田欽文，馮輔周，朱俊臻，李勝凱

(陸軍裝甲兵學(xué)院 車輛工程系，北京 100072)

0 引言

科技發(fā)展日新月異，科學(xué)技術(shù)如果不能隨著時(shí)代進(jìn)步就會(huì)被時(shí)代拋棄。德國(guó)最先提出“工業(yè)4.0”計(jì)劃，第四次工業(yè)革命悄然而至。中、美、英、日等國(guó)為了搶占競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，都瞄準(zhǔn)新興前沿領(lǐng)域，從國(guó)家層面加大了機(jī)械行業(yè)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)部署。盡管各國(guó)的“工業(yè)4.0”計(jì)劃名稱不盡相同，但究其根本，無一不涉及到“虛實(shí)融合”這一技術(shù)，其共同追求的目標(biāo)就是通過新一代的信息技術(shù)，用智能技術(shù)替代傳統(tǒng)技術(shù)，用計(jì)算機(jī)虛擬計(jì)算預(yù)知未知，用機(jī)器工作替代人力工作。數(shù)字孿生技術(shù)便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(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過程[1]。

工業(yè)4.0的到來也必定對(duì)未來戰(zhàn)場(chǎng)造成影響，未來戰(zhàn)爭(zhēng)勢(shì)必不再是一槍一炮的對(duì)抗，而是雙方科技力量的抗衡，未來的戰(zhàn)場(chǎng)必定是“智慧戰(zhàn)場(chǎng)”。對(duì)裝甲車輛底盤的智能化故障預(yù)測(cè)便是未來智慧戰(zhàn)場(chǎng)的一方面。

匯流行星排作為新型裝甲車輛綜合傳動(dòng)裝置的直駛及轉(zhuǎn)向功率的匯流部件，運(yùn)行工況惡劣，并且駕駛員難以通過車輛運(yùn)行情況判斷其工作狀態(tài)，所以一旦出現(xiàn)故障將會(huì)導(dǎo)致車輛無法按既定軌跡行駛，造成嚴(yán)重后果。因此，對(duì)匯流行星排進(jìn)行故障預(yù)測(cè)研究，為提高我軍裝備安全性能及作戰(zhàn)能力有重要意義。

動(dòng)力學(xué)建模是研究匯流行星排的重要途經(jīng)，通過動(dòng)力學(xué)建?？梢栽诘统杀镜那闆r下開展廣泛、細(xì)致的理論分析，并為匯流行星排的壽命預(yù)測(cè)、故障診斷等提供相對(duì)可靠的理論依據(jù)。許多學(xué)者在此方向已經(jīng)做了一定的研究。李軍等[2]通過建立匯流行星排固有振動(dòng)模型，并對(duì)其進(jìn)行固有特性分析，對(duì)大半徑轉(zhuǎn)向條件下的匯流行星排振動(dòng)模式對(duì)比分類。郝馳宇[3]等建立匯流行星排剛?cè)狁詈夏Ｐ停瑢?duì)比分析了柔性變形前后的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特征，并且建立斷齒故障模型從時(shí)頻域上特征提取。劉曉波[4]建立了穩(wěn)態(tài)與沖擊工況下匯流行星排齒輪系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,對(duì)齒輪系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行理論分析。李文彪等[5]通過多體動(dòng)力學(xué)軟件進(jìn)行匯流行星排起步工況仿真，探尋齒輪在起步容易斷齒的原因。劉宇鍵。也有專家學(xué)者通過分析振動(dòng)信號(hào)來達(dá)到故障診斷的目的。陳漫等[6]采用Hilbert邊際譜提取匯流行星排的振動(dòng)信號(hào)故障特征值，再通過模糊識(shí)別的方法識(shí)別各種故障，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)和故障診斷。

