數字孿生驅動的智能測控系統建模與 仿真平臺開發

一、前言

工業4.0時代背景下，隨著智能化生產技術的迅猛發展，測控系統越來越多地被用于工業生產、航空航天、能源管理等行業。傳統的測控系統采用基于靜態建模、離線數據處理的常規測控方法，已很難滿足當前復雜、動態條件下的實時性要求。數字孿生技術的引入為測控系統提供了全新的解決方案。通過構建物理系統的虛擬映射，數字孿生能夠實現實時數據交互、動態仿真與智能決策，從而提升系統的響應速度和控制精度。為實現數字孿生的高效應用，必須融合多源信息，構建逼真的數學模型，進行模擬實驗，對最優控制方案進行實驗驗證。但是，目前的研究在準確性、實時性以及可擴充性等問題上還面臨諸多問題。

二、數字孿生技術及其在測控系統中的應用

（一）數字孿生的基本概念與發展現狀

數字孿生是一種將實物和虛擬實物相融合，以實時信息交互方式進行動力學模擬和優化的一種新技術，其核心在于構建物理系統的數字化副本，并利用傳感器數據持續更新模型狀態，使虛擬模型能夠準確反映真實系統的運行情況[1。數字孿生技術最早應用于航空航天領域，用于飛行器的健康監測與故障預測，隨后逐步擴展至智能制造、智慧城市、能源管理等行業。近幾年，伴隨著物聯網、人工智能、云計算等新興科技的發展，數字孿生技術的應用場景日益擴大。在工業測控中，通過精確的狀態監控與預測維修，降低設備的故障發生率、提升企業效益。在石油化工業中，可以利用數值仿真技術對管路中流動狀態進行仿真，并優化壓力調控與流動調控策略[2。在電力系統中，利用數字孿生技術可以有效地利用電網的實時信息，實現對負荷變化的準確預報和優化調度。

（二）數字孿生在測控系統中的核心作用

數字孿生在測控系統中的應用主要體現在實時監測、故障診斷、性能優化和自適應控制等方面。針對物理系統與虛擬模型的工作狀況進行對比，能夠迅速地發現系統異常情況并完成預警。在風電機組控制中，利用風速、轉速、振動等多種信息，對風機的運行狀況進行實時預報，從而提前針對性制定風機檢修策略，防止突然停工。在性能優化方面，數字孿生能夠基于仿真結果動態調整控制參數[3。在智能化生產線中，對不同工序間的負荷變化進行仿真，優化生產調度策略，提高設備利用率。同時，數字孿生技術還具有自適應能力，能夠根據實際情況進行動態調節，以適應環境變化或設備老化帶來的不確定性。

表1關鍵技術指標達成表

表2建模方法效能對比表

（三）數字孿生測控系統的關鍵技術挑戰

盡管數字孿生在測控系統中具有廣闊的應用前景，但其實際落地仍面臨諸多挑戰。首先，高精密建模要求獲取海量高品質的傳感信息，但實際應用中存在噪聲干擾，信息缺失、滯后等問題，嚴重制約模型的準確度[。其次，對于大型分布式測量系統，其實時仿真需要極大的運算資源，特別是在大型分布式測量系統中，如何兼顧模擬的準確性和運算的高效性，是一個非常重要的課題。關鍵技術指標達成表見表1。

此外，數字孿生系統的安全性和數據隱私問題也不容忽視。由于測控系統往往涉及一些重要的工業設備，部分數據非常敏感，因此保證這些數據的安全傳送與儲存至關重要，還需要進一步提高數字孿生系統的規范化、互通性。當前，基于多家企業開發的數字化孿生平臺之間存在著數據格式及通信協議差異較大等問題，難以實現跨領域融合。

三、智能測控系統的建模方法

（一）多尺度建模在復雜測控系統中的應用

多尺度建模是智能測控系統建模的重要方法之一，尤其適用于具有多層次結構的復雜系統。該方法通過分層建模策略，將宏觀系統行為與微觀組件特性相結合，在保證計算效率的同時提高模型精度。在工業生產中，基于宏觀模型的物質與能量傳遞從微觀層面研究催化材料的局部反應[5。在測量與控制領域，一般采用宏觀的建模方法進行全局的綜合評價與控制優化，采用微觀的建模方法進行局部故障診斷與精細調控。在半導體加工領域，通過建立宏觀模型來實現總體成品率優化。在微觀層面，通過對缺陷原因進行研究，進而對各工序進行調控。建模方法效能對比見表2。

