未來裝備探索：數(shù)字孿生裝備

陶 飛，張辰源，張 賀，程江峰，鄒孝付，徐 慧，王 勇，謝兵兵

(1.北京航空航天大學(xué) 自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院 數(shù)字孿生研究組，北京 100191；2.北京航空航天大學(xué) 人工智能研究院，北京 100191；3.北自所(北京)科技發(fā)展有限股份公司，北京 100120；4.北京機械工業(yè)自動化研究所有限公司，北京 100120)

1 未來裝備發(fā)展新趨勢與新需求

縱觀數(shù)千年的人類文明發(fā)展歷程，各式各樣的工具、設(shè)備、裝備幫助人類大幅提高創(chuàng)新和生產(chǎn)效率，與此同時，人類的創(chuàng)新活動和新的應(yīng)用需求又不斷反作用于工具、設(shè)備、裝備的創(chuàng)新與改良，推動其功能不斷升級更新。隨著工具、設(shè)備、裝備和相關(guān)技術(shù)的迭代升級，人類文明已先后跨越了石器時代、青銅時代、鐵器時代、蒸汽時代和電氣時代，進入了當(dāng)下的信息時代。在信息時代中，由具有機械結(jié)構(gòu)和電氣特性的復(fù)雜設(shè)備和工具以及相應(yīng)軟件系統(tǒng)組成的現(xiàn)代裝備，深度參與制造工業(yè)、土木工程、醫(yī)療衛(wèi)生、國防軍工、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、資源勘采、倉儲物流、信息通信、交通運輸、科學(xué)研究、空間探索、生活娛樂等各大領(lǐng)域的相關(guān)活動，對人類的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生重要積極影響。然而，不斷變化的國際競爭環(huán)境和國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展趨勢，以及不斷涌現(xiàn)并逐漸成熟的新一代信息技術(shù)，對裝備的未來發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)和新的需求。

1.1 新環(huán)境、新趨勢、新挑戰(zhàn)

經(jīng)濟全球化迫使裝備進一步高質(zhì)量發(fā)展。當(dāng)前，經(jīng)濟全球化引導(dǎo)著各種生產(chǎn)要素和資源在全球范圍內(nèi)優(yōu)化組合和配置，在促進多方合作和全球經(jīng)濟迅速發(fā)展的同時，加速了各行業(yè)從增量發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪扛偁幣c多方博弈。為提高行業(yè)競爭力以面對新的挑戰(zhàn)，要求未來裝備進一步提高質(zhì)量、增加效率、豐富功能[1]。

疫情/后疫情時代凸顯裝備遠(yuǎn)程/自治運行重要性。2020年新冠疫情全面爆發(fā)，導(dǎo)致大量勞動力被迫在家隔離防護，各類裝備/設(shè)備因缺少操控人員而無法正常運行，大批工廠和設(shè)施也因此被迫關(guān)閉，對全球?qū)嶓w經(jīng)濟造成了重大不利影響。為提高經(jīng)濟發(fā)展對于不確定性事件的韌性，要求未來裝備具備遠(yuǎn)程運維管控、自治和自適應(yīng)運行的能力。

碳達(dá)峰/碳中和要求裝備綠色低碳環(huán)境友好。自20世紀(jì)90年代以來，快速的工業(yè)化和城市化造成自然資源的嚴(yán)重透支和污染物的超標(biāo)排放，引發(fā)溫室效應(yīng)、酸雨、霧霾等一系列環(huán)境問題，嚴(yán)重威脅人類的生存。為貫徹可持續(xù)發(fā)展理念，并如期實現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)，要求未來裝備在制造加工、運維管控、報廢回收等環(huán)節(jié)降低能耗，減少污染物排放。

突破裝備自主研制技術(shù)瓶頸是實現(xiàn)裝備強國的必由之路。近年來，中外貿(mào)易摩擦不斷，對我國依賴高端裝備和核心軟硬件引進的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生不利影響，不僅如此，國家重要產(chǎn)業(yè)相關(guān)裝備的研制技術(shù)受制于人，核心軟件依賴于人，還會產(chǎn)生巨大的安全隱患。為突破“被卡脖子”的困境，要求未來裝備關(guān)鍵零部件、核心軟件以及研發(fā)、制造、組裝、測試等相關(guān)技術(shù)全面自主化，并增強知識產(chǎn)權(quán)保護意識，以及提高裝備產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈的自主可控能力。

數(shù)字經(jīng)濟亟需數(shù)字化裝備大力支持，新一代信息技術(shù)賦能裝備全面升級。自“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃將信息技術(shù)確立為七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一被重點推進以來，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)發(fā)展迅速，與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合日益深化，催生了一批有活力有韌性的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式[2]。國家“十四五規(guī)劃”再次強調(diào)加快數(shù)字化發(fā)展，大力推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群[3]。2021年10月，中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)中又一次強調(diào)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇[4]。為進一步激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟潛能，并促進實體經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展，要求各行業(yè)現(xiàn)有裝備應(yīng)充分融合新一代信息技術(shù)，開創(chuàng)裝備實體、數(shù)據(jù)和新一代信息技術(shù)的閉環(huán)迭代與互補優(yōu)化的良性循環(huán)模式[5]。

綜上所述，我國亟需實現(xiàn)現(xiàn)有各類裝備的數(shù)字化賦能、網(wǎng)絡(luò)化互聯(lián)、智能化升級，以及裝備軟硬系統(tǒng)的自主可控，并貫徹綠色低碳可持續(xù)發(fā)展理念，創(chuàng)新裝備全生命周期各階段運作模式，鑄造大國重器，建設(shè)裝備強國。

1.2 未來裝備全生命周期新需求

裝備全生命周期可劃分為設(shè)計與驗證、制造與測試、交付與培訓(xùn)、運維與管控、報廢與回收五大階段。為應(yīng)對新環(huán)境、新趨勢和新挑戰(zhàn)，未來裝備在全生命周期各階段存在以下具體新需求。

1.2.1 裝備設(shè)計與驗證階段新需求

(1)設(shè)計經(jīng)驗可傳承，模型/數(shù)據(jù)可復(fù)用

裝備在設(shè)計及驗證過程中會產(chǎn)生數(shù)據(jù)和模型，相關(guān)人員則不斷獲得經(jīng)驗和知識，這些數(shù)據(jù)、模型、經(jīng)驗和知識對于下一代裝備，甚至是其他裝備的設(shè)計或改良具有重要參考價值。為縮短裝備設(shè)計與驗證周期，改善設(shè)計人員工作體驗，減少裝備設(shè)計基礎(chǔ)共性問題，滿足動態(tài)市場環(huán)境對裝備的快速升級迭代和低成本設(shè)計研發(fā)需求，要求未來裝備能夠?qū)崿F(xiàn)：①設(shè)計人員的經(jīng)驗和知識可表示、可存儲、可傳承；②設(shè)計模型和數(shù)據(jù)可復(fù)用。

(2)一體化設(shè)計

裝備設(shè)計通常包括硬件、軟件兩部分，以及需求和市場分析、方案設(shè)計與論證、技術(shù)設(shè)計與論證、試驗研究、詳細(xì)設(shè)計、試制、驗證改良等環(huán)節(jié)。為提高裝備設(shè)計效率，減少設(shè)計隱性缺陷，并充分發(fā)揮裝備軟硬件效能，要求未來裝備能夠?qū)崿F(xiàn)：①軟硬一體化設(shè)計，助力裝備實現(xiàn)集成化、小型化和輕量化，增強軟硬兼容能力，并弱化短板效應(yīng)；②設(shè)計驗證一體化，縮短裝備設(shè)計驗證周期，滿足裝備多樣性和快速響應(yīng)研發(fā)需求。

