近年，數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)一系列新概念相繼提出，從而引發(fā)了新的技術(shù)革新***。從應(yīng)用角度看，這些技術(shù)是一個不可分割整體的不同側(cè)面，存在著內(nèi)在的必然聯(lián)系。本文僅從大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生兩個側(cè)面闡述個人的觀點。

相關(guān)概念

數(shù)字孿生概念，數(shù)字孿生體是現(xiàn)有或?qū)⒂械奈锢韺嶓w對象的數(shù)字模型，通過實測、仿真和數(shù)據(jù)分析來實時感知、診斷、預測物理實體對象的狀態(tài)，通過優(yōu)化和指令來調(diào)控物理實體對象的行為，通過相關(guān)數(shù)字模型間的相互學習來進化自身，同時改進利益相關(guān)方在物理實體對象生命周期內(nèi)的決策[1]。

正如數(shù)字孿生及其在航空航天中的應(yīng)用一文所描述，數(shù)字孿生體建設(shè)的最終目標是模擬真實物理世界的運行，從而服務(wù)于真實物理系統(tǒng)的優(yōu)化與決策（如圖1所示）。從數(shù)字孿生體存在的價值角度看，其優(yōu)勢在于：

1）對物理世界描述的完整性，通過數(shù)字孿生體的建設(shè)，將物理世界全生命周期的數(shù)據(jù)集中管理和應(yīng)用，從而這與真實物理世界的雙向溝通提供了基礎(chǔ);

2）與物理世界的動態(tài)一致性，通過數(shù)據(jù)收集與設(shè)備控制環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了針對變化物理世界的數(shù)字孿生體的實時性跟隨變化，數(shù)字孿生體具有了在物理世界生命周期內(nèi)的成長和演化能力。

圖 1數(shù)字孿生體概念

數(shù)字孿生體作為物理世界的一個虛擬系統(tǒng)，可以反映物理世界的行為、狀態(tài)特征，監(jiān)測物理世界的健康狀態(tài)；與此同時，通過實例化為多個運行對象，并以不同的狀態(tài)向前推演，可預測物理世界未來的狀態(tài)，從而達到對物理世界優(yōu)化決策的目的。

大數(shù)據(jù)概念，大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)[2]；是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征[3]。

一般認為大數(shù)據(jù)具有海量（Volume）、異構(gòu)（Variety）、高速（Velocity）、可變性（Variability）、真實性（Veracity）、復雜性（Complexity）、價值（Value）等特征。

根據(jù)《大數(shù)據(jù)標準白皮書》對大數(shù)據(jù)技術(shù)參考框和關(guān)鍵技術(shù)的介紹，大數(shù)據(jù)技術(shù)參考模型如下圖2所示，在信息流維度上，大數(shù)據(jù)價值通過數(shù)據(jù)采集、集成、分析、使用結(jié)果來實現(xiàn)。

圖 2大數(shù)據(jù)技術(shù)參考模型圖

從兩個概念可以看出，兩個技術(shù)都以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)采集都是二者不可缺少的環(huán)節(jié)，不同的是數(shù)字孿生技術(shù)更強調(diào)優(yōu)化，大數(shù)據(jù)更強調(diào)數(shù)據(jù)分析。

正如在文獻[5]所描述的一樣（如下圖3所示），大數(shù)據(jù)技術(shù)可以認為是數(shù)字孿生模型建設(shè)所應(yīng)用的核心技術(shù)。無論是從大數(shù)據(jù)出發(fā)，還是從數(shù)字孿生出發(fā)，最終建設(shè)形成的信息系統(tǒng)可能殊途同歸，最終形成可能都是當前數(shù)字孿生標準所描述的系統(tǒng)。

圖 3 數(shù)字孿生與大數(shù)據(jù)技術(shù)關(guān)系圖

案例分析

目前，大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生應(yīng)用的主要領(lǐng)域集中在商業(yè)和城市等領(lǐng)域，如智慧交通、智慧城市建筑、智慧警情（輿情）等。在工業(yè)應(yīng)用方面，無論是大數(shù)據(jù)技術(shù)還是數(shù)字孿生技術(shù)形成的案例都不多，至少沒有構(gòu)成應(yīng)用的主流。對于一種技術(shù)而言，工業(yè)上的普遍應(yīng)用才是技術(shù)成熟的標志。下文僅從幾個大數(shù)據(jù)或數(shù)字孿生在工業(yè)方面應(yīng)用案例入手，說明大數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生技術(shù)在應(yīng)用中的共性和聯(lián)系。

1.風機故障診斷模型

大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生技術(shù)可以應(yīng)用在風力發(fā)電的很多方面，風機的故障診斷和預防性維護是其中一個重要的應(yīng)用。在風機的日常運行過程中，用于固定風機葉片的螺栓會發(fā)生松動，最終會導致風機葉片掉落，甚至造成整個風機的倒塌。

圖 4 風機

由于風機往往成片地建設(shè)在山頂?shù)忍?，距離維護人員駐地比較遠，葉片又安裝在幾十米高的支柱上，維護人員很難時常對葉片緊固螺栓進行檢測，巡查中也很難發(fā)現(xiàn)問題。應(yīng)用現(xiàn)代化的手段進行檢測和維護成為必然。這就是建立風機數(shù)字孿生模型和應(yīng)用大數(shù)據(jù)對風機進行故障診斷的主要動力和源泉。

