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数字孪生体系架构及核心要素物理层物理层所涉及的3部分

2022-07-16 09:02:40

一、数字孪生架构

数字孪生是指综合运用多种技术,实现物理空间与数字空间的实时双向同步映射和虚实交互。这里的交互是指广义上的交互操作。除了人机交互,还包括物理世界利用传感器数据塑造数字世界,数字世界通过执行器改造物理世界。

一个完整的数字孪生包括物理层、数据层、模型层、功能层和能力层,分别对应数字孪生的五个要素——物理对象、对象数据、动态模型、功能模块和应用能力。重点是三个部分:对象数据、动态模型和功能模块。

图 1 数字孪生架构和核心要素

1.物理层

物理层所涉及的物理对象不仅包括物理实体,还包括实体内部和实体之间存在的各种运行逻辑、生产过程等现有逻辑规则。

2.数据层

数据层的数据来源于物理空间的固有数据,以及各种传感器实时采集的多模式、多类型的运行数据。

3.模型层

数字双胞胎中的模型既包括与已知物理对象对应的机制模型,也包括大量数据驱动的模型。其中,“动态”是模型的关键,而动态意味着这些模型需要具备自我学习和调整的能力。

4.功能层

功能层的核心元素“功能模块”是指各种模型通过独立或相互交互形成的半自治子系统,或者是数字孪生的一个小实例。半自治是指这些功能模块可以独立设计和创新,但在设计时需要遵守共同的设计规则,使它们彼此保持一定的统一性。该特性使数字孪生的模块可​​以灵活扩展、排除、替换或修改,并可再次组合,实现复杂应用,形成成熟完整的数字孪生系统

5.能力层

最后,通过功能模块的组合,解决特定应用场景中某一类特定问题的解决方案,经过总结后会沉淀成一套专业的知识体系,这就是数字孪生对外提供的应用能力,也可以称为应用模式。由于其内部模型和模块的半自治特性,所形成的模型可以在一定程度上进行自适应调整。

二、数字孪生的关键技术

一个数字孪生系统根据可以实现的功能大致可以分为四个发展阶段:

图2 数字孪生发展阶段

1.数字仿真阶段

现阶段,数字孪生必须对物理空间进行精准的数字化再现,通过物联网实现物理空间与数字空间的虚实交互。在这个阶段,数据的传输不一定需要是完全实时的。数据可以在短时间内在本地定期收集和传输。从物理世界到数字世界的数据输入,以及数字世界到物理世界的动态转换,基本上都依赖于物联网硬件设备。

这个阶段主要涉及数字孪生的物理层、数据层和模型层(尤其是机制模型的构建)。核心技术是建模技术和物联网感知技术。通过3D映射、几何建模、过程建模等建模技术,完成实物的数字化,构建相应的机构模型,通过物联网感知接入技术,使计算机能够感知和识别实物。

2.分析诊断阶段

在这个阶段,数据的传输需要实现实时同步。将数据驱动模型融入物理世界精准仿真数字模型,对物理空间进行全周期动态监控,根据实际业务需求逐步构建业务知识图谱,构建各种可复用的功能模块,分析涉及的数据。对已经发生或即将发生的问题进行分析、理解、诊断、预警和调整,实现对物理世界问题的跟踪、分析、诊断等功能。

这个阶段的重点是结合使用机制模型和数据驱动数据驱动模型。除物联网相关技术外,核心技术将主要应用统计计算、大数据分析、知识图谱、计算机视觉等相关技术。

3.学习预测阶段

实现学习和预测功能的数字孪生,可以通过将感官数据的分析结果与动态行业词典相结合,进行自我学习和更新,根据已知的信息对数字空间中的潜力进行预测、模拟和调试。物理对象的操作模式。未发现和未来物理对象的新操作模式。在对未来发展做出预测后,数字孪生以人类可以理解和感知的方式呈现数字空间中的预测。

这一阶段的核心是由多个复杂的数据驱动模型组成的具有主动学习功能的半自主功能模块,需要数字孪生像人一样灵活、灵活地感知和理解物理世界数字孪生在工业领域的应用论文,然后根据理解所学的已知知识,通过推理获得未知知识。涉及的核心技术集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等领域。

4.决策自治阶段

达到这个阶段的数字孪生基本上可以称为成熟的数字孪生系统。具有不同功能和发展方向但遵循共同设计规则的功能模块构成了不同层次的业务应用能力。这些能力和一些相对复杂、独立的功能模块实现了数字空间的交互交流和智能成果共享。其中,具有“中枢神经系统”处理功能的模块通过对各种智能推理结果的进一步收集、整理和分析,实现对物理世界复杂状态的预测,并自发地提出决策建议和预测变换。 ,并根据实际情况不断调整完善自己的制度。

在这个过程中,数据类型越来越复杂多样,逐渐接近物理世界的核心。同时,不可避免地会发生大量的跨系统数据交换甚至数字交易。因此,现阶段的核心技术除了大数据、机器学习等人工智能技术外,还必须包括云计算、区块链、高级隐私保护等技术领域。

三、数字孪生的未来

如今,数字孪生越来越融入未来的行业和社会发展。美德等发达国家已将数字孪生作为未来产业发展架构的关键组成部分;新加坡、法国、加拿大和我国很多地方也建立了很多比较成熟的智慧城市项目。作为人们认识世界、改造世界的新工具,数字孪生正在成为世界主要国家数字化转型的新起点,将成为第四次工业革命的基础部分,也将成为信息社会治理的基本支撑。这是社会信息化发展的必然结果。

通过结合机器学习、大数据、物联网、5G、区块链等新兴技术,数字孪生可以对物理对象进行实时建模、监控、分析、预测、控制和调整数字孪生在工业领域的应用论文,并在一定程度上利用数字孪生构建行业知识,形成对行业整体趋势的分析预测,并获得前瞻性建议,可以极大改善生产活动中的产业链协同、城市综合治理等复杂问题。改变未来行业的工作方式。

以电力行业的数字孪生应用场景为例。一天,某发电设备制造商的经理接到电话,告诉他,系统在对发电设备的运行数据进行监测和分析后,推测安装在客户电厂的发电汽轮机存在一些问题,无法通过环境设备或调整运行模式的条件,这可能导致涡轮机的关键部件比平时更快地发生故障。虽然现在不会立即引起问题,但它将导致发电厂的整体性能在未来几个月内下降。因此,建议设备制造商立即派出运维人员对设备进行维护和维修,并针对设备的某些运行状态提供维护建议。打电话给管理人员的不是人工操作员,而是电厂的数字孪生体,在对运行数据进行分析诊断,对设备的非常规运行模式及其可能原因进行模拟预测后,预测和生成智能决策建议,并由数字双胞胎自主或半自主地实施决策。

未来,以人工智能为核心的数字孪生可以让整个数字孪生系统像人一样观察、预测和行动,甚至灵敏度远超人类。