(3)多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化設(shè)計

裝備設(shè)計不僅涉及機電液熱力磁等多學(xué)科專業(yè)知識，還需要考慮其在時間域和空間域中的多場耦合復(fù)雜特性，以及如何制定合理的加工制造和裝配工藝路線。為縮短裝備設(shè)計周期，探索裝備設(shè)計全局優(yōu)解，避免由于溝通不暢導(dǎo)致的錯誤、缺漏、沖突、冗余和歧義，以及因串行重復(fù)設(shè)計導(dǎo)致的人力、物力、財力浪費，并改善設(shè)計人員工作體驗，要求未來裝備能夠有效支持多學(xué)科、多場可行性分析和綜合優(yōu)化設(shè)計。

1.2.2 裝備制造與測試階段新需求

(1)數(shù)字化制造加工

制造加工過程所涉及的排產(chǎn)與調(diào)度、監(jiān)視與測量、管理與控制等多方面，與裝備質(zhì)量、效率、成本、能耗等密切相關(guān)。為進一步優(yōu)化裝備制造過程，提高裝備加工質(zhì)量和效率，降低成本和能耗，要求未來裝備在制造階段能夠?qū)崿F(xiàn)：①數(shù)字化規(guī)劃，通過決策預(yù)執(zhí)行實現(xiàn)排產(chǎn)和調(diào)度方案動態(tài)尋優(yōu)；②數(shù)字化監(jiān)測，提高制造過程監(jiān)測全面性、準(zhǔn)確性、時效性、直觀性，支持制造過程異常與潛在問題的及時發(fā)現(xiàn)與解決；③數(shù)字化管控，全面增強裝備制造過程動態(tài)響應(yīng)和精準(zhǔn)執(zhí)行能力。

(2)虛擬增強的質(zhì)量檢測與出廠測試

裝備質(zhì)量監(jiān)測和出廠測試是在裝備制造完成后為裝備制造工藝質(zhì)量監(jiān)督、裝備產(chǎn)品質(zhì)量等級確定、裝備質(zhì)量改進提供數(shù)據(jù)依據(jù)的重要環(huán)節(jié)。然而，基于客觀物理過程的裝備質(zhì)量檢測與出廠測試可能存在以下不足：①檢測周期長，變相增加庫存壓力和成本；②檢測不全面，易導(dǎo)致漏檢的殘次品流入市場，造成安全隱患；③檢測過程可能對裝備造成損害，縮短裝備的使用壽命。因此，要求未來裝備的質(zhì)量檢測與出廠測試采用物理與虛擬相結(jié)合的方式進行，提高檢測效率，降低漏檢風(fēng)險，減少對受測裝備產(chǎn)品的損害。

(3)過程可復(fù)現(xiàn)，質(zhì)量可溯源

裝備質(zhì)量分析、管控與溯源，對于裝備迭代設(shè)計和制造工藝優(yōu)化具有重要意義。而基于成品抽檢方式的裝備質(zhì)量分析可能存在以下不足：①僅能從統(tǒng)計學(xué)角度宏觀掌握裝備質(zhì)量分布情況，無法掌握未抽檢裝備的質(zhì)量水平；②難以準(zhǔn)確溯源裝備質(zhì)量問題，從而無法有效支持裝備迭代設(shè)計和制造工藝優(yōu)化；③難以區(qū)分裝備性能和質(zhì)量的個體差異，無法準(zhǔn)確指導(dǎo)裝備運維和報廢回收階段的具體決策。因此，要求未來裝備的制造過程可準(zhǔn)確復(fù)現(xiàn)，裝備質(zhì)量可精準(zhǔn)溯源。

1.2.3 裝備交付與培訓(xùn)階段新需求

(1)物理與數(shù)字雙交付

現(xiàn)有裝備交付以物理裝備交付為主，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和裝備智能化升級的大趨勢下，裝備使用者、合作開發(fā)商、運營商和售后服務(wù)提供商等各方對于裝備的模型、數(shù)據(jù)、文檔和知識等數(shù)據(jù)資產(chǎn)的需求在快速上升。然而，由上述需求方自行獲取裝備的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能存在以下不足：①時間及人力成本高；②數(shù)據(jù)資產(chǎn)獲取難度大，精度和全面性難保證；③數(shù)據(jù)資產(chǎn)所有權(quán)和使用權(quán)不明確。因此，建議未來裝備在交付過程中，除提供完好的物理裝備外，還應(yīng)提供精準(zhǔn)的裝備數(shù)字化模型和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)物理與數(shù)字雙交付，助力裝備的智能化運維和數(shù)字經(jīng)濟的深入發(fā)展。

(2)虛擬仿真實訓(xùn)

現(xiàn)有裝備售后操作培訓(xùn)和員工技能培訓(xùn)通常需要依賴物理裝備進行，受到場地、時間、裝備數(shù)量等多方面因素的限制，易造成培訓(xùn)不全面、周期長、成本高等問題。為突破技能培訓(xùn)資源的客觀條件限制，實現(xiàn)受訓(xùn)人員技能水平的實時評估與反饋，以及為受訓(xùn)人員提供更全的培訓(xùn)項目、更好的培訓(xùn)體驗、更多的試錯機會，要求未來裝備能夠提供基于物理裝備的數(shù)字化模型和數(shù)據(jù)實現(xiàn)虛擬仿真實訓(xùn)。

1.2.4 裝備運維與管控階段新需求

(1)運行狀態(tài)及趨勢可感知、可認(rèn)知、可預(yù)知

運維與管控是裝備在全生命周期中實現(xiàn)自身價值的重要階段。為使裝備運維管控過程更安全、更高效、更靈活，需要全面掌握裝備的任務(wù)需求、自身能力、當(dāng)前行為和所處環(huán)境，并超前預(yù)測和評估決策方案執(zhí)行結(jié)果，從而更早地發(fā)現(xiàn)、解決和預(yù)防未來可能發(fā)生的異常和問題。為實現(xiàn)上述理想功能，未來裝備需首先實現(xiàn)：①運行狀態(tài)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知；②多維狀態(tài)特征精準(zhǔn)認(rèn)知；③運行狀態(tài)及趨勢動態(tài)預(yù)知。

(2)運行過程可控制、可優(yōu)化、可自治

裝備運行過程充滿不確定性，裝備性能改變、裝備運行環(huán)境變化、人力資源調(diào)度異常、任務(wù)變更等客觀原因都會直接影響裝備的正常運行，而且即便裝備能夠在上述事件發(fā)生時繼續(xù)正常運行，也難以根據(jù)當(dāng)前實際情況動態(tài)改變運行策略，實現(xiàn)高效高質(zhì)運行。為使裝備面對不確定性事件時能夠保持韌性，提高裝備運行的效率和質(zhì)量，未來裝備在運行過程中除現(xiàn)場人工控制外，還應(yīng)具備以下三種能力：①裝備運行過程可遠(yuǎn)程控制，弱化現(xiàn)場環(huán)境對裝備運行的約束限制；②運行決策可動態(tài)優(yōu)化，弱化不確定性事件對裝備運行的負(fù)面影響；③裝備可自治運行，弱化裝備運行對人力資源的依賴程度。

(3)軟件化、集成化、平臺化

裝備在完成大型復(fù)雜任務(wù)時，不僅需要提供多種功能服務(wù)，還要與其他裝備和人進行功能互補和交互協(xié)作。為實現(xiàn)裝備功能的靈活調(diào)度和動態(tài)重構(gòu)，以及人機物的高效協(xié)作，未來裝備需實現(xiàn)：①裝備軟件化，基于軟件定義裝備的標(biāo)準(zhǔn)硬件面向個性需求提供專用功能，以低成本、低風(fēng)險和高度靈活的方式實現(xiàn)裝備功能的拓展與裝備價值的提升；②功能集成化，通過對裝備功能進行模塊化封裝和集成，加速功能請求、匹配和調(diào)用過程，快速響應(yīng)動態(tài)需求；③運營平臺化，通過云平臺和互聯(lián)網(wǎng)平臺突破裝備個體能力局限，實現(xiàn)多類異構(gòu)裝備能力的高效共享與協(xié)同，從而為客戶提供端到端的優(yōu)質(zhì)體驗和差異化服務(wù)，保持運營效率和靈活性。

