矿山数字孪生体的性能评估，实现矿山各工作面物理设备全生命周期的映射，为矿山生产全流程性能仿真和健康预测提供决策支持。该优化方案仅能是对特定的对矿山设备部件及系统集成描述优化以及对矿山虚实交互的动态数据实时更新与可视化呈现优化。而实际生产问题往往非常复杂，无法使用一些既定规则覆盖全部可能性，也无法在不引入简化的前提下建立可求解的数学模型，必须借助仿真来评估候选方案的效果，以实现对现实作业具有指导意义的方案择优。但是现有的针对运营管理的数字孪生平台设计中，缺乏仿真优化内核，即仿真运行模块以及相配套的仿真优化模块。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是提供一种具有仿真优化内核的数字孪生平台，能够通过仿真运行模块和仿真优化模块进行方案寻优，在决策周期结束后给出优选方案。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种具有仿真优化内核的数字孪生平台，包括物理实体和数字孪生体，数字孪生体能够对物理实体的各类数据进行集成、与物理实体同步运动演变，并可通过控制器将指令发送到物理实体以对物理实体进行控制，实现物理实体与数字孪生体之间的虚实同步以及双向交互数据、指令；其创新点在于：还包括用于决策者进行决策优化的仿真运行模块和仿真优化模块，在数字孪生平台运行过程中，当决策者需要从若干候选方案中选择出一个最优方案时，可通过仿真运行模块控制数字孪生体在不同候选方案下进行仿真模拟运行，得到带随机噪声的输出结果，通过仿真优化模块来控制各候选方案之间的转换以及在每个候选方案下仿真的精度，最终得出最优方案，并将最优方案通过数字孪生体的指令传递至物理实体。

3、具体的，决策者要选定一批候选方案，以及在优化时所关注的性能指标，对于候选方案i,i＝1,2,…,k，记该性能指标为数值yi，记yi最大的方案为最优方案；仿真运行模块在候选方案i下的一次仿真运行的输出是以yx为期望的随机变量yi，仿真运行模块在候选方案i下进行ni次重复运行，得到仿真输出然后计算样本平均值

4、进一步的，所述仿真运行模块在仿真模拟运行该批候选方案时，各候选方案的仿真次数由仿真优化模块的仿真优化算法决定。

5、优选的，记为候选方案i在得到ni个仿真输出后的样本方差，φv(·)表示自由度为ν的t-分布的累积分布函数，仿真优化算法的具体步骤为：

6、s1：选定算法参数n0，为每个候选方案运行n0次仿真，令n1,…,nk←n0，

7、令

8、s2：执行下列步骤直至停止条件触发

9、令

10、令

11、为候选方案b追加一次仿真运行，令nb←nb+1；

12、更新ab；

13、s3：返回为最终选择的方案。

14、更具体的，在实际使用场景，仿真优化过程的停止条件包括两种不同的触发方式：当决策时间给定为t时，仿真优化运行的耗时达到t时停止条件被触发；当决策时间无限制时，算法找出的最优方案达到预设的准确度100(1-α)％时停止条件被触发，具体地，自由设定参数之后，当累积的仿真次数达到n0k+jm,j＝1,2,…，时，若下列判别条件成立则触发停止条件：

15、对所有j＝1,…,k且j≠i，

16、其中表示自由度为n0-1的t-分布的分位点。

17、本发明的优点在于：本发明中具有仿真优化内核的数字孪生平台，其数字空间内的决策优化是基于数字孪生体、仿真运行模块的仿真运行，依托于配套仿真优化算法的仿真优化模块而得到的。在数字孪生平台的运行过程中，当需要决策者进行优化时，即需要从一系列候选方案中选择出一个最优方案时，便触发仿真模拟运行，得到带随机噪声的输出结果，通过仿真优化算法来控制方案之间的转换以及在每个方案下仿真的精度，最终选出最优方案或尽可能接近最优，并将该方案通过控制指令传递至物理空间。

18、本发明中具有仿真优化内核的数字孪生平台可以用于智能制造场景，例如一个生产线。此时物理实体为生产设备、传送带、agv等，数字孪生体为它们在数字空间中的映射。当一个新的订单到来时，决策者可能需要在给定时间之内做出一系列决策，包括生产线结构的调整、新订单与原有订单的顺序调整等，此时决策者可以将各种决策因素进行排列组合得到k个综合性的候选方案。通过仿真运行模块可以实现在任意候选方案下模拟生产线的运行状况，对所关注的性能指标例如单位时间创造的净利润进行计算。通过仿真优化模块进行方案寻优，在决策周期结束时返回一个方案。

19、本发明中具有仿真优化内核的数字孪生平台也可以用于数字供应链场景，此时物理实体为某个供应链，数字孪生体为它在数字空间中的映射。当某个突发事件发生破坏了原有的供应链结构，决策者可能需要在给定时间之内做出调整，包括供应链结构、库存管理、作业调度等方面，决策者可以将各种决策因素进行排列组合得到k个综合性的候选方案。通过仿真运行模块可以实现在任意候选方案下模拟供应链的运作状态，对所关注的性能指标例如供应链总成本进行计算。通过仿真优化模块进行方案寻优，在决策周期结束时返回一个优选方案。