数字 孪生 技术 综述 与 展望
刘大同 郭凯 王本宽 彭宇
哈尔滨 工业 大学 自动化 测试 与 控制 系
仪器 仪表 学报 2018 ( 11 )

摘要 ： 随着 复杂 系统 诊断 、 预测 和 系统 健康 管理 技术 的 不断 发展 , 在 新兴 的 工业 信息 系统 和 工业 智能 的 推动 下 , 数字 孪生 技术 成为 智能 制造 领域 和 复杂 系统 智能 运行 和 维护 领域 的 新兴 研究 热点 。 鉴于 此 , 针对 数字 孪生 技术 在 复杂 工业 系统 和 复杂 装备 领域 的 基本 概念 、 应用 前景 、 技术 内涵 以及 发展 趋势 、 已 有 初步 研究 规划 和 阶段性 成果 等 进行 梳理 , 归纳 面向 复杂 工业 系统 和 复杂 装备 的 智能 运行 和 维护 领域 的 数字 孪生 技术 体系 、 关键 技术 、 发展 趋势 和 技术 挑战 等 , 分析 数字 孪生 与其 支撑 的 工业 大数据 、 云计算 、 人工 智能 、 虚拟 现实 等 的 相互 支撑 和 相互 促进 的 关系 , 预期 能够 给 复杂 系统 诊断 、 预测 和 系统 健康 管理 领域 对 数字 孪生 技术 感 兴趣 研究 人员 提供 一定 的 参考 和 借鉴 。
基金 ： 国家 自然 科学 基金 ( 61771157 , 61571160 ) 项目 资助
关键 词 ： 数字 孪生 ; 复杂 工业 系统 ; 工业 智能 ; 故障 诊断 ; 故障 预测 和 健康 管理
作者 简介 ： * 刘大同 ( 通信 作者 ) , 分别 在 2003 年 、 2005 年 和 2010 年 于 哈尔滨 工业 大学 获得 学士 学位 、 硕士 学位 和 博士 学位 , 现 为 哈尔滨 工业 大学 副教授 、 博士生 导师 , 主要 研究 方向 为 自动 测试 技术 、 系统 状态 监测 、 工业 大数据 、 数据 驱动 的 故障 预测 和 健康 管理 、 锂 离子 电池 管理 等 。 E-mail : liudatong@hit.edu.cn ;
收稿 日期 ： 2018-08

0 引 言
随着 工业 技术 以及 新 一 代 信息 技术 的 迅速 发展 , 航空 航天 、 工业 制造 等 各 领域 的 装备 日趋 复杂 , 如 无人 机 、 卫星 、 工业 机器人 、 风力 发电机 等 典型 复杂 装备 的 集成化 、 智能化 程度 不断 提高 。 伴随 着 复杂 装备 的 发展 , 其 设计 、 研制 、 测试 、 运行 、 维护 等 全 寿命 周期 成本 大幅度 增加 。 同时 , 装备 的 复杂性 大大 增加 了 故障 、 性能 退化 以及 功能 失效 发生 的 几率 , 因此 , 复杂 装备 的 状态 评估 与 预测 逐渐 成为 研究 的 焦点 。 针对 复杂 装备 运行 的 可靠性 、 经济性 等 问题 , 故障 预测 和 健康 管理 ( prognostics and health management , PHM ) 获得 越来越 多 的 关注 , 并 逐渐 发展 为 复杂 装备 自主 式 后勤 保障 的 重要 技术 基础 [ 1 ] 。 针对 在线 运行 的 状态 监测 、 异常 检测 、 故障 诊断 、 退化 和 寿命 预测 、 系统 健康 管理 等 成为 当下 的 研究 热点 方向 和 领域 [ 2 - 4 ] 。
由于 传感 技术 与 物联网 技术 的 发展 , 以及 复杂 装备 运行 环境 的 动态 变化 , 装备 监测 数据量 倍增 , 并 呈现 高速 、 多 源 异 构 、 易 变 等 典型 工业 大数据 特点 [ 5 - 7 ] 。 然而 , 当前 PHM 相关 体系 及 关键 技术 研究 主要 由 装备 在 已知 理想 运行 状态 下 的 监测 数据 所 驱动 [ 8 ] , 难以 满足 复杂 装备 在 动态 多变 运行 环境 下 实时 状态 评估 与 预测 的 精度 及 适应性 需求 。
数字 孪生 技术 的 出现 以及 迅速 发展 为 解决 上述 问题 提供 了 新 的 思路 。 数字 孪生 的 概念 模型 最 早 出现 于 2003 年 , 由 Grieves M . W . 教授 在 美国 密歇根 大学 的 产品 全 生命 周期 管理 ( product lifecycle management , PLM ) 课程 上 提出 , 当时 被 称作 “ 镜像 空间 模型 ” [ 9 ] , 后 在 文献 [ 10 ] 中 被 定义 为 “ 信息 镜像 模型 ” 和 “ 数字 孪生 ” 。 2010 年 , 美国 国家 航空 航天局 ( NASA ) 在 太空 技术 路线图 [ 11 ] 中 首次 引入 数字 孪生 概念 , 意 于 采用 数字 孪生 实现 飞行 系统 的 全面 诊断 和 预测 功能 , 以 保障 在 整个 系统 使用 寿命 期间 实现 持续 安全 地 操作 。 之后 , NASA 和 美国 空军 联合 提出 面向 未来 飞行器 的 数字 孪生 范例 , 并 将 数字 孪生 定义 为 一 个 集成 了 多 物理 场 、 多 尺度 、 概率 性 的 仿真 过程 , 基于 飞行器 的 可 用 高 保真 物理 模型 、 历史 数据 以及 传感器 实时 更新 数据 , 构建 其 完整 映射 的 虚拟 模型 , 以 刻画 和 反映 物理 系统 的 全 生命 周期 过程 , 实现 飞行器 健康 状态 、 剩余 使用 寿命 以及 任务 可达 性 的 预测 。 同时 , 可 预测 系统 对 危及 安全 事件 的 响应 , 通过 比较 预测 结果 与 真实 响应 , 及时 发现 未知 问题 , 进而 激活 自 修复 机制 或 任务 重 规划 , 以 减缓 系统 损伤 和 退化 [ 12 ] 。 