Der Digitale Zwilling basiert essentiell auf der Verknüpfung zwischen realen Objekthierarchien (Teilkomponenten der Windenergieanlagen) sowie digitalen Repräsentanten und muss die reale Struktur mit all ihren Abweichungen von der geplanten Struktur möglichst exakt abbilden. Die wesentlichen Informationen dafür müssen über Monitoringsysteme gewonnen werden, die eine lebenslange Verknüpfung von realem und virtuellem System gewährleisten.

Im Laufe der Zeit wird sich die reale Tragstruktur (z. B. durch Alterung) ebenso wie die Einwirkungen (z. B. Klimawandel, Betriebsführung) verändern. Diese Veränderungen müssen durch das Monitoring sicher erfasst und an den Digitalen Zwilling übertragen werden. Jedoch sind auch Monitoringsysteme einem Alterungsprozess unterworfen. Die Qualität der Messanlage verschlechtert sich über die Lebensdauer der Realstruktur deutlich bezüglich Datenquantität und -qualität. Eine besondere Schwierigkeit besteht darin, dass Komponenten des Messsystems nicht sofort vollständig ausfallen, sondern das System noch scheinbar plausible, jedoch fehlerbehaftete Daten liefert. Außerdem muss grundsätzlich davon ausgegangen werden, dass im Falle eines Sensorausfalls nur bestimmte Sensoren erneuert werden können.

Ziel des Projektes ist die Erforschung von Methoden für ein lebensdauerumfassendes adaptives Monitoringkonzept, das die initialen Unsicherheiten und die Alterungsprozesse der Messanlagen berücksichtigt und weitgehend kompensiert. Dazu wird von folgenden Hypothesen ausgegangen:

- Die Qualität der Messdaten der Messanlage (also der Verbindung zwischen Realem und Digitalem Zwilling) nimmt über die Zeit ab.
- Das Wissen über die Verknüpfung zwischen dem Realen und dem Digitalen Zwilling steigt mit wachsender Erfahrung über die Zeit an, sodass Ausfälle von Komponenten des Messsystems tolerierbar bzw. kompensierbar sind.
- Durch Laborversuche und Felderfahrung lassen sich approximativ stochastische Alterungsprozesse für diese Komponenten formulieren.

Grundannahme ist, dass sich diese drei Hypothesen mit verallgemeinerten stochastischen Methoden so zusammenführen lassen, dass fehlerbehaftete Signale oder Messwerte über die Wissensgenerierung der Deteriorationsprozesse von der Messanlage und der Tragstruktur weitgehend eliminiert werden können und sich ein Monitoringergebnis mit minimaler und quantifizierbarer Restunsicherheit ableiten lässt. Das Projektziel soll durch den innovativen Ansatz der derzeit leistungsfähigsten bayesschen Konzepte zur Systemidentifikation der Struktur erreicht werden, die mit einer beschränkten Anzahl von Messstellen arbeiten können und gleichzeitig Expertenwissen über das Strukturverhalten integrieren. Zusätzlich soll mit einem Deteriorationsmodell für die Messanlage ein optimaler Kompromiss zwischen Umfang und Qualität der verfügbaren Signale abgeleitet werden. Die Symbiose dieser beiden Verfahren repräsentiert die Hauptinnovation des TP C01.