本发明专利技术涉及仿真建模的技术领域，公开了一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，所述方法包括：采集实际系统的运行数据，所述数据包括各种传感器和控制器的数据，以及人机交互的数据，对采集的数据进行去噪、插值和归一化操作得到预处理后的系统运行数据；基于预处理后的系统运行数据使用数据驱动建模仿真调试教学平台，根据应用场景和教学目标设计虚拟环境，所述虚拟场景以仿真调试教学平台为基础，通过数字图像、声音和视频信息构建孪生仿真环境；学生通过教学工具与孪生仿真环境进行交互并实时采集交互数据，根据采集的交互数据反馈给孪生仿真环境进行调整和优化。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及仿真建模的，尤其涉及一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法。
技术介绍
1、数字孪生是指将实体世界中的物理系统通过数字模型进行仿真和调试的技术。它基于物理建模、数学建模和计算机科学等领域的理论和方法，能够模拟真实系统的行为和性能，并通过对数字孪生的分析和优化来提高物理系统的设计、运行和维护效率。数字孪生技术在制造业、能源领域、城市规划等多个领域都具有广泛的应用前景。数字孪生的仿真与调试教学方法是数字孪生技术的重要组成部分。它通过结合虚拟现实、交互式模拟和智能化辅助等技术手段，可以提供一种全新的教学方式，使学习者能够在虚拟环境中进行实际操作和实时反馈，从而加深对系统行为和性能的理解。本专利技术提出一种数字孪生的仿真与调试教学平台构建方法，将学习者置身于虚拟的操作环境中，让他们亲身体验和感知系统的行为和性能，从而更加深入地理解相关知识。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，目的在于：1)提出一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，该技术方案通过数据综合利用、建模方法选择、虚拟环境设计和实时交互反馈等方式，提高实验教学领域的有效性和体验度；2)采用基于规则挖掘的数据驱动分析方法进行建模，更加注重对规则和逻辑的挖掘，可以提高模型的可解释性和泛化能力；3)设计虚拟环境时以孪生仿真环境为基础，结合数字图像、声音和视频信息构建虚拟场景，综合利用多模态信息可以提供更加真实和丰富的仿真体验，增强学生的参与感和学习效果。
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p>2、实现上述目的，本专利技术提供的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，包括以下步骤：3、s1：采集实际系统的运行数据，所述数据包括各种传感器和控制器的数据，以及人机交互的数据，对采集的数据进行去噪、插值和归一化操作得到预处理后的系统运行数据；
4、s2：基于预处理后的系统运行数据使用数据驱动建模仿真调试教学平台，其中基于规则挖掘的数据驱动分析方法为所述仿真调试教学平台建模的主要实施方法；
5、s3：根据应用场景和教学目标设计虚拟环境，所述虚拟场景以仿真调试教学平台为基础，通过数字图像、声音和视频信息构建孪生仿真环境；
6、s4：学生通过教学工具与孪生仿真环境进行交互并实时采集交互数据，根据采集的交互数据反馈给孪生仿真环境进行调整和优化。
7、作为本专利技术的进一步改进方法：
8、可选地，所述s1步骤中对采集的数据进行去噪、插值和归一化操作得到预处理后的系统运行数据，包括：
9、s21：对采集的数据进行kalman滤波得到去噪后的系统运行数据；
10、s22：对去噪后的系统运行数据进行插值拟合填充缺失数据得到拟合后的系统运行数据，其中牛顿插值为所述数据拟合的主要实施方法。
11、所述s21步骤中对采集的数据进行kalman滤波，包括：
12、s31：随机初始化状态估计值和协方差矩阵p0；
13、s32：根据系统的状态转移矩阵f和上一时刻的状态进行状态估计计算公式为：
14、
15、根据系统的状态转移矩阵f、过程噪声协方差矩阵q和上一时刻的协方差矩阵预测协方差矩阵pk-1|k-1，计算公式为：
16、pk-1|k-1＝f*pk-1*ft+q
17、s33：根据预测的协方差矩阵计算卡尔曼增益，并更新状态估计和协方差矩阵；
18、s34：重复步骤s32至步骤s33，直到处理完所有的数据点；
19、其中，
20、表示在时刻k-1时对时刻k的状态的估计；
21、pk-1|k-1表示在时刻k-1时对时刻k的状态估计的不确定性；
22、f表示状态转移矩阵；
23、q表示过程噪声协方差矩阵。
24、所述s33步骤中根据预测的协方差矩阵计算卡尔曼增益，并更新状态估计和协方差矩阵，包括：
25、s41：根据预测的协方差矩阵、观测矩阵h和测量噪声协方差矩阵r计算卡尔曼增益kk，计算公式为：
26、kk＝pk-1|k-1＊ht*(h*pk-1|k-1*ht+r)-1
27、s42：根据预测的状态估计、卡尔曼增益和观测数据zk更新状态估计计算公式为：
28、
29、s43：根据预测的协方差矩阵、卡尔曼增益和观测矩阵更新协方差矩阵pk|k，计算公式为：
30、pk|k＝(i-kk*h)*pk-1|k-1
31、其中，
32、表示在时刻k-1时对时刻k的状态的估计；
33、pk-|k-1表示在时刻k-1时对时刻k的状态估计的不确定性；
