计算机集成制造系统,2022,28(1):1-16

文章资料：陶飞、张晨元、张贺等。未来装备探索：数字孪生装备[J]. 计算机集成制造系统, 2022, 28(1): 1-16. 由制造系统编辑部(CIMS)原创出版数字孪生设备，数字企业授权发布。

论文题目：未来装备探索：数字孪生装备

论文作者：陶飞1、张晨元1、张贺1、程江峰1、邹晓富2、徐辉3、王勇3、谢冰冰4

作者单位：

1. 课题组数字孪生 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院, 北京 100191

2. 北京航空航天大学人工智能研究所, 北京 100191

3. 贝子院（北京）科技发展有限公司，北京 100120

4. 北京机械工业自动化研究院有限公司, 北京 100120

01 总结

工程装备、制造装备、医疗器械等装备是加快国家基础设施建设、增强国民经济实力、保障医疗卫生的重要基础。在新环境、新趋势、新背景下，如何充分融合新一代信息技术，助力装备数字化、智能化升级，实现装备软硬件系统自主可控，实现装备高质量发展。装备，促进数字经济与实体经济融合发展。钥匙。本文基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型的理论基础，探讨了数字孪生设备的概念和组成，

02文章主要工作

分析装备发展的新环境、新趋势、新挑战

不断变化的国际竞争环境和国内经济发展趋势，以及新兴和成熟的新一代信息技术，对未来装备发展提出了以下新挑战和新要求。

（1）疫情/后疫情时代凸显设备远程/自主运行的重要性

(2）经济全球化倒逼装备进一步高质量发展

（3）碳峰/碳中和需要绿色、低碳、环保的设备

（4）从装备大国到装备强国，要突破装备自主研发的技术瓶颈

（5）新一代信息技术日趋成熟，数字经济急需数字设备的大力支持

综上所述，我国迫切需要实现各种现有设备的数字化赋能、网络互联互通、智能化升级，以及设备软硬件系统的自主可控，践行绿色低碳可持续发展理念. 生命周期各个阶段的运作模式数字孪生设备，以装备铸造大国，建设强国。

对未来设备全生命周期的新要求

设备的全生命周期可分为设计与验证、制造与测试、交付与培训、运维与控制、报废与回收五个阶段。为应对装备发展的新环境、新趋势、新挑战，未来装备全生命周期的各个阶段将存在以下具体新要求，如表1所示。

表1 未来设备全生命周期新要求

数字孪生设备概念及组成

本文基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型的理论基础，讨论了数字孪生设备的概念，如图1所示。

图1 数字孪生设备组成

数字孪生设备是未来智能设备，由物理设备、数字设备、孪生数据、软件服务、连接交互五部分组成；生命周期各阶段（设计与验证、制造与测试、交付与培训、运维与控制、报废回收）的数字化、智能化升级，使设备具有自感知、自识别、自学习、自我决策、自我执行、自我优化等智能特性；基于设备数字孪生模型、孪生数据和软件服务等数字孪生开发 ，通过数模联动、虚实映射、一致交互等机制，实现设备集成多学科协同优化设计，

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（1）物理设备：装备一个物理实体

物理设备是设备的物理部分，直接与物理空间的元素交互。它由动力、传动、控制和执行三部分组成。它负责执行控制指令并提供实际功能。通过结合传感器系统，也可以实现物理设备。对环境的感知。

(2）数码齿轮：齿轮数字孪生型号

由于物理设备受时间、空间、执行成本等方面的限制，难以实现设备的可视化监控、历史状态回溯、运行过程预演、未来结果预测、智能运行等功能数字孪生设备，只能通过物理方式维护设备。因此，有必要构建一个数字孪生的设备模型，使物理设备的设计、制造、运行和维护在信息空间、运行机制、全行为能力和运行规律上可见。新功能，如图 2 所示。

图 2 设备 数字孪生 型号

(3）双数据：设备数字孪生数据

物理设备的设计、制造、测试和运维，都离不开数据的深度参与。数字化设备的模拟运行以及设备可视化监控、历史状态回溯、运行过程预览、故障诊断等功能的实现也需要数据驱动。因此，需要对包含设备全生命周期、全流程、全业务有效信息的各类数据进行聚合整合，形成设备孪生数据。Twin data与数字设备交互、互补，共同支持数字孪生设备的各种功能和服务，如图3所示。

图3 Equipment数字孪生模型与数据融合映射

(4）软件服务：设备软件及服务体系

物理设备、数字设备和孪生数据是数字孪生设备的三个基本组成部分，它们赋予设备不同的能力，但这三个部分都不是一个完整的应用系统，很难高效地实施。管理和组织不能有效地与人互动和服务。因此，数字孪生设备需要第四个组件，软件服务。软件服务对物理设备、数字设备和孪生数据的各种功能进行封装和集成，针对不同业务需求提供可请求、可调用、可匹配、可重构、可复用的设备服务，实现多样化的设备关系，提供端到端的高-优质体验和可重构的差异化服务，

图4 数字孪生设备软件服务

(5）连接交互：支持设备、人机、多机协同交互

连接交互由网络环境、通信协议、输入输出设备及相关技术组成。数字孪生提供设备老化服务、物理设备远程管控、人机多机协同高效支持，如图5所示。

图5 数字孪生设备连接交互

数字孪生装备理想特质

数字孪生设备基于物理设备、数字设备、孪生数据、软件服务和连接交互，具有自感知、自识别、自学习、自决策、自执行、自执行六大理想特性。优化，如图6所示。

图6 数字孪生设备理想特性

数字孪生 装备所需的能力

数字孪生设备基于物理设备、数字设备、孪生数据、软件服务和连接交互，具有五种理想能力：①物理设备的数字化表示；② 数据融合与可视化；③远程控制和多元素协同能力，④对动态需求的快速响应能力，⑤自适应-自学习-自优化能力，如图7所示。

