摘要
本申请公开了一种设备数字孪生模型更新方法、系统、终端及介质,方法包括以下步骤:采集设备若干位置的数据;对于设备上任一个的数据采集点,根据监测数据的变化敏感度指标动态调整监测频率;对采集数据进行预处理;根据处理后的数据,对设备的数字孪生模型进行更新;模型更新时:根据数据的变化趋势,动态调整计算资源的分配;采用增量式学习算法,对模型中受物理实体变化影响的部分进行更新。本申请优点是可以提高设备数字孪生模型的更新效率,显著提高了数字孪生系统的实时性能和可靠性,为大型设备的安全运行、维护和管理提供了有力的支持。
技术关键词
数字孪生模型
更新方法
增量式学习
数据采集装置
模型更新
采集设备
传感器模块
历史数据回归分析
分布式传感器网络
算法
数据采集单元
数据中心
数据处理模块
移动平均滤波
数字孪生系统
实体
异常数据点
频率