CN111797163B - 基于数字孪生的虚实同步***及实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种数字孪生的虚实同步***及实现方法,数字孪生1与设备一起布置在本地,通过本地网络连接,构成本地***;数字孪生2布置在远端或者云端,处于远程***中,数字孪生2与数字孪生1通过广域网络连接。本发明一方面兼顾本地实时性处理和本地安全要求,另一方面将传统传送“粗”数据变为传递大量数据所反映的信息,极大的降低了对网络带宽的要求。数字孪生1和2之间加密,私有协议保证了安全。在整体实现方法中做到了设备与处于广域网络环境中的数字孪生体安全隔离,有利于在安全要求高、网络能力受限状况下的设备实体与其数字孪生体的虚实同步。
Description
技术领域
本发明涉及数字孪生领域,尤其是一种基于数字孪生的同步***及实现方法。
背景技术
随着工业物联网和云平台技术的发展,设备“上云”成为趋势,支持远程监测、智慧运维和专业性优化等增值服务。新一代信息技术的发展为这些服务提供了强有力的支撑,而数字孪生提供了信息域与物理域交互融合的技术手段,近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
数字孪生(digital twin)是以数字化方式创建物理实体的数字虚拟体,借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为,通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段,为物理实体增加或扩展新的能力。作为一种充分利用模型、数据、智能技术并集成多学科的技术,数字孪生面向产品全生命周期过程,可实时反映***的当前状态,并根据感知信息进行实时优化、决策与预测维护,为设备的数字化、信息化、自动化和互动化的实现提供新的可能。数字孪生具有动态、实时、高保真、双向传输、闭环的特征,能够依据特定目的对物理实体的相应活动进行监控、模拟、预测、验证和优化。数字孪生强调物理实体与数字虚体的交互同步。一方面物理实体的状态参数可以有效的传递到数字虚体,从而让数字虚体逼真的反映现实状态;另一方面数字虚体上演进的模型结果、参数指令能够反馈到物理实体,从而对物理实体的行为和状态进行调整。
数字孪生虽然在理论建模和实机仿真层面都有了一定的进展,但是关于物理实体与数字虚体的高效交互同步方法并没有***的描述。在工业领域,利用现场总线技术实现设备数据采集是一项成熟技术并广泛应用。然而,工业物联网已经突破了工业现场层,与更广泛的互联网络连接。其中,无线通讯(GPRS、4G、5G、LPWAN等)技术广泛使用,链路的稳定性与带宽对虚实交互的程度影响巨大;***的安全保证更具挑战。因此,数字孪生框架下的物理实体与数字虚体的虚实同步方法是一项值得深入研究的问题。
现有技术中,目前现状为:
(1)数字孪生方面,Grieves教授最初提出的结构模型包含三个组件:物理空间的实体模型,数字空间的虚拟模型和两者之间的信息交互。北航团队将数字孪生三维结构扩展到五维结构模型,包括物理实体、虚拟模型、服务***、孪生数据和连接。目前大部分数字孪生的实现方式均基于这两种结构。在上述技术方案中,对于物理实体与数字虚体之间的交互方式和技术手段并没有明确给出。。
(2)在物联网领域,常用的通讯方式有以太网、GPRS、4G和LPWAN等。设备运行状态通过采集装置采集到数据后经过传输网络发送到远端平台。远端平台以业务应用为中心,对数据进行存储、处理,实现在线监测、资产管理等业务。设备与远端平台的数据交互的频次低,丰富程度小,非实时。
现有技术还存在如下缺点:
(1)目前关于物理实体与数字孪生体的交互、同步方面并没有特别的技术描述,在已知技术方案中通常使用物联网通讯技术进行数据的远程采集,进行有限的同步。
(2)现有物联网领域,设备远程监测等***通过采集装置将采集到的设备数据通过以太网或者无线通讯方式传送到远程监测中心,实现在线监测,故障报警等功能。