然而，匯流行星排在裝甲車輛中安裝位置靠?jī)?nèi)，布置傳感器復(fù)雜，且難以觀察到其工作狀態(tài)，這些傳統(tǒng)方法或通過建模或通過臺(tái)架試驗(yàn)獲取數(shù)據(jù)，并不能直接從實(shí)車獲取數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生技術(shù)作為一種新興的關(guān)鍵技術(shù)和提高效能的工具，通過合理的布置傳感器及構(gòu)建匯流行星排數(shù)字孿生體，將其應(yīng)用到匯流行星排的模擬仿真、分析預(yù)測(cè)、故障診斷等方面，對(duì)提高我軍裝甲車輛的可靠性、安全性以及提升戰(zhàn)斗力有重要意義。

1 數(shù)字孿生概述

1.1 數(shù)字孿生的定義

數(shù)字孿生，顧名思義，它的核心在“孿生”二字，標(biāo)準(zhǔn)化組織給其的定義[7]為“數(shù)字和虛擬狀態(tài)之間的同速率收斂，并提供物理實(shí)體或流程過程的整個(gè)生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。”NASA給出的定義[8]則為“數(shù)字孿生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，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體的全生命周期過程。”匯流行星排故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)中通俗的講，數(shù)字孿生由物理實(shí)體(匯流行星排)、與之對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生體(匯流行星排仿真模型)以及連接二者的信息通道(數(shù)據(jù))構(gòu)成，當(dāng)匯流行星排狀態(tài)發(fā)生改變時(shí)，通過感知信息通道即時(shí)傳輸數(shù)據(jù)到與之對(duì)應(yīng)的匯流行星排數(shù)字孿生體，展示相應(yīng)的狀態(tài)變化；通過在服務(wù)器操作匯流行星排數(shù)字孿生體，比如改變轉(zhuǎn)速，通過反饋信息通道將指令下達(dá)給匯流行星排實(shí)體，物理實(shí)體轉(zhuǎn)速發(fā)生改變，如圖1所示。

圖1 數(shù)字孿生系統(tǒng)示意圖

該文中會(huì)用到下列相關(guān)概念，為避免混淆，在此簡(jiǎn)略做出解釋：

1)物理實(shí)體：物理現(xiàn)實(shí)世界中可識(shí)別可觀測(cè)的實(shí)物，在本文中指匯流行星排實(shí)體。

2)虛擬實(shí)體：與物理實(shí)體對(duì)應(yīng)的數(shù)字化表達(dá)，本文指匯流行星排仿真模型。

3)數(shù)字孿生體：數(shù)字孿生是一種方法、技術(shù)，在其后面加上“體”則變成了名詞，在本文中數(shù)字孿生體是指在服務(wù)器端建立的物理實(shí)體模型的總稱，該模型包括一維、二維、三維及故障仿真模型。

1.2 數(shù)字孿生的國(guó)外研究歷程

Grieves教授被認(rèn)為是最早提出并完善數(shù)字孿生概念的學(xué)者，2002年首次在密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命周期管理(PLM, product lifecycle management)課程中提出“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”，這一表述是可追溯到的最早的數(shù)字孿生概念；2006年發(fā)表文獻(xiàn)[9],將這一技術(shù)稱為鏡像空間模型；2011年，Grieves教授與NASA正式提出數(shù)字孿生概念[10];2014年在其撰寫的DigitalTwin白皮書中明確指出他在2003年提出了數(shù)字孿生，但是這10年間Grieves教授并沒有相關(guān)成果發(fā)表。美國(guó)空軍在2009年提出機(jī)身數(shù)字孿生體概念；2013年將數(shù)字孿生體和數(shù)字線程列入《全球科技愿景》。美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室2011年提出計(jì)劃將于2025年交付美國(guó)空軍第一架新型飛機(jī)及其數(shù)字模型，其實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示，該飛機(jī)上將布置可以記錄實(shí)際的6個(gè)自由度方向加速度的傳感器，以及每次實(shí)際飛行期間的表面溫度和壓力信號(hào)，并將這些數(shù)據(jù)傳入到飛機(jī)的數(shù)字模型中以此來解決在復(fù)雜服役環(huán)境下飛行器維護(hù)及壽命預(yù)測(cè)問題；直到如今，這個(gè)想法一直在被補(bǔ)充和完善，并且發(fā)表了一系列的文章[11-18]。NASA的專家近年來正在研究一種可以預(yù)測(cè)機(jī)體所受的氣動(dòng)載荷和內(nèi)應(yīng)力的降階模型(ROM)。通過將ROM集成到結(jié)構(gòu)壽命預(yù)測(cè)模型中，進(jìn)行結(jié)構(gòu)壽命監(jiān)測(cè)、高保真應(yīng)力歷史預(yù)測(cè)和結(jié)構(gòu)可靠性分析，從而以提升飛機(jī)機(jī)體的管理。Li等[19]利用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念建立了用于診斷和預(yù)后的通用概率模型，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生視覺，并通過飛機(jī)機(jī)翼疲勞裂紋擴(kuò)展實(shí)例說明了所提出方法的有效性。

