CN116341289B - 一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了应用于电数字数据处理领域的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，该实时数据可视化平台通过模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块的设置，能够有效对采集到的数据进行预测、优化和标注处理，有效及时的纠正数据误差和不准确性，能够有效促进数字孪生建模模块生成孪生模型和真实数据的同步性作用，并且还通过数据验证防篡改模块的设置，实现了对模型数据进行安全检测的作用，在实时数据出现异常数据时，有效实现对模型数据真实性的监测作用，避免出现为未授权访问以及数据恶意篡改的情况，保证了孪生模型的数据真实性和数据的安全性，进而有效保证了数字孪生模型在实际中的应用效果，促进了可视化平台的发展。
Description
技术领域
本申请涉及电数字数据处理领域，特别涉及一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台。
背景技术
数字孪生技术是一种将物理***或过程数字化并创建其虚拟模型的技术。它是一种模拟技术，通过在虚拟模型中模拟物理实体或***的运行，以便更好地了解其性能、研究其可能的问题、预测其行为以及优化其设计。数字孪生技术主要由三个部分组成：数据采集、建模与仿真以及反馈与优化。
实时数据可视化平台是一种能够实时处理数据并以可视化方式呈现数据的软件工具。具有实时处理、多样化的数据源、可视化、实时警报、自定义配置、数据存储和导出等功能和特点，而将数字孪生技术运用至实时数据可视化平台中后，能够有效保持实时数据可视化平台对的数据呈现的同时，还能够基于数字孪生技术对采集到的数据形成数字孪生模型，能够实时地模拟物理实体或***的运行情况，进一步提高实时数据可视化平台的作用性。
实时数据可视化平台在结合数据孪生技术建设数据模型后，平台需要确保模型和真实世界数据的同步性，并及时更新和纠正模型中的误差和不准性，现有技术中的实时数据可视化平台对模型同步数据降低误差的方式是，对接收到的数据进行预处理，以此降低数据误差，但是仅采用对采集数据进行预处理的方式并不能够有效保证采集的数据的真实性和有效性，因此降低了数字孪生模型在实际中的应用精度，不利于数据实时展示，限制了可视化平台的发展。
发明内容
本申请目的在于如何解决数字孪生模型和真实世界数据的同步性，降低其误差和不准确性的问题，相比现有技术提供一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，包括平台本体，平台本体的内搭载有可视化平台模块，可视化平台模块的输入端连接有数字孪生处理单元，数字孪生处理单元的输入端连接有多个数据采集端；
数字孪生处理单元包括有数字孪生建模模块，数字孪生建模模块的输入端分别连接有模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块，且模型数据预测模块的输出端还与模型优化模块信号连接，数字孪生建模模块的输出端与可视化平台模块信号连接；
数据采集端包括数据采集模块和数据预处理模块，数据采集模块的输入端与各采集器和监测设备信号连接，数据采集模块的输出端与数据预处理模块信号连接，数据预处理模块的输出端分别与数字孪生建模模块、模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块连接；
模型数据预测模块的输出端还连接有数据验证防篡改模块，数据验证防篡改模块的输入端还与数据预处理模块信号连接，数据验证防篡改模块的输出端与数字孪生建模模块信号连接。
进一步，数字孪生建模模块通过接收数据预处理模块的数据向可视化平台模块输出预列模型数据，数字孪生建模模块通过接收数据标注模块的数据向可视化平台模块输出标注模型数据，且通过标注模型数据对预列模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，数字孪生建模模块通过接收模型数据预测模块的数据向可视化平台模块输出预测模型数据，且通过预测模型数据对标注模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，数字孪生建模模块通过接收模型优化模块的数据向可视化平台模块输出优化模型数据，且通过优化模型数据处理后的模型数据对预测模型数据进行层叠和细化。