由于传感节点数据类型比较简单,并且对传输的可靠性要求并不高,因此,物联网常应用于小数据量、低频次、可靠性要求低的场合。而数字孪生体对数据的全面性和丰富程度要求较高,尤其是对数据有效信息的捕捉要灵敏。在现有技术条件下,大规模、多类型数据的高效传输和安全保障对现有传输策略提出了挑战。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种数字孪生的虚实同步***及实现方法。本发明提出基于数字孪生的虚实同步方法,解决在现有物联网通讯技术下,物理实体与数字孪生体交互、信息同步的方法。该方法的提出能够在有限的网络条件下减少数据传输量,提高信息传递的效率,同时,保证传输的安全性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于数字孪生的虚实同步***,构成框架包括设备、数字孪生1和数字孪生2;其中,设备为物理实体,在虚实同步中属于“实”的部分,数字孪生1和数字孪生2在逻辑上组成设备的数字孪生体,在虚实同步中属于“虚”的部分;
数字孪生1与设备一起布置在本地,通过本地网络连接,构成本地***;数字孪生2布置在远端或者云端,处于远程***中,数字孪生2与数字孪生1通过广域网络连接。
数字孪生1和数字孪生2遵守数字孪生框架,均具有模型管理、数字孪生通讯和安全管理功能;
数字孪生1与设备通过本地网络相连,对设备进行部分映射,反映设备的实时状态、参数,并对数据进行状态信息的提取,通过数字孪生通讯与数字孪生2交互;
数字孪生2与数字孪生1通过广域网络相连,遵照数字孪生通讯机制,对接收的信息进行加工和价值挖掘,对设备进行全面映射,反映设备的历史运行状态、参数和趋势,并为远端业务应用提供支持。
所述设备包括具有独立功能的传感器、机器设备,还包括由独立单元组合成的合体。
所述数字孪生1具有数据采集模型、数据清洗预处理模型、实时分析模型、运行状态优化模型、实时诊断模型和信息提取与融合模型,数字孪生1通过本地网络,实时采集设备的运行参数、运行状态和环境数据,进行数据实时处理、清洗预处理、数据存储、信息的提取和融合,将融合信息通过数字孪生通讯向数字孪生2传送;
所述数字孪生2具有设备机理模型、长期运行统计模型、经验模型和趋势预测模型,数字孪生2对接收到的数字孪生1传输的信息进行通过设备机理模型、长期运行统计模型、经验模型和趋势预测模型进行价值挖掘,为远端业务应用***提供支持。
所述数字孪生2中还具有与数字孪生1中相同的模型,包括:实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型,数字孪生2对实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型进行工作复现和优化。
所述的本地网络包括工业现场总线和工业无线网络,即Modbus,工业以太网,光纤网络、wifi。
所述广域网络包括物联网通讯网络,即WLAN、移动无线网络、LPWAN,传输协议包括MQTT、TCP\IP或私有协议。
所述数字孪生1和数字孪生2之间的同步方式有:定时通讯,事件触发式通讯,查询方式,和订阅方式,数字孪生1与数字孪生2之间传输的信息格式为私有加密格式,加密格式基于SSL、TLS、HTTPS、AES、RSA加密。
所述数字孪生1通过本地网络与采集装置连接,获取设备的数据。
本发明还提供一种基于数字孪生的虚实同步***的实现方法,包括如下步骤:
步骤1:根据数字孪生体框架,建立设备的数字孪生1和数字孪生2,数字孪生1和数字孪生2组成设备的数字孪生体;
步骤2:数字孪生1部署在设备本地,与设备直接连接或者通过采集装置与设备连接,采用本地网络,实现对设备实时数据的实时处理,并进行运行状态、异常数据、异常行为、实时诊断结果的提取与信息融合;
步骤3:数字孪生2部署在远端或云端,处于远程***,与数字孪生1通过广域网络连接,接收数字孪生1发送的信息,通过数字孪生2中的机理模型、长期运行统计模型、经验模型、趋势预测模型对信息进行价值的挖掘,支持进一步的业务应用;
步骤4:数字孪生2中产生的关于设备的参数优化、运行优化指令信息通过广域网络传送到数字孪生1,由数字孪生1发送给设备;
