智能制造的核心技术之数字孪生

以下文章来源于智造苑，作者小智
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner在2019年十大战略科技发展趋势中将数字孪生作为重要技术之一，其对数字孪生的描述为：是现实世界实体或系统的数字化体现。
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本文改编自：《智能制造概论》，已由清华大学出版社出版。作者：中国工程院李培根院士、华中科技大学高亮教授。
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全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner在2019年十大战略科技发展趋势中将数字孪生作为重要技术之一，其对数字孪生的描述为：数字孪生是现实世界实体或系统的数字化体现。

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图1数字孪生最初概念模型及其术语名词的前身——PLM的概念化理想
关于数字孪生的定义很多。陶飞教授在自然杂志的评述中认为，数字孪生作为实现虚实之间双向映射、动态交互、实时连接的关键途径，可将物理实体和系统的属性、结构、状态、性能、功能和行为映射到虚拟世界，形成高保真的动态多维／多尺度／多物理量模型，为观察物理世界、认识物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一种有效手段。
CIMdata推荐的定义是：“数字孪生（即数字克隆）：是基于物理实体的系统描述，可以实现对跨越整个系统生命周期可信来源的数据、模型和信息进行创建、管理和应用。 ”此定义简单，但若没有真正理解其中的关键词（系统描述，生命周期，可信来源，模型），则可能产生误解。
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基于数字孪生的文字定义，图2给出数字孪生的五维概念模型。

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图2数字孪生五维概念模型
数字孪生五维概念模型是一个通用的参考架构，能适用不同领域的不同应用对象。
其次，它的五维结构能与物联网、大数据、人工智能等新信息技术集成与融合，满足信息物理系统集成、信息物理数据融合、虚实双向连接与交互等需求。
再次，孪生数据（DD）集成融合了信息数据与物理数据，满足信息空间与物理空间的一致性与同步性需求，能提供更加准确、全面的全要素/全流程/全业务数据支持。服务（Ss）对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，并以应用软件或移动端App的形式提供给用户，实现对服务的便捷与按需使用。连接（CN）实现物理实体、虚拟实体、服务及数据之间的普适工业互联，从而支持虚实实时互联与融合。虚拟实体（VE）从多维度、多空间尺度及多时间尺度对物理实体进行刻画和描述。
图3给出了数字孪生系统的通用参考架构。一个典型的数字孪生系统包括用户域、数字孪生体、测量与控制实体、现实物理域和跨域功能实体共5个层次。

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图3数字孪生系统的通用参考架构
数字孪生不仅仅是物理世界的镜像，也要接受物理世界实时信息，更要反过来实时驱动物理世界，而且进化为物理世界的先知、先觉甚至超体。这个演变过程称为成熟度进化，即数字孪生的生长发育将经历数化、互动、先知、先觉和共智等几个过程（图4）。

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图4数字孪生成熟度模型
数化是对物理世界数字化的过程。这个过程需要将物理对象表达为计算机和网络所能识别的数字模型。建模技术是数字化的核心技术之一，例如测绘扫描、几何建模、网格建模、系统建模、流程建模、组织建模等技术。物联网是“数化”的另一项核心技术，将物理世界本身的状态变为可以被计算机和网络所能感知、识别和分析。