基于深度迁移学习的神经网络数字孪生建模在数据稀缺环境下提升工业物联网性能的研究

本文针对工业物联网（IIoT）数据稀缺场景，创新性地提出融合深度迁移学习（DTL）与领域对抗神经网络（DANN）的数字孪生建模框架DTwin-DTL。该框架通过Informer模型处理长时序数据，结合迁移率调控机制缓解领域偏移，在电力变压器实测数据中显著提升预测精度，为IIoT领域的预测性维护与能源优化提供了突破性解决方案。

　　

Highlight

本研究开创性地将深度迁移学习与数字孪生技术融合，攻克了工业物联网数据稀缺领域的核心难题。通过领域对抗神经网络提取域不变特征，结合Informer模型的高效时序处理能力，实现了在有限数据条件下的高精度设备状态映射与预测。

Proposed methodology

DTwin-DTL框架采用端到端的领域对抗训练架构，包含特征提取器、领域判别器和时序预测模块。通过梯度反转层（GRL）实现对抗训练，动态调整迁移率（Transfer Rate）平衡回归损失与领域适应损失，确保知识从数据丰富的源域有效迁移至数据稀缺的目标域。

Experimental results and analysis

基于真实电力变压器数据集验证表明：DTwin-DTL在仅有10%目标域数据时，预测精度较传统LSTM模型提升37.8%，域适应损失降低62.4%。迁移率调控机制成功抑制负迁移现象，Informer模型在长序列预测中表现出卓越的计算效率。

Discussion

该框架为IIoT设备健康管理提供了新范式：通过实时数据驱动数字孪生体演化，支持早期故障预警与能效优化。迁移学习机制显著降低对标注数据的依赖，特别适合医疗设备联网、智能诊疗装备等高风险低数据场景的应用拓展。

Conclusion and future work

研究证实了深度迁移学习在工业数字孪生领域的巨大潜力。下一步将探索多模态数据融合机制，并拓展至医疗机器人、智能影像设备等健康医学领域的数字孪生应用场景。