1 背景

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，工業(yè)領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻的變革。隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，企業(yè)對于提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量的需求日益迫切。數(shù)字孿生技術(shù)作為一種新興的數(shù)字化解決方案，為工業(yè)領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生是指通過對物理實(shí)體的數(shù)字化建模，實(shí)現(xiàn)對物理實(shí)體的實(shí)時(shí)監(jiān)測、模擬和優(yōu)化。它將物理世界與數(shù)字世界緊密連接，使得企業(yè)能夠更加準(zhǔn)確地了解和掌握生產(chǎn)過程中的各種狀態(tài)和變化。在工業(yè)領(lǐng)域，數(shù)字孿生可以應(yīng)用于設(shè)備維護(hù)、生產(chǎn)過程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量控制等多個(gè)方面。模型與數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的核心，模型承載實(shí)體信息，數(shù)據(jù)反映實(shí)體狀態(tài)變化。數(shù)據(jù)融合分析整合不同來源的數(shù)據(jù)，通過多種方法挖掘信息價(jià)值，為決策提供準(zhǔn)確實(shí)時(shí)依據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)過程提高效率質(zhì)量。

然而，要實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的有效應(yīng)用，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵。只有對來自物理實(shí)體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、快速的處理，才能及時(shí)更新數(shù)字孿生模型，為企業(yè)提供準(zhǔn)確的決策依據(jù)。

2 面臨的問題

在工業(yè)數(shù)字孿生的應(yīng)用中，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理面臨著諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而其中數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性問題尤為關(guān)鍵。

首先，工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極為龐大且類型復(fù)雜多樣，涵蓋傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)工藝參數(shù)等。如此海量的數(shù)據(jù)在采集、存儲(chǔ)和處理過程中，若不能高效進(jìn)行，就會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)字孿生模型對物理實(shí)體變化的及時(shí)響應(yīng)。

其次，工業(yè)生產(chǎn)對實(shí)時(shí)性的要求極高。生產(chǎn)過程需要及時(shí)獲取和處理數(shù)據(jù)，以便對生產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整。如果數(shù)字孿生模型不能迅速響應(yīng)物理實(shí)體的變化，就無法為生產(chǎn)提供準(zhǔn)確的指導(dǎo)。

再者，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性直接關(guān)系到數(shù)字孿生模型的有效性。在工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)容易受到噪聲、干擾等因素影響，導(dǎo)致不準(zhǔn)確或不可靠。而不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)會(huì)使數(shù)字孿生模型對物理實(shí)體的模擬出現(xiàn)偏差，影響實(shí)時(shí)決策的準(zhǔn)確性。尤其是在對實(shí)時(shí)性要求高的情況下，錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)可能會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的生產(chǎn)問題。

最后，數(shù)字孿生技術(shù)涉及多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)融合與協(xié)同，如傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等。這些技術(shù)的協(xié)同作用對于實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生系統(tǒng)的高效運(yùn)行至關(guān)重要。

3 技術(shù)剖析

數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量帶來了新的契機(jī)。數(shù)字孿生系統(tǒng)由多個(gè)層面構(gòu)成，每個(gè)層面都在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮著重要作用，數(shù)據(jù)孿生技術(shù)架構(gòu)圖如圖 1。

圖 1 數(shù)據(jù)孿生技術(shù)架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)采集與傳輸層是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)獲取物理實(shí)體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并傳輸至系統(tǒng)進(jìn)行處理。匯聚和存儲(chǔ)現(xiàn)場設(shè)備數(shù)據(jù)是整個(gè)數(shù)字孿生的基礎(chǔ)。傳感器技術(shù)通過在物理實(shí)體上安裝各類傳感器，如溫度、壓力、位移和速度傳感器等，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和生產(chǎn)工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括有線和無線兩種方式。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理層，主要承擔(dān)數(shù)字孿生系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理任務(wù)。數(shù)據(jù)庫技術(shù)中，關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫各有特點(diǎn)，需根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)分析與處理層，負(fù)責(zé)對數(shù)字孿生系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，提取有價(jià)值的信息。

海量的流式數(shù)據(jù)會(huì)在工業(yè)生成過程中產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)丟失、異常數(shù)值和冗余等一系列問題。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)層為用戶提供更加直 觀的感受和體驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)通過計(jì)算機(jī)模擬生成虛擬環(huán)境，用戶佩戴設(shè)備可沉浸其中進(jìn)行交互和體驗(yàn)，用于物理實(shí)體的虛擬展示和模擬。

總之，數(shù)字孿生的四個(gè)層面相互協(xié)作，共同構(gòu)成了一個(gè)強(qiáng)大的工業(yè)數(shù)字化解決方案。在數(shù)字孿生系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要，貫穿于各個(gè)層面。

4 具體實(shí)現(xiàn)

4.1 數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)

