近年来，基于低轨卫星通信系统的卫星互联网引起了各界高度关注，形成了全球性的发展热潮。卫星互联网项目因其星座规模大、建设周期短、项目流程长、投入成本高的特点，对卫星产业的研制、应用、管理水平提出了全新的要求。为适应卫星产业面对的技术发展、产业升级、工程需求的挑战，提升卫星产业数字化、网络化、智能化、服务化水平，本书作者团队将数字孪生技术引入卫星工程中，参照数字孪生五维模型，与卫星工程中的关键环节、关键场景、关键对象紧密结合，提出了数字孪生卫星工程的概念^[1]，如图1所示，基于模型与数据对物理空间的卫星工程进行实时的模拟、监控、反映，并借助算法、管理方法、专家知识、软件等对卫星工程进行分析、评估同步，进而辅助卫星工程各阶段管控与协同。

 

 

 

 

 

面对全球制造业产业转型升级趋势，设计能力落后、运维管控数字化水平低、配套产业发展滞后等问题仍制约着船舶行业的发展。如图2所示，将数字孪生技术与船舶工业结合，参照数字孪生五维模型，开展基于数字孪生的船舶设计、制造、运维、使用等全生命周期一体化管控，是解决上述问题的有效手段。^[2]

 

 

 

 

 

 

车辆作为人类最主要的交通工具，是一个涵盖材料科学、机械设计、控制科学等多学科的复杂系统。在多样化的工作条件下，车辆的壳体材料、内部构造、零部件以及功能等在工作过程中均可能出现异常状况。不同的毁伤源（例如碰撞、粉尘、外部攻击等）会对车辆造成不同程度的影响,因此需要对车辆进行抗毁伤性能评估。现阶段对其毁伤评估一般采用物理模拟毁伤的方式，但是这种方式费用高且精度低、置信度差。参照数字孪生五维模型，本文提出一种基于数字孪生技术的车辆抗毁伤评估方法，从材料、结构、部件及功能等多维度对车辆的抗毁伤性能进行综合评价。^[2]该系统的运行机制如图3所示。

 

 

 

 

火力发电是目前我国最主要的发电方式。由于火力发电厂需要长时间运行，并且工作环境复杂、温度高、粉尘多，电厂设备不可避免地会发生故障，因此实现电厂设备健康平稳地运行从而保证电力的稳定供给及电力系统的可靠与安全具有至关重要的意义。为实现上述目标，北京必可测科技股份有限公司开发了基于数字孪生的电厂智能管控系统，如图4所示，实现了汽轮发电机组轴系可视化智能实时监控、可视化大型转机在线精密诊断、地下管网可视化管理以及可视化三维作业指导等应用服务。^[2]

 

 

 

 

 

飞机总体设计是飞机研制的根基，现阶段的飞机优化设计仍存在变量耦合度高、数据缺乏、指标获取困难等问题。作为飞机重要的承力与操纵性部件，起落架承受着静态和动态的高负载，周而复始的工作更会对其结构产生破坏，如何实现对起落架的结构优化设计，对飞机的安全与可靠性有着重要意义。^[3，4]如图5所示，北航团队与沈阳飞机工业集团合作，以飞机起落架为例，参照数字孪生五维模型，探索了基于数字孪生的起落架载荷预测辅助优化设计方法。

 

 

 

 

 

复杂机电装备具有结构复杂、运行周期长、工作环境恶劣等特点。实现复杂机电装备的失效预测、故障诊断、维修维护，保证复杂机电装备的高效、可靠、安全运行，对整个电力系统极为重要。故障预测与健康管理（prognostics and health management，PHM）技术可利用各类传感器及数据处理方法，对设备状态监测、故障预测、维修决策等进行综合考虑与集成，从而提升设备的使用寿命与可靠性。然而，现阶段PHM技术存在模型不准确、数据不全面、虚实交互不充分等问题，这些问题的根本是缺乏信息物理的深度融合。

 

因此，北航数字孪生技术研究团队将数字孪生五维模型引入PHM中，提出了基于数字孪生的PHM方法。^[5]该方法首先对物理实体建立数字孪生五维模型并校准；然后基于模型与交互数据进行仿真，对物理实体参数与虚拟仿真参数的一致性进行判断；根据二者的一致/不一致性，可分别对渐发性与突发性故障进行预测与识别；最后，根据故障原因及动态仿真验证进行维修策略的设计。该方法在风力发电机的健康管理上进行了应用探讨，如图6所示。首先，可在物理风机的齿轮箱、电机、主轴、轴承等关键零部件上部署相关传感器进行数据的实时采集与监测。基于采集的实时数据、风机的历史数据及领域知识等可对虚拟风机的几何－物理－行为－规则多维虚拟模型进行构建，实现对物理风机的虚拟映射。基于物理风机与虚拟风机的同步运行与交互，可通过物理与仿真状态交互与对比、物理与仿真数据融合分析，以及虚拟模型验证分别实现面向物理风机的状态检测、故障预测、及维修策略设计等功能。这些功能可封装成服务，并以应用软件的形式提供给用户。