美国 空军 研究 实验室 ( AFRL ) 于 2011 年 引入 将 数字 孪生 技术 用于 飞机 结构 寿命 预测 的 概念 模型 [ 13 ] , 并 逐渐 扩展 至 机身 状态 评估 研究 中 , 通过 建立 包含 材料 、 制造 规格 、 控制 、 建造 过程 和 维护 等 信息 的 机身 超 现实 、 全 寿命 周期 计算机 模型 , 并 结合 历史 飞行 监测 数据 进行 虚拟 飞行 , 以 评估 允许 的 最 大 负载 , 确保 适航性 和 安全性 , 进而 减轻 全 寿命 周期 维护 负担 , 增加 飞机 可用性 。 AFRL 同时 给出 了 实现 机身 数字 孪生 中 存在 的 主要 技术 挑战 [ 14 - 15 ] 。 在 上述 数字 孪生 概念 和 框架 基础 之上 , 国外 部分 研究 机构 开展 了 相关 关键 技术 探索 , 如 范德堡 大学 构建 了 面向 机翼 健康 监测 数字 孪生 的 动态 贝叶斯 网络 , 以 预测 裂纹 增长 的 概率 [ 16 ] 。
由于 GE 、 西门子 等 公司 的 推广 , 数字 孪生 技术 近年 来 在 工业 制造 领域 同样 发展 迅速 。 世界 著名 咨询 公司 Gartner 连续 两 年 ( 2017年 和 2018年 ) 将 数字 孪生 列为 十 大 战略性 科技 趋势 之一 [ 17-18 ] 。 GE 基于 Predix 平台 构建 资产 、 系统 、 集群 级 的 数字 孪生 , 生产商 和 运营商 可以 分别 利用 数字 孪生 来 表征 资产 的 全 寿命 周期 , 以便 更 好 地 了解 、 预测 和 优化 每 个 资产 的 性能 [ 19 ] 。 西门子 公司 提出 了 “ 数字化 双胞胎 ” 的 概念 , 致力于 帮助 制造 企业 在 信息 空间 构建 整合 制造 流程 的 生产 系统 模型 , 实现 物理 空间 从 产品 设计 到 制造 执行 的 全 过程 数字化 [ 20 ] 。 ANSYS 公司 提出 通过 利用 ANSYSY Twin Builder 创建 数字 孪生 并 可 快速 连接 至 工业 物联网 ( industrial internet of things , IIoT ) 平台 , 帮助 用户 进行 故障 诊断 , 确定 理想 的 维护 计划 , 降低 由于 非 计划 停机 带来 的 成本 , 优化 每 项 资产 的 性能 , 并 生成 有效 数据 以 改进 其 下 一 代 产品 [ 21 ] 。
近年 针对 数字 孪生 技术 相关 研究 包括 : 文献 [ 22 ] 总结 了 智能 制造 中 产品 数字 孪生 体 的 基本 内涵 , 提出 了 产品 数字 孪生 体 的 体系 结构 , 并 阐述 了 产品 数字 孪生 体 在 产品 设计 阶段 、 制造 阶段 和 服务 阶段 的 实施 途径 ; 文献 [ 23 ] 从 物理 融合 、 模型 融合 、 数据 融合 和 服务 融合 4 个 维度 , 充分 分析 了 实现 数字 孪生 车间 信息 物理 融合 的 基础 理论 与 关键 技术 ; 文献 [ 24 ] 总结 了 数字 孪生 驱动 的 6 条 应用 准则 , 涉及 了 数字 孪生 驱动 的 14 类 应用 设想 与 实施 过程 中 所 需 突破 的 关键 问题 与 技术 ; 文献 [ 25 ] 阐述 了 数字 孪生 在 航空 航天 领域 、 工业 4.0 和 智能 制造 领域 中 的 定义 , 并 总结 了 基于 CPS 的 工业 系统 中 数字 孪生 技术 所 承担 的 角色 , 为 智能 制造 领域 的 研究 人员 提供 了 重要 参考 。
虽然 各 大 研究 机构 及 相关 企业 都 推出 了 各自 的 数字 孪生 理念 , 但 实例 化 的 应用 尚 未 获得 实现 , 且 对 复杂 装备 数字 孪生 的 定义 以及 关键 技术 尚 不 明确 , 尤其 是 在 复杂 装备 状态 评估 与 预测 领域 , 缺乏 相应 的 体系 支撑 和 关键 技术 引导 。 鉴于 此 , 本 文 在 原有 复杂 装备 和 系统 的 诊断 、 预测 和 健康 管理 体系 基础 上 , 系统 分析 其 与 数字 孪生 技术 之间 的 关联 和 异同 , 重点 分析 面向 复杂 系统 运行 状态 评估 和 预测 的 数字 孪生 技术 的 内涵 、 关键 技术 , 并 展望 其 未来 的 发展 趋势 和 方向 。
1 数字 孪生 定义 及 内涵
1 . 1 数字 孪生 的 定义
数字 孪生 指 在 信息化 平台 内 建立 、 模拟 一 个 物理 实体 、 流程 或者 系统 。 借助于 数字 孪生 , 可以 在 信息化 平台 上 了解 物理 实体 的 状态 , 并 对 物理 实体 里面 预 定义 的 接口 元件 进行 控制 。 数字 孪生 是 物联网 里面 的 一 个 概念 , 通过 集成 物理 反馈 数据 , 辅以 人工 智能 、 机器 学习 和 软件 分析 , 在 信息化 平台 内 建立 一 个 数字化 模拟 。 这个 模拟 会 根据 反馈 , 随着 物理 实体 的 变化 而 自动 做出 相应 的 变化 。 理想 状态 下 , 数字 孪生 可以 根据 多 重 的 反馈 源 数据 进行 自我 学习 , 几乎 实时 地 在 数字 世界 里 呈现 物理 实体 的 真实 状况 。 数字 孪生 的 反馈 源 主要 依赖 于 各 种 传感器 , 如 压力 、 角度 、 速度 传感器 等 。 数字 孪生 的 自我 学习 ( 或 称 机器 学习 ) 除了 可以 依赖 于 传感器 的 反馈 信息 , 也 可以 是 通过 历史 数据 , 或者是 集成 网络 的 数据 学习 。 后者 常 指 多 个 同 批次 的 物理 实体 同时 进行 不同 的 操作 , 并 将 数据 反馈 到 同 一 个 信息化 平台 , 数字 孪生 根据 海量 的 信息 反馈 , 进行 迅速 的 深度 学习 和 精确 模拟 [ 26 ] 。
