系统监测模型生成方法、处理器芯片以及工业系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种系统监测模型生成方法、处理器芯片以及工业系统，涉及监测技术领域。系统监测模型生成方法，包括：根据待监测系统的真实数学模型，构建所述待监测系统对应虚拟系统的数字孪生模型，所述数字孪生模型中包括所述虚拟系统的多个虚拟系统参数；构建所述真实数学模型与所述数字孪生模型之间的误差反馈模型；基于所述待监测系统的参考历史数据与所述误差反馈模型进行回归分析，得到各所述虚拟系统参数的值。本发明专利技术中，在系统参数辨识过程中，不会受到不可逆矩阵对算力的影响，从而能够快速地迭代收敛；降低了对设备算力的要求，应用于算力较低的处理器芯片，能够实时的对系统进行监测。实时的对系统进行监测。实时的对系统进行监测。

【技术实现步骤摘要】
系统监测模型生成方法、处理器芯片以及工业系统


[0001]本专利技术涉及监测
，具体涉及一种系统监测模型生成方法、处理器芯片以及工业系统。

技术介绍

[0002]在工业制造系统中，一般可以通过传感器来采集系统的输入输出信号；进一步的，由于传感器一般是间隔进行数据采集的，为了能够实时获取系统的输入输出，一般会基于系统的真实模型构建对应的虚拟系统模型，该虚拟系统模型即为通过系统的输入输出时间函数来模拟系统行为的数学模型。
[0003]在构建虚拟系统模型时，会对虚拟系统模型中的系统参数进行辨识，常用的辨识方法如自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model，简称ARMA模型)、状态空间模型以及后向ARMA模型等。
[0004]然而，在系统参数求解过程中，存在矩阵不可逆、计算过程复杂等问题，并且会因为非凸问题导致得到虚拟系统模型的精度不高。另外，若采用神经网络通过多线性拟合非线性的方法进行系统参数辨识，也会存在计算消耗过大而无法对系统参数进行实时判别的问题。

技术实现思路

...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统监测模型生成方法，其特征在于，包括：根据待监测系统的真实数学模型，构建所述待监测系统对应虚拟系统的数字孪生模型，所述数字孪生模型中包括所述虚拟系统的多个虚拟系统参数；构建所述真实数学模型与所述数字孪生模型之间的误差反馈模型；基于所述待监测系统的参考历史数据与所述误差反馈模型进行回归分析，得到各所述虚拟系统参数的值。2.根据权利要求1所述的系统监测模型生成方法，其特征在于，所述待监测系统的真实数学模型的表达式为：x(t+k)＝f[x(t+k
‑
1)，x(t+k
‑
2)，
…
，x(t)，u(t)]，其中，x(t)表示t时刻所述待监测系统的输出测量值，k表示预设的第一滑窗长度，u(t)表示t时刻所述待监测系统的输入值；所述待监测系统对应的数字孪生模型的表达式为：其中，表示n时刻所述待监测系统的输出预测值，x(n)表示n时刻所述待监测系统的输出测量值，ω
i
、ω
i
′
以及ω0表示所述虚拟系统参数，l表示预设的第二滑窗长度，u(n)表示n时刻所述待监测系统的输入值，k0表示第一预设常数。3.根据权利要求2所述的系统监测模型生成方法，其特征在于，所述误差反馈模型的表达式为：其中，e(n)表示n时刻所述真实数学模型与所述数字孪生模型之间的误差，表示n时刻所述待监测系统的输出预测值，x(n)表示n时刻所述待监测系统的输出测量值，k表示所述第一滑窗长度，l表示所述第二滑窗长度。4.根据权利要求3所述的系统监测模型生成方法，其特征在于，所述基于所述待监测系统的参考历史数据与所述误差反馈模型进行回归分析，得到各所述虚拟系统参数的值，包括：利用所述待监测系统的参考历史数据，采用单次测量天牛须搜索算法对所述误差反馈模型进行回归分析，得到各所述虚拟系统参数的值。5.根据权利要求4所述的系统监测模型生成方法，其特征在于，所述利用所述待监测系统的参考历史数据，采用单次测量天牛须搜索算法对所述误差反馈模型进行回归分析，得到各所述虚拟系统参数的值，包括：利用所述多个虚拟系统参数构建天牛的位置，将所述误差反馈模型作为所述单次测量天牛须搜索算法的适应度函数，并对天牛进行初始化；基于所述历史参考数据、天牛的当...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜向远，李帅，刘奇峰，陈祖炎，苗飞，张志，梁龙飞，
申请(专利权)人：上海新氦类脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：