數字孿生在智能制造領域的應用及研究進展

譚展

北京奧茲王國科技有限公司，北京 101102

0 引言

當前越來越多先進的技術被應用于制造業當中，傳統的制造方式發生了重大改變，制造業開始朝著智能化和現代化的方向發展。實現智能制造不僅能夠有效提高產品制造的質量和效率，降低人力成本，同時還能有效提高我國制造企業的核心競爭力，使我國更多的產品走出國門、走向世界，但是在智能制造行業的發展過程中也面臨著很多新的問題，數字孿生技術中的關鍵技術能夠在虛擬的情境中實現物理實體的動態仿真，將其應用于智能制造領域中能夠實現對現實產品的協同優化，對降低成本、提高生產效率非常關鍵，所以我們必須要對數字孿生在智能制造領域的應用及研究提起高度關注，更好地推動智能制造領域的發展。

1 數字孿生的定義

數字孿生的定義最早在2003年由Michael Grieves教授在授課過程中提出，此時的概念非常模糊和抽象，并不具備完成的結構，其大致內容為一個或者一組裝置的數字復制品，能夠實現對這組裝置的數字化表達并且在虛擬空間或者真實空間中進行測試，當時這個概念被稱為“鏡像空間模型”[1]。在2011年Michael Grieves教授提出了描述該概念模型的名詞——數字孿生體，該概念模型如圖1所示。同時還有很多組織機構在不同時間從多個角度分析了數字孿生的定義，其內容如表1所示。

表1 各組織機構提出的數字孿生定義

圖1 數字孿生概念圖

當前被人們普遍接受的數字孿生的定義為：數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，能夠在虛擬空間當中完成對實際物體的映射，并且能夠表達出實際物體的全生命周期。數字孿生只一種超越現實的概念，可以被看做是一個或者多個重要的、相互依存的裝置系統的數字映射集成系統[2]。

2 數字孿生的模型

2.1 數字孿生的五維概念模型

在最初Grieves教授提出了數字孿生三維模型，其中包含物理實體、虛擬實體以及二者之間的鏈接，之后北京航空大學數字孿生技術研究所在三維模型中又增加了數據和服務兩個新的維度，形成了數字孿生的五維概念模型，圖2為數字孿生五維模型。數字孿生五維模型更加符合現代化的應用要求，他的五個維度能夠很好地與信息技術、物聯網、大數據等新型技術繼承和融合，能夠更好地適用于不同領域的不同應用對象。在新增的兩個維度中。孿生數據中心集成了信息數據與物理數據，能夠很好地滿足信息空間與物理空間的一致與同步性的需求，提供更加全面、包含各個流程的數據支持。而服務對數字孿生應用過程中面向不同的領域、不同使用要求、不同用戶所需要的數據、算法、模型等進行服務化的封裝，并且能夠以軟件或者APP的方式提供給用戶，能夠提供更加高質量的服務，用戶也能夠按照自己的實際需求選擇所需要的服務內容。

圖2 數字孿生五維模型

2.2 數字孿生的系統架構

數字孿生是通過實現對物理實體的虛擬映射來更好的模擬物理實體的全生命周期的變化以及屬性，方便進行狀態檢測、優化以及趨勢的分析預測等，想要更好地完成上述操作，數字孿生系統中應該包含數據采集與控制實體、核心實體、用戶實體以及跨域實體。數據采集與控制實體主要承擔感知數據以及下達控制指令的功能；核心實體主要是實現仿真技術、數據集成以及系統功能拓展等功能；用戶實體中主要以可視化技術以及虛擬現實技術為主，能夠增強人機交互給用戶帶來更加真實的使用體驗；最后跨域實體主要是負責保障各層級之間數據互通的安全性與穩定性。

2.3 數字孿生的成熟度模型

數字孿生不僅是物理世界的鏡像，也要實時與物理世界進行數據交互以便于實時接受真實世界的信息，更要反過來為物理世界提供優化的靈感、方案等，更好的驅動物理世界，這個演變的過程被稱為成熟度進化，也就是一個數字孿生體在生長發育過程中經歷的數化、互動、先知、先覺和共智的過程。數化就是將物理世界數字化，也就是通過計算機和網絡為物理實體建立虛擬模型，同時還能通過物聯網將物理實體的世界本身狀態變為可以被計算機和網絡所感知、分析的虛擬實體。互動指的是虛擬實體與物理實體之間的互動交流，通過數據的交互能夠實現實時互動，在交互過程中數字世界的內容能夠干預和優化物理世界，同時物理世界的改變也能及時傳輸到數字世界中，作為數字世界的新初始值和新邊界條件[3]。