圖2 美國(guó)空軍新型飛機(jī)的數(shù)字孿生技術(shù)的實(shí)現(xiàn)流程

1.3 數(shù)字孿生的國(guó)內(nèi)研究歷程

2004年，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所王飛躍研究員提出的平行系統(tǒng)概念[20]“對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)虛擬或理想的人工系統(tǒng)所組成的共同系統(tǒng)”與現(xiàn)在所提的數(shù)字孿生技術(shù)便很是相似。但我國(guó)對(duì)字孿生的正式研究主要從2017年開始,但目前尚處探索階段。任占勇[21]提出了利用數(shù)字孿生助力航空裝備可靠性提升的想法。陶飛教授的研究組作為國(guó)內(nèi)最早研究數(shù)字孿生的團(tuán)隊(duì)之一，提出了許多與數(shù)字孿生技術(shù)相關(guān)的理論與思路[22-24]，其中2019年提出的五維架構(gòu)的數(shù)字孿生模型[25](物理實(shí)體、虛擬模型、服務(wù)、孿生數(shù)據(jù)及它們間的交互連接)，相較于Greves教授提出的模型，增加了“數(shù)據(jù)”和“服務(wù)”兩個(gè)維度，這一模型通過融合物理實(shí)體和虛擬模型的數(shù)據(jù)，更加全面、精確地獲取信息；2020年提出的數(shù)字孿生十問[26]，為研究者更好地理解數(shù)字孿生，為決策者正確地對(duì)待數(shù)字孿生，為實(shí)踐者更好地落地?cái)?shù)字孿生提供了有力的參考。工業(yè)4.0研究院2019年?duì)款^成立數(shù)字孿生體聯(lián)盟，致力于推進(jìn)數(shù)字孿生體技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。不同高校、研究所的專家學(xué)者也進(jìn)行自己相關(guān)的數(shù)字孿生研究。丁華等[27]基于深度學(xué)習(xí)建立了采煤機(jī)的關(guān)鍵零件剩余壽命預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的零件剩余壽命的在線預(yù)測(cè)，同時(shí)建立了數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)觀察采煤機(jī)的狀態(tài)，通過在虛擬空間的可視化展示與分析來實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的健康狀態(tài)預(yù)判,最終綜合數(shù)字孿生體狀態(tài)和剩余壽命值，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè);張帆等[28]將"數(shù)字孿生+5G"與AI技術(shù)相結(jié)合，提出了基于數(shù)字孿生+5G的智慧礦山建設(shè)新思路；林潤(rùn)澤[29]等構(gòu)建了基于數(shù)字孿生的智能裝配機(jī)械臂實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