34、f表示状态转移矩阵；
35、q表示过程噪声协方差矩阵；
36、kk表示卡尔曼增益；
37、zk表示在时刻k的观测值；
38、h表示观测矩阵；
39、r表示测量噪声协方差矩阵；
40、表示在时刻k对状态的估计；
41、pk|k表示在时刻k对状态估计的不确定性。
42、所述s22步骤中对去噪后的系统运行数据进行插值拟合，包括：
43、s51：对数据点{(x0，y0)，(x1，y1)，...，(xn，yn)}计算差商，形成差商表格；
44、s52：将差商表格中的对角线元素作为多项式系数构建插值多项式f(x)完成拟合，计算公式为：
45、f(x)＝f[x0]+f[x0，x1](x-x0)+f[x0，x1，x2](x-x0)(x-x1)+...+f[x0，x1，...，xn](x
46、-x0)(x-x1)...(x-xn-1)
47、其中：
48、n表示数据点的个数；
49、xi表示第i个数据点的自变量；
50、yi表示第i个数据点的因变量；
51、f[xi]表示以xi为节点的一阶导数；
52、f[xi，xj]表示以(xi，xj)为节点的二阶导数；
53、f[xi，xj，xk]表示以(xi，xj，xk)为节点的三阶导数；
54、f[x0，x1，...，xn]以(x0，x1，...，xn)为节点的n阶导数。
55、所述s2步骤中基于预处理后的系统运行数据使用数据驱动建模仿真调试教学平台，包括：
56、从预处理后的系统运行数据挖掘系统运行规则，具体包括：
57、s61：初始化候选集合c1和频繁集合l1；
58、s62：根据频繁集lk-1，通过自连接操作生成候选集ck；
59、s63：对于数据集d，扫描每个事务，统计候选集ck中每个项集出现的次数，并计算其支持度；
60、s64：根据最小支持度阈值，筛选出满足条件的项集，构成频繁集lk；
61、s65：本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S1步骤中对采集的数据进行去噪、插值和归一化操作得到预处理后的系统运行数据，包括：
3.如权利要求2所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S21步骤中对采集的数据进行Kalman滤波，包括：
4.如权利要求3所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S33步骤中根据预测的协方差矩阵计算卡尔曼增益，并更新状态估计和协方差矩阵，包括：
5.如权利要求2所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S22步骤中对去噪后的系统运行数据进行插值拟合，包括：
6.如权利要求1所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S2步骤中基于预处理后的系统运行数据使用数据驱动建模仿真调试教学平台，包括：
7.如权利要求1所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S3步骤中通过数字图像、声音和视频信息构建孪生仿真环境，包括：
8.如权利要求1所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S72步骤中建立数字孪生模型，将图像、声音和视频数据与其相应的数字孪生进行对齐和关联，包括：
9.如权利要求8所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述S82步骤中将从不同模态数据中提取的特征进行注意力机制融合得到融合特征向量，包括：
10.一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建系统，用于实现如权利要求1-9所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述系统包括：
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【技术特征摘要】
1.一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述s1步骤中对采集的数据进行去噪、插值和归一化操作得到预处理后的系统运行数据，包括：
3.如权利要求2所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述s21步骤中对采集的数据进行kalman滤波，包括：
4.如权利要求3所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述s33步骤中根据预测的协方差矩阵计算卡尔曼增益，并更新状态估计和协方差矩阵，包括：
5.如权利要求2所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平台的构建方法，其特征在于，所述s22步骤中对去噪后的系统运行数据进行插值拟合，包括：
6.如权利要求1所述的一种数字孪生的仿真与调试教学平...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾春舫，李俊国，简尚添，
申请(专利权)人：广东南方职业学院，
类型：发明
国别省市：
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