进一步，数字孪生建模模块通过接收数据预处理模块的数据向可视化平台模块输出预列模型数据，数字孪生建模模块通过接收数据标注模块的数据向可视化平台模块输出标注模型数据，且通过标注模型数据对预列模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，数字孪生建模模块通过接收模型数据预测模块的数据向可视化平台模块输出预测模型数据，且通过预测模型数据对标注模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，数字孪生建模模块通过接收模型优化模块的数据向可视化平台模块输出优化模型数据，且通过优化模型数据处理后的模型数据对预测模型数据进行层叠和细化。
可选的，可视化平台模块的输出端还连接有数字孪生反馈模块，数字孪生反馈模块的输出端分别与模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块信号连接。
可选的，数据验证防篡改模块的输出端还连接有数据等待处理模块，数据等待处理模块的输出端分别与数字孪生建模模块、可视化平台模块和数据采集模块信号连接，数据等待处理模块的输入端与数据预处理模块信号连接。
可选的，数据等待处理模块的输出端还连接有反追踪模块，且反追踪模块还与数据采集端信号连接，反追踪模块的输入端还与数据等待处理模块信号连接。
可选的，平台本体内还搭载有安全防护模块，安全防护模块分别与数据采集端、反追踪模块和可视化平台模块信号连接，安全防护模块能够根据反追踪模块反馈的异常数据源头，对未授权访问和恶意篡改源头进行同类型监控和阻隔，保证可视化平台数据的安全性和可行性，并且还能够采取其他相应的安全措施，保护数字孪生处理单元中的数据和算法不受未授权的访问和攻击。
进一步，平台本体内还搭载有可视化管理模块，可视化管理模块分别与数据采集端、可视化平台模块和数字孪生处理单元信号连接，可视化管理模块负责对数据采集端、可视化平台模块和数字孪生处理单元的部署、运行、维护和升级，保障可视化平台运行的稳定性，并且能够在反追踪模块反馈的异常数据的采集端设备进行管理调控，并做出提醒，能够及时有效的对异常端采集设备进行维护和检修，避免其故障的持续性。
进一步，数字孪生处理单元还包括有模型预构组件，模型预构组件的输出端与数字孪生建模模块信号连接，模型预构组件的输入端与数字孪生共享平台信号连接，有效降低数字孪生建模模块生成孪生模型的难度，提高孪生模型的生成效率。
进一步，数据采集模块包括有数据接入模块、数据预览模块和数据记录处理模块，数据记录处理模块的输入端分别与数据接入模块和数据预览模块的信号连接，数据接入模块用于访问常规接口，数据预览模块用于访问非常规接口，通过数据接入模块和数据预览模块的设置，增加可视化平台数据采集的适应性，降低其数据采集难度，降低可视化平台的搭建难度，提高搭建效率，进而增加了可视化平台的适配性。
相比于现有技术，本申请的优点在于：
（1）通过模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块的设置，能够有效对采集到的数据进行预测、优化和标注处理，有效及时的纠正数据误差和不准确性，及时的发现数据问题，能够有效促进数字孪生建模模块生成孪生模型和真实数据的同步性作用，并且还通过数据验证防篡改模块的设置，实现了对模型数据进行安全检测的作用，在实时数据出现异常数据时，有效实现对模型数据真实性的监测作用，避免出现为未授权访问以及数据恶意篡改的情况，保证了孪生模型的数据真实性和数据的安全性，进而有效保证了数字孪生模型在实际中的应用效果，促进了可视化平台的发展。
（2）通过独立通道对各数据进行独立接收和处理，然后利用层叠细化的放置逐渐通过可视化平台模块向用户展示实时数据的精确变化，不仅能够对数据进行实时反馈输出，还能够通过层叠细化的方式提高孪生模型的数据精确度，有效保障数据监测的可视化管理。
（3）通过预列模型数据、标注模型数据、预测模型数据和优化模型数据的层叠配合，在能够保证可视化平台通过孪生模型实时显示监测数据，提高孪生模型数据精度的同时，还能够有效通过层叠细化的方式，为用户展现全面的数据处理过程，提高用户的数据可视化体验感，并且能够促进用户对数据变化状况的判断，能够及时有效的做出响应动作。
