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基于边缘智能的数字双驱动在线异常检测系统( Digital Twin-driven online anomaly detection for an automation system based on edge intelligence )
H Huang L Yang Y Wang X Xu Y Lu
准确的异常检测对于工业系统潜在故障的早期发现和积极主动的维护进度管理至关重要。要实现一个自动化系统的高效可靠的异常检测存在一些现有的挑战：（1）将从系统收集的大量数据传输到数据处理组件；（2）同时应用历史数据和实时数据进行异常检测。本文提出了一种新颖的数字孪生驱动异常检测框架，实现了工业系统的实时健康监测和异常预测。我们的框架采用了具有远见卓识的边缘AI或边缘智能(EI)理念，通过在动态工业边缘/云网络中实施数字孪生技术，提供了一种确保高性能异常检测的可行方法。基于边缘的数字孪生通过在边缘设备上提供计算和存储能力，允许高效的数据处理。在溴化锂吸收式制冷机上开发了一个概念验证样机，以验证该框架和技术的可行性。实例研究表明，所提出的方法能够在早期发现异常。
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