1.2 数字 孪生 的 内涵
数字 孪生 的 概念 最 早 提出 是 用来 描述 产品 的 生产 制造 和 实时 虚拟 化 呈现 , 但 受 限于 当时 的 技术 水平 , 该 理念 没有 获得 足够 的 重视 。 随着 传感 技术 、 软硬件 技术 水平 的 提高 和 计算机 运算 性能 的 提升 , 数字 孪生 的 理念 得到 了 进一步 发展 , 尤其 是 在 产品 、 装备 的 实时 运行 监测 方面 。
从 产品 全 寿命 周期 的 角度 来 看 , 数字 孪生 技术 可以 在 产品 的 设计 研发 、 生产 制造 、 运行 状态 监测 和 维护 、 后勤 保障 等 产品 的 各 个 阶段 对 产品 提供 支撑 和 指导 。 在 产品 设计 阶段 , 数字 孪生 技术 可以 将 全 寿命 周期 的 产品 健康 管理 数据 的 分析 结果 反馈 给 产品 设计 专家 , 帮助 其 判断 和 决策 不同 参数 设计 情况 下 的 产品 性能 情况 , 使 产品 在 设计 阶段 就 综合 考虑 了 后续 整个 寿命 周期 的 发展 变化 情况 , 获得 更加 完善 的 设计 方案 。 在 产品 生产 制造 阶段 , 数字 孪生 技术 可以 通过 虚拟 映射 的 方式 将 产品 内部 不 可测 的 状态 变量 进行 虚拟 构建 , 细致 地 刻画 产品 的 制造 过程 , 解决 产品 制造 过程 中 存在 的 问题 , 降低 产品 制造 的 难度 , 提高 产品 生产 的 可靠性 。 产品 运行 过程 中 , 数字 孪生 技术 可以 全面 地 对 产品 的 各 个 运行 参数 和 指标 进行 监测 和 评估 , 对 系统 的 早期 故障 和 部件 性能 退化 信息 进行 丰富 地 反馈 , 指导 产品 的 维护 工作 和 故障 预防 工作 , 使 产品 能够 获得 更 长 的 寿命 周期 。 后勤 保障 过程 中 , 由于 有 多 批次 全 寿命 周期 的 数据 作 支撑 , 并 通过 虚拟 传感 的 方式 能够 采集 到 反映 系统 内部 状态 的 变量 数据 , 产品 故障 能够 被 精确 定位 分析 和 诊断 , 使 产品 的 后勤 保障 工作 更加 简单 有效 。 通过 将 数字 孪生 技术 应用 到 产品 的 整个 生命 周期 , 产品 从 设计 阶段 到 最后 的 维修 阶段 都 将 变 得 更加 智能 有效 。
以 卫星 的 监测 、 优化 、 管理 和 控制 为 例 , 如 图 1 所 示 , 基于 遥感 数据 深度 融合 技术 和 系统 动态 实时 建 模 和 评估 技术 , 能够 通过 卫星 近 实时 遥测 数据 在 地面站 构建 卫星 的 数字 孪生 体 , 实时 反映 卫星 的 健康 状态 并 预估 卫星 各 系统 、 各 部件 的 使用 寿命 , 在 丰富 的 传感 信息 和 基于 数学 模型 的 感知 信息 增强 的 基础 上 , 对 卫星 状态 进行 全面 深入 的 分析 和 计算 , 呈现 给 使用者 全面 而 又 细致 入微 的 卫星 状态 监测 接口 , 使 使用者 对 卫星 当前 的 健康 状态 具有 深刻 细致 的 理解 , 同时 还 可以 优化 卫星 的 调度 管理 和 控制 , 实现 卫星 使用 寿命 的 延长 。 该 实例 是 对 数字 孪生 技术 在 产品 运行 状态 监测 和 维护 阶段 的 一 个 实例 化 应用 , 卫星 实体 和 卫星 虚拟 映像 之间 的 精确 匹配 是 整个 技术 体系 的 核心 。
数字 孪生 的 实现 主要 依赖 于 以下 几 方面 技术 的 支撑 : 高 性能 计算 、 先进 传感 采集 、 数字 仿真 、 智能 数据 分析 、 VR 呈现 , 实现 对 目标 物理 实体 对象 的 超 现实 镜像 呈现 。 通过 构造 数字 孪生 体 , 不仅 可以 对 目标 实体 的 健康 状态 进行 完美 细致 的 刻画 , 还 可以 通过 数据 和 物理 的 融合 实现 深 层次 、 多 尺度 、 概率 性 的 动态 状态 评估 、 寿命 预测 以及 任务 完成 率 分析 。 数字 孪生 体 以 虚拟 的 形式 存在 , 不仅 能够 高度 真实 地 反映 实体 对象 的 特征 、 行为 过程 和 性能 , 如 装备 的 生产 制造 、 运行 及 维修 等 , 还 能够 以 超 现实 的 形式 实现 实时 的 监测 评估 和 健康 管理 。
图 1 数字 孪生 技术 卫星 应用 实例
Fig . 1 Case study of digital twin technology in satellite application
1.3 从 诊断 、 预测 和 系统 健康 管理 到 数字 孪生
系统 故障 诊断 、 预测 和 健康 管理 技术 是 复杂 装备 系统 后勤 保障 和 维护 的 重要 支撑 和 基础 , 当前 的 系统 健康 管理 技术 主要 依赖 于 系统 数学 模型 和 传感 数据 , 借助 智能 算法 对 目标 系统 进行 分析 和 保障 , 能够 提供 系统 监测 、 系统 关键 部件 的 寿命 预测 和 健康 管理 功能 [ 27 - 28 ] 。 随着 高 精度 传感 技术 、 多 领域 多 模型 融合 技术 、 全 寿命 周期 数据 管理 技术 以及 高 性能 计算 技术 的 不断 发展 , 系统 故障 诊断 、 预测 和 健康 管理 技术 的 发展 前景 变 得 更加 广阔 , 这些 现代 技术 支撑 着 其 向着 功能 更 完备 、 计算 更 准确 、 分析 更 智能 的 方向 发展 , 整个 体系 开始 向着 数字 孪生 的 方向 进行 演变 [ 29 ] 。