1.4 數(shù)字孿生的企業(yè)開發(fā)歷程

相比學(xué)術(shù)研究，企業(yè)研發(fā)的數(shù)字孿生框架更注重實(shí)際應(yīng)用以及市場(chǎng)需求，因此其研究成果在實(shí)際意義上對(duì)我們也很有參考價(jià)值。目前企業(yè)在數(shù)字孿生方向的研究主要分為兩類：一是基于模型的數(shù)字孿生，主要有：ANSYS公司開發(fā)的TwinBuilder，達(dá)索公司研發(fā)的3D Experience，GE公司的Predix平臺(tái)；另一類是基于過程、管理的數(shù)字孿生，主要有微軟的Azure，Bentley的iTwin Service，上海優(yōu)也的Thinswise iDOS。Matlab、Maple也開發(fā)自己的數(shù)字孿生模塊，洛克希德·馬丁、波音、諾斯羅普·格魯門、通用電氣、普惠等公司開展了一系列應(yīng)用研究項(xiàng)目，已陸續(xù)取得成果。安世亞太公司作為國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件的領(lǐng)頭企業(yè)，相較其他公司，其研究的數(shù)字孿生框架對(duì)本文的研究有一定的參考意義。

安世亞太公司的數(shù)字孿生系統(tǒng)包括用戶域、數(shù)字孿生域、測(cè)試與控制實(shí)體、現(xiàn)實(shí)物理域和跨域功能實(shí)體共5個(gè)層次。其基本框架如圖3所示。

圖3 安世亞太數(shù)字孿生基本框架

該框架將數(shù)字孿生各個(gè)步驟稱為成熟度進(jìn)化，即一個(gè)數(shù)字孿生體的生長(zhǎng)發(fā)育將經(jīng)歷數(shù)化、互動(dòng)、先知、先覺和共智等幾個(gè)過程，如表1所示。

表1 數(shù)字孿生進(jìn)化過程

由表1可知，在每一個(gè)進(jìn)化過程中，都有其實(shí)例化特征。對(duì)于數(shù)字孿生技術(shù)來說，其核心是仿真，基礎(chǔ)是建模，物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字線程為數(shù)字孿生體提供了實(shí)用價(jià)值，而基于大數(shù)據(jù)的人工智能則是一種新的仿真范式。

2 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的匯流行星排故障預(yù)測(cè)框架組成

匯流行星排的故障預(yù)測(cè)數(shù)字孿生系統(tǒng)，是對(duì)匯流行星排的實(shí)時(shí)虛擬化映射，通過設(shè)備傳感器采集溫度、振動(dòng)、碰撞、載荷等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)字孿生體模型，并將設(shè)備使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入模型，使數(shù)字孿生的環(huán)境模型與實(shí)際設(shè)備工作環(huán)境變化保持一致，憑借數(shù)字孿生體在設(shè)備出現(xiàn)狀況前提早進(jìn)行預(yù)測(cè)，提前預(yù)知故障可能出現(xiàn)的時(shí)間，避免意外停機(jī)造成嚴(yán)重的后果。

數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的匯流行星排故障預(yù)測(cè)數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的匯流行星排故障預(yù)測(cè)需要合適的框架，目前主流的數(shù)字孿生系統(tǒng)框架包括三維系統(tǒng)框架和五維系統(tǒng)框架，兩種框架的具體區(qū)別如下：

1)三維系統(tǒng)框架：三維系統(tǒng)框架是最早提出的數(shù)字孿生系統(tǒng)框架，由物理實(shí)體層，孿生模型層以及信息交互層組成。就匯流行星排故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)而言，物理實(shí)體層為客觀存在的實(shí)體，孿生模型層為與物理實(shí)體相對(duì)應(yīng)的高保真模型，信息交互層為物理實(shí)體層與孿生模型層的信息傳輸通道。該框架實(shí)現(xiàn)了設(shè)備運(yùn)行過程中的虛擬現(xiàn)實(shí)信息融合，同時(shí)具有較高的實(shí)時(shí)性。

2)五維系統(tǒng)框架：五維系統(tǒng)框架是陶飛教授團(tuán)隊(duì)對(duì)三維框架的進(jìn)一步完善與補(bǔ)充，相對(duì)于三維框架增加了服務(wù)層和數(shù)據(jù)層。服務(wù)層主要為數(shù)字孿生系統(tǒng)的內(nèi)部功能運(yùn)行提供“功能性服務(wù)”以及向用戶端提供“業(yè)務(wù)性服務(wù)”；數(shù)據(jù)層管理框架中產(chǎn)生的多種數(shù)據(jù)。