先知指的是通過仿真技術對現實世界進行預測，主要依靠物理規律以及機理來分析、預測物理實體的未來發展，能夠實現全方面、全領域的仿真。先覺與先知不同，可以根據不完整的信息和機理通過工業大數據以及機器學習技術對未來進行感知，想要推動數字孿生技術的智能化發展，就不能只依靠現有的、確定的規律以及知識，才能更加大膽的想象和預測更好的領悟世界。最后共智指的是單個孿生體內部各個構件的智慧都是能夠共享的，這也給單個的數字孿生單體發展成為一個更大的數字孿生體創造了條件，在共智過程中存在大量的數字資產交易行為，區塊鏈能夠提供最佳的交易機制。

3 數字孿生的關鍵技術

3.1 建模技術

數字孿生技術的關鍵就是通過信息化和數字化來打造真實物體的虛擬體，實現對真實物體的模擬，這樣能夠對物理實體的全生命周期的各類屬性進行更好的預測和掌握，因此建模是數字孿生中非常關鍵的技術之一。在建模過程中涉及的物理量和數據等內容非常多，還需要考慮多領域知識的融合問題，因此想要更好地完成建模不能只從單一的方面去考慮一個物理實體，而是需要從多個尺度、多個領域融合的角度區綜合考慮，這樣才能建立出更加真實的多維模型，有助于更好地對物理實體全生命周期進行管理、模擬以及預測[4]。

3.2 仿真技術

相較于一般的物理模型來說數字孿生系統中的模型結構更加真實、同時也更加復雜，如果說建模是將真實的物體做抽象化的展示，那么仿真就是驗證實體抽象化能否真正映射的一個過程，因其結構的復雜性如果僅僅對物理模型進行解析然后建模仿真效果會比較差，還會帶來一些系統模型難以理解的問題，所以一般需要從結構、運行機理等多個方面給予充分的解釋，同時還需要考慮到物理實體運行的真正環境以及工作情況，綜合考慮多方因素才能保證驗證結果的準確性。數字孿生系統仿真驗證是以數據作為驅動力的，所以隨著數據的更新物理實體以及仿真模型也能夠實現實時動態更新。將模型驅動和數字驅動進行有效結合能夠達到高仿真的目的。

3.3 數據傳輸交互

在數字孿生技術中主要依靠數據驅動來完成相關的工作，那么在數字孿生系統中數據的傳輸和交互就顯得相當重要，是整個系統正常工作的基礎。在實際工作中傳感器負責獲取和采集數據，因此想要更好的獲取到所需數據就一定要保證傳感器工作的穩定性，同時為了能夠保證數據的高速高效傳輸和交互，確保數據能夠及時更新，不僅需要很高的數據傳輸速度，同時還需要保證數據傳輸的安全性與準確性。當前數字孿生中的傳感器技術水平還比較低，表現為抗干擾能力差、穩定性較低等，還有非常大的進步空間，為了能夠更好地推動數字孿生技術的發展，還需要加強對傳感器技術的研究，提高數據傳輸的穩定性，使數據的采集方式向著多樣化的方向發展[5]。

3.4 虛擬現實技術

虛擬現實技術也就是我們常說的VR技術，數字孿生技術中管理者與虛擬世界中的交互是非常關鍵的，通過虛擬現實技術的應用能夠將目標系統的各種情況實時映射為一個三維的空間立體，設備管理者能夠有一種進入虛擬世界的直觀體驗感，通過該技術能夠與虛擬空間完成沉浸式的交互[6]。在虛擬現實技術中設備管理者能夠實時獲取到最真實、直觀的數據信息，也能更好地感受設備的優缺點及時發現設備中存在的問題并且進行優化和改進。將虛擬現實技術應用于一些危險的制造業當中能夠及時反饋出設備的運行情況，給相關工作人員提供更加可靠的人身安全保障，有助于提高制造工作的安全性與可靠性。虛擬現實技術在數字孿生當中能夠有效推動設備的優化和改進，有助于促進數字孿生技術更快更好的發展。

