首頁 > 新聞資訊 本文原刊登于Ansys Blog：《Hybrid Analytics: A Tool Set for Building Hybrid Digital Twins》
作者：Matt Adams | Ansys 首席產(chǎn)品專家
混合數(shù)字孿生是將物理和數(shù)據(jù)結(jié)合在一起的數(shù)字孿生體。換句話說，混合數(shù)字孿生不單獨(dú)依靠仿真或者機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），而是同時發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢，充分利用有關(guān)系統(tǒng)的所有可用知識。工程為創(chuàng)建物理模型提供信息，而數(shù)據(jù)則向該模型提供新洞察。將物理與數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法和工具，構(gòu)成了被稱為“混合分析”的工具集。
通過使用Ansys Twin Builder和混合分析工具集，您可以將數(shù)字孿生準(zhǔn)確度提高到98%或更高水平。
混合分析是一套以不同方式將物理與數(shù)據(jù)相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。通過更明智地選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，您可以為混合數(shù)字孿生開辟新的可能性。一個備受矚目的領(lǐng)域是融合建模，即綜合運(yùn)用至少兩種不同類型的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
融合建模：融合物理與數(shù)據(jù)
為了構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用戶需要提供輸入/輸出（I/O）數(shù)據(jù)以及在I/O數(shù)據(jù)之間建立關(guān)系的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。重復(fù)使用該算法，可以預(yù)測不同輸入產(chǎn)生的新輸出。當(dāng)然，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇和算法的選擇都會影響結(jié)果質(zhì)量。例如，降階模型（ROM）通常使用仿真數(shù)據(jù)來構(gòu)建，并且通常使用依賴物理方程或仿真模型底層結(jié)構(gòu)的方法；其他統(tǒng)計(jì)方法更適用于存在噪聲的傳感器數(shù)據(jù)。在融合建模中，至少要使用兩種不同的數(shù)據(jù)源來訓(xùn)練模型，這可能需要結(jié)合不同類型的仿真數(shù)據(jù)或結(jié)合仿真數(shù)據(jù)與傳感器數(shù)據(jù)。在任何情況下，結(jié)合多個數(shù)據(jù)源有利于為更多應(yīng)用創(chuàng)建更豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
融合：殘差建模
如果我們希望通過物理建模保存已知的系統(tǒng)相關(guān)信息，并從任何可用數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，可以同時使用仿真數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)。只要充分理解組件或系統(tǒng)的基本物理特性并且能用已知方程建模，就可以基于物理的仿真模型創(chuàng)建高質(zhì)量數(shù)字孿生體。然而在實(shí)際情況中，由于各種原因，難以實(shí)現(xiàn)完整的物理模型，包括：
- 不能充分理解摩擦或損耗
- 不能完全捕獲幾何結(jié)構(gòu)
- 不能為環(huán)境影響建模
- 隨時間發(fā)生退化
例如，這可能包括電機(jī)常數(shù)的不確定性、各種組件的慣性或管道內(nèi)壁上的摩擦量。在這些情況下，首選解決方法是嘗試從可用數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)物理模型的參數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠幫助您從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確的參數(shù)值，并為這些參數(shù)提供估計(jì)值。
這種方法的主要優(yōu)勢在于，模型中完全保留了物理行為知識，從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的信息包含在模型參數(shù)的值中。因此，即使模型不能完全表達(dá)物理特性，也可通過調(diào)整參數(shù)盡量予以補(bǔ)償，習(xí)得的行為至少在該模型的情景下具有可解釋性，并且與其他參數(shù)值存在關(guān)聯(lián)。因此，設(shè)計(jì)人員和工程師可以深入地了解問題根源和系統(tǒng)行為。
即便構(gòu)思最佳的物理模型有時也無法完全捕獲系統(tǒng)的實(shí)際行為。具體而言，當(dāng)系統(tǒng)中存在未建模的物理時，學(xué)習(xí)更好的參數(shù)值仍不足以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用所需的精度水平。此時融合模型通過提供高度準(zhǔn)確的預(yù)測，能夠起到幫助作用。