該框架結(jié)合匯流行星排實(shí)際運(yùn)行工況及故障診斷需要，集成三維系統(tǒng)框架與五維框架的優(yōu)點(diǎn)，提出數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的匯流行星排故障預(yù)測(cè)框架，用于實(shí)現(xiàn)匯流行星排中的故障預(yù)測(cè)及運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控。如圖4所示，本框架主要由物理實(shí)體層、信息交互層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層和人機(jī)交互層組成，各層實(shí)現(xiàn)的功能具體如下：

圖4 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的匯流行星排故障預(yù)測(cè)框架示意圖

1)物理實(shí)體層：物理實(shí)體層是整個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)最基礎(chǔ)的部分。既是整個(gè)系統(tǒng)信息的提供者，也是整個(gè)系統(tǒng)中的被操作對(duì)象。物理實(shí)體在工作環(huán)境中運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的工況數(shù)據(jù)及狀態(tài)信息作為基本信息通過信息交互層傳遞給數(shù)字孿生體，此時(shí)，物理實(shí)體是整個(gè)系統(tǒng)的信息提供者；通過對(duì)數(shù)字孿生體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)，在服務(wù)器端對(duì)物理實(shí)體發(fā)送指令，經(jīng)信息交互層傳輸?shù)轿锢韺?shí)體，物理實(shí)體改變運(yùn)行狀態(tài)，此時(shí)，物理實(shí)體是整個(gè)系統(tǒng)中的被操作對(duì)象。

2)信息交互層：信息交互層在數(shù)字孿生系統(tǒng)中起到貫通全局的作用，通過信息交互層數(shù)據(jù)傳輸實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的感知以及上層控制命令的下達(dá)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字模型與物理對(duì)象實(shí)時(shí)互傳信息和數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟。將信息交互層與人類的神經(jīng)系統(tǒng)類比非常形象，下層向上層傳輸數(shù)據(jù)為“感覺神經(jīng)”，上層向下層傳遞信息為“運(yùn)動(dòng)神經(jīng)”。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將設(shè)備與上位機(jī)聯(lián)系起來，下層數(shù)據(jù)的感知主要依靠安裝在設(shè)備各個(gè)部位的傳感器，獲取匯流行星排在工作情況下的各種狀態(tài)以及運(yùn)動(dòng)信號(hào)。上層命令依靠控制器來實(shí)現(xiàn)，數(shù)字模型通過制動(dòng)器向物理實(shí)體發(fā)送致動(dòng)指令，如停機(jī)，加減速等。

將數(shù)字孿生的信息傳遞分為兩個(gè)路徑，一是從物理模型到數(shù)字模型，將其稱之為上行通道；另一條是從數(shù)字模型到物理模型，稱其為下行通道。在信息傳遞過程中應(yīng)具備如下功能：

(1)可靠性，數(shù)據(jù)傳輸作為聯(lián)通各個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵部分，不僅要盡量減少故障的發(fā)生，還應(yīng)有多種方案應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的發(fā)生；

(2)即時(shí)性，不論是上行通道對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的傳輸，還是下行通道給執(zhí)行器的操作命令，都要求即時(shí)才有意義；

(3)安全性，在數(shù)據(jù)傳輸過程中要考慮數(shù)據(jù)的安全性，信息的傳輸過程要防止外來攻擊入侵。

通過在匯流行星試驗(yàn)臺(tái)安裝轉(zhuǎn)速傳感器、力矩傳感器、加速度傳感器獲取設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時(shí)選取合適的通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與數(shù)字孿生體的連接。

