数字孪生中一种设备规则异常检测和预测的方法

本发明提供了一种数字孪生中一种设备规则异常检测和预测的方法，包括：基于机理与数据耦合的仿真环境建模；定义动作空间、状态空间和状态转移函数；原始数据预处理；设置异常规则判定，并根据所述异常规则判定构建单变量时序数据预测模型和多变量时序数据预测模型；对每个模型进行模型评估；将模型均封装成算法库；将已经训练好的模型都集成到数字孪生平台算法库对模型的迭代部署工作；在数字孪生平台算法库调用模型，通过模型对设备实时的异常监测和预测，及时准确定位关键问题发处理方案。本发明基于数字孪生建立了实时监控系统，能够整合来自连铸机各设备、各点位的数据流，能够实时跟踪设备状态，检测潜在问题，以及监控生产过程的各方面。