(4)低碳綠色環(huán)境友好

各類裝備在推動經(jīng)濟社會快速發(fā)展的同時，也在迅速消耗能源和破壞環(huán)境。為助力碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)順利實現(xiàn)，貫徹落實可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，要求未來裝備提高資源和能源的利用效率，減少污染物產(chǎn)生和排放。

1.2.5 裝備報廢與回收階段新需求

報廢裝備蘊含大量可循環(huán)利用的再生資源和對環(huán)境極具破壞性的有害物質(zhì)，裝備的報廢與回收對于生態(tài)環(huán)境保護和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。為進一步提高再生資源回收利用率，降低裝備回收成本，要求未來裝備：①優(yōu)化報廢決策，從根據(jù)固定時限或固定使用次數(shù)進行裝備報廢決策，轉(zhuǎn)變?yōu)楦鶕?jù)運維歷史數(shù)據(jù)決定裝備何時報廢，避免裝備因過早報廢而浪費資源，或因過度使用而產(chǎn)生安全隱患；②完善回收工藝及途徑，提高資源回收利用率，降低資源回收及再利用成本。

2 數(shù)字孿生裝備概念與內(nèi)涵

2.1 從裝備到數(shù)字孿生裝備

上述裝備全生命周期各階段的新需求，可歸結(jié)為裝備對數(shù)字化賦能和智能化升級的需求。數(shù)字孿生是學(xué)術(shù)界和業(yè)界公認(rèn)的實現(xiàn)物理實體對象數(shù)字化和智能化升級的有效手段之一，近年來不少國內(nèi)外學(xué)者開始開展基于數(shù)字孿生的裝備設(shè)計、制造、運維等方面的研究。作者團隊于2018年提出了基于數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備故障預(yù)測與健康管理方法[6]。

通過分析有關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的裝備與傳統(tǒng)裝備的本質(zhì)區(qū)別在于其擁有一個與物理世界完全鏡像的信息世界。在信息世界中，裝備模型在裝備實時數(shù)據(jù)的驅(qū)動下能夠精確刻畫裝備的運行狀態(tài)，實現(xiàn)裝備狀態(tài)監(jiān)測(以虛映實)。與此同時，裝備還能夠在信息空間中進行仿真預(yù)測(以虛預(yù)實)，并基于預(yù)測結(jié)果對現(xiàn)有決策方案進行優(yōu)化(以虛優(yōu)實)，最終讓裝備執(zhí)行最優(yōu)的決策方案，實現(xiàn)“以虛控實”。由此可見，信息空間增量對于裝備智能化升級具有重要意義，因此，本文基于作者團隊前期提出的數(shù)字孿生五維模型理論基礎(chǔ)[7]，對數(shù)字孿生裝備概念進行探討。

數(shù)字孿生裝備是一種由物理裝備、數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)、軟件服務(wù)以及連接交互五個部分[7]構(gòu)成的未來智能裝備；數(shù)字孿生裝備通過融合應(yīng)用新一代信息技術(shù)，促進裝備全生命周期各階段(設(shè)計與驗證、制造與測試、交付與培訓(xùn)、運維與管控和報廢與回收)數(shù)智化升級，使得裝備具備自感知、自認(rèn)知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自優(yōu)化等智能特征和能力；基于裝備數(shù)字孿生模型、孿生數(shù)據(jù)和軟件服務(wù)等，并通過數(shù)模聯(lián)動、虛實映射和一致性交互等機制，實現(xiàn)裝備一體化多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化設(shè)計、智能制造與數(shù)字化交付、智能運維等，達(dá)到拓展裝備功能、增強裝備性能、提升裝備價值的目的。

2.2 數(shù)字孿生裝備組成

由上述定義可知，數(shù)字孿生裝備由物理裝備、數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)、軟件服務(wù)以及連接交互五個部分組成[7]，如圖1所示。

2.2.1 物理裝備：裝備物理實體

物理裝備是與物理空間的各要素直接發(fā)生作用關(guān)系的裝備實體部分，由動力、傳動、控制和執(zhí)行等部分組成，負(fù)責(zé)執(zhí)行控制指令，并提供實際功能，通過結(jié)合傳感器系統(tǒng)，物理裝備還可以實現(xiàn)對環(huán)境的感知。

現(xiàn)有物理裝備的相關(guān)技術(shù)已基本能夠支持裝備的數(shù)字控制、自動執(zhí)行、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)等功能，隨著新型材料和先進技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，未來物理裝備研究和發(fā)展空間包括但不限于：①可采用結(jié)構(gòu)功能一體化復(fù)合材料，支持裝備在極端環(huán)境下運行，整體優(yōu)化裝備的耐熱性、耐腐蝕性、承載能力、重量等多方面指標(biāo)；②可結(jié)合人因工程，研制用戶友好、交互舒適便捷的裝備，改善用戶體驗；③可利用3D打印和4D打印技術(shù)，提高裝備設(shè)計自由度，支持同類裝備的個性化定制生產(chǎn)；④可利用超精密加工技術(shù)，減少裝備零部件制造公差，進一步提高裝備硬件集成度，助力裝備小型化和輕量化的實現(xiàn)；⑤可基于功能模塊化思想和軟硬一體化技術(shù)，研制軟件定義裝備，并實現(xiàn)裝備硬件部分可重構(gòu)，使裝備集成更多的功能，以及適應(yīng)更復(fù)雜的任務(wù)和環(huán)境。

2.2.2 數(shù)字裝備：裝備數(shù)字孿生模型

由于物理裝備受到時間、空間、執(zhí)行成本等多方面的約束，僅憑借物理手段實現(xiàn)裝備的可視化監(jiān)測、歷史狀態(tài)回溯、運行過程預(yù)演、未來結(jié)果預(yù)測和智能運維等功能難度較大。因此，需要通過構(gòu)建裝備的數(shù)字孿生模型，在信息空間中賦予物理裝備設(shè)計、制造及運維等過程看得見、運行機理看得清、行為能力看得全、運行規(guī)律看得透的新能力，如圖2所示。

從實現(xiàn)和拓展裝備各種功能和服務(wù)的角度來看，裝備數(shù)字孿生模型由四類模型組成：①為實現(xiàn)物理裝備設(shè)計、制造及運維管控等階段的過程可視化、狀態(tài)監(jiān)測與回溯等功能，以及指導(dǎo)物理裝備制造階段的裝配和回收階段的拆卸等過程，需要構(gòu)建裝備的幾何模型來描述物理裝備及零部件的外觀形狀、尺寸大小、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、空間位置與姿態(tài)、裝配關(guān)系等；②為實現(xiàn)裝備故障預(yù)測、健康管理、質(zhì)量管控、運行優(yōu)化等功能，需要構(gòu)建裝備的物理模型來描述物理裝備及零部件的力學(xué)、電磁學(xué)、熱力學(xué)等多學(xué)科屬性，解析裝備的運行機理；③為實現(xiàn)裝備動態(tài)規(guī)劃和自動化運行，并支持人機協(xié)作和多機協(xié)作，需要構(gòu)建裝備的行為模型來厘清裝備的動態(tài)功能、響應(yīng)機制和周期性運動模式，抽象描述裝備性能退化趨勢運維環(huán)境的隨機擾動；④為實現(xiàn)物理裝備智能運維和決策優(yōu)化，需要構(gòu)建裝備的規(guī)則模型來顯性化表示裝備大數(shù)據(jù)中的隱性信息，形式化表示并集成歷史經(jīng)驗、專家知識、領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)準(zhǔn)則。