步骤5:数字孪生2中产生的关于数字孪生1的更新模型或模型参数的更新信息,通过广域网络传送到数字孪生1,由数字孪生1对所包含的对应模型进行置换或者对模型进行参数的更新。
本发明的有益效果在于提出的基于数字孪生的虚实同步方法为现有通讯技术条件下实现物理实体与数字孪生体的高效同步提供了新的思路和实现步骤。将设备的数字孪生体分成2部分分别布置在本地和远端,通过广域网络以私有协议加密方式连接。一方面兼顾本地实时性处理和本地安全要求,另一方面将传统传送“粗”数据变为传递大量数据所反映的信息,极大的降低了对网络带宽的要求。数字孪生1和2之间加密,私有协议保证了安全。在整体实现方法中做到了设备与处于广域网络环境中的数字孪生体安全隔离。本发明有利于在安全要求高、网络能力受限状况下的设备实体与其数字孪生体的虚实同步。
附图说明
图1是本发明基于数字孪生的虚实同步***实施例1的构成框架示意图。
图2是本发明基于数字孪生的虚实同步***实施例2的构成框架示意图。
图3是本发明基于数字孪生的虚实同步方法实施例1的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
实施例1如图1所示,为本发明公开的基于数字孪生的虚实同步***实施例1的构成框架示意图。
现有的物联网通讯策略难以保证物理实体与数字虚体的高效同步,造成数字孪生体的保真度不够。本发明通过在设备本地和远端(或云端)同时部署基于数字孪生框架的数字孪生1和数字孪生2,共同组成设备的数字孪生体;数字孪生1侧重于就地实时数据的加工、有效信息提取和实时优化策略;数字孪生2侧重于多学科模型的融合分析,支持远端业务应用。本发明解决了有限通讯条件下的高效信息传递,提高了数字孪生***的虚实同步程度。
a)本发明的技术关键点之一在于提出基于数字孪生的虚实同步***各部分组成及关系。
b)本发明的技术关键点之二在于提出基于数字孪生的虚实同步方法。
一种基于数字孪生的虚实同步***的构成框架包括设备、数字孪生1和数字孪生2;其中,设备为物理实体,在虚实同步中属于“实”的部分,数字孪生1和数字孪生2在逻辑上组成设备的数字孪生体,在虚实同步中属于“虚”的部分;
数字孪生1与设备一起布置在本地,通过本地网络连接,构成本地***;数字孪生2布置在远端或者云端,处于远程***中,数字孪生2与数字孪生1通过广域网络连接。
数字孪生1和数字孪生2遵守数字孪生框架,均具有模型管理、数字孪生通讯和安全管理功能。
数字孪生1和数字孪生2在反映物理实体的状态和特征方面有所侧重。
数字孪生1与设备通过本地网络相连,对设备进行部分映射,反映设备的实时状态、参数,并对数据进行状态信息的提取,通过数字孪生通讯与数字孪生2交互;
数字孪生2与数字孪生1通过广域网络相连,遵照数字孪生通讯机制,对接收的信息进行加工和价值挖掘,对设备进行全面映射,反映设备的历史运行状态、参数和趋势,并为远端业务应用提供支持。
在上述实施例中,设备是工业场合中真实的机器或由多个单元构成的***,不仅包括具有独立功能的传感器、机器设备等单元,还包括由独立单元组合成一定功能的合体,例如:加工中心,水循环机组,变电站等。
数字孪生1具有数据采集模型、数据清洗预处理模型、实时分析模型、运行状态优化模型、实时诊断模型和信息提取与融合模型,数字孪生1通过本地网络,实时采集设备的运行参数、运行状态和环境数据,进行数据实时处理、清洗预处理、数据存储、信息的提取和融合,将融合信息通过数字孪生通讯向数字孪生2传送;
数字孪生2具有设备机理模型、长期运行统计模型、经验模型和趋势预测模型,数字孪生2对接收到的数字孪生1传输的信息进行通过设备机理模型、长期运行统计模型、经验模型和趋势预测模型进行价值挖掘,为远端业务应用***提供支持。
数字孪生2中还具有与数字孪生1中相同的模型,包括:实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型,数字孪生2对实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型进行工作复现和优化。
所述的本地网络包括工业现场总线和工业无线网络,如:Modbus,工业以太网,光纤网络、wifi等;广域网络包括常见的物联网通讯网络,如:WLAN、移动无线网络(GPRS\4G\5G等)、LPWAN等,传输协议如MQTT、TCP\IP、或私有协议等。
