摘要1、針對數(shù)字孿生技術(shù)在復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)和復(fù)雜裝備領(lǐng)域的基本概念、應(yīng)用前景、技術(shù)內(nèi)涵以及發(fā)展趨勢、已有初步研究規(guī)劃和階段性成果等進(jìn)行梳理2、歸納面向復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)和復(fù)雜裝備的智能運(yùn)行和維護(hù)領(lǐng)域的數(shù)字孿生技術(shù)體系、關(guān)鍵技術(shù)、發(fā)展趨勢和技術(shù)挑戰(zhàn)等3、分析數(shù)字孿生與其支撐的工業(yè)大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等的相互支撐和相互促進(jìn)的關(guān)系預(yù)期能夠給復(fù)雜系統(tǒng)診斷、預(yù)測和系統(tǒng)健康管理領(lǐng)域?qū)?shù)字孿生技術(shù)感興趣研究人員提供一定的參考和借鑒研究背景復(fù)雜裝備的狀態(tài)評估與預(yù)測逐漸成為研究的焦點(diǎn)。針對復(fù)雜裝備healthmanagement,PHM)獲得越來越多的關(guān)注，并逐漸發(fā)展為復(fù)雜裝備自主式后勤保障的重要技術(shù)基礎(chǔ)。針對在線運(yùn)行的狀態(tài)監(jiān)測、異常檢測、故障診斷、退化和壽命預(yù)測、系統(tǒng)健康管理等成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)方向和領(lǐng)域。由于傳感技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，以及復(fù)雜裝備運(yùn)行環(huán)境的動態(tài)變化，裝備監(jiān)測數(shù)據(jù)量倍增，并呈現(xiàn)高速、多源異構(gòu)、易變等典型工業(yè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)。然而，當(dāng)前PHM相關(guān)體系及關(guān)鍵技術(shù)研究主要由裝備在已知理想運(yùn)行狀態(tài)下的監(jiān)測數(shù)據(jù)所驅(qū)動，難以滿足復(fù)雜裝備在動態(tài)多變運(yùn)行環(huán)境下實(shí)時狀態(tài)評估與預(yù)測的精度及適應(yīng)性需求。數(shù)字孿生數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)以及迅速發(fā)展為解決上述問題提供了新的《數(shù)字孿生技術(shù)綜述與展望》介紹了數(shù)字孿生的概念模型最早出現(xiàn)的時間，綜述了其概念的發(fā)展、技術(shù)的使用、相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的探索情況和今年來的研究方向。當(dāng)前研究存在的問題1、實(shí)例化的應(yīng)用尚未獲得實(shí)現(xiàn)2、對復(fù)雜裝備數(shù)字孿生的定義以及關(guān)鍵技術(shù)尚不明確，尤其是在復(fù)雜裝備狀態(tài)評估與預(yù)測領(lǐng)域，缺乏相應(yīng)的體系支撐和關(guān)鍵技術(shù)引導(dǎo)論文貢獻(xiàn)在原有復(fù)雜裝備和系統(tǒng)的診斷、預(yù)測和健康管理體系基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分析其與數(shù)字孿生技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)和異同，重點(diǎn)分析面向復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評估和預(yù)測的數(shù)字孿生技術(shù)的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)，并展望其未來的發(fā)展趨勢和方向。數(shù)字孿生定義及內(nèi)涵1.1數(shù)字孿生的定義在信息化平臺內(nèi)建立一個數(shù)字化模擬：數(shù)字孿生指在信息化平臺內(nèi)建立、模擬一個物理實(shí)體、流程或者系統(tǒng)，這個模擬會根據(jù)反饋，隨著物理實(shí)體的變化而自動做出相應(yīng)的變化。借助于數(shù)字孿生，可以在信息化平臺上了解物理實(shí)體的狀態(tài)，并對物理實(shí)體里面預(yù)定義的接口元件進(jìn)行控制。數(shù)字孿生呈現(xiàn)物理實(shí)體：理想狀態(tài)下，數(shù)字孿生可以根據(jù)多重的反饋源數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，幾乎實(shí)時地在數(shù)字世界里呈現(xiàn)物理實(shí)體的真實(shí)狀況。