從裝備數(shù)字孿生模型產(chǎn)生和表現(xiàn)形式的角度來看，上述四類模型呈現(xiàn)出隨時間增量積累和形式多樣性的特點。①幾何模型主要在裝備的設(shè)計階段產(chǎn)生，屬于相對靜態(tài)的模型，幾何模型的表現(xiàn)形式包括但不限于三維模型、裝配干涉矩陣、曲面方程等；②物理模型主要在裝備的設(shè)計與驗證階段產(chǎn)生，物理模型的表現(xiàn)形式主要是數(shù)學(xué)模型，例如描述磁場強度、熱傳導(dǎo)效應(yīng)、流體力學(xué)等的理論計算公式，物理模型在具體應(yīng)用時的呈現(xiàn)方式比較豐富，比如有限元分析時的網(wǎng)格模型，以及運動學(xué)分析時的連桿模型；③行為模型主要在裝備設(shè)計、測試和運維階段產(chǎn)生，是對裝備在外部環(huán)境干擾、外部輸入和內(nèi)部運行機制共同作用下產(chǎn)生的響應(yīng)和變化的抽象描述，其表現(xiàn)形式包括有限狀態(tài)機、圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計模型等；④規(guī)則模型產(chǎn)生于裝備全生命周期各階段，主要有兩類表現(xiàn)形式：一類是通過挖掘分析裝備全生命周期數(shù)據(jù)，揭示其中隱含規(guī)則和潛在規(guī)律的數(shù)據(jù)模型，其表現(xiàn)形式主要包括數(shù)學(xué)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計模型等，另一類是通過形式化表達(dá)人的經(jīng)驗和知識，使數(shù)字孿生裝備能夠理解并運用人的智慧的模型，其表現(xiàn)形式主要包括數(shù)學(xué)模型、圖譜和結(jié)構(gòu)化文本等。

數(shù)字裝備是物理裝備在信息空間中的鏡像，由物理裝備的幾何模型、物理模型、行為模型和規(guī)則模型融合組裝而成[7]，負(fù)責(zé)刻畫物理裝備的時空幾何關(guān)系，實時運行狀態(tài)、行為和過程，描述物理裝備的多維屬性和運行機理，以及表征裝備能力和相關(guān)規(guī)律規(guī)則，是實現(xiàn)裝備數(shù)字化賦能和智能化升級的核心。

2.2.3 孿生數(shù)據(jù)：裝備數(shù)字孿生數(shù)據(jù)

物理裝備的設(shè)計、制造、測試和運維等過程離不開數(shù)據(jù)的深度參與，數(shù)字裝備仿真運行并實現(xiàn)裝備可視化監(jiān)測、歷史狀態(tài)回溯、運行過程預(yù)演、故障診斷等功能同樣需要數(shù)據(jù)驅(qū)動[8]。因此，需要將蘊含裝備全生命周期、全流程、全業(yè)務(wù)有效信息的各類數(shù)據(jù)進行匯聚與融合，形成裝備孿生數(shù)據(jù)。

孿生數(shù)據(jù)與數(shù)字裝備交互聯(lián)動，相輔相成，共同支持?jǐn)?shù)字孿生裝備的各種功能和服務(wù)，如圖3所示。①裝備的尺寸數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、空間位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)等結(jié)合裝備的幾何模型，能夠有效支持裝備的狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)測、過程參數(shù)可視化、歷史狀態(tài)回溯等功能；②裝備的材料屬性數(shù)據(jù)、運動數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)等結(jié)合裝備的物理模型，能夠有效支持裝備的故障預(yù)測、健康管理、質(zhì)量管控等功能；③裝備的能力數(shù)據(jù)、任務(wù)數(shù)據(jù)、運行環(huán)境數(shù)據(jù)等結(jié)合裝備的行為模型，能夠有效支持裝備的動態(tài)規(guī)劃和自治運行，以及一定程度的人機協(xié)作和多機協(xié)作；④裝備的運行特征數(shù)據(jù)、知識數(shù)據(jù)、經(jīng)驗數(shù)據(jù)等結(jié)合裝備的規(guī)則模型，能夠有效支持裝備的自適應(yīng)控制、調(diào)度優(yōu)化、能量有效運行等智能決策服務(wù)。

孿生數(shù)據(jù)由物理裝備的實際數(shù)據(jù)、數(shù)字裝備的仿真數(shù)據(jù)，以及裝備的全生命周期、全流程、全業(yè)務(wù)虛實融合數(shù)據(jù)組成，用于對物理裝備及其運行過程和環(huán)境進行多層次、完整、統(tǒng)一描述或解釋，并能夠結(jié)合裝備數(shù)字孿生模型實現(xiàn)裝備虛實共生[9]，以及裝備狀態(tài)動態(tài)更新、歷史狀態(tài)追溯、知識挖掘和智能決策等功能和服務(wù)。

2.2.4 軟件服務(wù)：裝備軟件與服務(wù)系統(tǒng)

物理裝備、數(shù)字裝備和孿生數(shù)據(jù)作為數(shù)字孿生裝備必不可少的三個部分，分別賦予裝備不同方面的能力，但這三個部分并不是一個完整的應(yīng)用系統(tǒng)，既難以對其進行高效管理與組織，也無法有效與人交互，為人服務(wù)。因此，數(shù)字孿生裝備需要第四個部分，即軟件服務(wù)。

軟件服務(wù)封裝并整合物理裝備、數(shù)字裝備和孿生數(shù)據(jù)的各種功能，面向不同的業(yè)務(wù)需求，提供具有可請求、可調(diào)用、可匹配、可重構(gòu)、可復(fù)用的裝備服務(wù)，實現(xiàn)裝備關(guān)系多樣化和組織柔性化，從而提供端到端的優(yōu)質(zhì)體驗和可重構(gòu)差異化服務(wù)，并支持人機交互和平臺化集成，使數(shù)字孿生裝備具備運維高效性、用戶友好性、調(diào)度靈活性和決策智能性，如圖4所示。

從實現(xiàn)裝備各種功能和服務(wù)的角度來看，裝備軟件服務(wù)可分為五層：①為實現(xiàn)裝備開關(guān)機、調(diào)試、運行等基礎(chǔ)功能，一般考慮將由主機板、單片機、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列(FPGA)等集成電路，以及操作系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、中斷系統(tǒng)等組成的裝備核心數(shù)控服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)嵌于裝備；②為方便人機交互過程，可以將裝備的基礎(chǔ)功能進行封裝和集成，形成由示教器、人機接口(HMI)、智能看板等組成的裝備全功能交互操作服務(wù)系統(tǒng)，以外設(shè)的形式獨立安裝在裝備本體外部或裝備表面；③為實現(xiàn)裝備自動運維，可以將全功能交互操作服務(wù)系統(tǒng)中的各種模塊化功能以松耦合、可重構(gòu)、可組合、可調(diào)用的形式進一步集成，形成包括提供任務(wù)規(guī)劃、編程控制和維護計劃等功能的全流程運維管控軟件系統(tǒng)，并將其部署在本地計算機或服務(wù)器上；④為提升裝備性能，實現(xiàn)裝備的自主優(yōu)化決策，需要在實現(xiàn)裝備自動運維的基礎(chǔ)上，面向各種業(yè)務(wù)需求開發(fā)裝備調(diào)度優(yōu)化、控制優(yōu)化、健康管理、能效管理等專業(yè)功能，集成為裝備全業(yè)務(wù)智能優(yōu)化軟件系統(tǒng)，并部署在局域網(wǎng)服務(wù)器上；⑤為實現(xiàn)面向大型復(fù)雜任務(wù)的裝備集群和智能協(xié)作，以及全產(chǎn)業(yè)裝備的高效管理和知識沉淀，需要創(chuàng)建裝備云平臺，將全產(chǎn)業(yè)智能裝備在云端數(shù)字化相連，同時，開發(fā)并部署包括裝備集群協(xié)作、資產(chǎn)管理、遠(yuǎn)程實訓(xùn)、遠(yuǎn)程運維和知識挖掘等功能的產(chǎn)業(yè)云端服務(wù)軟件系統(tǒng)，并基于全產(chǎn)業(yè)裝備的數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦予裝備群體智能。

