数据驱动【四】 | 数字孪生体中包含的数据

导读：数字孪生体数据派的认识比较独特，工业4.0研究院为了推进数据派的体系，启动了系列研究。本文翻译自学术论文，作为系列文章之四，供行业人士参考。

为了确定数字孪生体的通信需求，有必要检查其中包含的数据类型以及需要传输的数据类型。本节中，数字孪生体包含的数据首先在一般级别上呈现，然后从桥式起重机的角度呈现。

通用的数字孪生体可以描述为包含以下数据：

- 仿真模型，可以存储到外部系统中。如果需要进行仿真，可以从外部系统获取模型，或者在该系统上运行整个整个仿真。然而，在某些情况下，前向模拟是连续运行的，在这种情况下，模拟应在数字孪生体和物理孪生体的其他部分附近进行，以减少延迟。

- 产品型号。它们可能存储在外部系统中。产品模型不断更新以反映物理产品的状态：它们包括维护数据和更改的组件以及有关产品材料磨损的信息。

- 设计参数和数据。这些数据可以存储到制造商的系统中，产品的用户可能无法访问这些数据。设计数据的存在允许改进产品的后版本。也可以将设计数据与从现场采集到的数据进行比较，看产品是否按预期使用。之后，可以修改设计参数，以更好地反映产品的实际使用情况。

- 各种传感器的测量数据。测量的物理量以及对数据质量和测量速率的要求，在很大程度上取决于产品类型。此外，如果产品使用测量数据来控制自身，则需要低延迟。

- 其它数据。有大量杂项数据，如与每个产品相关的说明。杂项数据是非结构化和多样化的，因为它几乎可以是任何类型的数据，如文档或视频。然而，由于具有数字孪生体的产品彼此不同，其数字孪生体中包含的数据也不同。

在第三部分介绍了桥式起重的数字孪生体，下面详细说明数字孪生体所包含的数据。这些数据可以从以上列表和桥式起重机数字孪生体设备的用例中获得。

桥式起重机的数字孪生体数据包括：

- 仿真模型。可以采用有限元分析来计算桥式起重机的载荷。仿真结果与实测数据相结合，提高了模型精度。仿真模型也可以用于起重机的防摆控制等。此外，根据测量数据以及运行仿真，可以预测机床的磨损情况。

- 产品型号。其中包含起重机的维护结构，包括对标准配置和更换零件的所有修改。产品模型还包括起重机的可视化。这些可视化可用于协助检查和培训起重机操作员。

- 设计数据。例如，设计数据包括起重机的环境和预期用途。此外，还包括最大载荷和安全系数。设计参数可与起重机的实际使用情况进行比较，看是否正确选择。然后可以修改这些参数，以提高未来几代起重机的效率。

- 测量数据。为了使数字孪生体能够准确地反映桥式起重机的当前状态，需要在起重机上安装大量传感器。这些传感器会产生大量的数据。例如，传感器可以测量有效载荷的重量、车轮的振动、桥梁的应变和吊钩的位置。此外，机器视觉还可用于起重机的视觉检测。数据类型定义将其发送到数字孪生体的数据存储频率。例如，如果吊钩的位置用于控制起重机的移动，则应几乎实时地进行转移。然而，如果对环境温度进行检测，则很可能足以将其发送到数据存储器，例如每10分钟发送一次。数据也可以在传输前进行处理，以节省存储空间。例如，如果车轮的振动保持在统一水平，则只发送平均水平和振动特性而不发送整个测量数据就足够了。然而，数据处理可以隐藏正在出现的潜在现象。自动化数据，包括用于控制机器的信息，也可以包含在测量数据中。这些信息通常可以从机器的PLC系统中获取。

- 其它数据。这包括例如维护和操作说明、起重机用户日志和起重机使用环境说明。

一个数字孪生体可以作为通用的数据存储平台，并允许在产品生命周期中不同参与者之间共享数据（Hribernik等人, 2005），此外，它还可以连接到外部IT系统，使这些系统的数据可用（Boschert & Rosen, 2016, p.66-67）。

当数字孪生体本身也由多个相互通信的系统组成时，需要在数字孪生体的上下文中传输大量数据。例如，为了优化它的操作，执行各个流程。

“数据驱动”系列文章（共四篇）介绍了数字孪生体概念的背景，考察了其在科学文献中的定义，给出了我们设计的数字孪生体定义，对数字孪生体包含的数据进行了一般性描述，并以桥式起重机为例进行了说明。

事实上，在数据驱动数字孪生体系下，工程技术团队基于此定义和本节中描述的数字孪生体包含的数据，确定数字孪生体的通信需求，可以形成一个完整的数字孪生体解决方案，本系列不赘述，有兴趣的行业人士可以关注数字孪生体研究中心的各项工作。