論文の概要: A Probabilistic Graphical Model Foundation for Enabling Predictive
Digital Twins at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05841v3
- Date: Tue, 13 Apr 2021 16:47:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 11:28:44.509031
- Title: A Probabilistic Graphical Model Foundation for Enabling Predictive
Digital Twins at Scale
- Title（参考訳）: 予測型ディジタル双極子をスケールで実現するための確率的グラフィカルモデル基礎
- Authors: Michael G. Kapteyn and Jacob V.R. Pretorius and Karen E. Willcox
- Abstract要約: 結合ダイナミクスシステムの集合として、アセットツインシステムの抽象化を作成します。
本研究では,無人航空機のディジタル双対構造を実現するために,モデルがどのようにインスタンス化されるかを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A unifying mathematical formulation is needed to move from one-off digital
twins built through custom implementations to robust digital twin
implementations at scale. This work proposes a probabilistic graphical model as
a formal mathematical representation of a digital twin and its associated
physical asset. We create an abstraction of the asset-twin system as a set of
coupled dynamical systems, evolving over time through their respective
state-spaces and interacting via observed data and control inputs. The formal
definition of this coupled system as a probabilistic graphical model enables us
to draw upon well-established theory and methods from Bayesian statistics,
dynamical systems, and control theory. The declarative and general nature of
the proposed digital twin model make it rigorous yet flexible, enabling its
application at scale in a diverse range of application areas. We demonstrate
how the model is instantiated to enable a structural digital twin of an
unmanned aerial vehicle (UAV). The digital twin is calibrated using
experimental data from a physical UAV asset. Its use in dynamic decision making
is then illustrated in a synthetic example where the UAV undergoes an in-flight
damage event and the digital twin is dynamically updated using sensor data. The
graphical model foundation ensures that the digital twin calibration and
updating process is principled, unified, and able to scale to an entire fleet
of digital twins.
- Abstract（参考訳）: カスタム実装で構築された1対のデジタルツインから、大規模で堅牢なデジタルツイン実装に移行するには、統一的な数学的定式化が必要である。
本研究は,デジタルツインとその関連物理資産の形式的数学的表現としての確率的グラフィカルモデルを提案する。
我々は,アセット・トウィン系を結合力学系の集合として抽象化し,それぞれの状態空間を通じて時間とともに進化し,観測データと制御入力を介して相互作用する。
確率的グラフィカルモデルとしてのこの結合系の形式的定義は、ベイズ統計、力学系、制御理論から確立された理論と方法を引き出すことができる。
提案されたデジタルツインモデルの宣言的かつ一般的な性質により、厳密で柔軟性があり、様々なアプリケーション領域で大規模に応用することができる。
無人航空機(UAV)の構造的デジタル双対を実現するためにモデルがどのようにインスタンス化されるかを示す。
デジタルツインは物理的UAV資産の実験データを用いて校正される。
次に、UAVが飛行中の損傷イベントを実行し、センサーデータを用いてデジタルツインを動的に更新する合成例で、動的意思決定におけるその使用を例示する。
グラフィカルモデル基盤は、デジタルツインのキャリブレーションと更新プロセスが原則化され、統一され、デジタルツインの全群にスケールできることを保証する。
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