從裝備軟件研制主體和服務(wù)對象的角度來看，各層級軟件服務(wù)對應(yīng)不同的人群。①因為核心數(shù)控服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)嵌于裝備，且不需要在裝備運行時常更新和迭代，所以一般由裝備研發(fā)人員負(fù)責(zé)研制，其服務(wù)對象主要是在裝備制造與測試階段的測試人員和運維管控階段的維護人員；②考慮到全功能交互操作服務(wù)系統(tǒng)既有可能使用裝備配套的原生軟件系統(tǒng)，也有可能使用第三方研制的可兼容的軟件系統(tǒng)，這一類軟件系統(tǒng)的研制一般由裝備研發(fā)人員或外包公司的技術(shù)人員負(fù)責(zé)，而使用者則主要是參與裝備運維過程的操作人員和巡檢人員；③全流程運維管控軟件系統(tǒng)同樣一般是由裝備研發(fā)人員或外包公司的技術(shù)人員負(fù)責(zé)研制，而服務(wù)對象則主要是現(xiàn)場管理人員，例如生產(chǎn)車間的管理者；④因為實現(xiàn)全業(yè)務(wù)智能優(yōu)化軟件系統(tǒng)的功能難度較大，涉及的問題專業(yè)化程度較高，且相關(guān)技術(shù)尚不成熟，所以該類軟件系統(tǒng)不僅需要裝備研發(fā)人員和外包技術(shù)人員的參與，還需要走在科學(xué)前沿的科研人員深度參與，該類軟件主要是為了更好的服務(wù)“不懂技術(shù)”的業(yè)務(wù)管理人員；⑤考慮到全產(chǎn)業(yè)云端服務(wù)軟件系統(tǒng)已經(jīng)超出單個裝備軟件服務(wù)系統(tǒng)的范疇，該類軟件系統(tǒng)的研制過程主要由第三方公司的技術(shù)人員和科研人員參與，而其服務(wù)的對象則是更加高層的企業(yè)管理人員和平臺用戶。

從裝備發(fā)展階段的角度來看，上述五類或五級數(shù)字孿生裝備軟件系統(tǒng)與裝備機械化、自動化、數(shù)字化、智能化四個發(fā)展階段具有一定相關(guān)性。①核心數(shù)控服務(wù)系統(tǒng)賦予機械化裝備數(shù)字控制的功能，為實現(xiàn)裝備自動化提供基礎(chǔ)；②全功能交互操作服務(wù)系統(tǒng)針對人機交互問題對裝備的數(shù)控服務(wù)實現(xiàn)進一步的優(yōu)化；③在此基礎(chǔ)上，全流程運維管控軟件系統(tǒng)賦予具有數(shù)控功能的裝備自動化運維的能力；④全業(yè)務(wù)智能優(yōu)化軟件系統(tǒng)利用裝備的數(shù)字孿生模型和數(shù)據(jù)實現(xiàn)裝備的智能優(yōu)化，而這一過程已經(jīng)屬于裝備數(shù)字化階段的范疇，并朝著裝備智能化的方向演進；⑤全產(chǎn)業(yè)云端服務(wù)軟件系統(tǒng)突出裝備產(chǎn)業(yè)的特點，在裝備智能化的基礎(chǔ)上進一步探索裝備的協(xié)同作業(yè)模式，實踐和應(yīng)用裝備的群體智能。

2.2.5 連接交互：支撐裝備內(nèi)部、人機與多機的協(xié)作交互

連接交互由網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、通信協(xié)議、輸入輸出設(shè)備及相關(guān)技術(shù)等組成，作為物理裝備、數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)和軟件服務(wù)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)拿浇?，以及與人和其他裝備協(xié)作與交互的橋梁，為實現(xiàn)數(shù)字孿生裝備時效服務(wù)、物理裝備遠(yuǎn)程管控、人機和多機高效協(xié)作等提供支持。數(shù)字孿生裝備的連接交互如圖5所示。

從單個裝備的角度來看，物理裝備、數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)和軟件服務(wù)都需要連接交互來實現(xiàn)各自的功能。①物理裝備需要通過連接交互獲取軟件服務(wù)下達(dá)的控制策略和指令，從而執(zhí)行相應(yīng)的功能，以及通過連接交互同步數(shù)字裝備的運行狀態(tài)；②數(shù)字裝備需要通過連接交互獲取物理裝備的運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)物理裝備運行狀態(tài)描述和運行過程復(fù)刻，以及通過連接交互獲取軟件服務(wù)下達(dá)的仿真控制指令，實現(xiàn)裝備仿真預(yù)測功能；③軟件服務(wù)需要通過連接交互獲取物理裝備運行數(shù)據(jù)和數(shù)字裝備仿真數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)相應(yīng)的服務(wù)功能；④孿生數(shù)據(jù)需要通過連接交互不斷獲取和匯聚數(shù)字孿生裝備的各種數(shù)據(jù)，從而為裝備知識挖掘和異?；厮萏峁┲С諿7]。

從多機協(xié)作的角度來看，需要連接交互連通各類裝備。為實現(xiàn)多機協(xié)作，應(yīng)將全部裝備視為一個統(tǒng)一的整體，每個裝備需要在執(zhí)行當(dāng)前運行指令的同時，時刻掌握所有相關(guān)裝備的任務(wù)、狀態(tài)和運行趨勢，因此需要基于數(shù)據(jù)接口、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和環(huán)境實現(xiàn)多機連通，從而實現(xiàn)多機狀態(tài)、總體任務(wù)和全局環(huán)境等時效信息的共享和利用。

從人機協(xié)作的角度來看，需要連接交互作為人與裝備溝通的橋梁。與多機協(xié)作不同，對于裝備來說，人所具有的靈活性和不確定性遠(yuǎn)高于任何一類裝備，且裝備與人語言不同，無法直接交流和溝通。為實現(xiàn)人機協(xié)作，人和數(shù)字孿生裝備必須同步掌握對方的狀態(tài)和意圖，因此需要利用機器視覺、語音識別、腦機接口、牽引示教等技術(shù)幫助裝備理解人的意圖和行為，并基于語音輸出、圖像輸出等硬件設(shè)備將數(shù)字孿生裝備的狀態(tài)反饋給相關(guān)人員，實現(xiàn)裝備與人的無障礙溝通，進而支持流暢且智能的人機協(xié)作。

2.3 數(shù)字孿生裝備理想特征與理想能力

基于物理裝備、數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)、軟件服務(wù)和連接交互，數(shù)字孿生裝備具備以下理想特征(如圖6)和理想能力(如圖7)。

數(shù)字孿生裝備具有自感知、自認(rèn)知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行和自優(yōu)化六個理想特征。①數(shù)字孿生裝備基于物理裝備部分，可實現(xiàn)對裝備運行過程、運行環(huán)境和任務(wù)需求等的自主感知；②結(jié)合裝備數(shù)字孿生模型和相應(yīng)的軟件服務(wù)，可對上述感知數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而實現(xiàn)裝備狀態(tài)、性能和運行趨勢的自主認(rèn)知；③隨著裝備持續(xù)運行，數(shù)字孿生裝備將積累大量孿生數(shù)據(jù)，通過對“歷史”進行回放和自主學(xué)習(xí)，數(shù)字孿生裝備便能夠挖掘出一些新知識，發(fā)現(xiàn)一些新規(guī)律，從而獲得自主智能；④在此基礎(chǔ)上，數(shù)字孿生裝備便能夠基于自己對作業(yè)任務(wù)的理解和對自身能力的認(rèn)知，在運維過程中進行自主決策；⑤并通過連接交互將調(diào)度和控制指令傳達(dá)給物理裝備，實現(xiàn)自動執(zhí)行；⑥與此同時，數(shù)字孿生裝備還能夠在每次感知、決策、執(zhí)行的閉環(huán)迭代中不斷積累經(jīng)驗，并基于數(shù)字模型、孿生數(shù)據(jù)和軟件服務(wù)進行超實時仿真，在決策方案實際執(zhí)行前對其進行持續(xù)自主優(yōu)化。

