• 正文
    • 1.什么是数字孪生
    • 2.数字孪生的关键技术
    • 3.数字孪生的应用领域
  • 相关推荐
  • 电子产业图谱
申请入驻 产业图谱

数字孪生

2022/11/24 作者:eefocus_3880508
阅读需 4 分钟
加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

数字孪生,有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线,在没有建造之前,就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟,并将真实参数传给实际的工厂建设。

1.什么是数字孪生

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念,可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

什么是数字孪生

2.数字孪生的关键技术

1、感知

为了实时感知物理实体及其运行环境,需要传感技术、监测技术的支撑。例如,为了建立面向风电、光伏出力预测和故障诊断的数字孪生,需要获得电站周边气象数据以及设备温度、声音、振动等数据,为此,需要可获取声振信号、温度、湿度数据的传感设备,当然,也需要来自SCADA系统的电气数据。电力系统的智能电表、SCADA、PMU等也应看作是传感设备,通过智能电表,可以感知用户的用电特性,通过PMU,可以感知到系统受到的扰动。

2、数据

通过监测和传感获得的数据,需要利用先进的通信技术传输到数据平台或数据库中进行存储、处理和建模。如果数据量大,实时性要求高,需要大容量、高速通信技术,根据需要,也可以采取边缘计算模式存储处理数据。为节省信道和存储空间,需要应用数据压缩技术;为实现多源异构数据的融合、时空数据融合,需要应用数据融合技术;为提高数据处理和建模速度、满足数据孪生的实时性要求,需要采用分布式存储和处理技术、流计算、内存计算等技术。

3、建模

建模方法包括机理建模方法和数据驱动建模方法。前者根据研究对象的机理特性建立数学公式,并赋予参数,然后应用数值计算方法或解析方法进行计算,一般适合于机理清楚的物理系统;后者是指采用统计学、机器学习方法建立模型,适合于机理不明确或只存在关联关系的研究对象。机理建模时由于存在不可避免的假设和简化,有时会带来不容忽视的误差,这种情况下,如果数据足够,也适合采用数据驱动建模方法。另外,采用数据驱动方法时,为了解决小样本、样本不均衡、弱特征以及不可解释性等问题,将机理建模方法和数据驱动方法相结合,具有一定优势。

4、可视化

数字孪生需要很直观的可视化效果,三维展示、地理信息系统(GIS)、AR/VR等都是很重要的可视化技术。

数字孪生的关键技术

3.数字孪生的应用领域

数字孪生是个普遍适应的理论技术体系,可以在众多领域应用,在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域,关注度最高、研究最热的是智能制造领域。

数字孪生的应用领域

相关推荐

电子产业图谱

TA的热门作品
查看更多