图 7 数字孪生 装备理想能力

数字孪生装备关键技术

为了实现上述数字孪生设备的理想特性和能力，结合数字孪生技术特点，本文从数字化设备、孪生数据、连接交互、软件服务、模型和数据的双重驱动。设备所需的关键技术如图8所示。数字孪生设备的关键技术主要分为五类：（1）与物理设备数字表示相关的技术；（二）数据融合与可视化相关技术；（三）远程控制和多元素协同相关技术；（四）动态需求快速响应相关技术；适应-自学习-自优化相关技术。

图8 数字孪生设备关键技术

数字孪生设备开发的三个阶段

数字孪生设备的实现不是一蹴而就的。基于行业现状，结合实现数字孪生设备开发的具体需求，提出数字孪生设备开发的三个主要阶段，如图9所示。

图9 数字孪生设备开发阶段

(1）初级阶段：数字化设计开发、数字化交付

设备的数字化交付是实现行业数字化转型和智能化升级的基础，也是推动各行业设备发展的必要条件。因此，为尽快实现满足全行业装备数字化交付要求的阶段性目标，需要全面升级装备研发模式，大力推进并坚持实施装备数字化设计和发展。

（2）中间阶段：数据/模型/知识积累，形成设备数据资产

为了积累足够的设备数据、模型和知识，实现数字孪生设备智能服务，各行业需要：①充分认识数据资产对设备智能的重要性，提高设备数据资产积累意识；②建立System一、开源标准化的设备模型库、数据库和知识库虚拟仿真 ，实现设备全生命周期数据资产的聚合和管理；③建立设备模型管理与评价、设备数据预处理与集成、设备知识挖掘与表示的通用算法库。

(3）高级阶段：数字智能增值与效率，实现设备智能化服务

数字孪生设备开发高级阶段的主要内容是挖掘设备数据资产的隐藏价值，赋予数字孪生设备涵盖可预测性、灵活性和适应性等诸多特征的自主智能，并基于云雾、边端架构开发数字孪生 搭载全新的平台化、分布式、服务化运营模式，为不同用户提供端到端的优质体验和可重构的差异化智能服务。

相关实际工作

(1）复合加工车间数字孪生高压釜

航空航天复合材料对质量要求极高，因此对生产工艺要求也极高。作为航空复合材料零件的主要生产设备，高压釜为先进复合材料的固化提供了高温高压环境。高压釜的稳定运行和精确控制对于航空航天复合材料的生产至关重要。目前数字孪生设备，高压釜的运行维护大多采用定期维护和事后维护的方法。即使采用故障诊断和预测的方法，由于缺乏有效的历史故障数据，往往会导致故障诊断和预测准确率不高的问题。针对这个问题，作者团队研究建立了一套数字孪生 高压釜健康管理和控制系统，从数字化高压釜构建、孪生数据生成、孪生数据驱动的高压釜故障诊断和预测以及复合材料。对加工车间数字孪生高压灭菌器健康管控系统开发等方面进行了研究，如图10所示。

图10 复合加工车间数字孪生高压釜及其卫生控制系统

(2）纺织车间数字孪生物流设备

纺织车间设备多，占地面积大，工序多，转移工序多。车间物流设备的自动化、数字化、智能化是实现纺织行业从劳动密集型向自动化无（少）人性化转变的关键。目前普遍存在以下不足： （1）设备运行监控是二维的、扁平化的，缺乏所见即所得的监控手段；（2）设备之间的协作容易出现故障；（3）难以实现设备远程操作和维护；(4)设备故障多，难以提前预知。并及时处置；⑤物流作业策略缺乏自适应调度。针对以上不足，笔者' s团队建立了纺织车间数字孪生物流设备运维管控系统，从纺织车间物流设备数字孪生模型构建、数据采集与虚实交互、虚拟操作调试、远程操作和维护。、故障诊断与预测等相关研究，如图11所示。

图11 纺织车间数字孪生物流设备及控制系统

03 谢谢

除所列作者外，北航数字孪生课题组其他成员也参与了本文的讨论，在此表示感谢。感谢董景臣、张向木、王宏、叶萌、黄祖光、陈虎等专家对本文相关内容的讨论和指导。感谢刘强、宁振波、赵敏、朱多贤、林雪平等专家对数字孪生设备软件服务分类构成图（图4））的指导。

本文相关内容已先后在2021中国纺织机械工业科技大会（2021年9月14日，杭州）、2021第九届航空航天技术创新国际大会（2021年10月14日，杭州）、 2021全国先进生产系统理论与应用研讨会（2021年11月6日，西安），2021年第一届中国国际透平机械产业联盟前沿技术大会（2021年10月26日，沉阳），2021年第十七届中国CAE年会会议模拟与数字孪生技术论坛（2021年11月14日，海口）、2021年第七届中国虚拟现实产学研会（2021年12月5日，北京）等会议进行了报道交流。感谢国内外学者和业界同仁为相关研究工作提出宝贵建议。

“数字孪生”研讨会活动介绍

2022年1月18-19日•武汉市“数字孪生与增强现实技术应用高级研讨会”在这里。长按下方二维码报名参与↓