3)數(shù)據(jù)互動(dòng)層：數(shù)據(jù)互動(dòng)層包含數(shù)化、仿真、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)3個(gè)過程。數(shù)化不涉及物理機(jī)理和運(yùn)行數(shù)據(jù)，其不僅包含將物理實(shí)體映射到上位機(jī)中，生成與之對(duì)應(yīng)的三維數(shù)字模型，也包含二維模型與一維模型。仿真是指把數(shù)化建立的模型與物理機(jī)理相結(jié)合，根據(jù)完整的當(dāng)前邊界條件和物理狀態(tài)計(jì)算數(shù)字模型的下步狀態(tài)。實(shí)際狀態(tài)采集中，實(shí)時(shí)邊界條件和物理對(duì)象狀態(tài)時(shí)被不完整測(cè)量的，通過大數(shù)據(jù)和人工智能依據(jù)當(dāng)前邊界條件與物理狀態(tài)進(jìn)行下步狀態(tài)的預(yù)測(cè)，并且對(duì)近似模型逐步優(yōu)化。

首先，根據(jù)物理實(shí)體的外形尺寸、集合公差及裝配位置關(guān)系建立匯流行星排不同狀態(tài)(正常、裂紋)的三維數(shù)字模型。其次，通過不同傳感器采集到的不同工況的運(yùn)行數(shù)據(jù)，作為驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生體的邊界條件。最后，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的三維數(shù)字模型與約束規(guī)則、預(yù)測(cè)規(guī)則、決策規(guī)則等關(guān)聯(lián)在一起，共同形成匯流行星排的數(shù)字孿生體。建好的數(shù)字孿生體應(yīng)滿足如下條件：

(1)可視化，在上行通道中，通過圖標(biāo)，數(shù)字，顏色等各種形式將物理模型的狀態(tài)在數(shù)字模型中表征出來；

(2)可執(zhí)行性，如果在數(shù)字模型中預(yù)測(cè)或觀測(cè)到物理模型發(fā)生故障或者對(duì)物理模型有操作需要，通過對(duì)數(shù)字模型的一系列操作，可通過執(zhí)行器完成對(duì)物理模型的同樣操作。

4)人機(jī)交互層：人機(jī)交互層實(shí)現(xiàn)展示、分析和決策的功能。通過根據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)倪吔鐥l件驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生體模型，可以實(shí)時(shí)顯示物理實(shí)體的工作狀態(tài)及運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；通過分析實(shí)時(shí)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)可以獲得一些不易測(cè)量到的數(shù)據(jù)，比如匯流行星排在裝甲車輛中安裝位置靠?jī)?nèi)，無法通過傳感器測(cè)得齒面上的載荷，此時(shí)數(shù)字孿生體可作為虛擬傳感器獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)而分析齒面所受載荷情況；決策是數(shù)字孿生體實(shí)現(xiàn)自我感知、自我預(yù)測(cè)、自我決策的重要依托，其核心是深度學(xué)習(xí)技術(shù)。利用實(shí)際工作中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后基于物理感知器采集到的加工過程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理層中的制造加工設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及功能性診斷，以預(yù)測(cè)設(shè)備加工過程中可能出現(xiàn)的故障以及設(shè)備壽命，為物理層中設(shè)備的正常工作提供保障。

物聯(lián)網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)將任何設(shè)備、任何事物聯(lián)接起來。其基于先進(jìn)的感知控制等信息技術(shù)，建立了物理空間與虛擬空間各要素的相互映射。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)伊始對(duì)設(shè)備及其流程進(jìn)行建模，通過傳感器采集及傳輸數(shù)據(jù)，云端接受數(shù)據(jù)并制定一組“規(guī)則”，以此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，并在需要維修或更換部件時(shí)向用戶端發(fā)出警報(bào)，用戶端用于接收云端對(duì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)做出相應(yīng)的調(diào)整。當(dāng)整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)部署完畢，應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將分析相關(guān)歷史事件，并將其與物聯(lián)網(wǎng)模型進(jìn)行比較，以便預(yù)測(cè)事件故障。同時(shí)預(yù)測(cè)分析總結(jié)了操作數(shù)據(jù)，使用戶能夠隨時(shí)了解系統(tǒng)的運(yùn)行情況。物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得數(shù)字孿生變得更加多樣化和復(fù)雜化，組成物聯(lián)網(wǎng)的連網(wǎng)設(shè)備和傳感器精確地收集了構(gòu)建數(shù)字孿生所需的各種數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生預(yù)測(cè)也因此可以更加準(zhǔn)確。