3.5 高性能計算能力

隨著科學技術水平不斷提升，生產設備的種類越發多樣化，數據采集的方式也變得愈發豐富，數據采集的效率和質量也在提升，同時采集取得的數據量也在飛速增長，在海量的數據面前，傳統的計算方式已經不能很好的滿足數字孿生技術的計算工作要求，云計算技術開始被應用于數字孿生技術當中，以便能夠更好地呈現目標系統的實時運行狀態。云端-邊緣中段協同計算中邊緣端能夠及時完成一些本地數據的計算，而云端能夠對所有邊緣端的計算數據進行整合，通過二者之間的協同合作能夠大大提高整體的計算能力，更好的應對海量數據的難題。

3.6 其他關鍵技術

在數字孿生中除上述五種技術之外還包含一些其他關鍵技術，如物聯網、大數據、機器學習等，這些技術的應用能夠更好地推動數字孿生技術的優化和發展。

4 數字孿生在智能制造領域中的應用

4.1 數字孿生在生產車間的應用

在傳統的生產過程中，基本上各項工作都依賴于人工方式，需要人工記錄數據、人工采集數據、人工計算數據等，不僅工作效率低下，耗費了大量的人力資源，工作中還可能會出現各式各樣的錯誤影響生產工作的順利進行，生產車間的效率和質量難以提升。將數字孿生應用于生產車間中能夠構造數字孿生車間，通過對物理空間以及虛擬空間的各項流程、個數據、信息進行有效的整合，在真實車間的真實數據與孿生車間的虛擬數據的雙重驅動下，能夠更好地對生產流程、生產要素進行優化，有助于不斷改進真實物理情景中的各項工作，有效控制生產成本、提高車間生產的質量，使生產車間能夠達到最佳的運營狀態，有助于提高制造企業的車間生產工作效率以及質量[7-8]。

4.2 數字孿生在智能工廠的應用

鄭小虎等人對紡織智能工廠提出了數字孿生技術解決方案，有效解決了紡織工作中出現的各種問題，有效提高了紡織制造企業的工作效率。在紡紗智能工廠中，鄭小虎等人將清梳、細紗、并粗、絡筒作為四個基本的智能單元，提出了對應的紡紗智能車間模型，同時借助數字孿生技術構造了以工藝流程為基礎單元的紡織工廠的虛擬紡織車間，并在其中實現自分析、自決策、自感知等。劉強等人提出了一種能夠智能化生產玻璃的智能工廠，通過數字孿生技術的應用能夠有效規避生產中存在的一系列安全問題，有助于大幅提高生產效率以及多目標的生產優化，滿足個性化模式下的玻璃生產工作。

4.3 數字孿生在航空發動機智能生產線上的應用

航空發動機對制造質量要求非常高，其制造過程是一個非常復雜的過程，需要在反復多次實驗之后才能得到最佳的制造結論，為了能夠有效降低航空發動機的生產難度，降低生產成本、縮短生產周期，崔一輝等人提出了運用數字孿生技術來優化航空發動機的生產流程，通過對物理實體進行建模，能夠有效模擬其性能，并進行一系列的仿真實驗，同時通過仿真技術能夠對其中各零部件的強度和構造進行合理分析，對優化航空發動機的生產制造流程、降低生產成本具有重要意義[9]。

