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算法|數(shù)字孿生（三）：技術體系

傳感器算法

算法|數(shù)字孿生（三）：技術體系

這節(jié)我們來聊聊數(shù)據(jù)孿生的技術體系 。

數(shù)字孿生技術的實現(xiàn)依賴于諸多先進技術的發(fā)展和應用 ， 架構上看按照數(shù)據(jù)采集到應用分為數(shù)據(jù)保障層、建模計算層、數(shù)字孿生功能層和沉浸式體驗層的四層模型 ， 依次實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理、仿真建模、功能設計、結果呈現(xiàn)等功能 。 每一層的實現(xiàn)都建立在前面各層的基礎之上 ， 是對前面各層功能的進一步豐富和拓展 ， 其技術體系如下圖所示 。
【算法|數(shù)字孿生（三）：技術體系】
一、數(shù)據(jù)保障層數(shù)據(jù)保障層是整個數(shù)字孿生技術體系的基礎 ， 支撐著整個上層體系的運作 ， 其主要由高性能傳感器數(shù)據(jù)采集、高速數(shù)據(jù)傳輸和全壽命周期數(shù)據(jù)管理3個部分構成 。 先進傳感器技術及分布式傳感技術使整個數(shù)字孿生體系能夠獲得更加準確、充分的數(shù)據(jù)源支撐 ， 數(shù)據(jù)是整個數(shù)字孿生體系的基礎 ， 海量復雜系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)包含用于提取和構建系統(tǒng)特征的最重要信息 ， 相比于專家經驗知識和系統(tǒng) ， 系統(tǒng)實時傳感信息更準確、更能反映系統(tǒng)的實時物理特性 ， 對多運行階段系統(tǒng)更具適用性 。
作為整個體系的最前沿部分 ， 其重要性毋庸置疑 。 高帶寬光纖技術的采用使得海量傳感器數(shù)據(jù)的傳輸不再受帶寬的限制 ， 由于復雜工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集量龐大 ， 帶寬的擴大縮小了系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)的時間 ， 降低了系統(tǒng)延時 ， 保障了系統(tǒng)實時性 ， 提高了數(shù)字孿生系統(tǒng)的實時跟隨性能 。 分布式云服務器存儲技術的發(fā)展為全壽命周期數(shù)據(jù)的存儲和管理提供了平臺保障 ， 高效率存儲結構和數(shù)據(jù)檢索結構為海量歷史運行數(shù)據(jù)存儲和快速提取提供了重要保障 ， 為基于云存儲和云計算的系統(tǒng)體系提供了歷史數(shù)據(jù)基礎 ， 使大數(shù)據(jù)分析和計算的數(shù)據(jù)查詢和檢索階段能夠快速可靠完成 。
二、建模計算層建模計算層在獲得數(shù)據(jù)保障層提供的數(shù)據(jù)后利用數(shù)據(jù)驅動方法和基于數(shù)學模型的方法對系統(tǒng)進行多物理、 多尺度層面的建模 ， 使所建立的模型與實際系統(tǒng)準備匹配、實時同步 ， 并能預測系統(tǒng)未來狀態(tài)和壽命 ， 依據(jù)其當前和未來健康狀態(tài)評估其執(zhí)行任務成功的可能性 。
建模計算層主要由建模算法和一體化計算平臺兩部分構成 ， 智能算法部分充分利用機器學習和人工智能領域的技術方法實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的深度特征提取和建模 ， 通過采用多尺度多模型的方法對傳感數(shù)據(jù)進行多層次多尺度的解析 ， 挖掘和學習其中蘊含的相關關系、邏輯關系和主要特征 ， 實現(xiàn)對系統(tǒng)的超現(xiàn)實狀態(tài)表征和建模 。 計算部分分為系統(tǒng)嵌入式計算和云服務器計算兩部分 ， 協(xié)同完成系統(tǒng)的計算任務 。 嵌入式計算層在端上完成數(shù)據(jù)的分析和建模 ， 使得數(shù)據(jù)分析工作不再僅僅依賴于云端計算 ， 并且通過端上數(shù)據(jù)計算和處理 ， 減小了通過鏈路傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量 ， 節(jié)省了傳輸時間 ， 提高了系統(tǒng)時效性; 云服務器計算層是整個體系的計算核心 ， 為復雜的建模計算提供硬件計算平臺 ， 在平臺上利用分布式計算方法對經過鏈路傳送到云端的數(shù)據(jù)以及歷史存儲數(shù)據(jù)進行高速解析 ， 智能算法模型的訓練和應用都在云端完成 。 建模計算層是整個數(shù)字孿生體系的核心部分 ， 為功能層提供多視角、多尺度的系統(tǒng)模型和評估結果 。
三、數(shù)字孿生功能層功能層面向實際的系統(tǒng)設計、生產、使用和維護需求提供相應的功能 ， 包括多層級系統(tǒng)壽命估計、系統(tǒng)集群執(zhí)行任務能力的評估、系統(tǒng)集群維護保障、系統(tǒng)生產過程監(jiān)控以及系統(tǒng)設計決策等功能 。 針對復雜系統(tǒng)在使用過程中存在的異常和退化現(xiàn)象 ， 在功能層開展針對系統(tǒng)關鍵部件和子系統(tǒng)的退化建模和壽命估計工作 ， 為系統(tǒng)健康狀態(tài)的管理提供指導和評估依據(jù) 。 對于需要協(xié)同工作的復雜系統(tǒng)集群 ， 功能層為其提供協(xié)同執(zhí)行任務的可執(zhí)行性評估和個體自身狀態(tài)感知 ， 輔助集群任務的執(zhí)行過程決策 。 在對系統(tǒng)集群中每個個體的狀態(tài)深度感知的基礎上 ， 可以進一步依據(jù)系統(tǒng)健康狀態(tài)實現(xiàn)基于集群的系統(tǒng)維護保障 ， 節(jié)省系統(tǒng)的維修開支和避免人力資源的浪費 ， 實現(xiàn)系統(tǒng)群體的批量化維修保障 。

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