所属本发明提供一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，属于可靠性工程。
背景技术：
1、现阶段，得益于传感器网络、分布式通信以及大数据技术的快速发展，数字孪生的应用对象特征已逐步向多层级、多要素过渡。无人集群系统数字孪生体是以数字化方式创建集群物理实体的虚拟仿真模型，并借助历史监测信息、实时运行数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全寿命周期过程的技术手段。其在操作过程中的基本工作流程可划分为信息采集、状态感知、运维决策以及实施执行四部分。从虚拟视角出发，状态感知与运维决策的实现通常基于数字孪生体展开，而窥其本质则是一系列模型以及模型演化过程的聚合。同时，集群状态感知所涉及到的内容包括功能性能、可靠性等多个方面，其中可靠性是通过模型捕捉系统整体与局部的退化故障信息，达成对相关数据的处理与展示。
2、然而，无人集群系统数字孪生体的相关研究在现阶段暂未达到均衡，大部分工作仅聚焦于描述系统的功能性能，以及其演化过程。为实现对无人集群系统的精准运维，确保其可靠稳定运行，需在现有基础上提出相应的理论方法以弥补其在可靠性数字孪生领域存在的差距。为此，本发明综合考虑无人集群系统分布式部署、可重构、自主协同等典型特征，发明了一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，可为数字孪生技术在无人集群系统可靠性领域的发展应用提供技术支撑。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，以有效整合无人集群系统可靠性数字孪生模型的演化要素、演化时机与演化策略，实现数孪模型的演化更新，进而支撑无人集群系统数字孪生体的构建。
2、为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
3、一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，主要包含以下步骤：
4、s100：依次构建节点智能体、分系统智能体与组件智能体，用于描述无人集群系统的组成要素与功能原理；
5、s200：以系统故障发生与传播为核心，筛选无人集群系统可靠性数孪模型演化要素；
6、s300：比对模型仿真数据与实时监测信息，捕获无人集群系统可靠性数孪模型演化时机；
7、s400：基于智能体动态知识库，制定无人集群系统可靠性数孪模型演化策略：
8、s401；修正智能体属性参数；
9、s402：调整智能体交互关系；
10、s403：增加删减节点智能体。
11、步骤s100中，依据无人集群系统多层级特征，自顶向下分别构建节点智能体、分系统智能体以及组件智能体，用于描述系统的组成要素与功能原理。其中，节点智能体用于模拟单个系统的运行模式；分系统智能体用于抽象节点的关键分系统；组件智能体则用于表征分系统所含组件的功能差异。在此基础上，依次为各智能体配置动态知识库，用于存储监测到的节点运行模式，以及分系统与组件故障退化信息，并开展知识生成与更新，以支撑模型演化；
12、步骤s200中，围绕组件故障发生与节点内外故障传播，依次自模型参数更新、交互关系调整以及智能体增减视角出发，确定潜在的无人集群系统可靠性数孪模型演化要素。在此基础上，由内向外聚焦于组件故障模型的参数修正，系统故障传播路径的自适应调整以及节点智能体的在线增减，并依据无人集群系统的具体任务场景，针对性选择演化要素；
13、步骤s300中，在确定演化要素的基础上，动态比对实时监测信息与模型仿真数据，以确定无人集群系统可靠性数孪模型的演化时机。针对组件故障模型的参数修正，采用相对百分比误差度量模型仿真数据与实际监测数据之间的差异，并参考误差阈值触发智能体属性参数更新；针对系统故障传播路径的自适应调整，依据实际节点运行模式的前后差异触发智能体交互关系的变更；针对节点智能体的在线增减，基于实际节点的激活与否触发节点智能体的增加与删减；
14、步骤s400中，基于智能体动态知识库，融合演化时机，为相应的无人集群系统演化要素制定可靠性数孪模型演化策略：
15、步骤s401中，参考相对百分比误差度量结果，触发组件故障模型参数修正策略。基于贝叶斯更新理论，利用实测组件退化故障信息修正组件智能体属性参数；
16、步骤s402中，依据实际节点运行模式的前后差异，触发故障传播路径自适应调整策略。默认节点运行模式调整后需同步开展知识更新，首先检索节点智能体动态知识库是否已存储该运行模式：若存在，则基于所关联的相关知识调整智能体交互关系；若不存在，则进行节点运行模式相关知识生成与更新，并基于更新后的知识调整智能体交互关系，进而实现故障传播路径的自适应调整；
17、步骤s403中，依据实际节点激活状态的前后差异，触发节点智能体在线增减策略。当监测到实际节点脱离无人集群系统后，将对应的节点智能体及相关联的分系统智能体与组件智能体调整为静默状态，并根据所移除节点的冷热备份状态，决定所含组件故障模型是否随仿真时间持续运行。相反，当节点加入无人集群系统后，激活相关智能体并进行知识库拷贝。标记当前多智能体模型知识库中节点运行模式的最大集，并依次将所标记的知识库拷贝至激活的节点智能体以及相关联的分系统智能体与组件智能体，最后更新智能体的交互关系。
18、与现有模型演化方法相比，本发明带来的有益效果是：借助本发明开发的无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，可以通过实际无人集群系统的运行特征针对性选择模型演化要素，同时基于系统实时监测数据捕获模型演化时机，并利用动态知识库制定对应的可靠性数孪模型演化策略，达成对无人集群系统可靠性数孪模型演化要素、演化时机与演化策略的有效整合，实现模型的有序演化更新，以支撑无人集群系统数字孪生体的构建。
1.一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，其特征在于：在s402所述“调整智能体交互关系”中，依据实际节点运行模式的前后差异，触发故障传播路径自适应调整策略；默认节点运行模式调整后需同步开展知识更新，首先检索节点智能体动态知识库是否已存储该运行模式：若存在，则基于所关联的相关知识调整智能体交互关系；若不存在，则进行节点运行模式相关知识生成与更新，并基于更新后的知识调整智能体交互关系，进而实现故障传播路径的自适应调整。
3.根据权利要求1所述的一种无人集群系统可靠性数字孪生模型演化方法，其特征在于：在s403所述“增加删减节点智能体”中，依据实际节点激活状态的前后差异，触发节点智能体在线增减策略；当监测到实际节点脱离无人集群系统后，将对应的节点智能体及相关联的分系统智能体与组件智能体调整为静默状态，并根据所移除节点的冷热备份状态，决定所含组件故障模型是否随仿真时间持续运行；相反，当节点加入无人集群系统后，激活相关智能体并进行知识库拷贝；标记当前多智能体模型知识库中节点运行模式的最大集，并依次将所标记的知识库拷贝至激活的节点智能体以及相关联的分系统智能体与组件智能体，最后更新智能体的交互关系。
