面向工程教育与科研的交互式可视化在线实验系统
2021年11月24日
本研究介绍了一种在线实验系统，该系统提供可视化实验，包括对理论、概念和公式的可视化，通过三维（3-D）虚拟试验装置对实验过程进行可视化，并利用图表和摄像头等控件对控制系统和监控系统进行可视化。
本方案通过在线实验室实现教学、学习以及研究中的远程与虚拟实验。该方案将理论知识与实验实践相结合，以提升教学与学习效果。它提供了一个统一的框架，支持理论指导下的实践操作、基于网络的算法设计、可定制的监控界面，以及三维虚拟与远程实验功能。
Zijie Wie 和 Shengwang Ye 将协助演示该实验流程。Wei 正在攻读硕士学位，Ye 正在攻读博士学位。首先，打开主流网络浏览器，输入网址 www.powersim.whu.edu.cn/react。
单击“开始实验”按钮，输入用户名和密码均为 W-H-U-T-E-S-T，以登录系统。在左侧子实验室列表中进入 WHU 实验室，选择 WHU 典型链路进行实验，然后进入算法设计子界面。单击“创建新模型”按钮，进入基于网页的算法界面。
使用提供的模块构建电路图。双击相应的模块以设置参数，然后点击开始仿真按钮。仿真结果将在界面中显示。
单击开始编译按钮，等待设计框图生成可执行的控制算法。该控制算法可下载并载入部署在实验装置端的远程控制器中，以实现对控制算法的执行。单击请求控制按钮，申请对电路系统的控制权。
然后单击返回按钮，进入算法设计子界面。在私有算法模型面板下找到可执行的控制算法。单击“进行实验”按钮，将设计好的控制算法下载到远程控制器中。
进入配置子界面，点击创建新监视器按钮以配置监控界面。包含四个用于参数调节的文本框和一个用于信号监控的曲线图。将信号和参数与所选控件关联，并将图表的横轴范围设置为 8 s。
单击开始按钮以启动实验。将输入电压设为零伏，并将电容器 C 调整至五微法，然后将输入电压设为一伏。登录 NCSLab 系统并进入过程控制子实验室。
选择双水箱实验装置，并进入算法设计子界面。按照示例一中所述步骤，设计一个比例-积分-微分（PID）控制算法。双击PID控制器，设置比例系数为1.12，积分系数为0.008，微分系数为6.6。
然后点击“开始仿真”按钮。点击“配置参数”按钮，进入编译配置面板，将求解器设置为 ODE4。生成可执行的控制算法，并将该控制算法下载到远程控制器中。
配置一个监控界面，包含用于设定值、P、I 和 D 的四个文本框。添加一个图表以监控水位及其对应的设定值。将图表的 x 轴范围设置为 200 秒。选择一个三维控件，能够展示实验装置的各个角度，并根据实时数据动态显示水位变化动画。
然后点击启动按钮。将设定值从10厘米调整为5厘米，当受控水箱中的水位高度达到并稳定在5厘米时，设置I等于0.1。再将设定值从5厘米重置为15厘米。
将 I 从 0.1 调整至 0.01，并将设定值从 15 厘米重置为 25 厘米。超调现象被消除，水位稳定在 20 厘米的设定值。登录 NCSLab 系统，在远程实验室子实验室中选择风扇速度控制。
进入算法设计子界面，拖动模块构建内模控制（IMC）算法框图，然后生成可执行的控制算法。利用风扇转速控制系统验证所设计的IMC算法。
配置一个监控界面，并将两个文本框分别与设定点和调节器连接以进行调参。然后将一个实时图表与设定点和速度连接以实现监控。选择风扇的3D模型组件和摄像头组件，点击启动按钮以开启实时实验。
将设定点从 2,000 RPM 重置为 1,500 RPM，然后最终将其从 1,500 RPM 重置为 2,500 RPM。此处展示了采用设计控制算法的一阶系统实时实验。
参数可调，且可通过提供的控件实时监测信号。代表性图像显示了在将积分项从0.1调整为0.01后，双水箱系统进行实时实验的结果。设定点从15厘米重置为25厘米。
此处已消除超调现象。通过将风扇转速控制远程实验室与三维虚拟风扇系统相结合，可实现对风扇转速的实时控制与监测。该物理风扇系统位于武汉大学，为全球用户提供远程实验服务。
还可以进行多智能体的协调控制实验，以展示远程实验室中智能体的协调控制性能。该技术实现了实验设备的在线共享，丰富了实验教学的发展模式，为远程与三维虚拟结合实验室的建设提供了良好的示范。
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概述
