一种基于多源数据融合的数字孪生模型智能修正方法及系统

本发明公开了一种基于多源数据融合的数字孪生模型智能修正方法及系统，属于数字孪生仿真校准技术领域。针对现有数字孪生模型长期运行易产生虚实偏差、人工校准滞后、修正维度单一、动态适配性差的技术问题，本发明通过融合物理实体传感、工况、环境及历史多源数据并完成标准化预处理，同步实现模型仿真数据与现场实测数据的时序比对，基于偏差特征完成参数漂移、结构偏差、时序同步偏差的分级分类判定；针对不同偏差类型采用差异化智能修正策略，分别完成模型参数整定、结构权重优化、时序延迟补偿，并通过闭环迭代校验机制固化修正结果。本发明可实现数字孪生模型全生命周期自动化、高精度、动态化智能修正，有效提升虚实状态映射一致性与仿真准确度，降低人工运维成本，适配智能制造、能源设备、工程监测等多种工业数字孪生应用场景，具备良好的工程应用与推广价值。