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近年来，数字孪生已成为现代信息物理系统 (CPS) 中活跃的研究领域之一。数字孪生与其物理对应物（称为工厂）高度交织在一起，因此它们不断交换数据以揭示有关整个系统的有用信息。这类 CPS 需要对各种类型的干扰（例如故障传感器和模型差异）具有鲁棒性，因为物理工厂的运行与数字孪生的模拟之间的相互作用可能会导致不良甚至破坏性的影响。为了解决这个问题，本文介绍了一种灵活的异常检测框架，用于监控基于数字孪生的 CPS 中的异常行为。具体而言，我们的方法集成了数字孪生和数据驱动技术，可检测和分类由于建模错误（例如不完整的模型）以及传感器和物理系统故障而导致的异常行为。该框架可以部署到任何通用 CPS，而无需完全了解数字孪生的内部模型。因此，我们的方法适用于各种类型的数字孪生实现，从而增强了传统的数据驱动异常检测机制。我们使用田纳西伊士曼过程模型展示了我们方法的性能。实验结果表明，即使在某种组合的情况下，我们的方法也能够有效地检测和分类来自物理工厂、传感器和数字孪生的异常源
数字孪生驱动的网络物理系统的异常检测框架
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