作为 更 高 一 级 的 系统 保障 和 健康 管理 技术 , 数字 孪生 技术 在 集成 了 各 种 先进 技术 的 基础 上 , 将 辅助 保障 和 监测 复杂 装备 的 整个 寿命 周期 过程 , 包括 装备 的 设计 、 生产 、 使用 、 维修 等 各 个 子 过程 , 在 复杂 装备 运行 使用 过程 中 实现 快速 实时 状态 监测 和 评估 ; 提供 针对 整个 系统 全 寿命 周期 内 的 可 用 性 评价 , 并 在 此 基础 上 进一步 达成 系统 任务 规划 、 推演 和 决策 功能 ; 同时 在 指定 环境 下 可以 支持 复杂 装备 集群 的 协同 管理 维护 和 任务 实现 , 降低 系统 维护 成本 和 对 研究 技术 人员 的 依赖 ; 最终 将 逆 推 至 整个 链条 的 起点 , 指导 复杂 系统 的 改进 和 优化 设计 , 为 系统 设计 提供 更 多 的 先验 知识 , 由于 在 设计 中 参考 了 整个 链条 中 系统 的 表现 和 性能 , 使 设计 研发 的 系统 在 后续 整个 生命 周期 中 具备 良好 的 性能 。 数字 孪生 将 不止 服务 于 系统 维护 、 维修 和 健康 状态 监测 , 而 是 将 在 系统 整个 寿命 周期 内 对 系统 产生 全面 的 影响 , 通过 虚拟 现实 技术 提供 的 沉浸 式 体验 , 数字 孪生 技术 将 更 多 地 激发 使用者 的 灵感 , 从而 推动 整个 系统 体系 的 发展 [ 30 ] 。
2 数字 孪生 技术 体系
数字 孪生 技术 的 实现 依赖 于 诸多 先进 技术 的 发展 和 应用 , 其 技术 体系 按照 从 基础 数据 采集 层 到 顶层 应用 层 依次 可以 分为 数据 保障 层 、 建 模 计算 层 、 数字 孪生 功能 层 和 沉浸 式 体验 层 4 层 , 每 一 层 的 实现 都 建立 在 前面 各 层 的 基础 之上 , 是 对 前面 各 层 功能 的 进一步 丰富 和 拓展 [ 31 ] 。 数字 孪生 技术 体系 如 图 2 所 示 。
图 2 数字 孪生 技术 体系
Fig . 2 The framework of digital twin technology
数据 保障 层 是 整个 数字 孪生 技术 体系 的 基础 , 支撑 着 整个 上层 体系 的 运作 , 其 主要 由 高 性能 传感器 数据 采集 、 高速 数据 传输 和 全 寿命 周期 数据 管理 3 个 部分 构成 [ 32 ] 。 先进 传感器 技术 及 分布式 传感 技术 使 整个 数字 孪生 体系 能够 获得 更加 准确 、 充分 的 数据 源 支撑 , 数据 是 整个 数字 孪生 体系 的 基础 , 海量 复杂 系统 运行 数据 包含 用于 提取 和 构建 系统 特征 的 最 重要 信息 , 相比 于 专家 经验 知识 和 系统 , 系统 实时 传感 信息 更 准确 、 更 能 反映 系统 的 实时 物理 特性 , 对 多 运行 阶段 系统 更 具 适用性 。 作为 整个 体系 的 最 前沿 部分 , 其 重要性 毋庸置疑 。 高 带宽 光纤 技术 的 采用 使得 海量 传感器 数据 的 传输 不 再 受 带宽 的 限制 , 由于 复杂 工业 系统 的 数据 采集 量 庞大 , 带宽 的 扩大 缩小 了 系统 传输 数据 的 时间 , 降低 了 系统 延时 , 保障 了 系统 实时 性 , 提高 了 数字 孪生 系统 的 实时 跟随 性能 。 分布式 云 服务器 存储 技术 的 发展 为 全 寿命 周期 数据 的 存储 和 管理 提供 了 平台 保障 , 高 效率 存储 结构 和 数据 检索 结构 为 海量 历史 运行 数据 存储 和 快速 提取 提供 了 重要 保障 , 为 基于 云 存储 和 云计算 的 系统 体系 提供 了 历史 数据 基础 , 使 大数据 分析 和 计算 的 数据 查询 和 检索 阶段 能够 快速 可靠 完成 。
建 模 计算 层 在 获得 数据 保障 层 提供 的 数据 后 利用 数据 驱动 方法 和 基于 数学 模型 的 方法 对 系统 进行 多 物理 、 多 尺度 层面 的 建 模 , 使 所 建立 的 模型 与 实际 系统 准备 匹配 、 实时 同步 , 并 能 预测 系统 未来 状态 和 寿命 , 依据 其 当前 和 未来 健康 状态 评估 其 执行 任务 成功 的 可能性 [ 33 ] 。 建 模 计算 层 主要 由 建 模 算法 和 一体化 计算 平台 两 部分 构成 , 智能 算法 部分 充分 利用 机器 学习 和 人工 智能 领域 的 技术 方法 实现 系统 数据 的 深度 特征 提取 和 建 模 , 通过 采用 多 尺度 多 模型 的 方法 对 传感 数据 进行 多 层次 多 尺度 的 解析 , 挖掘 和 学习 其中 蕴含 的 相关 关系 、 逻辑 关系 和 主要 特征 , 实现 对 系统 的 超 现实 状态 表征 和 建 模 。 计算 部分 分为 系统 嵌入 式 计算 和 云 服务器 计算 两 部分 , 协同 完成 系统 的 计算 任务 。 嵌入 式 计算 层 在 端 上 完成 数据 的 分析 和 建 模 , 使得 数据 分析 工作 不 再 仅仅 依赖 于 云端 计算 , 并且 通过 端 上 数据 计算 和 处理 , 减小 了 通过 链 路 传输 的 数据 量 , 节省 了 传输 时间 , 提高 了 系统 时效性 ; 云 服务器 计算 层 是 整个 体系 的 计算 核心 , 为 复杂 的 建 模 计算 提供 硬件 计算 平台 , 在 平台 上 利用 分布式 计算 方法 对 经过 链 路 传送 到 云端 的 数据 以及 历史 存储 数据 进行 高速 解析 , 智能 算法 模型 的 训练 和 应用 都 在 云端 完成 。 建模 计算 层 是 整个 数字 孪生 体系 的 核心 部分 , 为 功能 层 提供 多 视角 、 多 尺度 的 系统 模型 和 评估 结果 。