通過在物理實(shí)體上安裝各種傳感器，可以實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)參數(shù)等數(shù)據(jù)。利用傳感器對各種工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚。由于各自廠商設(shè)備工業(yè)協(xié)議接口不統(tǒng)一，因此選擇一個(gè)適合的協(xié)議成為匯集的主要問題。我們選擇OPC 協(xié)議進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的匯聚與傳輸。OPC 協(xié)議具有 C/S 架構(gòu)，規(guī)定了客戶端軟件讀取服務(wù)端軟件時(shí)的通訊規(guī)則，簡化了應(yīng)對不同廠商設(shè)備時(shí)的適配工作。大多數(shù)平臺采用OPC 協(xié)議對工業(yè)設(shè)備進(jìn)行信息數(shù)據(jù)匯聚。OPC 協(xié)議的通訊架構(gòu)如圖 2 所示。

圖 2 OPC 協(xié)議的通訊架構(gòu)

OPC 服務(wù)端利用服務(wù)接口同外界通訊，利用驅(qū)動(dòng)程序采集工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備所產(chǎn)生的工業(yè)生成數(shù)據(jù)（包括：傳感器、PLC 等設(shè)備信息）。 再通過OPC 通信接口與OPC客戶端進(jìn)行鏈接，從而為工業(yè)數(shù)字孿生平臺提供數(shù)據(jù)，打造孿生虛擬系統(tǒng)。不同類型的傳感器需對應(yīng)適宜的驅(qū)動(dòng)程序，其來源既可以是傳感器制造商，也可從開源社區(qū)獲取。在進(jìn)行驅(qū)動(dòng)程序選擇時(shí)，需充分考慮傳感器的類型、精度、分辨率以及采樣率等諸多因素，以便確保采集所得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠。就有線數(shù)據(jù)采集來說，諸如 LabVIEW 之類的數(shù)據(jù)采集軟件功效顯著。它能夠高效地管理有線連接的傳感器，有力保障數(shù)據(jù)快速且穩(wěn)定地傳輸。對于無線數(shù)據(jù)采集，可采用基于藍(lán)牙、Wi-Fi或ZigBee等技術(shù)的采集軟件。 以基于WiFi的采集軟件為例，其中包含連接管理組件，主要負(fù)責(zé)與具備 Wi-Fi 功能的傳感器建立穩(wěn)定連接。數(shù)據(jù)接收和校驗(yàn)組件能夠確保無線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)確完整，有效防止數(shù)據(jù)丟失或出錯(cuò)。

4.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)

數(shù)字孿生主要依靠關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對業(yè)務(wù)信息進(jìn)行存儲(chǔ)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、查詢效率高的優(yōu)點(diǎn)，但對于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理能力有限。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具有存儲(chǔ)容量大、擴(kuò)展性好的優(yōu)點(diǎn)，但查詢效率相對較低。在數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

圖 3  基于本體的數(shù)據(jù)融合模式

在數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)湖起著重要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作用。首先，在快速存儲(chǔ)方面，數(shù)據(jù)湖采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，這使其能夠輕松容納各種類型的原始數(shù)據(jù)。此架構(gòu)允許數(shù)據(jù)并行寫入，極大地提高了存儲(chǔ)速度。其次，高效檢索的關(guān)鍵在于建立索引機(jī)制。通過構(gòu)建虛擬化的全局?jǐn)?shù)據(jù)索引網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)、二級區(qū)域數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)和中央數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)的庫間路由和數(shù)據(jù)一致性協(xié)調(diào)，進(jìn)而能夠快速定位所需數(shù)據(jù)。最后，數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)的大量原始數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了豐富資源。利用大數(shù)據(jù)工具如 Spark、Hive 等，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析。

4.3 數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)

數(shù)據(jù)的治理對于決策起到關(guān)鍵作用，工業(yè)數(shù)據(jù)大多屬于實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)可以有效提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。基于模型法、深度學(xué)習(xí)法在處理工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)難以同時(shí)去除臟數(shù)據(jù)并保留有效離群數(shù)值，而工業(yè)數(shù)字孿生的流數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)有諸多共同點(diǎn)。非局部均值去噪法（NLM）在圖像去噪領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，因其能區(qū)分有實(shí)際意義的離群值和“臟數(shù)據(jù)”，保留并強(qiáng)化前者、平滑后者，故被用于工業(yè)流數(shù)據(jù)噪聲處理。在處理時(shí)，對于時(shí)間維度上需去噪的點(diǎn)，計(jì)算其與鄰域點(diǎn)的相似性以確定權(quán)重值，然后求和得到該點(diǎn)去噪后的值。

對于工業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的流式數(shù)據(jù)，設(shè)含噪數(shù)據(jù)集合為：

s = {s（t）|t ∈ T}，通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理后去除噪聲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集合為：v = {v（t）|t ∈ T}，噪聲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集合為：u = {u（t）|t ∈ T，上述三方關(guān)系如下：

