Nature子刊：概率图模型使能的大规模预测性数字孪生

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致力于数字孪生体技术的研究与发展 通过解决方案和工程化应用造福人类 来源：数字孪生DT 摘 要 为了从通过定制实现构建的一次性数字孪生过渡到大规模且稳健的数字孪生实现，需要一种统一的数学公式。本文提出了一种概率图模型，作为数字孪生及其相关物理资产的正式数学表示。我们将资产-孪生系统抽象为一组耦合的动力系统，这些系统在其各自的状态空间中随时间演化，并通过观测数据和控制输入进行交互。将该耦合系统正式定义为概率图模型，使我们能够借鉴贝叶斯统计、动力系统和控制理论中成熟的理论和方法。所提出的数字孪生模型具有声明性和通用性，既严谨又灵活，能够在多种应用领域实现大规模应用。我们展示了如何实例化该模型以构建无人飞行器（UAV）的结构数字孪生。该数字孪生使用来自物理UAV资产的实验数据进行校 ………………………………