功能 层面 向 实际 的 系统 设计 、 生产 、 使用 和 维护 需求 提供 相应 的 功能 , 包括 多 层 级 系统 寿命 估计 、 系统 集群 执行 任务 能力 的 评估 、 系统 集群 维护 保障 、 系统 生产 过程 监控 以及 系统 设计 决策 等 功能 [ 34 ] 。 针对 复杂 系统 在 使用 过程 中 存在 的 异常 和 退化 现象 , 在 功能 层 开展 针对 系统 关键 部件 和 子系统 的 退化 建 模 和 寿命 估计 工作 , 为 系统 健康 状态 的 管理 提供 指导 和 评估 依据 。 对于 需要 协同 工作 的 复杂 系统 集群 , 功能 层 为 其 提供 协同 执行 任务 的 可 执行 性 评估 和 个体 自身 状态 感知 , 辅助 集群 任务 的 执行 过程 决策 。 在 对 系统 集群 中 每 个 个体 的 状态 深度 感知 的 基础 上 , 可以 进一步 依据 系统 健康 状态 实现 基于 集群 的 系统 维护 保障 , 节省 系统 的 维修 开支 和 避免 人力 资源 的 浪费 , 实现 系统 群体 的 批量 化 维修 保障 。 数字 孪生 体系 的 最终 目标 是 实现 基于 系统 全 寿命 周期 健康 状态 的 系统 设计 和 生产 过程 优化 改进 , 使 系统 在 设计 生产 完成 后 能够 在 整个 使用 周期 内 获得 良好 的 性能 表现 。 作为 整个 数字 孪生 体系 的 直接 价值 体现 , 功能 层 可以 根据 实际 系统 需要 进行 定制 , 在 建 模 计算 层 提供 的 强大 信息 接口 的 基础 上 , 功能 层 可以 满足 高 可靠性 、 高 准确度 、 高 实时 性 以及 智能 辅助 决策 等 多 个 性能 指标 , 提升 产品 在 整个 寿命 周期 内 的 表现 性能 。
沉浸 式 体验 层 的 主要 目的 在于 提供 给 使用者 人机 交互 良好 的 使用 环境 , 使 使用者 能够 获得 身临其境 般 的 技术 体验 , 迅速 了解 和 掌握 复杂 系统 的 特性 和 功能 , 并 能够 便捷 地 通过 语音 和 肢体 动作 访问 数字 孪生 体 功能 层 提供 的 信息 , 获得 分析 和 决策 方面 的 信息 支持 [ 35 ] 。 未来 的 系统 使用 方式 将 不 再 仅仅 局限 于 听觉 和 视觉 , 同时 还 将 集成 触摸 感知 、 压力 感知 、 肢体 动作 感知 、 重力 感知 等 多 方面 的 信息 和 感应 , 使 使用者 在 使用 时 能够 完全 复现 真实 的 系统 场景 , 并 通过 人工 智能 的 方法 了解 和 学习 到 真实 系统 本身 不 能 直接 反映 的 系统 属性 和 特征 。 通过 学习 和 了解 在 实体 对象 上 接触 不 到 或 采集 不 到 的 物理 量 和 模型 分析 结果 , 使用者 能够 对 系统 获得 更 深入 的 理解 , 设计 、 生产 、 使用 、 维护 等 各 个 方面 的 改进 和 优化 灵感 将 被 激发 和 验证 。 体验 层 是 直接 面向 用户 的 层 级 , 以 用户 可 用 性 和 交互 友好 性 为 主要 参考 指标 。
图 3 所 示 引自 NASA OCT 路线图 技术 领域 12 , 以 数字 孪生 中 的 技术 集成 为 例 描述 了 数字 孪生 技术 的 广阔 发展 前景 , 重点 解决 与 极端 可靠性 相关 的 技术 需求 , 使 数字 孪生 技术 融入 实际 工程 实践 中 不断 发展 。 该 范例 通过 集成 多 种 先进 技术 , 实现 多 物理 、 多 尺度 的 集群 仿真 , 利用 高 保真 建 模 和 仿真 技术 以及 状态 深度 感知 和 自 感知 技术 构建 目标 系统 的 虚拟 实时 任务 孪生 体 , 持续 预测 系统 健康 、 剩余 使用 寿命 和 任务 执行 成功率 。 虚拟 数字 集群 是 数字 孪生 体 向 实际 工程 实践 发展 的 重要 范例 , 对于 满足 未来 成本 可控 情况 下 的 高 可靠性 任务 执行 需求 具有 重要 意义 。
3 数字 孪生 关键 技术
3.1 多 领域 多 尺度 融合 建模
多 领域 建 模 是 指 在 正常 和 非 正常 工 况 下 从 不同 领域 视角 对 物理 系统 进行 跨 领域 融合 建 模 , 且 从 最初 的 概念 设计 阶段 开始 实施 , 从 深 层次 的 机理 层面 进行 融合 设计 理解 和 建 模 [ 36 ] 。 当前 大部分 建 模 方法 是 在 特定 领域 进行 模型 开发 和 熟 化 , 然后 在 后期 采用 集成 和 数据 融合 的 方法 将 来自 不同 领域 的 独立 的 模型 融合 为 一 个 综合 的 系统 级 模型 , 但 这 种 融合 方法 融合 深度 不 够 且 缺乏 合理 解释 , 限制 了 将 来自 不同 领域 的 模型 进行 深度 融合 的 能力 。 多 领域 融合 建 模 的 难点 是 多 种 特性 的 融合 会 导致 系统 方程 具有 很 大 的 自由度 , 同时 传感器 采集 的 数据 要求 与 实际 系统 数据 高度 一致 , 以 确保 基于 高 精度 传感 测量 的 模型 动态 更新 。