（二）數據驅動建模的優勢與局限性

數據驅動建模主要依賴于機器學習算法，通過對歷史數據的訓練建立黑箱或灰箱模型。與以往的機理建模方法不同，數據驅動建模不依賴于準確的數學表達式，只依賴于觀測到的數據，具有很好的自適應能力。在對智能電網進行負荷預測時，可以根據用戶的用電量、氣象等信息以及相關的經濟數據，對其進行精確預測[。但是，數據驅動建模也有一些不足之處。首先，該方法的效果很大程度上取決于樣本集的質量與數量，如果樣本不夠或者樣本分布有誤，那么該方法的泛化效果會大打折扣。其次，黑箱模型不具有很強的解釋性，在關鍵的測試與控制應用環境下，很難取得工程技術人員的信任。此外，數據驅動模型的實時更新和在線學習能力仍需進一步提升，以適應動態變化的工業環境。

表3數字孿生仿真平臺性能指標對比表

（三）物理模型融合方法的理論與實踐

物理模型融合將機制和數據的優勢有機地結合起來，并通過物理上的約束來提高模型的可理解性和魯棒性。該方法在測控系統建模中具有廣泛的應用前景，尤其是在高可靠性要求的場景中。在航天控制領域，飛行器的動力學模型一般都建立在牛頓力學與氣動理論基礎上，利用測量值對其進行校正，從而達到提高預報準確性的目的。物理模型融合的關鍵在于如何有效結合先驗知識與數據信息，一種常見的做法是采用基于物理的神經網絡（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN），將物理方程作為約束條件嵌人神經網絡訓練過程。該技術在流體測控、結構健康監測等方面具有重要的應用價值。以油氣管線的滲漏探測為例，利用PINN技術將水動力學方程與壓力傳感信息相融合，可以準確地進行泄漏位置及泄漏量的預報。

四、仿真平臺的開發框架

（一）數據層的構建與優化

數據層作為仿真平臺的基礎架構，其設計質量直接影響整個系統的可靠性和實時性。隨著現代智能化測控技術的發展，數據層所涉及的多源異構、高維、高頻等特點使得其在實際應用中面臨著巨大的挑戰[]。在數據收集上，綜合考慮有線和無線傳感器的混合布局方式，并對采樣次數及傳輸方案進行設計，以保證重要數據的傳輸實時性。為了解決實際生產中普遍存在的EMI問題，提出采用數字濾波和信號調理等方法提高信號品質。在前期工作中，除了要進行信號去噪、補全和歸一化等工作外，還要針對具體的實際情況，研究相應的特殊計算方法（如傳動機械裝備的振動信號特征提取，化工過程多元時序對齊等）。數字孿生仿真平臺性能指標對比見表3。

數據存儲管理系統的設計需要平衡歷史數據歸檔和實時數據訪問的雙重需求，時序數據庫作為核心存儲引擎，其選型需綜合考慮寫人吞吐量、查詢響應時間、壓縮效率等關鍵指標。對于超大規模測控系統，可采用分布式存儲架構實現數據的水平擴展，同時引入邊緣存儲節點減輕中心服務器的負載壓力。數據質量管理體系應當貫穿整個數據生命周期，建立完善的數據質量評估指標和異常檢測機制，通過數據血緣追蹤技術確保問題數據的快速定位和修復。元數據管理模塊需要構建統一的數據字典，實現語義層面的數據互通，為上層模型提供標準化的數據接口。

（二）模型層的設計與實現

模型層是仿真平臺智能化的重要表現，其設計既要考慮到理論上的嚴謹，又要考慮到實際應用。在建模體系結構的設計過程中，采用模塊化和構件化的思想，把一個復雜的系統劃分成若干個相互關聯的子系統，并利用清晰的界面說明來完成各子系統之間的信息交互[8]。多范式建?？蚣艿臉嫿ㄖ陵P重要，需要支持基于物理方程的機理模型、基于數據的機器學習模型以及混合模型的統一開發和集成。面向不同學科領域的建模需求，將具有多物理場建模能力的Modelica、基于Simulink控制算法以及基于TensorFlow/PyTorch的多個模型庫進行融合。

模型參數辨識與驗證是確保仿真精度的關鍵環節，開發高效的參數優化算法，結合實驗設計（DOE）方法規劃辨識實驗，利用全局優化技術解決高維參數空間的搜索問題。模型驗證應當建立多層次的評估體系，從單元測試到系統級驗證，采用時域響應分析、頻域特性比對、統計指標評估等多種方法綜合驗證模型保真度。針對模型在長期運行過程中可能出現的性能退化問題，需要設計在線更新機制，通過持續學習技術使模型能夠自適應系統特性的變化。在建模過程中，要兼顧實時性需求，在強實時性的應用場合，為確保運算的時效性，必須使用確定的調度算法。采用計算加速方法，降低算法的運算復雜性，采用眾核CPU/GPU進行并行運算，提高算法性能；采用半實物在環（HIL）實現局部模型在FPGA等特定硬件平臺上的部署。該模式管理體系應該支持版本控制、依賴關系管理和權限控制，并對其進行整個生命周期管理。