利用數(shù)字孿生體仿真過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，彌補(bǔ)當(dāng)前數(shù)據(jù)不足的困難。通過匯流行星排的數(shù)字孿生體和傳感器實(shí)時(shí)采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)及故障預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)過程中，一方面可以根據(jù)歷史積累數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試、校正，另一方面可以根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行更新及擴(kuò)展。物理層中的匯流行星排可以根據(jù)其數(shù)字孿生體動(dòng)態(tài)反映其實(shí)時(shí)工作狀態(tài)，并根據(jù)仿真模擬產(chǎn)生相應(yīng)的決策信息，利用決策信息對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，保障在故障發(fā)生前及時(shí)維修，實(shí)現(xiàn)人機(jī)結(jié)合，及智能化故障預(yù)測(cè)。

3 發(fā)展與展望

數(shù)字孿生技術(shù)作為一種連接虛實(shí)的智能化技術(shù)，隨著信息科技的發(fā)展，必然在各行各業(yè)發(fā)揮出重要作用。

3.1 在機(jī)械故障診斷方面

數(shù)字孿生技術(shù)從2003年提出至今僅僅十幾年的時(shí)間，在國(guó)內(nèi)變成研究熱門更是只有短短幾年，所以在各行各業(yè)數(shù)字孿生的研究正處于初級(jí)階段，因此結(jié)合本文提出的數(shù)字孿生框架，在本節(jié)，分別對(duì)物理實(shí)體層、信息交互層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、人機(jī)交互層4個(gè)方面的未來研究重點(diǎn)分析：

1)物理實(shí)體層：隨著數(shù)字孿生技術(shù)的研究深入，物理實(shí)體層不僅僅局限于某一部件。通過對(duì)系統(tǒng)中多個(gè)關(guān)鍵部件分析，即可實(shí)時(shí)了解到整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

2)信息交互層：建立通暢的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，建立裝甲車輛通用的通信協(xié)議、規(guī)范接口，建立具有可擴(kuò)展性和兼容性的通用信息模型。

3)數(shù)據(jù)互動(dòng)層：研究多尺度多領(lǐng)域融合建模，將車輛中多個(gè)關(guān)鍵部件融合建模，建立各部件的運(yùn)動(dòng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)還原車輛最真實(shí)的運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)字化建模；建立“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)”模型，數(shù)據(jù)不僅可以驅(qū)動(dòng)模型，還可以總結(jié)數(shù)據(jù)規(guī)律，不斷修正模型。

4)人機(jī)交互層：現(xiàn)有研究大多是針對(duì)上行通道，人機(jī)交互層僅有展示、預(yù)測(cè)功能，在今后的發(fā)展中，決策功能也將成為主體，通過對(duì)數(shù)字孿生體操作，物理實(shí)體的狀態(tài)也發(fā)生相應(yīng)的改變。

傳統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)與健康管理方法盡管已經(jīng)成熟，但是，在信息時(shí)代，科技發(fā)展日新月異，故障診斷的過程必然是更加數(shù)字化，智能化，數(shù)字孿生應(yīng)用在故障診斷與健康管理方面必然是大勢(shì)所趨。將數(shù)字孿生應(yīng)用到故障預(yù)測(cè)與健康管理領(lǐng)域，通過對(duì)傳感器實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，在匯流行星排停止運(yùn)轉(zhuǎn)之前發(fā)現(xiàn)故障，及時(shí)排除故障，可以達(dá)到延長(zhǎng)設(shè)備壽命，提高駕駛安全性。機(jī)械設(shè)備的維護(hù)往往需要技術(shù)員對(duì)機(jī)械、工程和操作有較深的理解，一個(gè)完整的系統(tǒng)包含一系列設(shè)備及其連接，這就意味著有了一系列需要維護(hù)的東西，通過數(shù)字孿生技術(shù)識(shí)別出故障位置，既可以降低人為錯(cuò)誤的可能性，同時(shí)也節(jié)約了人工成本。

