張明杰 沈娟 黃思良 姚艷偉

摘 要：字孿生，按字面意思，就是為真實(shí)的物理世界搭建一個高度鏡像化的數(shù)字世界。一臺機(jī)器設(shè)備狀況如何，可以通過數(shù)字世界清晰感知，就像照鏡子一樣。對于制造業(yè)而言，這意味著設(shè)備維護(hù)的透明性大大增加，“全生命周期管理”將變得可能。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生技術(shù);關(guān)鍵應(yīng)用;方法

中圖分類號：TP391? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

引言

對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人士來說，數(shù)字孿生一詞已經(jīng)是老生常談，它是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過程，是一種超越現(xiàn)實(shí)的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統(tǒng)的數(shù)字映射系統(tǒng)。數(shù)字線索（DigitalThread）和數(shù)字孿生（DigitalTwin）最早是由密西根大學(xué)教授Grieves提出的，美國空軍在2013年發(fā)布的《全球地平線》頂層科技規(guī)劃文件中，將其二者視為“改變游戲規(guī)則”的顛覆性機(jī)遇。

1數(shù)字孿生技術(shù)特點(diǎn)

1.1準(zhǔn)確度

隨著經(jīng)驗(yàn)的積累和數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)字孿生模型對物理實(shí)體的仿真預(yù)測準(zhǔn)確度會越來越高。物理實(shí)體在多種環(huán)境和條件下的性能預(yù)測會變得越來越準(zhǔn)確，決策參考價值也越來越大。漢莎技術(shù)認(rèn)為，數(shù)字孿生模型永遠(yuǎn)不可能完全準(zhǔn)確地“感知”物理實(shí)體，但是會無限地接近實(shí)體。

1.2全壽命期參與

數(shù)字孿生模型從產(chǎn)品早期設(shè)計(jì)開始參與，歷經(jīng)使用和維修階段，直至最終退役拆解和回收。最理想的數(shù)字孿生模型是從工程師的早期概念設(shè)計(jì)到產(chǎn)品退役的全過程的精確模擬。GE航空認(rèn)為，從概念設(shè)計(jì)階段開始建立數(shù)字孿生過程更容易地將設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)模型與運(yùn)行數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。反過來，數(shù)字模型還能有助于優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高生產(chǎn)效率。

1.3海量數(shù)據(jù)的處理

數(shù)字孿生技術(shù)最大的好處是將來自“不同數(shù)據(jù)集的智慧融合”。比如，漢莎技術(shù)公司的數(shù)字孿生模型可融合來自ADS-B系統(tǒng)的飛機(jī)位置信息、天氣數(shù)據(jù)、飛機(jī)上各個傳感器數(shù)據(jù)、以及來自維修車間和制造商的維修數(shù)據(jù)。漢莎技術(shù)表示其不會從理論上預(yù)測部件的性能退化，而是基于實(shí)際條件下可靠的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測。但目前即使是維修報(bào)告這個單一數(shù)據(jù)集的文本挖掘工作也還有很長的路要走。

2數(shù)字孿生技術(shù)關(guān)鍵應(yīng)用及方法

2.1在航天領(lǐng)域中的應(yīng)用

以衛(wèi)星數(shù)字孿生系統(tǒng)的為例。首先在地面建立衛(wèi)星的數(shù)字孿生結(jié)構(gòu)，結(jié)合衛(wèi)星的實(shí)時測量數(shù)據(jù)進(jìn)行并行運(yùn)行，實(shí)時對衛(wèi)星的健康狀況進(jìn)行評估，并基于歷史數(shù)據(jù)庫對衛(wèi)星各個部分的使用壽命做出預(yù)測。這樣可以對衛(wèi)星狀態(tài)進(jìn)行全面深人的分析計(jì)算，使使用者對衛(wèi)星當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)有細(xì)致深刻的理解，這樣不僅可以優(yōu)化對衛(wèi)星的管理和控制，也為日后衛(wèi)星的設(shè)計(jì)制造提供了細(xì)致的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對促進(jìn)衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展有著深刻的意義。衛(wèi)星實(shí)體和衛(wèi)星虛擬映像之間的精確匹配是整個技術(shù)體系的核心。

2.2數(shù)據(jù)管理功能

產(chǎn)品隨著生命周期中的三個階段數(shù)據(jù)不斷增多，數(shù)據(jù)量的規(guī)模也不斷變大，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，從海量數(shù)據(jù)中篩選出重要數(shù)據(jù)，并且對這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和計(jì)算，為數(shù)據(jù)分析提供支撐。通過不同應(yīng)用程序調(diào)用接口將異構(gòu)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop軟件架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫中，利用HDFS分布式文件系統(tǒng)、Hive數(shù)據(jù)倉庫工具、HBase系統(tǒng)等組件存儲和管理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并同時可進(jìn)行查詢等操作。