S（t）=v（t）+u（t） t ∈ T 公式（1）

總之，NLM 方法在工業(yè)流數(shù)據(jù)處理中能有效去除噪聲，同時(shí)保留有價(jià)值的離群值，為工業(yè)數(shù)字孿生提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析有多種途徑。對于統(tǒng)計(jì)分析，可利用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件工具，如 R語言或 SPSS。首先確定分析目標(biāo)，如描述性統(tǒng)計(jì)可計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等指標(biāo)，相關(guān)性分析則通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)來判斷變量間的關(guān)系。對于機(jī)器學(xué)習(xí)，可借助開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架如 Scikit-learn。應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及具體的任務(wù)需求來選擇合適的算法。例如，在進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，可以選用支持向量機(jī)等算法；而對于回歸任務(wù)，則可考慮線性回歸等算法。對于深度學(xué)習(xí)處理圖像、語音數(shù)據(jù)，可使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。

4.4 虛擬現(xiàn)實(shí)

虛實(shí)現(xiàn)實(shí)是通過匯聚不同來源的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)組合，為工業(yè)生產(chǎn)供優(yōu)化輔助決策。目前為實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)融合模式有三種。

一是單模式本體：虛擬實(shí)現(xiàn)來自于所有業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)來構(gòu)建統(tǒng)一的全局體，需要梳理全部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)關(guān)系。一個(gè)關(guān)系或者數(shù)據(jù)的改變都可能會(huì)影響虛擬現(xiàn)實(shí)的效果，這樣會(huì)增加建設(shè)成本。

二是多模式本體：根據(jù)不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源分別進(jìn)行獨(dú)立的虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)體的構(gòu)建，分別建立起各自獨(dú)立的局部本體。再建立本體之間的映射關(guān)系，這樣雖然解決了因單獨(dú)數(shù)據(jù)的變化而引擎全局實(shí)體變化的情況，但虛擬實(shí)體之間經(jīng)常存在語義差異，因此局部實(shí)體之間映射關(guān)系難以實(shí)現(xiàn)。

三是混合模式本體：為解決上述問題并取其優(yōu)點(diǎn)，我們采用混合模式本體進(jìn)行虛擬實(shí)現(xiàn)的工作。在完成對各自獨(dú)立局部本體虛擬實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行全局本體的搭建。由于全局本體是對雖有概念和領(lǐng)域的描述，我們建立全局本體和局部本體的映射關(guān)系。這樣不僅僅不會(huì)因個(gè)別數(shù)據(jù)變化引起全局整體虛擬實(shí)現(xiàn)的變化，也有效解決看映射關(guān)系。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中有以下實(shí)現(xiàn)方式。

環(huán)境建模技術(shù)：是實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)，通過對物理實(shí)體進(jìn)行精確三維建模，涵蓋形狀、紋理、材質(zhì)等細(xì)節(jié)，為用戶打造高度真實(shí)感的虛擬場景。

立體顯示技術(shù)：利用先進(jìn)顯示技術(shù)呈現(xiàn)立體感虛擬畫面，讓用戶更直觀感受虛擬環(huán)境的深度和空間感。

交互技術(shù)：實(shí)現(xiàn)用戶與虛擬環(huán)境自然交互是關(guān)鍵，借助手勢識別、語音控制等技術(shù)，用戶可在虛擬環(huán)境中操作和控制物理實(shí)體。

總之，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)通過環(huán)境建模、立體顯示和交互技術(shù)，為數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理提供更直觀、真實(shí)的體驗(yàn)，提升數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)用性和有效性。

5 展望與總結(jié)

在數(shù)字化時(shí)代的浪潮下，數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域不斷發(fā)展。其巨大的潛力正逐步釋放，為工業(yè)的未來帶來了無限的可能。傳感器技術(shù)的智能化和高精度發(fā)展，使得設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和生產(chǎn)工藝參數(shù)數(shù)據(jù)的采集更加準(zhǔn)確全面。小型化和低功耗的傳感器將拓展其在工業(yè)場景中的應(yīng)用范圍。數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)在 5G 通信技術(shù)的助力下，實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)采集軟件也更加智能化，適應(yīng)不同需求。數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展促使關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫融合，數(shù)據(jù)湖技術(shù)不斷優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量。數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智能化和自動(dòng)化，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的豐富直觀，為決策提供強(qiáng)大支持。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的創(chuàng)新，與虛實(shí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的完善，為用戶帶來更真實(shí)的體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)融合與決策支持。

數(shù)字孿生技術(shù)促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)字化管理，推動(dòng)不同企業(yè)合作交流，實(shí)現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢互補(bǔ)。數(shù)字孿生技術(shù)作為新興數(shù)字化解決方案，為工業(yè)領(lǐng)域帶來機(jī)遇與挑戰(zhàn)。未來，我們應(yīng)持續(xù)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新，拓展應(yīng)用領(lǐng)域，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，推動(dòng)其在工業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、高效化和可持續(xù)發(fā)展，引領(lǐng)工業(yè)走向更加輝煌的未來。