图 3 数字 孪生 中 的 技术 集成 [ 11 ]
Fig . 3 Technology integration within a digital twin [ 11 ]
多 尺度 建 模 能够 连接 不同 时间 尺度 的 物理 过程 以 模拟 众多 的 科学 问题 , 多 尺度 模型 可以 代表 不同 时间 长度 和 尺度 下 的 基本 过程 并 通过 均匀 调节 物理 参数 连接 不同 模型 , 这些 计算 模型 比起 忽略 多 尺度 划分 的 单 维 尺度 仿真 模型 具有 更 高 的 精度 [ 37 ] 。 多 尺度 建 模 的 难点 同时 体现 在 长度 、 时间 尺度 以及 耦合 范围 3 个 方面 , 克服 这些 难题 有助于 建立 更加 精准 的 数字 孪生 系统 。
3.2 数据 驱动 与 物理 模型 融合 的 状态 评估
对于 机理 结构 复杂 的 数字 孪生 目标 系统 , 往往 难以 建立 精确 可靠 的 系统 级 物理 模型 , 因而 单独 采用 目标 系统 的 解析 物理 模型 对 其 进行 状态 评估 不 能 获得 最佳 的 评估 效果 , 采用 数据 驱动 的 方法 利用 系统 的 历史 和 实时 运行 数据 , 对 物理 模型 进行 更新 、 修正 、 连接 和 补充 , 充分 融合 系统 机理 特性 和 运行 数据 特性 , 能够 更 好 地 结合 系统 的 实时 运行 状态 , 获得 动态 实时 跟随 目标 系统 状态 的 评估 系统 [ 38 ] 。 目前 数据 驱动 与 解析 模型 相 融合 的 方法 主要 有 两 种 思路 , 一 种 是 以 解析 模型 为主 , 利用 数据 驱动 的 方法 对 解析 模型 的 参数 进行 修正 ; 另 一 种 是 将 两 种 方法 并行 使用 , 最后 依据 两 者 输出 的 可靠 度 进行 加权 , 得到 最后 的 评估 结果 。 但 以上 两 种 方法 都 缺少 更 深 层次 的 融合 和 优化 , 对 系统 机理 和 数据 特性 的 认知 不 够 充分 , 融合 时 应 对 系统 特性 有 更 深入 的 理解 和 考虑 。
目前 数据 与 模型 融合 的 难点 在于 两 者 原理 层面 的 融合 与 互补 , 如何 将 高 精度 的 传感 数据 统计 特性 与 系统 的 机理 模型 合理 、 有效 地 结合 起来 , 获得 更 好 的 状态 评估 与 监测 效果 , 是 亟待 考虑 和 解决 的 问题 。
无法 有效 实现 物理 模型 与 数据 驱动 模型 的 结合 , 也 体现 在 现有 工业 复杂 系统 和 装备 复杂 系统 全 寿命 周期 状态 无法 共享 , 全 寿命 周期 内 的 多 源 异 构 数据 无法 有效 融合 , 现有 对 数字 孪生 的 乐观 前景 大都 建立 在 对 诸如 机器 学习 、 深度 学习 等 高 复杂 度 、 高 性能 的 算法 基础 上 , 预期 利用 越来越 多 的 工业 状态 监测 数据 构建 数据 或 数学 模型 , 借以 替代 难于 构建 的 物理 模型 , 但 如此 会 带来 对象 系统 过程 或 机理 难于 刻画 、 所 构建 的 数字 孪生 系统 表征 性能 受限 等 问题 。 有效 提升 或 融合 复杂 装备 或 工业 复杂 系统 前期 的 数字化 设计 及 仿真 、 虚拟 建模 、 过程 仿真 等 , 进一步 强化 考虑 复杂 系统 构成 和 运行 机理 、 信号 流程 及 接口 耦合 等 因素 的 仿真 建模 , 是 构建 数字 孪生 系统 必须 突破 的 瓶颈 。
3.3 数据 采集 和 传输
高 精度 传感器 数据 的 采集 和 快速 传输 是 整个 数字 孪生 系统 体系 的 基础 , 温度 、 压力 、 振动 等 各 个 类型 的 传感器 性能 都 要 最优 以 复现 实体 目标 系统 的 运行 状态 , 传感器 的 分布 和 传感器 网络 的 构建 要 以 快速 、 安全 、 准确 为 原则 , 通过 分布式 传感器 采集 系统 的 各 类 物理 量 信息 以 表征 系统 状态 [ 39 ] 。 同时 , 搭建 快速 可靠 的 信息 传输 网络 , 将 系统 状态 信息 安全 、 实时 地 传输 到 上 位 机 供 其 应用 具有 十分 重要 的 意义 。 数字 孪生 系统 是 物理 实体 系统 的 实时 动态 超现实 映射 , 数据 的 实时 采集 传输 和 更新 对于 数字 孪生 具有 至关重要 的 作用 。 大量 分布 的 各 类型 高 精度 传感器 是 整个 孪生 系统 的 最前线 , 为 整个 孪生 系统 起到 了 基础 的 感官 作用 。
目前 数字 孪生 系统 数据 采集 的 难点 在于 传感器 的 种类 、 精度 、 可靠性 、 工作 环境 等 受到 当前 技术 发展 水平 的 限制 , 采集 数据 的 方式 也 受到 局限 ; 数据 传输 的 关键 在于 实时 性 和 安全性 , 网络 传输 设备 和 网络 结构 受 限于 当前 技术 水平 无法 满足 更 高 级别 的 传输 速率 , 网络 安全性 保障 在 实际 应用 中 同样 应 予以 重视 。