2.3數(shù)據(jù)采集和傳愉技術(shù)

整個數(shù)字孿生系統(tǒng)都是建立在數(shù)據(jù)采集和傳輸層上的，因此數(shù)字孿生系統(tǒng)想要對物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確映射，系統(tǒng)對傳感器的采集能力要求非常高，包括精確度和敏感度。傳感器分布網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)也要遵循快速、精準(zhǔn)和壽命長的原則。現(xiàn)有傳感器性能依舊有很大發(fā)展空間，如何研制高精度傳感器，并在物理系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)建高兼容、低成本的傳感器網(wǎng)絡(luò)是需要克服的問題。

數(shù)字孿生系統(tǒng)想要對物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時映射，系統(tǒng)對數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的要求也非常高。搭建快速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，將傳感器采集到的數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)歷史運(yùn)行儲存的數(shù)據(jù)迅速安全地傳到上位機(jī)對數(shù)字孿生系統(tǒng)的運(yùn)行極具重要意義.高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)和快速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的“感覺器官”。

2.4在機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測中的應(yīng)用

機(jī)電設(shè)備的安全穩(wěn)定，高效可靠運(yùn)行對于電力系統(tǒng)來說意義十分重要。一般情況下，使用故障預(yù)測和健康管理技術(shù)可以對電力系統(tǒng)的設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測、可靠性分析與維修管理，從而使設(shè)備可以長期穩(wěn)定地運(yùn)行在良好的狀態(tài)。不過傳統(tǒng)的故障預(yù)測和健康管理技術(shù)缺乏信息物理的融合，仍然存在很多的問題。

將數(shù)字孿生技術(shù)引人到故障預(yù)測和健康管理技術(shù)中，通過物理實(shí)體和虛擬模型的虛實(shí)結(jié)合，以及信息物理數(shù)據(jù)的深度融合可以極大的增強(qiáng)故障預(yù)測和健康管理技術(shù)的使用效果，可靠性和有效性得到大大增強(qiáng)。對于物理風(fēng)機(jī)建立虛擬模型來仿真其真實(shí)運(yùn)行狀況，通過物理實(shí)體和虛擬模型之間的數(shù)據(jù)實(shí)時傳遞來對比兩者參數(shù)的一致性，從而對機(jī)電設(shè)備來進(jìn)行故障預(yù)測，并做出相應(yīng)的決策。

2.5在產(chǎn)品質(zhì)量分析中的應(yīng)用

對于產(chǎn)品，除了需要設(shè)計(jì)精確合理的制造工藝，還要對其生產(chǎn)過程的加工質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時分析，如果出現(xiàn)了加工質(zhì)量問題，還應(yīng)該準(zhǔn)確定位出發(fā)生故障的關(guān)鍵點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)問題、及時修改，保證產(chǎn)品的質(zhì)量。

在基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品質(zhì)量分析過程中，可以準(zhǔn)確定位產(chǎn)品制造加工的各個環(huán)節(jié)，在虛擬模型的仿真運(yùn)行下，可以實(shí)時地分析產(chǎn)品的質(zhì)量。虛擬模型會對產(chǎn)品加工過程的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對產(chǎn)品的加工質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測以及進(jìn)行質(zhì)量問題追溯。

基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品質(zhì)量分析可以對產(chǎn)品的加工質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時分析，可以對加工過程進(jìn)行質(zhì)量的優(yōu)化控制，通過對數(shù)據(jù)的分析和自我學(xué)習(xí)來不斷地改善產(chǎn)品加工質(zhì)量。不過基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品質(zhì)量分析還并不完善，還有很多的難題沒有得到解決，如基于虛擬模型的仿真智能預(yù)測算法的困難性、產(chǎn)品優(yōu)化決策的困難性等等。

結(jié)束語

隨著工業(yè)數(shù)據(jù)采集方案、高速傳輸方法等創(chuàng)建數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)的研制成熟，以此來實(shí)現(xiàn)對物理世界的數(shù)字化模擬仿真，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對仿真結(jié)果的數(shù)據(jù)分析，來形成實(shí)施數(shù)字孿生技術(shù)的成熟方案，并將研究成果以標(biāo)準(zhǔn)化的形式固化，充分體現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)生產(chǎn)的指導(dǎo)理念，加快中國制造企業(yè)向數(shù)字化智能化制造轉(zhuǎn)換速率。

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作者簡介：

張明杰，女，漢，大學(xué)本科，現(xiàn)有職稱：高級工程師，研究方向：機(jī)械設(shè)計(jì).