摘要

本文由Michael Mayr等人撰写，题为“Learning Paradigms and Modelling Methodologies for Digital Twins in Process Industry”，旨在系统分析和评估用于过程工业中数字孪生（DT）创建的建模方法和学习范式。数字孪生是物理制造系统的虚拟副本，结合传感器数据与复杂的数据驱动或物理基础模型，或两者的结合，以解决诸如过程监控、预测控制或决策支持等工业相关任务。本文通过系统分析建模方法（如卷积神经网络、编码器-解码器、隐马尔可夫模型）和范式（如数据驱动、物理基础、混合），评估学习策略（如监督、无监督、自监督），分析建模任务类型（如回归、分类、聚类），并识别挑战和研究空白，以及讨论潜在的解决方案，来填补这一领域的研究空白。

原理

本文的关键内容在于其对数字孪生建模方法和学习范式的深入分析。数字孪生通过结合传感器数据与先进的机器学习模型，如卷积神经网络（CNN）、自动编码器（AE）等，实现对物理系统的精确模拟和预测。学习范式方面，文章特别强调了自监督学习和迁移学习的重要性，这两种方法能够在无需大量标记数据的情况下，从预训练任务中学习通用表示，并将其应用于特定工业任务，如异常检测、性能预测等。这种基于数据驱动和物理基础相结合的混合建模方法，不仅提高了模型的准确性，还增强了其在复杂工业环境中的适应性和鲁棒性。

流程

本文的工作流程首先从多个数据库中系统筛选相关文献，确保选择的文献直接相关于数字孪生的建模方法和学习范式。随后，对选定的文献进行详细的质量评估，确保研究的质量和相关性。接着，通过数据合成和分析，提取并总结每篇文献中的关键数据项，如建模方法、学习范式、建模任务等，以回答预设的研究问题。例如，对于研究问题1（RQ1），文章分析了当前最先进的建模方法及其演变，特别是编码器-解码器架构和注意力机制的兴起，这可能预示着工业数字孪生领域对类似Transformer架构的采用。

应用

本文的研究成果具有广泛的应用前景，特别是在过程工业中，数字孪生技术可以显著提高生产效率、降低成本并优化资源利用。通过集成先进的机器学习模型和自监督学习范式，数字孪生能够实现更精确的过程监控、预测性维护和智能决策支持。此外，随着工业4.0和智能制造的推进，数字孪生技术将成为连接物理世界和数字世界的关键桥梁，推动整个制造业向更高水平的自动化和智能化发展。