制御を伴う適応型デジタルツインモデリング：拡張カルマンフィルタを用いた再帰的スパース非線形同定とモデル予測制御の統合

デジタルツインの採用は、産業プロセスのシミュレーション、監視、制御の効果を革新しました。しかし、デジタルツインの実際の実装は、開発時間の延長、モデル精度の低下、インタラクティブ機能の制限などの重大な課題によって妨げられています。これらの重要な問題に対処するため、本論文は、デジタルツインの同定、リアルタイムモデル更新、進化したプロセス制御を統合した包括的なデジタルツイン開発フレームワークを提案します。提案されたアプローチはまず、非線形動的アルゴリズムのスパース同定によってオフラインのデジタルツインモデルを特定し、モデルの忠実性を維持しながらデジタルツインの開発時間を短縮します。次に、特定されたモデルは、精度の低下問題を軽減するために拡張カルマンフィルタによって更新されます。最後に、最新の更新モデルをモデル予測制御に組み込むことで、制御入力の最適化を促進し、デジタルツインのインタラクティブ機能を強化します。1つの産業ケーススタディと2つのシミュレーション例を通じて、提案されたアルゴリズムの利点が実証されます。