本研究展示了一种在线实验系统，该系统将可视化实验与理论知识和实际应用紧密结合。通过整合三维虚拟试验装置和可定制的监控界面，提升了教学与科研的效果。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 生物学
- 在线教育
背景
- 教育中理论与实践的结合。
- 利用基于网络的平台进行远程实验。
- 可视化在理解复杂概念中的重要性。
- 实验统一框架的构建。
研究目的
- 通过虚拟实验增强教学效果。
- 为远程和互动式学习提供平台。
- 通过实践应用促进对理论概念的深入理解。
使用的方法
- 在线实验系统的开发。
- 用于可视化的三维虚拟试验装置。
- 基于网页的算法设计，支持定制化界面。
- 集成监测工具，如图表和摄像头。
主要结果
- 远程实验的成功演示。
- 通过视觉辅助工具提高学习参与度。
- 对在线平台可用性的积极反馈。
- 理论知识与实践知识的有效结合。
结论
- 在线实验系统对教育具有显著效果。
- 可视化在理解复杂理论中起着关键作用。
- 远程实验能够增强科研机会。
常见问题
行业重要性概述
具有可定制监测和算法设计功能的远程与虚拟实验平台在生物制药领域正变得日益重要&D，使分布式团队能够实时测试、可视化和优化控制策略。此类系统支持以假设驱动的方式设计实验装置，促进不同地理位置的研究团队之间快速迭代和结果可重复。基于网络、由理论指导的算法实现与实时数据可视化相结合，可提高早期技术研发中的预测可信度和运行效率。
生物制药中的战略应用&D
早期发现与靶点验证
- 支持对复杂生物系统的实验控制算法进行快速原型设计和验证。
- 实现远程假设检验以及实验参数的迭代优化。
- 通过允许对系统变量进行实时监测和调整，促进功能层面的风险降低。
筛选与检测方法开发
- 为下游检测工作流程制备经过验证且可定制的实验系统。
- 通过可配置的监测界面实现数据采集与可视化的标准化。
- 支持可重复、可扩展的实验，以可靠地评估化合物或系统。
转化与临床前研究
- 从算法设计到实时系统验证提供连续性支持，满足转化研究需求。
- 将实验输出与定量监测相结合，优化临床前模型。
- 通过在物理实现前进行远程迭代测试，降低风险。
流程与工作流整合
该在线实验系统通过实现远程的理论指导算法设计和实验系统的实时监测，连接了早期发现、筛选和临床前验证。
- Discovery Biology： 通过可定制的交互式实验，促进假设验证和通路阐明。
- Screening： 针对不同实验条件提供标准化、定量化的输出结果，支持比较分析。
- Analytics： 集成实时数据可视化与参数追踪，实现稳健的统计分析。
- Translational Research： 在与疾病相关或经工程化构建的系统中，支持控制策略的迭代优化与验证。
- Enterprise Reuse： 提供可扩展的基于网络的平台，供多个研究团队和项目重复使用。
运营与企业影响
- 科学价值：通过实时交互式实验，提高预测可信度和靶点验证能力。
- 操作价值：通过可定制的监测和算法部署，提升实验的可重复性与标准化水平。
- 战略价值：支持远程迭代测试，加快“推进/终止”决策进程，降低资源消耗。
- 项目组合影响：支持基于风险调整的实验技术优先级排序与推进。
实施注意事项
- 有效使用需要具备算法设计和系统建模方面的专业知识。
- 依赖于强大的基于网络的基础设施以及对实验硬件的远程访问。
- 要求跨团队统一监测界面和数据输出的标准。
- 通过适当的控件和界面配置，可适用于多种实验模型。
- 受限于虚拟表示的保真度以及远程硬件集成的性能。
生物制药常见问题
Chapters in this video
0:05
Introduction
0:47
Example 1: First-Order System Using Circuit-Based Experimentation Protocol
3:16
Example 2: Interactive and Visualized Virtual Experimentation Protocol
5:34
Example 3: Research with Remote and Virtual Laboratories Protocol
6:44
Results: Real-Time Experimentation with the Designed Control Algorithm, 3-D Virtual, and Physical Test Rigs
7:47
Conclusion
