【愚公系列】《工业数字孪生与企业应用实践》003-数字孪生的特征

🚀前言

在数字化转型的浪潮中，数字孪生（Digital Twin）作为一种前沿技术，正在深刻改变各行各业的运作方式。数字孪生不仅是物理实体的虚拟化映射，更是通过实时数据连接与分析，构建出一个与现实世界高度一致的数字模型。这一技术的迅猛发展，为智能制造、城市管理、医疗健康等领域带来了新的机遇和挑战。

数字孪生的特征使其在复杂系统的实时监控、预测分析和优化管理中展现出独特的价值。通过数据的实时更新与反馈，数字孪生能够模拟物理对象的行为，提供对其状态和性能的深刻洞察。这种特征不仅提升了决策的科学性和准确性，还推动了创新和效率的提升。

🚀一、数字孪生的特征

数字孪生的概念仍在不断发展。尽管有许多文献对其内涵和特征进行了分析总结，但不同应用场景下的数字孪生系统以及系统生命周期中的不同阶段，表现出各自独特的特征。因此，难以通过一个标准的特征来界定某个应用系统是否为数字孪生系统。

🔎1.模型支撑

• 全生命周期贯穿：数字孪生系统通过模型来支撑仿真应用的发展，并且这种仿真与传统的仿真方式存在显著区别。数字孪生模型贯穿物理系统的整个生命周期，从设计阶段起就构建数字模型，与物理实体共同演进。
• 全方位表达：例如，数字孪生模型不仅仅局限于产品的几何建模，还包括工艺优化、制造过程规划、服务运维、回收处置等环节的建模与仿真。数字孪生系统通过建立全生命周期的数字档案，实现对物理实体细致、精准、忠实的表达。
• 多学科融合：现实中的物理系统往往涉及多个学科和领域，如机械、电子、液压、气动等。因此，数字孪生体的模型不仅需要包含几何形状，还应综合多领域、多学科的物理和管理模型。
• 多维度、多尺度融合：数字孪生模型支持多维度的建模，如三维空间、时间维、成本维、质量维等多维度的交叉作用。这种多维度模型的融合，能够全方位刻画物理实体的特性。
• 层次化的构建：模型构建应按层级逐步展开，涵盖单元级、区域级、系统级等不同层级。这些层级的模型逐渐展开，最终能完成不同的系统功能。

🔎2.数据驱动

• 数据作为基础要素：数字孪生的核心要素是数据，这些数据的来源包括两部分：一是来自物理实体及其环境的实时数据；二是通过模型仿真得到的结果数据。
• 全方位、多维度的动态数据：通过海量、多种类的数据推动虚拟模型的更新与优化。数据不仅能反映物理实体与虚拟模型的运行情况，还能驱动数字孪生系统的运转。
• 智能感知与互联互通：物理实体的数据通过传感器技术、物联网、工业互联网等进行采集，并通过数字化描述实时呈现于信息系统中，驱动数字模型的运行。这种智能感知与全面互联是数字孪生系统运作的基础。
• 基于模型的数据管理：所有数据通过信息模型、物理模型、管理模型等多个领域模型组织，并通过统一的单一数据源进行存储与分发，以保证数据的有效性和一致性。

🔎3.实时映射

• 双向映射与动态交互：数字孪生系统通过实时连接实现物理系统与数字模型之间的动态交互。物理系统的变化会实时反映到数字模型中，数字模型的仿真结果也能及时反馈给物理系统，控制实体的执行过程。
• 虚实融合：物理系统和数字模型通过双向映射形成紧密的互动与反馈机制，确保虚拟和现实的系统集成和协同工作。

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🔎4.适合应用场景的实时连接

“实时连接” 在不同应用场景下具有不同的物理含义：

• 控制类应用（如设备的在线监控）：需要极高的实时性，通常要求在毫秒级别（小于1秒）。
• 生产系统级应用：实时性要求较为宽松，通常可以接受小于10秒甚至1分钟的延迟。
• 大系统应用（如城市级系统）：某些数据更新频率较低，可能以分钟甚至小时为单位进行更新，这仍然符合“实时连接”的定义。

随着智能产品和系统的复杂性不断增加，数字孪生系统需要适应不同的行业需求、服务需求和场景要求。数字孪生不仅提供感知、建模、仿真等功能，还能根据行业特点进行快速迭代和优化。

• 数字孪生系统能够根据内外部变化和不同需求（如行业、性能指标等）调整系统，进行拓展、裁剪、重构和多层次优化。这些优化通常首先在虚拟空间中进行，随后同步更新到物理系统中。

🔎5.智能决策

数字孪生通过将物理实体的实际运行状态与数字模型结合，在软件界面中进行直观呈现，实现实时监控。这一监控系统通常依赖于三维可视化模型，并通过不同维度（如空间、运行流程、管理层级等）展示数据。展示的数据包括：

• 实时数据：采集到的物理实体实时数据。
• 分析结果：基于实时数据与相关模型的分析结果，能够提取数据背后的有价值信息。

通过可视化模型，用户能够直观感受系统的运行状态，并做出相应决策。同时，分析结果也能进一步反馈到模型中，有助于优化实体对象的管理与预测。

🦋5.1 数字孪生的智能化功能

1. 模拟与监控：通过数字模型全面呈现实体状态，并实现实时监控。
2. 诊断与推演预测：系统通过模拟和历史数据的分析，进行预测，提前预知可能发生的情况。
3. 自主决策与自主管控：基于预测结果与优化算法，系统能够自主做出决策，精准控制物理实体的执行。

数字孪生的核心价值之一就是动态预测。这种预测方式分为两类：

• 物理学规律预测：基于明确的物理规律和机理分析未来状态。
• 数据驱动预测：基于大数据分析、机器学习等方法，挖掘系统模型和规律，进行未来预测。第二类方法尤其适用于复杂、充满不确定性的控制系统。

🦋5.2 数字孪生的优化与服务

数字孪生可以被视为一种综合性的技术、方法、过程和框架，主要用于通过优化满足特定领域系统的功能需求，如成本控制、故障预测、可靠性运维等。

服务可分为两大类：

1. 面向业务需求的服务：根据不同领域、用户（如技术人员、决策人员、执行人员）和场景需求提供定制化服务。
2. 面向系统功能的服务：针对物理实体、虚拟模型、孪生数据及其相互连接，提供系统层面的功能性服务。

这些服务能够支持数字孪生系统的全面应用，从而优化系统性能、提高效率并降低故障率。