(1)物理裝備數(shù)字化表達(dá)能力

數(shù)字孿生裝備通過對物理裝備進行多維度、多層級、多粒度的數(shù)字化、語義化描述，能夠在信息空間精準(zhǔn)重現(xiàn)擬真的物理裝備，并從宏觀到微觀復(fù)刻、仿真或預(yù)測物理裝備的狀態(tài)和過程。從而在裝備制造前，助力裝備的一體化協(xié)同優(yōu)化設(shè)計與虛擬驗證；在裝備制成后，支持裝備數(shù)字化交付與虛擬實訓(xùn)；在裝備運行時，為裝備運行狀態(tài)和趨勢的分析提供模型基礎(chǔ)。以基于數(shù)字孿生飛機的虛擬實訓(xùn)為例，飛機的數(shù)字孿生模型能夠有效支持飛行員的飛行實訓(xùn)，在充分保障飛行員和飛機安全、減少訓(xùn)練成本和能源消耗的前提下，使飛行員積累大量飛行經(jīng)驗。

(2)數(shù)據(jù)融合與可視化呈現(xiàn)能力

數(shù)字孿生裝備感知、匯聚、融合裝備全生命周期數(shù)據(jù)，獲得裝備的全方面時效信息，通過將這些信息進行可視化呈現(xiàn)，能夠?qū)⑦\行機理復(fù)雜，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且內(nèi)部狀態(tài)和過程不可見的裝備變得透明，幫助決策者全面深入了解裝備的性能、運行狀態(tài)及趨勢、歷史信息、運行環(huán)境和任務(wù)需求等，有效支持裝備的質(zhì)量檢測和溯源、故障預(yù)測和診斷等功能的實現(xiàn)[10]。以數(shù)字孿生風(fēng)力發(fā)電機為例，通過對其軸承振動、轉(zhuǎn)速、受力等數(shù)據(jù)進行融合分析，能夠動態(tài)呈現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機運行狀態(tài)，并超前預(yù)測風(fēng)力發(fā)電機的剩余使用壽命，對電力調(diào)度優(yōu)化和風(fēng)力發(fā)電機維護優(yōu)化提供實質(zhì)性幫助。

(3)遠(yuǎn)程管控與多要素協(xié)同能力

數(shù)字孿生裝備通過連接交互打通物理空間與信息空間，連通物理裝備、數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)、軟件服務(wù)四個部分，并能夠突破空間距離的限制實現(xiàn)裝備運程監(jiān)控和管理，以及打破人、機、物、環(huán)境等多要素間的交互壁壘，實現(xiàn)多要素交互與協(xié)同。以數(shù)字孿生衛(wèi)星為例，技術(shù)人員能夠通過遠(yuǎn)程可視化的方式全面掌握衛(wèi)星運行的環(huán)境實況、任務(wù)需求、運行狀態(tài)和歷史信息，并在此基礎(chǔ)上對在軌衛(wèi)星進行遠(yuǎn)程管控。

(4)動態(tài)需求快速響應(yīng)能力

數(shù)字孿生裝備軟件服務(wù)基于可配置、可組裝、可重構(gòu)的裝備數(shù)字孿生模型，以及可請求、可調(diào)用、可匹配、可遷移、可復(fù)用的模塊化軟件服務(wù)，能夠?qū)崿F(xiàn)裝備的低代碼組態(tài)設(shè)計、快速重構(gòu)、動態(tài)調(diào)度與控制等功能，從而在裝備全生命周期各階段靈活響應(yīng)動態(tài)需求。以數(shù)字孿生機床為例，通過為機床數(shù)字孿生模型更換刀具數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)機床數(shù)字孿生模型的重構(gòu)。通過重新定義新刀具的加工軌跡并封裝為新的加工服務(wù)，實現(xiàn)機床功能的快速更替和拓展，以及對產(chǎn)品加工動態(tài)需求的及時響應(yīng)。

(5)自適應(yīng)—自學(xué)習(xí)—自優(yōu)化能力

數(shù)字孿生裝備基于多源異構(gòu)融合數(shù)據(jù)、多維融合模型以及數(shù)模雙驅(qū)動的仿真運行機制，能夠?qū)崿F(xiàn)任務(wù)分解與供需匹配、知識挖掘與推理、仿真推演與預(yù)測分析等功能，進而能夠自動適應(yīng)動態(tài)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求變化，并自發(fā)“體驗”和不斷學(xué)習(xí)相關(guān)規(guī)律和規(guī)則，使自己的變得更加智能。此外，數(shù)字孿生裝備還可利用信息空間進行低成本試錯和預(yù)測仿真，在執(zhí)行最終決策方案之前將其持續(xù)優(yōu)化。以數(shù)字孿生機器人為例，數(shù)字孿生機器人不斷感知周圍環(huán)境，并基于對環(huán)境數(shù)據(jù)的融合處理識別、定位并抓取物塊，通過多次抓取經(jīng)歷和數(shù)次抓取仿真實驗，逐漸發(fā)現(xiàn)抓取順序、總能耗、總耗時等之間的隱藏規(guī)律，在下一個任務(wù)周期中通過優(yōu)化控制參數(shù)，以更小的能耗和更高的效率完成物塊抓取任務(wù)。

2.4 數(shù)字孿生裝備關(guān)鍵技術(shù)

為實現(xiàn)上述數(shù)字孿生裝備的理想特征與能力，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)特點，從數(shù)字裝備、孿生數(shù)據(jù)、連接交互、軟件服務(wù)以及模型和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動五個角度分析數(shù)字孿生裝備所需的關(guān)鍵技術(shù)，如圖8所示。主要分為五大類：①物理裝備數(shù)字化表達(dá)相關(guān)技術(shù)；②數(shù)據(jù)融合與可視化相關(guān)技術(shù)；③遠(yuǎn)程管控與多要素協(xié)同相關(guān)技術(shù)；④動態(tài)需求快速響應(yīng)相關(guān)技術(shù)；⑤自適應(yīng)—自學(xué)習(xí)—自優(yōu)化相關(guān)技術(shù)。

(1)物理裝備數(shù)字化表達(dá)相關(guān)技術(shù)[11]主要包括：①“幾何—物理—行為—規(guī)則”多維度數(shù)字化模型構(gòu)建技術(shù)；②“零件—組件—系統(tǒng)”多層級模型組裝技術(shù)；③“機—電—液—熱—力—磁”等多學(xué)科模型融合技術(shù)；④數(shù)字孿生模型驗證技術(shù)；⑤數(shù)字孿生模型校正技術(shù)；⑥數(shù)字孿生模型管理技術(shù)；⑦多學(xué)科多尺度模型仿真技術(shù)。

(2)數(shù)據(jù)融合與可視化相關(guān)技術(shù)主要包括：①“清洗—集成—變換—規(guī)約”數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)；②數(shù)據(jù)特征提取及數(shù)據(jù)降維技術(shù)；③數(shù)據(jù)更新與動態(tài)迭代技術(shù)；④數(shù)據(jù)生成補充技術(shù)；⑤數(shù)據(jù)融合及演化技術(shù)；⑥數(shù)據(jù)可視化技術(shù)[12]。

(3)遠(yuǎn)程管控與多要素協(xié)同相關(guān)技術(shù)主要包括：①高精度先進感知技術(shù)；②數(shù)模聯(lián)動技術(shù)；③一致性交互控制技術(shù)；④人機交互與協(xié)作技術(shù)；⑤多機交互與協(xié)作技術(shù)；⑥數(shù)據(jù)高速傳輸技術(shù)；⑦遠(yuǎn)程接入與控制技術(shù)；⑧網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)。

(4)動態(tài)需求快速響應(yīng)相關(guān)技術(shù)主要包括：①裝備功能語義化描述技術(shù)；②服務(wù)封住與生成技術(shù)；③服務(wù)組合優(yōu)化技術(shù)；④服務(wù)請求、調(diào)用和匹配技術(shù)；⑤服務(wù)演化及重構(gòu)技術(shù)；⑥服務(wù)遷移與復(fù)用技術(shù)；⑦本地及遠(yuǎn)程軟件開發(fā)技術(shù)。

