A remote maintenance robot system (RMRS) plays a critical role in safeguarding the fusion energy experimental device's security and stability. State-of-the-art intelligent technology such as cognitive digital twins (CDTs) is widely considered capable of improving complex equipment's performance and reducing management burden using a visualized system. However, the CDT virtual space cannot mirror the RMRS which is a kind of flexible multi-body system in real-time and with high fidelity. Therefore, we propose a CDT modeling method based on a surrogate model for the RMRS. Firstly, model-based system engineering is leveraged to build a structural modular architecture, which can decrease the modeling complexity of CDT and increase the modeling efficiency. Then, the surrogate models are self-learning within the CDT physical space, which reconstructs the RMRS's real-time dynamic performances and endows CDT with cognitive capabilities. Finally, after integrating the CDT system, a smart decision-making plan that compensates for the operation error is generated for RMRS's accurate control. We take a China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR) multi-purpose overload robot (CMOR) as an example to demonstrate the implementation process. According to the results, CDT can achieve real-time (230 ms time delay) high-fidelity (5 mm control error) monitoring and accurate control, and CMOR conducts smart maintenance based on the simulation results. This method improves the efficiency of remote maintenance and provides solutions for high-duty cycle time of CFETR, it can also be applied to other tokamak fusion energy devices.
遠隔保守ロボットシステム（RMRS）は、核融合エネルギー実験装置の安全性と安定性を確保する上で極めて重要な役割を果たす。認知デジタルツイン（CDT）などの最先端の知的技術は、可視化システムを用いて複雑な機器の性能を向上させ、管理負担を軽減できると広く考えられている。しかし、CDTの仮想空間は、フレキシブルマルチボディシステムの一種であるRMRSをリアルタイムかつ高忠実度で Mirror することはできない。そこで、我々はRMRSのためのサロゲートモデルに基づくCDTモデリング手法を提案する。まず、モデルベースシステムエンジニアリングを活用して構造的なモジュラーアーキテクチャを構築し、これによりCDTのモデリングの複雑さを低減し、モデリング効率を向上させることができる。次に、サロゲートモデルはCDT物理空間内で自己学習し、RMRSのリアルタイムの動的パフォーマンスを再構築し、CDTに認知能力を付与する。最後に、CDTシステムを統合した後、RMRSの正確な制御のために、動作誤差を補償するスマートな意思決定プランが生成される。実装プロセスのデモンストレーションとして、中国核融合工学試験炉（CFETR）多目的過負荷ロボット（CMOR）を例に挙げる。結果によると、CDTはリアルタイム（230ミリ秒の時間遅延）かつ高忠実度（5ミリメートルの制御誤差）の監視と正確な制御を達成でき、CMORはシミュレーション結果に基づいてスマートな保守を実施する。本手法は遠隔保守の効率を向上させ、CFETRの高稼働率時間のためのソリューションを提供し、他のトカマク核融合エネルギー装置にも適用可能である。