基于云边端协同的数字孪生系统性能预测与故障自愈方法

专利概览

申请人

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

发明人

赵伟超;孙鸽;齐翌辰;李泽

申请号

CN202611144398.5

专利号

CN202611144398.5

法律状态

2026.08.28#公开;2026.09.15#实质审查的生效;2026.09.29#授权

主分类号

H04L41/0654

IPC

H04L41/0654;H04L9/40;H04L67/10;H04L9/32;H04L41/14;H04L41/147;H04L41/149;H04L41/16

摘要

本公开涉及基于云边端协同的数字孪生系统性能预测与故障自愈方法，属于数字孪生领域，包括：在云端构建数字孪生体的全局性能预测模型；在边缘节点部署故障检测模块，采用自适应滑动窗口技术检测传感器数据流中的异常特征，并通过多尺度特征提取算法将异常特征与预测结果比对；建立端设备与边缘节点的双向认证通道；边缘节点识别故障特征，向端设备注入动态修复策略代码包；云端启动虚拟仿真引擎进行故障推演，采用蒙特卡洛树搜索算法生成若干种修复方案，进行仿真验证筛选最优修复方案；将最优修复方案通过区块链下发至边缘节点，采用差分更新机制同步至端设备进行修复；云端动态重构模型的损失函数。本公开的性能预测准确与故障自愈能力强。

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许可费

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