(5)自適應(yīng)—自學(xué)習(xí)—自優(yōu)化相關(guān)技術(shù)主要包括：①模型和數(shù)據(jù)雙向自適應(yīng)校正技術(shù)；②模型和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的仿真技術(shù)；③裝備狀態(tài)認(rèn)知與評估技術(shù)；④裝備性能趨勢預(yù)測技術(shù)；⑤故障診斷與預(yù)測性維護技術(shù)；⑥任務(wù)導(dǎo)向自適應(yīng)配置技術(shù)；⑦裝備自主運行與控制技術(shù)。

3 數(shù)字孿生裝備發(fā)展三階段

實現(xiàn)數(shù)字孿生裝備不是一蹴而就的。本章將立足當(dāng)前行業(yè)現(xiàn)狀，并結(jié)合實現(xiàn)數(shù)字孿生裝備發(fā)展的具體需求，提出數(shù)字孿生裝備發(fā)展的三個主要階段，如圖9所示。

3.1 初級階段：數(shù)字化設(shè)計研制，實現(xiàn)數(shù)字化交付

裝備數(shù)字化交付是指將裝備在設(shè)計與驗證、制造與測試階段所構(gòu)建的模型、積累的數(shù)據(jù)、留存的各類文檔等以數(shù)字化的形式交付，交付的對象不局限于裝備的購買者和使用者，也可以是裝備的合作開發(fā)商、運營商和售后服務(wù)提供商等。

目前，業(yè)界已經(jīng)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的必要性達(dá)成了基本共識，對數(shù)據(jù)要素重要性的認(rèn)知程度也在不斷提升，不斷發(fā)展和成熟的新一代信息技術(shù)也能夠為裝備的數(shù)字化研制和交付提供有力支持[13]。然而，由于我國裝備產(chǎn)業(yè)體量巨大，各領(lǐng)域裝備企業(yè)數(shù)字化程度參差不齊，在裝備設(shè)計與驗證和制造與測試階段，仍然存在裝備數(shù)字化模型缺失、數(shù)據(jù)匱乏、數(shù)字化文檔不齊全的問題[14]。

裝備數(shù)字化交付是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的基礎(chǔ)，也是推動各行業(yè)數(shù)字孿生裝備發(fā)展的必要條件。因此，為盡快實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)裝備達(dá)到數(shù)字化交付要求的階段性目標(biāo)，需全面升級裝備研發(fā)模式，大力推行并堅持貫徹裝備數(shù)字化設(shè)計與研制。

3.2 中級階段：數(shù)據(jù)/模型/知識積累，形成裝備數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)字化交付的裝備數(shù)據(jù)、模型和文檔，僅僅是裝備全生命周期中的一小部分，裝備在運行、維護、回收等過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)仍然未被充分利用，面向特定需求所構(gòu)建的各類裝備模型依然只能在固定的環(huán)境下發(fā)揮片面的功能。相關(guān)日志和文檔耗費大量存儲空間，但僅僅是在為人工查閱提供支持，裝備本身并不能對其進行直接利用。技術(shù)人員、巡檢人員和操控人員的知識與經(jīng)驗，不僅裝備完全無法理解和利用，而還會隨人力資源變動不斷流失。

為積累足夠的裝備數(shù)據(jù)、模型和知識，實現(xiàn)數(shù)字孿生裝備智能服務(wù)，需要各行業(yè)：①充分認(rèn)知數(shù)據(jù)資產(chǎn)對于裝備智能的重要性，提高裝備數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累意識；②為相關(guān)裝備建立統(tǒng)一、開源、規(guī)范的裝備模型庫、數(shù)據(jù)庫、知識庫，實現(xiàn)裝備全生命周期數(shù)據(jù)資產(chǎn)的匯聚與管理；③建立通用算法庫，為裝備模型的管理和評估、裝備數(shù)據(jù)的預(yù)處理和融合以及裝備知識的挖掘和表示提供支持。

3.3 高級階段：數(shù)智增值增效，實現(xiàn)裝備智能服務(wù)

裝備智能服務(wù)是指裝備能夠自主感知和辨識用戶的顯性和隱性需求，并將自身的各種功能封裝為安全、高效、綠色、用戶友好的服務(wù)提供給用戶。在智能裝備的視角中，用戶不再僅限于人，而是泛指所有需要自身某項功能的人、機、料、法、環(huán)全要素。例如，在零件加工過程中，智能機床為人提供零件加工過程可視化服務(wù)，為零件提供切削和拋光服務(wù)，為下一臺繼續(xù)加工該零件的智能起床提供工藝質(zhì)量自評估和工藝流程核對服務(wù)，為加工車間的節(jié)能減排“規(guī)定”提供能量有效運行服務(wù)，以及為企業(yè)業(yè)務(wù)平臺提供自身能力評估和空閑時間窗口預(yù)測服務(wù)。

數(shù)字孿生裝備發(fā)展高級階段的主要內(nèi)容是通過挖掘裝備數(shù)據(jù)資產(chǎn)隱藏價值，賦予數(shù)字孿生裝備涵蓋預(yù)見性、靈活性和自適應(yīng)性等諸多特性的自主智能，并基于云、霧、邊、端架構(gòu)發(fā)展數(shù)字孿生裝備平臺化、分布式、服務(wù)化運營新模式，面向不同的用戶提供端到端的優(yōu)質(zhì)體驗和可重構(gòu)差異化智能服務(wù)。

4 相關(guān)實踐工作

4.1 復(fù)材加工車間數(shù)字孿生熱壓罐

航空復(fù)合材料對質(zhì)量要求極高，因此對生產(chǎn)工藝要求極高。熱壓罐作為航空復(fù)合材料制件的主要生產(chǎn)設(shè)備，為先進復(fù)合材料固化提供高溫高壓環(huán)境。熱壓罐的穩(wěn)定運行、精準(zhǔn)控制對航空復(fù)合材料的生產(chǎn)至關(guān)重要。目前針對熱壓罐的運維大多采用的是定期檢修、事后維修的方式，即便采用故障診斷與預(yù)測的方式，也常常因為缺乏有效歷史故障數(shù)據(jù)，導(dǎo)致故障診斷與預(yù)測精度低的問題。針對該問題，作者團隊研究建立了一套數(shù)字孿生熱壓罐健康管控系統(tǒng)，分別從數(shù)字熱壓罐構(gòu)建、孿生數(shù)據(jù)生成、孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動的熱壓罐故障診斷與預(yù)測，以及復(fù)材加工車間數(shù)字孿生熱壓罐健康管控系統(tǒng)開發(fā)等方面進行了研究，如圖10所示[15-16]。

(1)熱壓罐高保真數(shù)字孿生模型構(gòu)建

針對熱壓罐各個零部件及子系統(tǒng)，分別構(gòu)建能夠表征零部件外形、尺寸、裝配關(guān)系等的幾何模型，表征溫度場、壓力場、應(yīng)力與形變等的物理模型，表征熱壓罐動態(tài)功能、部件性能退化、外部擾動等的行為模型，表征領(lǐng)域知識、維護準(zhǔn)則、故障及次品規(guī)律的規(guī)則模型，從而得到一個能夠完整、真實刻畫物理熱壓罐的高保真數(shù)字孿生模型。

(2)基于數(shù)字熱壓罐的孿生數(shù)據(jù)生成

熱壓罐的故障診斷與預(yù)測需要大量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，而從物理熱壓罐上采集到的有效故障數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。為解決該問題，基于熱壓罐高保真數(shù)字孿生模型進行仿真運行，得到大量有效且能夠反映熱壓罐故障特征的仿真數(shù)據(jù)，為熱壓罐故障診斷與預(yù)測提供支持。

(3)基于虛實融合數(shù)據(jù)的故障診斷與預(yù)測

通過對物理熱壓罐數(shù)據(jù)和基于數(shù)字熱壓罐仿真生成的數(shù)據(jù)進行篩選、清洗、歸一化等預(yù)處理操作，并對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)與演化分析，用于對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與預(yù)測模型進行訓(xùn)練，提高故障診斷與預(yù)測的精度。