随着 传感器 水平 的 快速 提升 , 很多 微机 电 系统 ( micro - electro - mechanical system , MEMS ) 传感器 日趋 低 成本 和 高 集成度 , 而 高 带宽 和 低 成本 的 无线 传输 , 如 IoT 等 技术 的 应用 推广 , 能够 为 获取 更 多 用于 表征 和 评价 对象 系统 运行 状态 或 异常 、 故障 、 退化 等 复杂 状态 提供 前提 , 尤其 对于 旧有 复杂 装备 或 工业 系统 , 其 感知 能力 较 弱 , 距离 构建 信息 物理 系统 ( cyber physical system , CPS ) 的 智能 体系 尚 有 较 大 差距 。 许多 新型 的 传感 手段 或 模块 可 在 现有 对象 系统 体系 内 或 兼容 于 现有 系统 , 构建 集 传感 、 数据 采集 和 数据 传输 一体 的 低 成本 体系 或 平台 , 也 是 支撑 数字 孪生 体系 的 关键 部分 。
3 . 4 全 寿命 周期 数据 管理
复杂 系统 的 全 寿命 周期 数据 存储 和 管理 是 数字 孪生 系统 的 重要 支撑 , 采用 云 服务器 对 系统 的 海量 运行 数据 进行 分布式 管理 , 实现 数据 的 高速 读取 和 安全 冗余 备份 , 为 数据 智能 解析 算法 提供 充分 可靠 的 数据 来源 , 对 维持 整个 数字 孪生 系统 的 运行 起 着 重要 作用 [ 40 ] 。 通过 存储 系统 的 全 寿命 周期 数据 , 可以 为 数据 分析 和 展示 提供 更 充分 的 信息 , 使 系统 具备 历史 状态 回放 、 结构 健康 退化 分析 以及 任意 历史 时刻 的 智能 解析 功能 。 海量 的 历史 数据 同时 还 为 数据 挖掘 提供 了 丰富 的 样本 信息 , 通过 提取 数据 中 的 有效 特征 、 分析 数据 间 的 关联 关系 , 可以 基于 数据 分析 结果 获得 很多 未知 但 却 具有 潜在 利用 价值 的 信息 , 加深 对 系统 机理 和 数据 特性 的 理解 和 认知 , 实现 数字 孪生 体 的 超 现实 属性 , 随着 研究 的 不断 推进 , 全 寿命 周期 数据 将 持续 为 其 提供 可靠 的 数据 来源 和 支撑 。
全 寿命 周期 数据 存储 和 管理 的 实现 需要 借助于 服务器 的 分布式 和 冗余 存储 , 由于 数字 孪生 系统 对 数据 的 实时 性 要求 很 高 , 如何 优化 数据 的 分布 架构 、 存储 方式 和 检索 方法 , 获得 实时 可靠 的 数据 读取 性能 , 是 其 应用 于 数字 孪生 系统 面临 的 挑战 。 尤其 考虑 工业 企业 的 数据 安全 以及 装备 领域 的 信息 保护 , 构建 以 安全 私有 云 为 核心 的 数据 中心 或 数据 管理 体系 , 是 目前 较为 可行 的 技术 解决 方案 。
3.5 VR 呈现
VR 技术 可以 将 系统 的 制造 、 运行 、 维修 状态 以 超现实 的 形式 给出 , 对 复杂 系统 的 各 个 关重 子系统 进行 多 领域 、 多 尺度 的 状态 监测 和 评估 , 将 智能 监测 和 分析 结果 附加 到 系统 的 各 个 子系统 、 部件 , 在 完美 复现 实体 系统 的 同时 将 数字 分析 结果 以 虚拟 映射 的 方式 叠加 到 所 创造 的 孪生 系统 中 , 从 视觉 、 声觉 、 触觉 等 各 个 方面 提供 沉浸 式 的 虚拟 现实 体验 , 实现 实时 连续 的 人 机 互动 [ 41 ] 。 VR 技术 能够 使 使用者 通过 孪生 系统 迅速 地 了解 和 学习 目标 系统 的 原理 、 构造 、 特性 、 变化 趋势 、 健康 状态 等 各 种 信息 , 并 能 启发 其 改进 目标 系统 的 设计 和 制造 , 为 优化 和 创新 提供 灵感 。 通过 简单 的 点击 和 触摸 , 不同 层级 的 系统 结构 和 状态 会 呈现 在 使用者 面前 , 对于 监控 和 指导 复杂 装备 的 生产 制造 、 安全 运行 以及 视 情 维修 具有 十分 重要 的 意义 , 提供 了 比 实物 系统 更加 丰富 的 信息 和 选择 。
复杂 系统 的 VR 技术 难点 在于 需要 布置 大量 的 高 精度 传感器 采集 系统 的 运行 数据 以 为 虚拟 现实 技术 提供 必要 的 数据 来源 和 支撑 , 同时 , 虚拟 现实 技术 本身 的 技术 瓶颈 也 亟待 突破 和 提升 , 以 提供 更 真实 的 虚拟 现实 系统 体验 。
另 一 方面 , 现有 工业 数据 分析 中 , 往往 忽视 数据 呈现 的 研究 和 应用 , 随着 日趋 复杂 数据 分析 任务 以及 高维 、 高 实时 数据 建 模 和 分析 需求 , 强化 对 数据 呈现 技术 的 关注 , 是 支撑 构建 数字 孪生 体系 的 一 个 重要 环节 。 目前 很多 互联网 企业 均 不断 推出 或 升级 数据 呈现 的 空间 或 软件 包 , 工业 数据 分析 可以 在 借鉴 或 借用 这些 数据 呈现 技术 的 基础 上 , 加强 数据 分析 可 视化 的 性能 和 效果 。
3 . 6 高 性能 计算
数字 孪生 系统 复杂 功能 的 实现 很 大 程度 上 依赖 于 其 背后 的 计算 平台 , 实时 性 是 衡量 数字 孪生 系统 性能 的 重要 指标 , 因此 , 基于 分布式 计算 的 云 服务器 平台 是 其 重要 保障 , 同时 优化 数据 结构 、 算法 结构 等 以 提高 系统 的 任务 执行 速度 同样 是 保障 系统 实时 性 的 重要 手段 [ 42 ] 。 如何 综合 考量 系统 搭载 的 计算 平台 的 计算 性能 、 数据 传输 网络 的 时间 延迟 以及 云计算 平台 的 计算 能力 , 设计 最优 的 系统 计算 架构 , 满足 系统 的 实时 性 分析 和 计算 要求 , 是 其 应用 于 数字 孪生 的 重要 内容 。 平台 数字 计算 能力 的 高低 直接 决定 系统 的 整体 性能 , 作为 整个 系统 的 计算 基础 , 其 重要性 毋庸置疑 。
