一种基于数字孪生的机电作动器状态反演方法

本发明提供一种基于数字孪生的机电作动器状态反演方法，包括获取EMA多健康工作状态下的多源数据信息，并将所述多源数据信息在时间维度根据健康指标划分为不同的试验数据集；对所述数据集内的多源数据信息进行预处理，归并相似的数据形成验证调整过的多源信息数据集；对所述多源信息数据集内每一种多源数据信息注入到建立的EMA数字孪生模型中；采用遗传算法优化数字孪生模型，对实际运行的参数进行识别、估计并反演映射到孪生空间。基于虚实状态一致性判别，将物理空间不可测或难测量的状态参数在虚拟空间进行可信的逼近。本发明能够提高复杂机电设备状态反演与实际运行状态的一致性以及参数反演准确率。