（4）能够根据层叠细化数据的差异性和波动性，进行数据反馈，有效辅助模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块进行自优化学习的作用，进一步提高其后续对数据处理的精度，使得孪生模型和真实世界数据具有较高的贴合性。
（5）数据验证防篡改模块在对数据验证不明时，将数据输送至数据等待处理模块进行数据等待，然后数据等待处理模块直接启动传导异常的数据采集端对数据进行重新采集和处理，然后通过数据预处理模块直接传输至数据等待处理模块进行数据再验算处理，以此保证数据的安全性和准确性，避免出现采集误差或者恶意篡改的情况。
（6）反追踪模块能够对异常数据的真实源头进行反追踪，以此判断此次异常数据的产生原因，能够及时对异常源头进行阻隔或者维护，有效保证后续数据采集的精确性和数据传输过程的安全性。
附图说明
图1为本申请的实时数据可视化平台框架图；
图2为本申请的数字孪生处理单元工作流程图；
图3为本申请的以智能仓储可视化平台为例各模型层叠细化过程状态图；
图4为本申请的数字孪生处理单元对采集的数据形成模型过程判断图；
图5为本申请的实施例一中实时数据可视化平台调控逻辑图；
图6为本申请的实施例二中实时数据可视化平台调控逻辑图；
图7为本申请的实施例三中实时数据可视化平台调控逻辑图；
图8为本申请的实施例四中实时数据可视化平台调控逻辑图。
具体实施方式
实施例将结合说明书附图，对本申请技术方案进行清楚、完整地描述，基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例1：
本发明提供了一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，请参阅图1-5，包括平台本体，平台本体的内搭载有可视化平台模块，可视化平台模块的输入端连接有数字孪生处理单元，数字孪生处理单元的输入端连接有多个数据采集端；
数字孪生处理单元包括有数字孪生建模模块，数字孪生建模模块的输入端分别连接有模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块，且模型数据预测模块的输出端还与模型优化模块信号连接，数字孪生建模模块的输出端与可视化平台模块信号连接；
数据采集端包括数据采集模块和数据预处理模块，数据采集模块的输入端与各采集器和监测设备（传感器、监测设备、数据输入）信号连接，数据采集模块的输出端与数据预处理模块信号连接，数据预处理模块的输出端分别与数字孪生建模模块、模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块连接；
模型数据预测模块的输出端还连接有数据验证防篡改模块，数据验证防篡改模块的输入端还与数据预处理模块信号连接，数据验证防篡改模块的输出端与数字孪生建模模块信号连接，通过模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块的设置，能够有效对采集到的数据进行预测、优化和标注处理，有效及时的纠正数据误差和不准确性，及时的发现数据问题，能够有效促进数字孪生建模模块生成孪生模型和真实数据的同步性作用，并且还通过数据验证防篡改模块的设置，实现了对模型数据进行安全检测的作用，在实时数据出现异常数据时，有效实现对模型数据真实性的监测作用，避免出现为未授权访问以及数据恶意篡改的情况，保证了孪生模型的数据真实性和数据的安全性，进而有效保证了数字孪生模型在实际中的应用效果，促进了可视化平台的发展。
需要说明的是，数据预处理模块对数据采集模块传输的数据进行预处理和清洗，以准备为数字孪生建模模块建立的孪生模型提供数据基础；数字孪生建模模块是数字孪生处理单元的核心，负责建立数字孪生模型，根据采集的数据、物理特性和其他相关信息，构建出数字孪生的预列模型数据，以便对现实世界进行模拟和预测，该模块可以包括机器学习算法、深度学习算法、物理仿真算法等；模型数据预测模块能够及时监控数字孪生模型的预测结果，并及时纠正误差和不准确性，可以采用监控算法和***，对数据采集端采集的数据进行实时监控，及时发现和解决问题；模型优化模块能够对数据采集端的数据和模型数据预测模块的预测数据的参数和超参数进行优化，可以提高数字孪生的准确度，在优化模型时，需要结合实际场景和数据特点，不断调整模型的参数和结构，以达到最佳的预测效果；数据标注模块主要对孪生模型上的数据进行标注，且遵循一定的标准和规则，尽量减少主观因素的影响，以此提高数字孪生准确度。