數(shù)字孿生的反饋源主要依賴于各種傳感器，如壓力、角度、速度傳感器等。數(shù)字孿生的自我學(xué)習(xí)(或稱機(jī)器學(xué)習(xí)):除了可以依賴于傳感器的反饋信息，也可以是通過歷史數(shù)據(jù)，或者是集成網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。1.2數(shù)字孿生的內(nèi)涵隨著傳感技術(shù)、軟硬件技術(shù)水平的提高和計算機(jī)運(yùn)算性能的提升，數(shù)字孿生的理念得到了進(jìn)一步發(fā)展，尤其是在產(chǎn)品、裝備的實(shí)時運(yùn)行應(yīng)用于產(chǎn)品的整個生命周期從產(chǎn)品全壽命周期的角度來看，數(shù)字孿生技術(shù)可以在產(chǎn)品的設(shè)計研發(fā)、生產(chǎn)制造、運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測和維護(hù)、后勤保障等產(chǎn)品的各個階段對產(chǎn)品提供支撐和指導(dǎo)。在產(chǎn)品設(shè)計階段：數(shù)字孿生技術(shù)可以將全壽命周期的產(chǎn)品健康管理數(shù)據(jù)的分析結(jié)果反饋給產(chǎn)品設(shè)計專家，幫助其判斷和決策不同參數(shù)設(shè)計情況下的產(chǎn)品性能情況，使產(chǎn)品在設(shè)計階段就綜合考慮了后續(xù)整個壽命周期的發(fā)展變化情況，獲得更加完善的設(shè)計方案。在產(chǎn)品生產(chǎn)制造階段：數(shù)字孿生技術(shù)可以通過虛擬映射的方式將產(chǎn)品內(nèi)部不可測的狀態(tài)變量進(jìn)行虛擬構(gòu)建，細(xì)致地刻畫產(chǎn)品的制造過程，解決產(chǎn)品制造過程中存在的問題，降低產(chǎn)品制造的難度，提高產(chǎn)品生產(chǎn)的可靠性。產(chǎn)品運(yùn)行過程中：數(shù)字孿生技術(shù)可以全面地對產(chǎn)品的各個運(yùn)行參數(shù)和指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測和評估，對系統(tǒng)的早期故障和部件性能退化信息進(jìn)行豐富地反饋，指導(dǎo)產(chǎn)品的維護(hù)工作和故障預(yù)防工作，使產(chǎn)品能夠獲得更長的壽命周期。后勤保障過程中：由于有多批次全壽命周期的數(shù)據(jù)作支撐，并通過虛擬傳感的方式能夠采集到反映系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的變量數(shù)據(jù)，產(chǎn)品故障能夠被精確定位分析和診斷，使產(chǎn)品的后勤保障工作更加簡單有效。圖1數(shù)字孿生技術(shù)衛(wèi)星應(yīng)用實(shí)例以衛(wèi)星的監(jiān)測、優(yōu)化、管理和控制為例：基于遙感數(shù)據(jù)深度融合技術(shù)和系統(tǒng)動態(tài)實(shí)時建模和評估技術(shù)，能夠通過衛(wèi)星近實(shí)時遙測數(shù)據(jù)在地面站構(gòu)建衛(wèi)星的數(shù)字孿生體，實(shí)時反映衛(wèi)星的健康狀態(tài)并預(yù)估衛(wèi)星各系統(tǒng)、各部件的使用壽命。數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)主要依賴于以下幾方面技術(shù)的支撐：高性能計算、先進(jìn)傳感采集、數(shù)字仿真、智能數(shù)據(jù)分析、VR1.3從診斷、預(yù)測和系統(tǒng)健康管理到數(shù)字孿生當(dāng)前的系統(tǒng)健康管理技術(shù)主要依賴于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和傳感數(shù)據(jù)，借助智能算法對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行分析和保障，能夠提供系統(tǒng)監(jiān)測、系統(tǒng)關(guān)鍵部件的壽命預(yù)測和健康管理功能。隨著高精度傳感技術(shù)、多領(lǐng)域多模型融合技術(shù)、全壽命周期數(shù)據(jù)管理技術(shù)以及高性能計算技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)故障診斷、預(yù)測和健康管理技術(shù)的發(fā)展前景變得更加廣闊，這些現(xiàn)代技術(shù)支撐著其向著功能更完備、計算更準(zhǔn)確、分析更智能的方向發(fā)展，整個體系開始向著數(shù)字孿生的方向進(jìn)行演變。數(shù)字孿生技術(shù)體系按照從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集層到頂層應(yīng)用層依次可以分為數(shù)據(jù)保障層、建模計算層、數(shù)字孿生功能層和沉浸式體驗(yàn)層4層。