一种基于数字孪生的望远镜运行状态双向映射方法

本发明属于望远镜运行维护与智能化控制，具体涉及一种基于数字孪生的望远镜运行状态双向映射方法，适用于地基大型光学或射电望远镜的状态监测、远程控制及数字化管理。

背景技术：

1、随着天文观测需求的不断提高，地基大型望远镜的口径持续增大，系统结构也日益复杂。一套现代望远镜通常包含机械结构、驱动传动、伺服控制、热控、穹顶联动以及环境监测等多个相互耦合的子系统。在高精度观测过程中，任何微小的结构变形、热漂移、风载扰动或控制参数失配，均可能导致指向误差增大、跟踪性能下降甚至观测中断。

2、现有望远镜运行监控方式主要依赖二维界面、曲线图、告警列表和离散的传感器数值显示。该类方式虽然能够反映局部状态，但难以直观呈现望远镜整体三维姿态、关键部件耦合关系及内部不可见状态，特别是在夜间无人值守、远程观测或复杂工况下，运维人员难以及时准确地判断设备运行状态。

3、另一方面，现有系统大多仅具备“物理设备向监控终端上传数据”的单向信息流，缺乏利用模型仿真结果反向指导望远镜运行的闭环机制。即便部分系统具备报警功能，通常也属于故障发生后的被动响应，难以对性能劣化趋势、潜在故障风险或最优控制策略进行提前预测与干预。

4、数字孪生技术通过在虚拟空间构建与物理实体相对应的数字模型，可实现状态感知、机理分析、仿真推演和控制反馈的融合，为望远镜等大科学装置的数字化升级提供了新的技术路径。然而，现有数字孪生应用大多聚焦于单向可视化或静态建模：在望远镜领域，已有应用或限于对反射面面型等结构状态的单向监测与维护提示，或仅面向极轴校准等单一任务输出一次性校准参数；在天线领域虽已出现反向补偿方案，但多面向通信天线，且补偿指令生成后直接下发，缺乏面向大型科学装置的安全校验与回退机制。因此，尚未形成针对望远镜运行状态的实时双向映射、在线模型更新、安全反向控制与智能决策一体化方案。

5、现有的监控技术存在以下不足：

6、缺乏直观性：运维人员难以通过二维数据直观感知望远镜整体的三维空间姿态及各部件间的耦合关系，特别是在盲区或无人值守观测模式下，难以准确判断设备的物理状态。

7、交互单向性：目前多为“物理体向监控端”的单向数据传输，缺乏利用仿真模型反向指导物理体运行的闭环机制。

8、预测能力弱：传统系统多为故障发生后的报警，缺乏基于物理模型推演的故障预测与预防性维护能力。

9、因此，现有技术中存在的主要缺陷可归结为：望远镜状态监测系统直观性不足、交互缺乏双向性、预防性维护能力受限。这些问题已成为制约望远镜可视化与智能化运行监测的瓶颈。

技术实现思路

1、本发明的目的旨在克服现有技术的不足，提供一种基于数字孪生的望远镜运行状态双向映射方法。该方法不仅实现物理状态向数字孪生体的实时映射，更强调利用更新后的数字孪生体进行仿真、分析与决策，并将优化决策反向映射回物理望远镜，形成一个“感知-分析-决策-执行”的完整闭环，从而提升望远镜的运行性能、可靠性与智能化水平。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于数字孪生的望远镜运行状态双向映射方法，包括如下步骤：

4、s1、根据望远镜的结构设计参数、伺服控制逻辑、控制参数和安全边界，构建包括几何模型、动力学模型、控制模型以及规则约束模块的数字孪生体，并为可变结构参数、控制参数和环境参数设置动态更新接口；

5、s2、在望远镜物理体上布设多源异构传感器网络和数据网关，采集望远镜运行过程中的传感数据；

6、s3、对所述传感数据进行处理，采用非线性滤波算法对数字孪生体的状态变量与模型参数进行在线联合估计，并重构所述望远镜无法直接测量的内部状态，使数字孪生体与物理体的状态保持一致；