数字 孪生 系统 的 实时 性 要求 系统 具有 极 高 的 运算 性能 , 这 有赖于 计算 平台 的 提升 和 计算 结构 的 优化 , 系统 的 运算 性能 受 限于 当前 的 计算机 发展 水平 和 算法 设计 优化 水平 , 因此 , 应 在 这 两 方面 做 突破 以 服务 于 数字 孪生 技术 的 发展 。
高 性能 数据 分析 算法 的 云 化 、 异 构 加速 的 计算 体系 ( 如 CPU + GPU 、 CPU + FPGA ) 是 现有 云 计算 基础 上 , 可以 考虑 的 能够 满足 工业 实时 场景 下 高 性能 计算 的 两 个 方向 。
3.7 其他 关键 技术
人工 智能 的 热潮 推动 着 数字 孪生 技术 的 发展 , 智能 制造 和 工业 智能 的 快速 发展 催动 数字 孪生 技术 的 演进 和 成熟 , 考虑 商用 大数据 和 工业 大数据 的 本质 差异 , 诸如 异常 状态 或 故障 状态 仿真 与 注入 、 工业 数据 可 用性 量化 分析 、 小 样本 或 无 样本 的 增强 深度 学习 等 , 均 是 当前 在 数据 生成 、 数据 分析 与 建 模 等 方面 的 研究 特点 或 挑战 。 半 物理 仿真 、 验证 和 评估 方法 及 体系 等 对于 数字 孪生 平台 的 构建 也 十分 必要 。
4 挑战 和 发展 趋势
随着 工业 信息 系统 、 人工 智能 和 机器 学习 、 工业 大数据 等 技术 的 快速 发展 , 数字 孪生 技术 在 智能 制造 领域 和 装备 智能 维护 领域 展现 了 良好 的 前景 , 逐步 获得 来自 于 军民 两 个 领域 的 重视 , 包括 机器人 、 航空 航天 、 新 能源 等 行业 均 开始 持续 关注 和 探索 着 数字 孪生 的 技术 体系 、 关键 技术 以及 应用 潜力 。 然而 , 数字 孪生 所 描绘 的 美好 前景 与 工业 与 装备 领域 的 现实 技术 水平 间 存在 着 巨大 的 鸿沟 , 很多 基础性 的 技术 要求 仍 不 具备 , 具体 体现 在 如下 几 个 方面 。
1 ) 多 行业 的 数字化 设计 水平 较 低 。
航空 航天 、 机器人 等 行业 的 优势 更 多 体现 在 集成 创新 层面 , 基础 设计 能力 水平 仍然 不 高 , 很多 传统 行业 的 数字化 设计 水平 较 低 , 缺乏 支撑 数字 孪生 技术 体系 构建 所 需 的 基础 数学 模型 、 仿真 模型 , 尤其是 关键 核心 部件 或 工艺 过程 的 数字化 仿真 能力 欠缺 , 成为 制约 数字 孪生 技术 发展 的 一 大 瓶颈 。
2 ) 复杂 工业 系统 和 复杂 装备 数据 价值 较 低 。
现有 典型 复杂 工业 系统 领域 或 复杂 装备 领域 , 随着 大数据 概念 和 技术 的 推广 , 以及 诊断 、 预测 和 健康 管理 需求 的 不断 挖掘 , 陆续 开始 重视 建设 数据 中心 或 增强 的 工业 信息化 系统 平台 , 大都 具备 对 工业 大数据 的 存储 和 管理 能力 , 尤其 近年 不断 积累 了 一定 量 的 历史 数据 , 覆盖 仿真 、 设计 验证 、 测试 和 试验 、 在线 运行 和 维护 维修 等 全 寿命 周期 的 不同 环节 , 但 限于 工业 数据 建 模 和 分析 高度 关联 于 不同 行业 领域 的 工程 和 专家 经验 , 而 数据 分析师 和 领域 工程师 间 尚 存在 一定 割裂 , 无论 是 管理 机制 、 技术 体制 还是 从业 人员 专业 能力 均 存在 局限 。 加之 , 已 有 累积 数据 数据 质量 较 差 , 价值 过低 , 与 现实 迫切 的 需求 和 快速 应用 的 成效 难以 匹配 , 数据 源 已经 成为 当下 以及 未来 一 段 时间 制约 数据 分析 和 利用 , 乃至于 数字 孪生 技术 发展 的 基本性 瓶颈 。
3 ) 垂直 领域 的 软件 专业化 水平 较 低 。
类似 于 GE Predix 的 平台 难于 推广 的 一 个 原因 就 是 其 定位 于 可以 解决 绝大部分 行业 的 问题 , 但 不同 工业 领域 的 基础 水平 和 条件 、 信息 处理 流程 、 行业 自身 特色 等 不同 , 使得 短期 内 难于 构建 适合于 多 领域 通用 化 的 数字 孪生 技术 体系 和 技术 平台 , 而 许多 垂直 领域 如 航空 航天 的 软件 专业化 水平 仍然 不 高 , 人才 和 市场 也 存在 一定 的 制约 和 限制 , 软件 化 水平 和 能力 也 会 成为 制约 各 领域 数字 孪生 技术 发展 和 推广 的 一 个 问题 。
4 ) 成本 和 收益 、 研究 和 应用 间 的 差距 短期 内 难于 弥合 。
装备 领域 由于 其 特殊性 对 成本 和 收益 尚 不 敏感 , 但 过 小 的 规模 和 领域 的 特殊性 决定 了 短期 内 无法 取得 较 大 突破 。 而 可能 取得 大 规模 应用 和 技术 应用 突破 的 工业 领域 , 限于 成本 和 收益 的 矛盾 , 尤其 短 时间 内 无法 解决 的 收益 模式 和 收益 量化 的 问题 , 会 在 某个 阶段 或 技术 推广 时间 节点 前 成为 现实 制约 。
数字 孪生 技术 体系 涉及 的 其他 关键 技术 , 包括 传感器 及 传感器 融合 技术 、 寿命 预测 技术 、 支撑 试验 和 验证 技术 等 , 均 与 现实 应用 存在 一定 差距 。 一边 探索 和 尝试 , 一边 优化 和 完善 , 应该 是 当前 不同 领域 和 对象 系统 构建 数字 孪生 平台 的 不错 选择 。