當(dāng)經(jīng)過校準(zhǔn)的孿生預(yù)測與預(yù)期行為之間仍存在差異時，您可以構(gòu)建融合模型來仿真孿生的預(yù)測和表達(dá)目標(biāo)行為的數(shù)據(jù)之間的差異。這種類型的融合建模通常被稱為殘差建模。在融合殘差模型中有兩種不同的數(shù)據(jù)源，分別是物理模型預(yù)測和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。因此，殘差建模最常用于在假設(shè)場景下實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測。
該圖展示了融合殘差建模的過程，即：使用物理模型預(yù)測和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為兩個主要數(shù)據(jù)源
這種方法的最大優(yōu)勢在于，無論系統(tǒng)中存在哪些仍被保留的已知物理信息，數(shù)據(jù)都能幫助您建模因系統(tǒng)中存在未知或誤解而出現(xiàn)的剩余部分，即殘留數(shù)據(jù)。值得注意的是，模型的融合部分一般不會解釋缺失的內(nèi)容，但與孿生輸出結(jié)合，確實(shí)能提高預(yù)測準(zhǔn)確度。通過這種方法，不確定性被限制在未知的行為部分，而添加機(jī)器學(xué)習(xí)部分不會損失任何東西。
以這種方法應(yīng)用融合模型，能夠在保留已知物理信息的情況下運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。本質(zhì)上，可以構(gòu)建融合殘差模型來補(bǔ)償質(zhì)量極差的物理模型。在這些情況下，融合模型更像是數(shù)據(jù)模型，并且與其他數(shù)據(jù)模型一樣，基本物理特性可能會被掩蓋或丟失。然而，即便在這種狀況下，低質(zhì)量物理模型至少依然能對機(jī)器學(xué)習(xí)部分產(chǎn)生一定的約束。
當(dāng)融合殘差建模被用于改進(jìn)已經(jīng)提供高保真度結(jié)果，但仍存在大約10%差異的模型時，可產(chǎn)生極佳的效果。在這種情況下，融合模型可能無法完全解釋少量殘留的物理效應(yīng)，但系統(tǒng)的主要物理效應(yīng)完全保留在物理孿生中，并且可以輕松訪問。
融合：多保真度回歸
融合建模的另一個應(yīng)用是多保真度回歸。在這種情況下，一個數(shù)據(jù)源被視為地面實(shí)況，另一個數(shù)據(jù)源與這個地面實(shí)況近似。當(dāng)?shù)孛鎸?shí)況數(shù)據(jù)稀缺而近似數(shù)據(jù)豐富時，可以使用融合功能。這方面的一個例子是工作臺測試。收集測試數(shù)據(jù)成本高昂且非常耗時，為了節(jié)省成本，需要盡可能多地在虛擬環(huán)境下開展測試。仿真模型可用于替代工作臺測試，但它們必須能準(zhǔn)確再現(xiàn)系統(tǒng)的實(shí)際行為。我們至少需要一些來自工作臺測試的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以檢查仿真模型的行為。如果仿真模型不能提供與測試數(shù)據(jù)足夠高的保真度匹配，可以構(gòu)建融合模型，為測試數(shù)據(jù)與仿真模型之間的差異建模。
該圖顯示了Ansys Maxwell模型生成的結(jié)果準(zhǔn)確度遠(yuǎn)高于Ansys Motor-CAD模型。然而，如果Motor-CAD模型與融合殘差模型結(jié)合，性能可媲美完整的Maxwell模型
隨后可將具有融合校正功能的模型，用于準(zhǔn)確仿真未開展測試的其他設(shè)計(jì)點(diǎn)或場景。
該方法同樣適用于兩個仿真數(shù)據(jù)源。
例如，電機(jī)的有限元（FEA）模型包含完整的幾何結(jié)構(gòu)和物理效應(yīng)，能提供極為準(zhǔn)確的預(yù)測，但代價是有限元模型可能需要較長時間來運(yùn)行，這就很難在眾多場景上開展重復(fù)測試。使用1D或2D假設(shè)條件，也可以更快地對電機(jī)進(jìn)行建模以獲得良好的近似度。
融合模型同時使用兩種類型的電機(jī)仿真，以更快實(shí)現(xiàn)最佳預(yù)測。對于一些設(shè)計(jì)點(diǎn)，有限元仿真數(shù)據(jù)可用作正確行為的錨點(diǎn)。1D模型可仿真所有設(shè)計(jì)點(diǎn)，融合模型體現(xiàn)了兩個仿真模型在這些設(shè)計(jì)點(diǎn)上的差異。隨后將1D模型與融合校正相結(jié)合，為其他設(shè)計(jì)點(diǎn)提供準(zhǔn)確預(yù)測。有限元模型中所需的設(shè)計(jì)點(diǎn)數(shù)量取決于兩個模型結(jié)果之間的相關(guān)性，例如，如果具有較高的相關(guān)性，您可以使用有限元設(shè)計(jì)點(diǎn)并主要依靠1D模型。
探索混合分析
數(shù)字孿生通常存在于邊緣或云端，而這兩種環(huán)境下的相關(guān)知識可能較稀缺。混合數(shù)字孿生利用所有可用數(shù)據(jù)，并為預(yù)測性維護(hù)和性能優(yōu)化提供最佳解決方案，幫助克服這一挑戰(zhàn)。分析通常是指從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而混合分析是一套從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和基于物理的仿真中學(xué)習(xí)的方法。基于多個數(shù)據(jù)源和多種物理，融合模型是混合數(shù)字孿生的重要組成部分，有利于提高仿真精度，尤其是在物理信息不確定的領(lǐng)域。
（文章來源公眾號：Ansys）
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