[1] 王旭. 无人值守变电站智能视频监测系统的设计与实现[D]. 北京:华北电力大学, 2014.
[2] 刘云帆,袁梓浩,刘广发,等. 人工智能在电网运行中的应用[J]. 通信电源技术, 2019,36(6):103-104.
[3] 何晶. 人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J]. 通信电源技术, 2019,36(12):101-102.
[4] 邓欣宇,王守相,郭陆阳,等. 人工智能方法在配用电领域的应用[J]. 供用电, 2019,36(1):1-9.
[5] GRIEVES M W. Product lifecycle management: The new paradigm for enterprises[J]. International Journal of Product Development, 2005,2(1-2):71-84.
[6] KIM Y H, KIM C M, HAN Y H, et al. An efficient strategy of nonuniform sensor deployment in cyber physical systems[J]. The Journal of Supercomputing, 2013,66(1):70-80.
[7] GLAESSGEN E, STARGEL D. The digital twin paradigm for future NASA and U.S. air force vehicles[C]// Proceedings of the 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference; the 20th AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Conference; the 14th AIAA. 2012. DOI: 10.2514/6.2012-1818.
[8] TUEGEL E J, INGRAFFEA A R, EASON T G, et al. Reengineering aircraft structural life prediction using a digital twin[J]. International Journal of Aerospace Engineering, 2011: Articall ID 154798. DOI: 10.1155/2011/154798.
[9] 刘青,刘滨,王冠,等. 数字孪生的模型、问题与进展研究[J]. 河北科技大学学报, 2019,40(1):68-78.
[10]刘大同,郭凯,王本宽,等. 字孪生技术综述与展望[J]. 仪器仪表学报, 2018,39(11):1-10.
[11]刘彬,张云勇. 基于数字孪生模型的工业互联网应用[J]. 电信科学, 2019,35(5):120-128.
[12]陶飞,刘蔚然,张萌,等. 数字孪生五维模型及十大领域应用[J]. 计算机集成制造系统, 2019,25(1):1-18.
[13]李欣,刘秀,万欣欣. 数字孪生应用及安全发展综述[J]. 系统仿真学报, 2019,31(3):385-392.
[14]赵亮,高龙,陶剑. 数字孪生技术在航空产品寿命预测中的应用[J]. 国防科技工业, 2019(5):42-44.
[15]侯家琛,董西松,熊刚,等. 平行核电:迈向智慧核电的智能技术[J]. 智能科学与技术学报, 2019,1(2):192-201.
[16]庄存波,刘检华,熊辉,等. 产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势[J]. 计算机集成制造系统, 2017,23(4):753-768.
[17]KHARLAMOV E, MARTIN-RECUERDA F, PERRY B, et al. Towards semantically enhanced digital twins[C]// Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Big Data. 2018:4189-4193.
[18]MERKLE L, SEGURA A S, GRUMMEL J T, et al. Architecture of a digital twin for enabling digital services for battery systems[C]// Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Industrial Cyber Physical Systems (ICPS). 2019:155-160.
[19]TAO F, CHENG Y, ZHANG L, et al. Advanced manufacturing system: Socialization characteristics and trends[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2017,28(5):1079-1094.
[20]张伟. 数字孪生在智能装备制造中的应用研究[J]. 现代信息科技, 2019,3(8):197-198.
[21]XU Y, SUN Y M, LIU X L, et al. A digital-twin-assisted fault diagnosis using deep transfer learning[J]. IEEE Access, 2019,7:19990-19999.
[22]沈洁,项颢,贾琨. 基于电子工业物联网模型的数字孪生系统及其构建[J]. 电力信息化, 2019,17(3):22-27.
[23]王安邦,孙文彬,段国林. 基于数字孪生与深度学习技术的制造加工设备智能化方法研究[J]. 工程设计学报, 2019,26(6):666-674.
[24]AIVALIOTIS P, GEORGOULIAS K, ARKOULI Z, et al. Methodology for enabling digital twin using advanced physics-based modelling in predictive maintenance[J]. Procedia CIRP, 2019,81:417-422.
[25]TAO F, ZHANG H, LIU A, et al. Digital twin in industry: State-of-the-art[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019,15(4):2405-2415.
[26]陈晓旭,白岩,王慎杰,等. 数字孪生技术在变电站智能巡检中的应用[J]. 中国战略新兴产业(理论版), 2019(5):1.
[27]丁凯,张旭东,周光辉,等. 基于数字孪生的多维多尺度智能制造空间及其建模方法[J]. 计算机集成制造系统, 2019,25(6):1491-1504.
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