非结构化数据压缩算法在数字孪生系统中的应用  

Application of Unstructured Data Compression Algorithm in Digital Twin System

作　　者：王珏昕 Wang Juexin(State Grid Changchun Power Supply Company,Changchun 130021,China)

机构地区：[1]国网吉林省电力有限公司长春供电公司,长春130021

出　　处：《单片机与嵌入式系统应用》2022年第2期36-40,共5页Microcontrollers & Embedded Systems

基　　金：国家电网有限公司科技项目(SGJLCC00KJJS2001830)资助。

摘　　要：针对现有的车间流程制造系统存在计算框架成本高、分类数据精度低等问题,本研究基于配置、运动、控制和优化模型搭建数字孪生系统,开发了一种用于数字控制的硬件在环(HIL)系统,提出了一种基于增量学习的非结构化数据分类模型。实验结果表明,本研究分类精度最高为94%。In view of the high cost of calculation framework and low accuracy of classified data in the existing workshop process manufacturing system,this research is based on the configuration,motion,control,and optimization model to build a digital twin system,developed a hardware-in-the-loop(HIL)system for digital control,and proposed a classification of unstructured data using incremental learning model based on incremental learning.The experiment results show that the classification accuracy of this study is up to 94%.

关 键 词：数字孪生系统 增量学习 硬件在环系统 数字控制器 迭代逻辑 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]