首先是在風機上安裝噪音傳感器和振動傳感器，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立風機基本運轉(zhuǎn)模型，將風機傳遞回來的噪聲和振動數(shù)據(jù)進行A計權(quán)聲壓級分析，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的相關(guān)算法（也可以認為是人工智能算法），對風機運行模型進行訓練，形成可用于智能診斷的風機運行模型。然后，將傳感器實時傳遞回來的數(shù)據(jù)與風機運行模型數(shù)據(jù)進行比對，也同時將多個風機數(shù)據(jù)進行比對，形成決策機制，從而診斷風機故障，如下圖5所示。

圖 5 風機故障診斷模型示意圖

大數(shù)據(jù)模型可能主要關(guān)注風機故障分析判斷，風機數(shù)據(jù)孿生模型建設(shè)主要是著眼于成片風機的預測性維護及優(yōu)化。如果在上述模型的基礎(chǔ)上，對風機故障與天氣、時間等一系列數(shù)據(jù)進行綜合，進而可以形成風機預防性的維護模型，完成對成片風機的預防性維護，達到運營管理和維護優(yōu)化的目的，形成完整的數(shù)字孿生模型。

從系統(tǒng)平臺角度看，上述的風機故障診斷系統(tǒng)（與數(shù)據(jù)孿生模型對照）可簡述如下圖6所示。該模型構(gòu)建過程，既是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范例，也可以認為是數(shù)字孿生應(yīng)用的范例。

圖 6 風機故障診斷系統(tǒng)與數(shù)據(jù)孿生模型結(jié)構(gòu)對照

2.船用鋼板質(zhì)量診斷模型

我國是世界造船大國，也是世界船用鋼板生產(chǎn)大國。在鋼板軋制過程中，由于各方面的原因，鋼板內(nèi)會存在殘余應(yīng)力。在殘余應(yīng)用作用下，鋼板存放過程中會發(fā)生變形，從而造成船廠的鋼板退貨，給鋼廠造成經(jīng)濟損失。

圖 7?船用鋼板

在鋼板軋制過程中，涉及多道工序，工藝參數(shù)多達數(shù)十個，而且鋼板內(nèi)殘余應(yīng)力形成與生產(chǎn)過程中的參數(shù)關(guān)系并不是顯性已知的，這就形成了一個典型的大數(shù)據(jù)問題。實際上建設(shè)這樣一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)也就是一個鋼板軋制數(shù)字孿生體。為解決鋼板軋制殘余應(yīng)用問題所建設(shè)的數(shù)字孿生體的核心主要應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建。其示意圖如下圖8所示：

圖 8 鋼板軋制過程數(shù)字孿生模型

與上例相似，在鋼板軋制過程各工藝數(shù)字孿生體的基礎(chǔ)上，建設(shè)基于大數(shù)據(jù)算法模型，通過模型訓練，形成鋼板軋制質(zhì)量模型。應(yīng)用該模型，將鋼板材軋制過程實時數(shù)據(jù)作為輸入，進而判斷軋制鋼板的殘余應(yīng)用水平，解決鋼板的殘余應(yīng)力問題。

3.飛機液壓系統(tǒng)數(shù)字孿生模型

這里引用的是《數(shù)字孿生技術(shù)拾遺》中“飛機前起落架數(shù)字孿生解決方案”的例子。在飛機上，前起落架/主起落架的收放、舵面的操縱往往是通過液壓系統(tǒng)完成的。在使用過程中，可能會因微小滲漏等原因，使液壓系統(tǒng)壓力會逐漸降低。當這個壓力降低到一定程度時，就可能引起前起落架意外收起等問題從而引發(fā)如圖的飛行事故。

圖 9 前起落架意外收起事故

通過在飛機前起落架上安裝液壓系統(tǒng)的壓力傳感器，記錄每個起落后液壓系統(tǒng)的壓力值，通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立數(shù)據(jù)預測模型，預測下一個起落的液壓系統(tǒng)壓力，或在不添加液壓油的情況下，可以執(zhí)飛的起落數(shù)，從而描繪出如上圖9所示的液壓系統(tǒng)壓力曲線，保障飛行安全，減少事故的發(fā)生。

正如上面的案例一樣，像飛機、船舶等復雜裝備的健康管理和預防性維護是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域和方向，美國空軍和海軍啟動了不少此類研究項目，并總結(jié)形成了如下圖10所示的基于數(shù)字孿生的飛機壽命預測模型。該數(shù)字孿生模型的建立也主要是應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立相關(guān)的模型，從而實現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用和系統(tǒng)建設(shè)。

圖 10 基于數(shù)字孿生的飛機壽命預測模型

總結(jié)

數(shù)字孿生技術(shù)給出了一個數(shù)字孿生模型解決問題的框架性建議方案，大數(shù)據(jù)技術(shù)給出的是依據(jù)數(shù)據(jù)解決具體問題的算法和模型。正如本文中所列案例說明的一樣，在數(shù)字孿生模型構(gòu)建中可以廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，構(gòu)建其核心模型。

而在數(shù)字收集與控制層可以廣泛應(yīng)用像5G、物聯(lián)網(wǎng)這樣的技術(shù)等等。數(shù)字孿生技術(shù)與當前眾多的信息新技術(shù)形成一個共存共榮的整體，不必也不可能排斥，其它的信息新技術(shù)。本文所講的大數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生其實只是其關(guān)系的一角。