7、s4、将经估计更新后的状态变量和模型参数映射至数字孪生体，驱动数字孪生体复现物理望远镜的实时运行状态；

8、s5、在数字孪生体中基于当前状态生成用于优化望远镜运行的控制策略；在下发至物理望远镜执行前，基于经步骤s3在线联合估计后的数字孪生体对所述控制策略进行仿真预演验证，验证通过后将所述控制策略反向下发至物理望远镜执行，以形成物理体与数字孪生体之间的双向闭环映射。

9、进一步的，所述步骤s1中的数字孪生体采用分层架构，至少包括：用于描述望远镜几何结构和运动约束的几何模型层；用于描述轴系动力学特性的动力学模型层；用于描述伺服控制逻辑的控制模型层；以及用于描述联锁逻辑和安全边界的规则约束层。

10、进一步的，所述步骤s2中的传感数据至少包括反映望远镜运动姿态的数据、反映驱动载荷的数据、反映结构响应的数据和反映环境条件的数据；所述多源异构传感器网络至少包括角度编码器、电流传感器、应变传感器、振动传感器、温度传感器和气象传感器；各传感器经边缘网关进行统一时间戳标记后传输至数字孪生体。

11、进一步的，所述步骤s3中对所述传感数据进行处理包括：对采集数据进行时钟对齐、缺失值补偿、滤波、融合和特征提取；依据编码器、电流、应变、振动和温度数据构建状态向量与观测向量；基于所述状态向量与观测向量，采用扩展卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波方法进行状态与模型参数的在线联合估计，使数字孪生体的状态数据与物理体测量结果保持一致；所述步骤s3中重构的无法直接测量的内部状态包括轴系摩擦力矩、结构等效刚度和关键部件健康指数中的一种或多种。

12、进一步的，所述步骤s4中，通过统一数据总线将更新后的状态变量和模型参数同步写入数字孪生体，并结合三维可视化引擎输出望远镜姿态、跟踪误差、结构应力、温度分布及未来预设时间窗口内的预测状态。

13、进一步的，所述步骤s5中的仿真预演验证具体为：将所述控制策略输入至经在线联合估计后的数字孪生体进行推演，当推演过程中不触发所述规则约束模块中的约束规则且预测运行误差在预设范围内时判定为验证通过；若验证未通过则触发回退策略，所述回退策略至少包括恢复至先前参数或切入安全运行模式。

14、进一步的，所述步骤s5中，在下发所述控制策略之前还执行安全校验，所述安全校验至少包括权限校验、联锁规则检查、越限冲突检测以及仿真预演验证，所述回退策略在所述安全校验中任一环节未通过时触发。

15、进一步的，所述步骤s5中，通过模型预测控制或规则优化策略生成所述控制策略，所述控制策略包括伺服控制参数、前馈补偿指令、穹顶协同策略、观测策略调整建议或维护建议；所述数字孪生体还基于所述传感数据对望远镜的电机、轴承进行故障诊断及剩余寿命预测。

16、进一步的，还包括步骤s6：将运行过程中产生的实时数据、历史数据、故障事件、控制结果和维护结果存储至知识库，并通过离线训练或在线增量学习方式更新参数辨识模型、故障诊断模型及决策策略模型，以实现数字孪生体的持续自学习。

17、进一步的，所述望远镜为大型地平式光学望远镜或射电望远镜，双向映射对象至少包括方位子系统、俯仰子系统、穹顶联动子系统、安全子系统以及热控子系统中的一种或多种。

18、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

19、一是通过数字孪生体与多源数据融合，实现对望远镜整体姿态、关键部件状态和无法直接测量的内部状态的实时感知；二是建立了数字空间与物理空间之间的双向闭环映射，使控制系统能够基于实时校正模型进行在线优化；三是将故障诊断、剩余寿命预测与维护策略生成纳入统一框架，增强了预测性维护能力；四是可在数字空间中安全开展新算法验证、工况推演和人员培训，降低直接作用于昂贵物理设备的风险；五是通过历史数据积累和模型持续更新，使系统的参数辨识精度和决策质量在长期运行中逐步提高。