PRIN 2022 招标公告。2022年2月2日第104号决定
项目名称：20227Y5NZ2 - 重塑4.0时代测量的作用：面向高级监测应用的网络物理测量系统
CUP代码： D53D23001050006
预算：€ 84.960,00
Poliba研究单位负责人：尼科拉·贾昆托
国家项目负责人: Leopoldo Angrisani - 罗马大学“萨皮恩扎”
项目简要说明
本项目涉及网络物理系统和工业4.0技术领域中测量与监测系统的发展。项目旨在突破传统测量系统仅作为数据采集工具的角色，将其转变为能够集成测量、建模、仿真和高级处理功能的主动组件。
本项目发展网络物理测量系统（CPMS）范式。案例研究涉及基于时域反射法（TDR）的分布式测量系统，用于检测水分以及被监测介质介电特性的变化。巴里理工大学研究单位主要负责测量系统数字孪生体的开发，通过能够在真实且非理想条件下再现分布式TDR系统行为的模型，为TDR反演、仿真和不确定度评估提供支持。
目的
巴里理工大学研究单位的主要目标包括
CUP代码： D53D23001050006
预算：€ 84.960,00
Poliba研究单位负责人：尼科拉·贾昆托
国家项目负责人: Leopoldo Angrisani - 罗马大学“萨皮恩扎”
项目简要说明
本项目涉及网络物理系统和工业4.0技术领域中测量与监测系统的发展。项目旨在突破传统测量系统仅作为数据采集工具的角色，将其转变为能够集成测量、建模、仿真和高级处理功能的主动组件。
本项目发展网络物理测量系统（CPMS）范式。案例研究涉及基于时域反射法（TDR）的分布式测量系统，用于检测水分以及被监测介质介电特性的变化。巴里理工大学研究单位主要负责测量系统数字孪生体的开发，通过能够在真实且非理想条件下再现分布式TDR系统行为的模型，为TDR反演、仿真和不确定度评估提供支持。
目的
巴里理工大学研究单位的主要目标包括：
构建真实条件下分布式TDR系统的数字孪生体；
对测量系统进行电磁建模和计算建模；
开发反射波形的自动反演与解释技术；
利用CPMS开展测量系统仿真和不确定度评估；
应用于水分和湿度的分布式监测。
预期成果
本项目包括数字孪生体、电磁与计算模型、TDR反演技术以及反射波形自动处理算法。此外，还将制定定量不确定度评估方法，开展实验室验证，并形成可服务于CPMS未来应用的方法学成果。
已取得的成果
取得的成果可概括如下：
已开发出一种基于双线传感器的TDR系统数字孪生体，用于定量估计土壤湿度剖面。该模型综合考虑土壤湿度与介电常数之间的关系、传感器的横向电磁行为以及传感线路的纵向行为。
开发了一种基于灰盒模型的 TDR 反演方法，能够再现非理想运行条件下测得的反射图，即使存在不规则信号以及对系统电磁参数了解不完整的情况。
数字孪生被用于对测量系统进行真实模拟，并通过能够代表物理系统变化的蒙特卡洛模拟，对不确定性进行定量评估。
引入了一种两阶段 TDR 反演程序，通过将介电剖面的灵活重构与受扰区域的参数化估计相结合，提高了沿分布式传感器定位水分的准确性。
开发了一种基于数据驱动的 TDR 反演方法，该方法采用 Transformer 类型的神经网络，可根据反射图自动重构分布式电容剖面，无需进行迭代优化。
所开发的方法通过仿真和实验室实验活动进行了验证。结果证实，该方法在水分定位、含水量估计以及分布式 TDR 系统计量评估方面具有有效性。
预期成果
本项目包括数字孪生体、电磁与计算模型、TDR反演技术以及反射波形自动处理算法。此外，还将制定定量不确定度评估方法，开展实验室验证，并形成可服务于CPMS未来应用的方法学成果。
已取得的成果
取得的成果可概括如下：
已开发出一种基于双线传感器的TDR系统数字孪生体，用于定量估计土壤湿度剖面。该模型综合考虑土壤湿度与介电常数之间的关系、传感器的横向电磁行为以及传感线路的纵向行为。
开发了一种基于灰盒模型的 TDR 反演方法，能够再现非理想运行条件下测得的反射图，即使存在不规则信号以及对系统电磁参数了解不完整的情况。
数字孪生被用于对测量系统进行真实模拟，并通过能够代表物理系统变化的蒙特卡洛模拟，对不确定性进行定量评估。
引入了一种两阶段 TDR 反演程序，通过将介电剖面的灵活重构与受扰区域的参数化估计相结合，提高了沿分布式传感器定位水分的准确性。
开发了一种基于数据驱动的 TDR 反演方法，该方法采用 Transformer 类型的神经网络，可根据反射图自动重构分布式电容剖面，无需进行迭代优化。
所开发的方法通过仿真和实验室实验活动进行了验证。结果证实，该方法在水分定位、含水量估计以及分布式 TDR 系统计量评估方面具有有效性。