（三）仿真層的計算與優化

仿真層承擔著系統動態行為再現的重要功能，其設計需要解決大規模復雜系統的實時仿真難題。數值計算引擎是仿真層的核心組件，需要支持常微分方程（ODE）偏微分方程（PDE）、微分代數方程（DAE）等多種數學模型的求解[。針對剛性問題，需要采用變步長隱式求解算法保證數值穩定性。對于多速率系統，需要開發協同仿真技術協調不同子系統間的數據交換。實時仿真調度器的設計需要考慮任務優先級分配、計算資源分配、時序確定性保障等關鍵問題，確保在有限的計算資源下滿足各類仿真任務的時效性要求。分布式仿真架構的構建可以突破單機計算能力的限制，將系統模型分解到多個計算節點并行執行。中間件技術的選擇至關重要，需要考慮通信延遲、數據吞吐量、時鐘同步等因素，常用的解決方案包括HLA（高層體系架構）、DDS（數據分發服務）等標準。云計算技術的應用為仿真平臺提供了彈性擴展能力，容器化部署方案可以實現仿真任務的快速遷移和動態調度，微服務架構則有利于系統的模塊化開發和維護。

基于模型的優化控制（MPC）需要解決實時求解非線性規劃問題的挑戰，開發高效的數值優化算法和可行的簡化策略[1]。參數優化需要結合靈敏度分析、代理模型等技術降低計算成本，多目標優化則需要采用Pareto前沿分析等方法平衡相互沖突的性能指標。不確定性量化分析是評估系統魯棒性的重要手段，需要采用蒙特卡洛模擬、多項式混沌展開等方法分析參數不確定性對系統性能的影響。

五、結語

系統狀態映射與動態優化。仿真平臺的開發需整合數據采集、模型構建、數值計算和可視化交互等關鍵技術，以滿足實時測控的需求。未來，隨著5G、邊緣計算和人工智能技術的進一步發展，數字孿生測控系統將向更高實時性、更強智能化方向演進。同時，標準化和模塊化設計將促進該技術的廣泛應用。研究者和工程人員應持續探索更高效的建模方法、更優化的仿真算法，以推動數字孿生測控系統在工業實踐中的深入應用。

參考文獻

[1]付卓睿，趙寧，竹益.面向數字孿生的柔性離散事件系統建模與仿真平臺設計[J].計算機集成制造系統，2024，30（09）：2981-2997.

[2]陳曉楠，顧起豪，靳燕國，等.數字孿生仿真預演系統在南水北調中線輸水調度中的開發及應用[J].水利信息化，2025（01）：14-20

[3]包勝輝，孫文磊，劉涵，等.數字孿生驅動的風力發電機遠程監控系統研究[J].太陽能學報，2025，46（01）：78-87.

[4]黃偉，黃飛揚，雷佳豪，等.基于數字孿生的玻璃幕墻注膠機器人檢測控制系統[J].機電工程技術，2025.54（05）：74-79+183.

[5]王紅軍，林俊強，鄒湘軍，等.基于數字孿生的果園虛擬交互系統構建[J].系統仿真學報，2024，36（06）：1493-1508.

[6]林伯韜，朱海濤，金衍，等.油氣鉆采數字孿生模型構建方法及應用案例[J].石油科學通報，2024，9（02）：282-296.數字孿生驅動的智能測控系統建模與仿真平臺為現代工業測控提供了新的技術手段。通過多尺度建模、數據驅動分析和物理模型融合，該平臺能夠實現高精度的

[7]解盤石，張穎異，伍永平，等.基于傾角效應的“支架一圍巖”數字孿生模擬實驗平臺研制與測試[J/OL].煤炭學報，1-15[2025-06-02].

[8]李佰霖，馬云帆，陳昱銳，等.基于數字李生的變壓器熱點溫度預測預警技術研究[J/OL].工程設計學報，1-15[2025-06-02]

[9]丁勇.基于物聯網（IoT）技術與數字孿生技術在智能礦山安全風險監測中的應用研究[J].工業控制計算機，2025，38（05）：123-124.

[10]李澤宇.新型電力系統下的源網荷儲協同優化及數字孿生模型研究[D].鄭州：華北水利水電大學，2024.

作者單位：高曉冬，海軍裝備部；孫萍，北京機電工程研究所

■責任編輯：王穎振 鄭凱津