(4)復(fù)材加工車間數(shù)字孿生熱壓罐故障診斷與健康管理系統(tǒng)開發(fā)

通過集成以上功能和服務(wù)，作者團隊開發(fā)了一套復(fù)材加工車間數(shù)字孿生熱壓罐故障診斷與健康管控系統(tǒng)，其功能模塊包括：①熱壓罐運行數(shù)據(jù)監(jiān)測，實時掌握熱壓罐的運行狀態(tài)；②數(shù)字孿生模型管理，支持熱壓罐數(shù)字孿生模型的查看、修改、增加、刪除等功能；③孿生數(shù)據(jù)生成，為故障模型提供數(shù)據(jù)支持；④熱壓罐故障診斷與預(yù)測，實現(xiàn)基于虛實融合數(shù)據(jù)的故障實時診斷，以及故障和壽命預(yù)測[15-16]。

4.2 紡織車間數(shù)字孿生物流裝備

紡織車間中存在大量裝備，占地面積大、工序多、轉(zhuǎn)運流程多。車間物流裝備的自動化、數(shù)字化、智能化是實現(xiàn)紡織業(yè)由勞動密集型向自動化無(少)人化轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。當(dāng)前普遍存在以下不足：①裝備運行監(jiān)控二維平面化，缺乏所見即所得的監(jiān)控手段；②裝備之間的協(xié)作易失??；③裝備遠(yuǎn)程運維難實現(xiàn)；④裝備故障多，且難以提前預(yù)測并及時處置；⑤物流作業(yè)策略缺乏自適應(yīng)調(diào)度。針對上述不足，作者團隊建立了紡織車間數(shù)字孿生物流裝備運維管控系統(tǒng)，分別從紡織車間物流裝備數(shù)字孿生模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集與虛實交互、虛擬運行與調(diào)試、遠(yuǎn)程運維、故障診斷與預(yù)測等方面進行了相關(guān)研究，如圖11所示。

(1)所見即所得的三維可視化監(jiān)控

針對紡織車間物流裝備的不同維度，分別構(gòu)建每一個車間物流裝備的三維幾何模型、物理屬性模型、行為特征模型、約束規(guī)則模型，并進一步開展“零件—組件—裝備”數(shù)字孿生模型組裝，以及多學(xué)科領(lǐng)域模型的融合，從而得到與實際物流裝備“完全一致”的高保真模型。此外，構(gòu)建車間物流裝備數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，可實時、高速感知物流裝備控制器的所有數(shù)據(jù)，包括物流裝備的狀態(tài)信息、作業(yè)信息、貨物信息和報警信息等，并保存至物理裝備運維管控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，并通過將獲取得到的實時數(shù)據(jù)與構(gòu)建的車間物流裝備數(shù)字孿生模型相關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)物理裝備的信息空間與物理空間實時同步，最終實現(xiàn)所見即所得的物流裝備三維立體可視化監(jiān)控。

(2)車間物流裝備虛擬仿真與歷史過程復(fù)現(xiàn)

基于構(gòu)建的車間物流裝備物理模型、行為模型和規(guī)則模型，可以在該系統(tǒng)中開展車間物流裝備的虛擬仿真運行，從而可以驗證物流裝備的關(guān)鍵性能指標(biāo)和制定的運輸方案。此外，可以基于數(shù)據(jù)庫中存儲的歷史運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)歷史運輸過程和狀態(tài)的復(fù)現(xiàn)，以及歷史故障與異常問題的追溯，從而能夠更好的發(fā)現(xiàn)和分析車間物流過程中的問題。

(3)車間物流裝備遠(yuǎn)程運維管控

構(gòu)建的紡織車間物流裝備運維管控數(shù)字孿生系統(tǒng)支持PC、手機或PAD等多終端運行。一方面支持用戶通過多種終端實時三維可視化查看車間物流裝備運行狀態(tài)、作業(yè)信息、產(chǎn)品信息等；另一方面支持用戶通過多種終端對裝備運行參數(shù)、作業(yè)任務(wù)、作業(yè)策略進行遠(yuǎn)程設(shè)定。

(4)車間物流裝備作業(yè)調(diào)度優(yōu)化

物流裝備之間的協(xié)作運行以及高效的作業(yè)策略是保障車間物流穩(wěn)定、高效運行的關(guān)鍵。作者團隊分別針對立體倉庫單元、環(huán)形穿梭車單元構(gòu)建了物流作業(yè)策略自適應(yīng)調(diào)度算法，包括操作時間預(yù)測、任務(wù)序列優(yōu)化。一方面支持用戶在實際生產(chǎn)之前開展車間虛擬運行測試；另一方面，在用戶允許的情況下，在車間實際運行過程中對物流作業(yè)策略進行實時自適應(yīng)調(diào)度優(yōu)化，從而提高車間作業(yè)效率。

(5)車間物流裝備故障診斷與預(yù)測。

構(gòu)建涵蓋“物理—電氣—液壓—能耗—控制”的物流裝備數(shù)字孿生模型，結(jié)合實時和歷史數(shù)據(jù)，設(shè)計了數(shù)字孿生模型與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的物流裝備故障診斷與預(yù)測方法，大幅度提高了車間物流裝備故障預(yù)測精度，減少了裝備停機時間，從而提升了車間物流效率。

5 結(jié)束語

對現(xiàn)有各類裝備進行數(shù)字化賦能和智能化升級，是加快數(shù)字化發(fā)展、建設(shè)數(shù)字中國的基本前提，對于打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，以及應(yīng)對經(jīng)濟全球化和疫情常態(tài)化等一系列挑戰(zhàn)具有重要意義。本文分析了未來智能裝備的全生命周期新需求，并結(jié)合數(shù)字孿生理念提出了數(shù)字孿生裝備的概念，以期數(shù)字孿生裝備能夠作為未來智能裝備的一種典型范式，對現(xiàn)有裝備的創(chuàng)新升級起到參考和推進作用。

本文對數(shù)字孿生裝備的組成、理想特征與理想能力、關(guān)鍵技術(shù)和發(fā)展階段進行了初步探討，并介紹了數(shù)字孿生裝備研發(fā)及應(yīng)用實踐探索成功案例。后續(xù)本文作者團隊將進一步結(jié)合國家、社會和企業(yè)對于裝備數(shù)字化和智能化的實際需求，完善數(shù)字孿生裝備架構(gòu)體系、標(biāo)準(zhǔn)體系和技術(shù)體系，同時深入研究和探討數(shù)字孿生裝備高效運行和精準(zhǔn)維護方法。文章內(nèi)容難免有不足之處，懇請國內(nèi)外專家和同行批評指正。

致謝

本文研究工作得到國家自然科學(xué)基金項目(52120105008，52005026)的支持。除所列作者外，北航數(shù)字孿生研究組其他成員也參與了本文的討論，在此一并表示感謝。感謝董景辰、張相木、汪宏、葉猛、黃祖廣、陳虎等專家對本文相關(guān)內(nèi)容的討論和指導(dǎo)。感謝劉強、寧振波、趙敏、朱鐸先和林雪萍等專家對本文數(shù)字孿生裝備軟件服務(wù)分類組成圖(圖4)的指導(dǎo)。

本文相關(guān)內(nèi)容先后在2021年中國紡織機械行業(yè)科技大會(2021年9月14日，杭州)、2021年第九屆航天技術(shù)創(chuàng)新國際會議(2021年10月14日，杭州)、2021年全國先進生產(chǎn)系統(tǒng)理論與應(yīng)用研討會(2021年11月6日，西安)、2021年第一屆中國國際透平機械產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟前沿科技大會(2021年10月26日，沈陽)、2021年第17屆中國CAE年會仿真與數(shù)字孿生技術(shù)論壇(2021年11月14日，?？?、2021年第七屆中國虛擬現(xiàn)實產(chǎn)學(xué)研大會(2021年12月5日，北京)等會議上進行了匯報和交流。在此感謝為相關(guān)研究工作提出寶貴建議的國內(nèi)外學(xué)者與工業(yè)界同行。