请参阅图2和图3，数字孪生建模模块分别通过独立通道与数据预处理模块、数据标注模块、模型数据预测模块和模型优化模块信号连接，且通过依次层叠细化的方式向可视化平台模块输出模型数据，通过独立通道对各数据进行独立接收和处理，然后利用层叠细化的放置逐渐通过可视化平台模块向用户展示实时数据的精确变化，不仅能够对数据进行实时反馈输出，还能够通过层叠细化的方式提高孪生模型的数据精确度，有效保障数据监测的可视化管理。
请参阅图2和图3，数字孪生建模模块通过接收数据预处理模块的数据向可视化平台模块输出预列模型数据，数字孪生建模模块通过接收数据标注模块的数据向可视化平台模块输出标注模型数据，且通过标注模型数据对预列模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，数字孪生建模模块通过接收模型数据预测模块的数据向可视化平台模块输出预测模型数据，且通过预测模型数据对标注模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，数字孪生建模模块通过接收模型优化模块的数据向可视化平台模块输出优化模型数据，且通过优化模型数据处理后的模型数据对预测模型数据进行层叠和细化，通过预列模型数据、标注模型数据、预测模型数据和优化模型数据的层叠配合，在能够保证可视化平台通过孪生模型实时显示监测数据，提高孪生模型数据精度的同时，还能够有效通过层叠细化的方式，为用户展现全面的数据处理过程，提高用户的数据可视化体验感，并且能够促进用户对数据变化状况的判断，能够及时有效的做出响应动作。以智能仓储可视化平台为例，通过数据采集端对单个仓储数据的采集处理后分别传输至数字孪生建模模块、模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块，经过数字孪生处理单元内各模块的处理和分析，然后通过数字孪生建模模块生成各类型的模型，然后利用层叠细化的方式依次对模型进行数据处理和显示，使得智能仓储孪生模型不断清晰和形成，有效促进了孪生模型和现实智能仓储数据的同步性和准确性。
请参阅图1-5，平台本体内还搭载有可视化管理模块，可视化管理模块分别与数据采集端、可视化平台模块和数字孪生处理单元信号连接，可视化管理模块负责对数据采集端、可视化平台模块和数字孪生处理单元的部署、运行、维护和升级，保障可视化平台运行的稳定性，并且能够在反追踪模块反馈的异常数据的采集端设备进行管理调控，并做出提醒，能够及时有效的对异常端采集设备进行维护和检修，避免其故障的持续性。
请参阅图1-5，数字孪生处理单元还包括有模型预构组件，模型预构组件的输出端与数字孪生建模模块信号连接，模型预构组件的输入端与数字孪生共享平台（对一些通用的模型组件进行分享和预设定，通过更改简单的设置参数即可实现对模型的同步构建）信号连接，有效降低数字孪生建模模块生成孪生模型的难度，提高孪生模型的生成效率。
请参阅图1-5，数据采集模块包括有数据接入模块、数据预览模块和数据记录处理模块，数据记录处理模块的输入端分别与数据接入模块和数据预览模块的信号连接，数据接入模块用于访问常规接口，数据预览模块用于访问非常规接口，通过数据接入模块和数据预览模块的设置，增加可视化平台数据采集的适应性，降低其数据采集难度，降低可视化平台的搭建难度，提高搭建效率，进而增加了可视化平台的适配性。
请参阅图1-5，数据接入模块和数据预览模块对各采集器和检测设备的监测数据进行实时监测，然后将数据同步传输至数据记录模块，数据记录模块对这些数据进行分类、整理、格式转换和存储，然后输送至数据预处理模块，数据预处理模块对这些数据进行预处理和清洗，降低数据采集误差，然后分别传输至数字孪生建模模块、模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块，此时数字孪生建模模块首先根据数据预处理模块传输的数据生成预列模型数据，并向可视化平台模块输出，使得此时的可视化平台模块形成一层迭代的模型底层；然后数据标注模块对接收到的数据进行依标准标注，然后将数据传输至数字孪生建模模块形成标注模型数据，并向可视化平台模块输出，使得此时可视化平台模块形成对模型底层的标注模型；再然后模型数据预测模块对此时接收的数据进行数据预测，判断采集数据的精确性和异常性，将判断正常的数据分别传输至模型优化模块和数字孪生建模模块，数字孪生建模模块对预测正常数据形成预测模型数据，并向可视化平台模块输出，使得此时可视化平台模块形成对标注模型凸显的预测模型；最后模型优化模块通过接收数据预处理模块的数据和模型数据预测模块预测正常的数据进行模型优化，并向数字孪生建模模块传输优化数据，使得数字孪生建模模块形成优化模型数据，并向可视化平台模块输出，使得此时可视化平台模块形成对预测模型优化的优化模型，然后经过层叠细化的处理，使得可视化平台模块向平台本体输出实时的孪生模型数据；