每一層的實(shí)現(xiàn)都建立在前面各層的基礎(chǔ)之上，是對前面各層功能的進(jìn)一步豐富和拓數(shù)字孿生技術(shù)體系如圖2所示：1*附性整勢勢Fig.2Thefraneworkofdigitaltwint系的運(yùn)作。和基于數(shù)學(xué)模型的方法對系統(tǒng)進(jìn)行多物理、多尺度層面的建模，使系統(tǒng)集群維護(hù)保障、系統(tǒng)生產(chǎn)過程監(jiān)控以及系統(tǒng)設(shè)計決策等功能。沉浸式體驗(yàn)層：主要目的在于提供給使用者人機(jī)交互良好的使用環(huán)境，使使用者能夠獲得身臨其境般的技術(shù)體驗(yàn)，迅速了解和掌握復(fù)雜系統(tǒng)的特性和功能，并能夠便捷地通過語音和肢體動作訪問數(shù)字孿生體功能層提供的信息，獲得分析和決策方面的信息支持。相關(guān)環(huán)境耐久性基于模型的認(rèn)證和持2.5.3e嵌入式系統(tǒng)2.5.3f2.5.2a-f術(shù)集成為例描述了數(shù)字孿生技術(shù)的廣闊發(fā)展前景，重點(diǎn)解決與極端可靠性相關(guān)的技術(shù)需求，使數(shù)字孿生技術(shù)融入實(shí)際工程實(shí)踐中不斷發(fā)展。數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)3.1多領(lǐng)域多尺度融合建模在正常和非正常工況下從不同領(lǐng)域視角對物理系統(tǒng)進(jìn)行跨領(lǐng)域融合建模，且從最初的概念設(shè)計階段開始實(shí)施，從深層次的機(jī)理層面進(jìn)行融合設(shè)計理解和建模。能夠連接不同時間尺度的物理過程以模擬眾多的科學(xué)問題，多尺度模型可以代表不同時間長度和尺度下的基本過程并通過均勻調(diào)節(jié)物理參數(shù)連接不同模型，這些計算模型比起忽略多尺度劃分的單維尺度仿真模型具有更高的精度。3.2數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理模型融合的狀態(tài)評估目前數(shù)據(jù)驅(qū)動與解析模型相融合的方法主要有兩種思路：1、以解析模型為主，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法對解析模型的參數(shù)進(jìn)得到最后的評估結(jié)果。但以上兩種方法都缺少更深層次的融合和優(yōu)化，對系統(tǒng)機(jī)理和數(shù)據(jù)特性的認(rèn)知不夠充分，融合時應(yīng)對系統(tǒng)特性有更深入的理解和考慮。除此之外，論文中還總結(jié)了一系列構(gòu)建數(shù)字孿生系統(tǒng)必須突破的瓶頸。3.3數(shù)據(jù)采集和傳輸高精度傳感器數(shù)據(jù)的采集和快速傳輸是整個數(shù)字孿生系統(tǒng)體系的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集難點(diǎn)：傳感器的種類、精度、可靠性、工作環(huán)境等受到當(dāng)前技術(shù)發(fā)展水平的限制，采集數(shù)據(jù)的方式也受到局限數(shù)據(jù)運(yùn)輸?shù)年P(guān)鍵：實(shí)時性和安全性。構(gòu)建集傳感、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸一體的低成本體系或平臺，也是支撐數(shù)字孿生體系的關(guān)鍵部分3.4全壽命周期數(shù)據(jù)管理復(fù)雜系統(tǒng)的全壽命周期數(shù)據(jù)存儲和管理是數(shù)字孿生系統(tǒng)的重要支撐全壽命周期數(shù)據(jù)存儲和管理的實(shí)現(xiàn)需要借助于服務(wù)器的分布式和冗余存儲，由于數(shù)字孿生系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求很高，如何優(yōu)化數(shù)據(jù)的分布架構(gòu)、存儲方式和檢索方法，獲得實(shí)時可靠的數(shù)據(jù)讀取性能，是其應(yīng)用于數(shù)字孿生系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)。3.5VR呈現(xiàn)介紹了VR技術(shù)對孿生系統(tǒng)的意義和其局限性。3.6高性能計算數(shù)字孿生系統(tǒng)復(fù)雜功能的實(shí)現(xiàn)很大程度上依賴于其背后的計算平臺，系統(tǒng)實(shí)時性要求高運(yùn)算性能，運(yùn)算性受限于當(dāng)前的計算機(jī)發(fā)展水平和算法設(shè)計優(yōu)化水平，因此，應(yīng)在這兩方面做突破以服務(wù)于數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展。