3.2 在智能制造方面

將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用到智能制造，通過數(shù)字孿生體，降低產(chǎn)品在使用場(chǎng)景中的面臨的各種不合理問題；采用使用場(chǎng)景數(shù)字孿生技術(shù)，可以讓產(chǎn)品在虛擬環(huán)境中運(yùn)行在接近真實(shí)的工況中，從而驗(yàn)證產(chǎn)品在使用時(shí)所面臨的各種問題。

在產(chǎn)品研發(fā)階段，通過CAD技術(shù)對(duì)物理產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)字表達(dá)；通過CAE技術(shù)提前查看數(shù)字孿生產(chǎn)品的運(yùn)行是否正常、預(yù)知故障何時(shí)發(fā)生以及故障發(fā)生的后果；通過工藝仿真技術(shù)在數(shù)字孿生體中提前預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)優(yōu)化，并反饋和控制物理世界的工藝過程，在工藝執(zhí)行的各個(gè)環(huán)節(jié)避免各種可能發(fā)生的問題；通過工廠仿真是對(duì)各種規(guī)模的工廠和生產(chǎn)線進(jìn)行建模、仿真和優(yōu)化，避免工廠規(guī)劃不合理導(dǎo)致的返工、瓶頸及對(duì)生產(chǎn)造成的制約，避免因生產(chǎn)計(jì)劃設(shè)置不合理造成的生產(chǎn)停線等問題。根據(jù)數(shù)字孿生體反映出的問題，調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案或運(yùn)行策略，直到對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果滿意之后再操作物理實(shí)體。通過數(shù)字孿生技術(shù)降低了產(chǎn)品研發(fā)制造的成本，提升了產(chǎn)品的可靠性和可靠性。

在產(chǎn)品運(yùn)維階段，通過數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)反饋數(shù)據(jù)了解產(chǎn)品狀態(tài)，及時(shí)維護(hù)保養(yǎng)，提升產(chǎn)品壽命。

3.3 在智慧基建方面

我國(guó)素來是基建大國(guó)，將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用到基建方面極大地節(jié)約財(cái)力人力。

1)前期選址規(guī)劃時(shí)，規(guī)劃人員可以在虛擬場(chǎng)景中不斷調(diào)整位置來進(jìn)行模擬布局，合理規(guī)劃建設(shè)用地。

2)具體施工建設(shè)時(shí)，對(duì)整個(gè)施工現(xiàn)場(chǎng)整體動(dòng)態(tài)建模，通過傳感器及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將各個(gè)施工設(shè)備動(dòng)態(tài)模擬，逐一仿真，在虛擬場(chǎng)景中持續(xù)對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬調(diào)整，反饋到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中促進(jìn)資源配置優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)建設(shè)效益最大化，并最終完成設(shè)施的整體建模，為后續(xù)的運(yùn)營(yíng)管理奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3)后期管理運(yùn)營(yíng)時(shí)，相關(guān)人員基于數(shù)字孿生的描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策等遞進(jìn)功能來完成管理運(yùn)維工作，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理各類故障，大幅提升效率。

4 結(jié)束語

每一項(xiàng)新技術(shù)的產(chǎn)生，既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。從鏡像空間模型概念的提出，到各國(guó)對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提出自己的戰(zhàn)略部署，數(shù)字孿生技術(shù)已被各行各業(yè)嘗試應(yīng)用發(fā)展。數(shù)字孿生技術(shù)最早提出就是被應(yīng)用在故障預(yù)測(cè)與健康管理領(lǐng)域，但是應(yīng)用在故障預(yù)測(cè)與健康管理方面還并不廣泛。本文提出數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的匯流行星排故障預(yù)測(cè)框架，分別從物理實(shí)體層，信息交互層，數(shù)據(jù)互動(dòng)層和人機(jī)交互層4個(gè)層面分別介紹了各自實(shí)現(xiàn)的功能，希望可以拋磚引玉，為后來的研究提供一些參考。