在模型数据预测模块判断采集的数据和预测的数据差异较大或者数据异常时，将预测异常的数据传输至数据验证防篡改模块，数据验证防篡改模块接收数据预处理模块传输的采集数据，然后控制数据采集模块对具有异常数据的采集器或者监测设备进行数据重新采集，然后利用再采集数据对异常数据进行再验证和判断，在判断此时数据与预测数据相同或者与预测数据不同且判断为采集端误差或者出现数据异常时，将数据传输至数字孪生建模模块，对此时模型上显示的数据进行补录，增加孪生模型的数据显示；并且在判断异常数据为非采集端因素产生，则将数据传输至可视化管理模块，对异常数据进行实现，使得相关技术人员对此进行处理，避免数据被非授权访问或者恶意篡改，在保证孪生模型精确度的同时，保证数据安全性。
实施例2：
本发明提供了一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，本发明提供了一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其中与实施例1中相同或相应的部件采用与实施例1相应的附图标记，为简便起见，下文仅描述与实施例1的区别点。该实施例2与实施例1的不同之处在于：请参阅图1-4和图6，可视化平台模块的输出端还连接有数字孪生反馈模块，数字孪生反馈模块的输出端分别与模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块信号连接，能够根据层叠细化数据的差异性和波动性，进行数据反馈，有效辅助模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块进行自优化学习的作用，进一步提高其后续对数据处理的精度，使得孪生模型和真实世界数据具有较高的贴合性。
实施例3：
本发明提供了一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其中与实施例1中相同或相应的部件采用与实施例1相应的附图标记，为简便起见，下文仅描述与实施例1的区别点。该实施例3与实施例1的不同之处在于：请参阅图1-4和图7，数据验证防篡改模块的输出端还连接有数据等待处理模块，数据等待处理模块的输出端分别与数字孪生建模模块、可视化平台模块和数据采集模块信号连接，数据等待处理模块的输入端与数据预处理模块信号连接，数据验证防篡改模块在对数据验证不明时，将数据输送至数据等待处理模块进行数据等待，然后数据等待处理模块直接启动传导异常的数据采集端对数据进行重新采集和处理，然后通过数据预处理模块直接传输至数据等待处理模块进行数据再验算处理，以此保证数据的安全性和准确性，避免出现采集误差或者恶意篡改的情况。
实施例4：
本发明提供了一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其中与实施例3中相同或相应的部件采用与实施例3应的附图标记，为简便起见，下文仅描述与实施例3的区别点。该实施例4与实施例3的不同之处在于：请参阅图1-4和图8，数据等待处理模块的输出端还连接有反追踪模块，且反追踪模块还与数据采集端信号连接，反追踪模块的输入端还与数据等待处理模块信号连接，反追踪模块能够对异常数据的真实源头进行反追踪，以此判断此次异常数据的产生原因，能够及时对异常源头进行阻隔或者维护，有效保证后续数据采集的精确性和数据传输过程的安全性。
请参阅图1-4和图8，平台本体内还搭载有安全防护模块，安全防护模块分别与数据采集端、反追踪模块和可视化平台模块信号连接，安全防护模块能够根据反追踪模块反馈的异常数据源头，对未授权访问和恶意篡改源头进行同类型监控和阻隔，保证可视化平台数据的安全性和可行性，并且还能够采取其他相应的安全措施，保护数字孪生处理单元中的数据和算法不受未授权的访问和攻击。
以上所述，仅为本申请结合当前实际需求采用的最佳实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此。