 

 

 

基于数字孪生五维模型的PHM方法可利用连续的虚实交互、信息物理融合数据，以及虚拟模型仿真验证增强设备状态监测与故障预测过程中的信息物理融合，从而提升PHM方法的准确性与有效性。

 

 

自动化立体仓库是一种利用高层立体货架来实现货物的高效自动存取的仓库，由存储货架、出入库设备、信息管控系统组成，集仓储技术、精准控制技术、计算机信息管理系统于一身，是现代物流系统的重要组成部分。但目前用传统方法设计的立体仓库仍然存在着出入库调度效率低、仓库利用率低、吞吐量有待提高等问题。如图7所示，基于数字孪生五维模型可为立体仓库的再设计优化、远程运维以及共享仓库等问题提供有效解决方案。^[2]

 

 

 

 

随着经济的发展和生活水平的提高，人们越来越意识到健康的重要。然而，疾病“预防缺”、患者“看病难”、医生“任务重”、手术“风险大”等问题依然困扰着医疗服务的发展。数字孪生技术的进步和应用使其成为了改变医疗行业现状的有效切入点。^[6]

 

未来，每个人都将拥有自己的数字孪生。如图8所示，结合医疗设备数字孪生（如，手术床、监护仪、治疗仪等）与医疗辅助设备数字孪生（如，人体外骨骼、轮椅、心脏支架等），数字孪生将会成为个人健康管理、健康医疗服务的新平台和新实验手段。

 

 

 

 

数字孪生技术的“虚拟实体与物理实体高保真同步”“虚拟实体与物理实体交互与优 化”“基于虚拟实体的仿真预测”等能力与特性，为复杂设备的健康管理、故障诊断与预警提供了一种有效的解决方式。因此，作者团队将数字孪生应用到架车机中，依托现场数据采 集与分析，提供架车机故障分析、寿命预测、远程管理等增值服务。 

 

基于数字孪生五维模型的理论基础，固定式架车机的数字孪生如图9所示。 

 

 

基于数字孪生架车机五维模型，作者团队开发了基于数字孪生的架车机故障诊断与设 备健康管理平台，如图10所示，主要功能包括架车机状态实时三维可视化展示、升降高 度数据展示、限位状态展示、车辆编组设定、故障报警数据展示及记录、历史数据分析、机 理模型分析、故障类型及时间预测、设备健康管理等。 

 

 

 

 

城市是一个开放庞大的复杂系统，具有人口密度大，基础设施密集，子系统耦合等特点。如何实现对城市各类数据信息的实时监控，围绕城市的顶层设计、规划、建设、运营、安全、民生等多方面对城市进行高效管理，是现代城市建设的核心。如图11所示，借助数字孪生技术，参照数字孪生五维模型，构建数字孪生城市，将极大改变城市面貌，重塑城市基础设施，实现城市管理决策协同化和智能化，确保城市安全、有序运行。^[2]

 

 

 

 

 

参考文献

[1]刘蔚然,陶飞,程江峰,张连超,易旺民.数字孪生卫星:概念、关键技术及应用[J].计算机集成制造系统,2020,26(03):565-588.

[2]陶飞, 刘蔚然, 张萌, 等. 数字孪生五维模型及十大领域应用[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(1): 1-18.

[3]Besch H M. Large aircraft landing gears–a brief overview[C]. In: Proceedings of 6th International Munich Chassis Symposium 2015. Springer Vieweg, Wiesbaden, 2015: 685-715.

[4]Kuruppu K A D D, Hettiarachchi C J. Case study on aircraft tyre wear in Y12 aircraft tyres[J]. The Aeronautical Journal, 2018, 122(1253): 1123-1144.

[5]Tao F, Zhang M, Liu Y, et al. Digital twin driven prognostics and health management for complex equipment[J]. Cirp Annals, 2018, 67(1): 169-172.

[6]侯增广, 赵新刚, 程龙, 等. 康复机器人与智能辅助系统的研究进展[J]. 自动化学报, 2016, 42(12): 1765-1779.

[7]陶飞, 张萌, 程江峰, 等. 数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(1): 1-9.

[8]Tao F, Cheng J, Qi Q, et al. Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 94(9-12): 3563-3576.

[9]陶飞, 程颖, 程江峰, 等. 数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(8): 1603-1611.

 

改编自：《数字孪生及车间实践》（作者：陶飞，戚庆林，张萌，程江峰）