数字孪生1与设备之间实时通讯,实现实时同步;数字孪生1与数字孪生2之间为非实时通讯,实现异步通讯。数字孪生1和数字孪生2之间的同步方式有:定时通讯,事件触发式通讯,查询方式,和订阅方式。数字孪生1与数字孪生2之间传输的信息格式为私有加密格式,加密格式可以基于SSL、TLS、HTTPS、AES、RSA加密。
数字孪生1与设备之间的通讯安全由本地网络安全策略保证。数字孪生1和数字孪生2之间的通讯安全由数字孪生体框架内的安全模块保证。数字孪生1和数字孪生2之间的安全认证可通过唯一配对密匙方式实现。
本发明的实施例2通过图2来实现。数字孪生1通过本地网络与采集装置连接,获取设备的数据。其它部分与上文无区别。
(2)虚实同步的内容
设备到数字孪生1:设备的实时数据,包括运行参数数据、运行状态数据、故障信息及故障数据集、环境数据;
数字孪生1到数字孪生2:数字孪生1对收到的实时数据经过数据清洗预处理模型、实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型得出的计算结果,通过信息提取与融合模型进行信息提取与融合,打包成待发送信息。打包的方式有;JSON、XML和OWL。
数字孪生2到数字孪生1:数字孪生2所产生的部分计算结果,包括:数字孪生1中模型的更新参数;数字孪生1中的更新模型;关于设备运行的优化参数;关于设备的运行优化指令。
数字孪生1到设备:关于设备运行的优化参数和运行优化指令转换为本地网络的通讯格式的数据体。
一种基于数字孪生的虚实同步***的实现方法,包括如下步骤:
步骤1:根据数字孪生体框架,建立设备的数字孪生1和数字孪生2,数字孪生1和数字孪生2组成设备的数字孪生体;
步骤2:数字孪生1部署在设备本地,与设备直接连接或者通过采集装置与设备连接,采用本地网络,实现对设备实时数据的实时处理,并进行运行状态、异常数据、异常行为、实时诊断结果的提取与信息融合;
步骤3:数字孪生2部署在远端或云端,处于远程***,与数字孪生1通过广域网络连接,接收数字孪生1发送的信息,通过数字孪生2中的机理模型、长期运行统计模型、经验模型、趋势预测模型对信息进行价值的挖掘,支持进一步的业务应用;
步骤4:数字孪生2中产生的关于设备的参数优化、运行优化指令信息通过广域网络传送到数字孪生1,由数字孪生1发送给设备;
步骤5:数字孪生2中产生的关于数字孪生1的更新模型或模型参数的更新信息,通过广域网络传送到数字孪生1,由数字孪生1对所包含的对应模型进行置换或者对模型进行参数的更新。
Claims (7)
1.一种基于数字孪生的虚实同步***,其特征在于:
所述一种基于数字孪生的虚实同步***,构成框架包括设备、数字孪生1和数字孪生2;其中,设备为物理实体,在虚实同步中属于“实”的部分,数字孪生1和数字孪生2在逻辑上组成设备的数字孪生体,在虚实同步中属于“虚”的部分;
所述数字孪生1具有数据采集模型、数据清洗预处理模型、实时分析模型、运行状态优化模型、实时诊断模型和信息提取与融合模型,数字孪生1通过本地网络,实时采集设备的运行参数、运行状态和环境数据,进行数据实时处理、清洗预处理、数据存储、信息的提取和融合,将融合信息通过数字孪生通讯向数字孪生2传送;
所述数字孪生2具有设备机理模型、长期运行统计模型、经验模型和趋势预测模型,数字孪生2对接收到的数字孪生1传输的信息进行通过设备机理模型、长期运行统计模型、经验模型和趋势预测模型进行价值挖掘,为远端业务应用***提供支持;
所述数字孪生2中还具有与数字孪生1中相同的模型,包括:实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型,数字孪生2对实时分析模型、运行状态优化模型和实时诊断模型进行工作复现和优化;
数字孪生1与设备一起布置在本地,通过本地网络连接,构成本地***;数字孪生2布置在远端或者云端,处于远程***中,数字孪生2与数字孪生1通过广域网络连接;
数字孪生1和数字孪生2遵守数字孪生框架,均具有模型管理、数字孪生通讯和安全管理功能;