Claims (8)
1.一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，包括平台本体，其特征在于，所述平台本体的内搭载有可视化平台模块，所述可视化平台模块的输入端连接有数字孪生处理单元，所述数字孪生处理单元的输入端连接有多个数据采集端；
所述数字孪生处理单元包括有数字孪生建模模块，所述数字孪生建模模块的输入端分别连接有模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块，且模型数据预测模块的输出端还与模型优化模块信号连接，所述数字孪生建模模块的输出端与可视化平台模块信号连接；
所述数据采集端包括数据采集模块和数据预处理模块，所述数据采集模块的输入端与各采集器和监测设备信号连接，所述数据采集模块的输出端与数据预处理模块信号连接，所述数据预处理模块的输出端分别与数字孪生建模模块、模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块连接；
所述模型数据预测模块的输出端还连接有数据验证防篡改模块，所述数据验证防篡改模块的输入端还与数据预处理模块信号连接，所述数据验证防篡改模块的输出端与数字孪生建模模块信号连接；
所述数字孪生建模模块分别通过独立通道与数据预处理模块、数据标注模块、模型数据预测模块和模型优化模块信号连接，且通过依次层叠细化的方式向可视化平台模块输出模型数据；
所述数字孪生建模模块通过接收数据预处理模块的数据向可视化平台模块输出预列模型数据，所述数字孪生建模模块通过接收数据标注模块的数据向可视化平台模块输出标注模型数据，且通过标注模型数据对预列模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，所述数字孪生建模模块通过接收模型数据预测模块的数据向可视化平台模块输出预测模型数据，且通过预测模型数据对标注模型数据处理后的模型数据进行层叠和细化，所述数字孪生建模模块通过接收模型优化模块的数据向可视化平台模块输出优化模型数据，且通过优化模型数据处理后的模型数据对预测模型数据进行层叠和细化。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述可视化平台模块的输出端还连接有数字孪生反馈模块，所述数字孪生反馈模块的输出端分别与模型数据预测模块、模型优化模块和数据标注模块信号连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述数据验证防篡改模块的输出端还连接有数据等待处理模块，所述数据等待处理模块的输出端分别与数字孪生建模模块、可视化平台模块和数据采集模块信号连接，所述数据等待处理模块的输入端与数据预处理模块信号连接。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述数据等待处理模块的输出端还连接有反追踪模块，且反追踪模块还与数据采集端信号连接，所述反追踪模块的输入端还与数据等待处理模块信号连接。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述平台本体内还搭载有安全防护模块，所述安全防护模块分别与数据采集端、反追踪模块和可视化平台模块信号连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述平台本体内还搭载有可视化管理模块，所述可视化管理模块分别与数据采集端、可视化平台模块和数字孪生处理单元信号连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述数字孪生处理单元还包括有模型预构组件，所述模型预构组件的输出端与数字孪生建模模块信号连接，所述模型预构组件的输入端与数字孪生共享平台信号连接。
8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的实时数据可视化平台，其特征在于，所述数据采集模块包括有数据接入模块、数据预览模块和数据记录处理模块，所述数据记录处理模块的输入端分别与数据接入模块和数据预览模块的信号连接。
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