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Published:2025
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陈国, 张春, 马拂晓, et al. 基于运维孪生的异常检测研究[J]. 2025, (10): 1-6.
DOI:
陈国, 张春, 马拂晓, et al. 基于运维孪生的异常检测研究[J]. 2025, (10): 1-6. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2025.10.004.
针对传统数据中心运维响应滞后问题,本文研究了数字孪生与智能技术融合的解决方案。通过构建物理系统的动态虚拟模型,实现状态实时映射与数据共享,提升协同效率;结合仅基于正常样本训练的异常检测方法,增强对未知故障的识别能力;融合图像识别技术,实现电缆松动和老化等隐患的精准预警。结果表明,该融合框架有效支持预测性维护,显著提升了运维自动化水平与系统运行可靠性。
张新生.基于数字孪生的车间管控系统的设计与实现[D].郑州大学,2018(01).
范伟平,程凡永,张明艳.自监督结构化重建的工业图像异常检测与定位[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2025(02).
于勇,范胜廷,彭关伟,戴晟,赵罡.数字孪生模型在产品构型管理中应用探讨[J].航空制造技术,2017(07).
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