Hybrid Modeling for Condition Monitoring in Digital Twin Systems
Notice bibliographique
Résumé
Digital twin (DT) modeling is an emerging framework for modeling complex system which can improve modeling fidelity and accuracy. This improved modeling accuracy can be used to improve performance and reliability of these systems through performance optimization and condition monitoring (CM). One aspect of CM that can be potentially greatly improved is soft sensing, also known as virtual sensing or smart sensing, which is estimating the values of parameters or states without directly measuring them. Because a DT seeks to virtually replicate a system, it is necessary to model a great many parameters and states, and it is not economically feasible to directly measure each of them. To overcome this, soft sensing is used to estimate these using models. Because there is risk, uncertainty, and inaccuracy associated with relying on just one model, it is ideal to utilize multiple models. Hybrid modeling uses several models to improve the accuracy, precision, and reliability of these estimates. There are several approaches seen in the literature which can broadly be categorized as series, parallel, and combined models. Each has their own advantages and use cases, and they were each shown to improve CM capabilities of their respective systems. This work examines Hybrid modeling for CM in the context of DTs, and displays the effectiveness through examining existing literature applying the concept.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».