Practical IT/OT integration of an edge-cloud hybrid digital twin for ship power plants

Abstract

The increasing complexity and stringent real-time reliability requirements of modern ship power plants (SPPs) render conventional digital twins insufficient when relying solely on either physics-based or data-driven models. Furthermore, the lack of unified IT/OT integration and semantic consistency limits their practical deployment in operational maritime environments. The aim of this study was to develop and validate a hybrid digital twin (HDT) framework that ensures adaptive modelling, semantic interoperability, and secure real-time integration within the ship’s cyber-physical infrastructure. To achieve this, a cognitively adaptive HDT architecture was proposed. It merged physicsbased thermodynamic models with data-driven CNN-LSTM components via a dynamic authority-shift mechanism governed by real-time uncertainty. The framework incorporated a cognitive simulation model (CSM) based on OWL 2.0 ontologies and SWRL rules for the semantic validation of physical constraints directly within the operational loop. Additionally, a semantic-functional dual exchange (SFDX) protocol was introduced to unify physical telemetry and ontological descriptors. This integration of cognitive validation and dynamic model balancing ensured robust operation under sensor degradation and cyber-physical disturbances. Experimental validation was performed using a Hardware-inthe-Loop testbed simulating real SPP conditions. The results demonstrated stable operation exceeding 10⁴ messages per second, with end-to-end latency below 0.25 seconds and data loss under 0.3%. The hybrid model reduced mean remaining useful life prediction error by 20-25% compared to standalone approaches, maintaining physical-semantic consistency below a 3% deviation threshold. Architectural evaluation confirmed the effectiveness of a distributed onboard-edge-cloud paradigm, executing real-time control locally while delegating computationally intensive retraining to higher tiers. The proposed framework established a scalable foundation for trustworthy and cognitively integrated SPP digital twins (DTs).

Зростаюча складність та жорсткі вимоги до надійності в режимі реального часу сучасних суднових енергетичних установок (СЕУ) роблять традиційні цифрові двійники недостатньо ефективними, якщо вони спираються виключно на фізико-математичні моделі або моделі на основі даних. Крім того, відсутність уніфікованої інтеграції ІТ/ОТ та семантичної узгодженості обмежує їх практичне впровадження в реальних умовах морської експлуатації. Метою даного дослідження були розробка та валідація фреймворку гібридного цифрового двійника (ГЦД), який забезпечує адаптивне моделювання, семантичну інтероперабельність та безпечну інтеграцію в режимі реального часу в межах кіберфізичної інфраструктури судна. Для досягнення цієї мети було запропоновано когнітивно-адаптивну архітектуру ГЦД. Вона поєднала фізичні термодинамічні моделі з компонентами CNN-LSTM на основі даних за допомогою механізму динамічного перерозподілу довіри (authority-shift), що керується невизначеністю в режимі реального часу. Фреймворк включав когнітивну імітаційну модель (CSM) на базі онтологій OWL 2.0 та правил SWRL для семантичної валідації фізичних обмежень безпосередньо в контурі управління. Додатково було впроваджено протокол семантико-функціонального подвійного обміну (SFDX) для уніфікації фізичної телеметрії та онтологічних дескрипторів. Така інтеграція когнітивної валідації та динамічного балансування моделей забезпечила стійку роботу в умовах деградації сенсорів та кіберфізичних збурень. Експериментальна валідація була проведена з використанням апаратно-програмного стенду (Hardware-in-the-Loop), що імітує реальні умови експлуатації СЕУ. Результати продемонстрували стабільну роботу при швидкості обміну даними понад 10⁴ повідомлень на секунду, з наскрізною затримкою менше 0,25 секунди та втратою даних менше 0,3 %. Гібридна модель знизила середню похибку прогнозування залишкового корисного ресурсу на 20-25 % порівняно з ізольованими підходами, підтримуючи фізико-семантичну узгодженість на рівні відхилення менше 3 %. Оцінка архітектури підтвердила ефективність розподіленої парадигми «борт-межа-хмара» (onboard-edge-cloud), де управління в реальному часі виконується локально, тоді як обчислювально складні задачі перенавчання моделей делегуються на вищі рівні. Запропонований фреймворк створив масштабовану основу для надійних та когнітивно інтегрованих цифрових двійників СЕУ.