5 數字孿生技術在智能制造領域的研究進展

建模技術是只能領域中應用數字孿生技術的關鍵技術之一，一直以來國內外學者從未停止對建模技術的研究。Kleanthis在研究工業自動化系統時采用了基于系統的方法，他提取出了了SysML系統中的UML模型，并且在精煉之后獲得了運行代碼，運用兩種實現方式來利用PLC和市場上最近大量的嵌入式板，給物理領域挑戰的技術指出了更多的方向，在研究過程中他還重點強調了物聯網的兩大作用，就是粘合劑和網絡接口。王天然等基于新一代信息技術變革，給智能制造領域的未來發展提出了更加明確的要求，就是要實現系統中的分散和集中相統一，這種方式不僅能夠提高生產制造的效率，同時還能滿足不同用戶的多樣化使用需求，使整個系統使用起來更加靈活；除此之外，他們還提出設計與制造手段應虛實結合，通過虛擬仿真實驗能夠更快更好的完成實驗的設計和修改工作，能夠大幅降低生產設計的成本，更好的實現人機之間互融。陳援非等人也對智能空間的建模問題進行了研究，并且提出一種基于本體的建模技術。這種技術首先需要建立物理模型，然后在物理模型的基礎上構建信息空間模型，在模型建立完成的基礎上信息空間模型根據物理空間的前提和結果，使用智能化的算法就可以生成信息空間模型的完整的服務流程。服務流程生成之后就可以將信息空間模型映射給物理空間進行流程的有效性驗證。丁凱等針對智能制造空間建模問題，針對數字孿生技術具有的多尺度、多物理量等特點提出了一種非常全面的建模方法，賦予了智能制造空間相關的含義，對物理空間、業務空間和信息空間之間的相互關系進行了證明，并運用真實的案例對模型進行了印證，證明了該方法的可行性。該方法中有三個主要部分，物理空間、業務空間以及信息空間。物理空間是一切工作流程開展的基礎；信息空間是一個虛擬空間，在該空間內能夠完成一系列數據的處理和計算工作，搭建了物理空間和業務空間之間的橋梁；業務空間能夠決定各項服務的運行，通過接收物理或者信息空間的反饋對服務進行不斷優化，有助于提升整個服務質量[10-11]。

鄭湃等人發現當前智能制造領域數字孿生建模方法缺乏，對只能制造領域的孿生建模方法展開了深入的研究并且提出了一種由數字模型、計算機模型和基于圖形的模型的全新的三維模型，能夠對現實世界中的各種行為進行更加真實的模擬。LiuShimin等提出了一種基于仿生原理的數字孿生建模方法，這種方法能夠實現對構造精密加工過程的多物理場數字孿生的自適應，運用這種方式能夠形成多個數字孿生的子模型，這些子模型通過相互交互最終能夠將物理加工過程完整的表示出來。

總之隨著時代的發展對于數字孿生技術在智能制造領域中的應用還會不斷開展，從而進一步推動智能制造領域的改革和發展。

6 數字孿生在智能制造領域的應用發展趨勢

近年來數字孿生技術受到了社會各界的廣泛關注，也成為各國發展和研究的關鍵技術之一。在我國重點支持的人工智能技術、大數據技術、物聯網技術都是推動數字孿生發展的關鍵技術，所以隨著對這些技術的不斷深入研究相信我國數字孿生技術將能夠取得更好的發展，也會在智能制造業中得到更好的應用，以下介紹了數字孿生在智能制造領域的應用發展趨勢。

6.1 設備全生命周期的智能化管理

數字孿生技術以設備全生命周期的數據為基礎來進行建模，沉浸式交互方式對設備的運行情況進行實時狀態監測和反饋。數字孿生系統具有的自識別、自計算、自學習、自決策能力解放了人類的一部分腦力工作，并對研究人員的生產研發、攻克難題提供幫助。智能化程度的提升、延長設備使用壽命、提高制造效率是數字孿生技術對于設備智能化管理中的發展方向。

6.2 產品全生命周期的智能化管理

數字孿生技術對產品生產的全流程進行建模，在虛擬空間對產品的生命周期進行模擬仿真，預測產品流程中某一個環節可能出現的問題，提早防范，消除隱藏風險，流程中的每個環境都保持在一個最優化的狀態，從而生產出優質的產品。未來最優的狀態不僅僅限于產品的生產，還包括產品的最優存儲、最優運輸等，產品全生命周期智能化管理也是數字孿生在智能制造領域的發展趨勢。隨著工業大數據、物聯網、人工智能、虛擬現實等技術的不斷融合和快速發展，相信數字孿生技術將在智能制造領域得到更好的發展，并且將獲得更多的發展機遇和更加廣闊的發展前景[12]。

7 結語

綜上所述，當前世界各國都非常重視數字孿生技術的發展和應用，數字孿生技術中心涵蓋很多當前的熱點技術，比如大數據技術、物聯網技術等，這些技術的發展都能有效推動數字孿生技術的發展和應用。從當前情況上來看數字孿生技術已經在智能制造領域中取得了一定的應用成果，伴隨著數字孿生技術的創新和發展，在未來必然能推動智能制造領域更好的發展，也將會不斷應用到更多新的領域中，當前數字孿生技術的模型、構造已經基本完善，相信隨著未來應用領域的拓寬還會進行進一步改進，為推動整體科學技術水平的提升作出更大貢獻。