数字孪生1与设备通过本地网络相连,对设备进行部分映射,反映设备的实时状态、参数,并对数据进行状态信息的提取,通过数字孪生通讯与数字孪生2交互;
数字孪生2与数字孪生1通过广域网络相连,遵照数字孪生通讯机制,对接收的信息进行加工和价值挖掘,对设备进行全面映射,反映设备的历史运行状态、参数和趋势,并为远端业务应用提供支持。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的虚实同步***,其特征在于:
所述设备包括具有独立功能的传感器、机器设备,还包括由独立单元组合成的合体。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的虚实同步***,其特征在于:
所述的本地网络包括工业现场总线和工业无线网络,即Modbus,工业以太网,光纤网络、wifi。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的虚实同步***,其特征在于:
所述广域网络包括物联网通讯网络,即WLAN、移动无线网络、LPWAN,传输协议包括MQTT、TCP\IP或私有协议。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的虚实同步***,其特征在于:
所述数字孪生1和数字孪生2之间的同步方式有:定时通讯,事件触发式通讯,查询方式,和订阅方式,数字孪生1与数字孪生2之间传输的信息格式为私有加密格式,加密格式基于SSL、TLS、HTTPS、AES、RSA加密。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的虚实同步***,其特征在于:
所述数字孪生1通过本地网络与采集装置连接,获取设备的数据。
7.一种利用权利要求1所述一种基于数字孪生的虚实同步***的实现方法,其特征在于包括下述步骤:
步骤1:根据数字孪生体框架,建立设备的数字孪生1和数字孪生2,数字孪生1和数字孪生2组成设备的数字孪生体;
步骤2:数字孪生1部署在设备本地,与设备直接连接或者通过采集装置与设备连接,采用本地网络,实现对设备实时数据的实时处理,并进行运行状态、异常数据、异常行为、实时诊断结果的提取与信息融合;
步骤3:数字孪生2部署在远端或云端,处于远程***,与数字孪生1通过广域网络连接,接收数字孪生1发送的信息,通过数字孪生2中的机理模型、长期运行统计模型、经验模型、趋势预测模型对信息进行价值的挖掘,支持进一步的业务应用;
步骤4:数字孪生2中产生的关于设备的参数优化、运行优化指令信息通过广域网络传送到数字孪生1,由数字孪生1发送给设备;
步骤5:数字孪生2中产生的关于数字孪生1的更新模型或模型参数的更新信息,通过广域网络传送到数字孪生1,由数字孪生1对所包含的对应模型进行置换或者对模型进行参数的更新。
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Research on the Virtual Reality Synchronization of Workshop Digital Twin;Pengfei Wu et al.;《2019 IEEE 8th Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference (ITAIC)》;20190805;第1-6页 * |
数字孪生及其应用探索;陶飞等;《计算机集成制造***》;20180115(第01期);第1-18页 * |
智慧矿山数字孪生技术研究综述;张帆等;《煤炭科学技术》;20200608(第07期);第168-176页 * |
面向数字孪生车间的三维可视化实时监控方法;赵浩然 等;《计算机集成制造***》;20190630;第1432-1443页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN111797163A (zh) | 2020-10-20 |
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