數(shù)字孿生技術(shù)在城軌車輛全生命周期中的應(yīng)用研究

張 朋,曾云峰,王蒙蒙,劉偉鵬

(中車大連機(jī)車車輛有限公司，遼寧 大連 116000)

近些年來，隨著工業(yè)4.0，中國制造2025等國家層面智能制造的發(fā)展戰(zhàn)略的推出，以及互聯(lián)網(wǎng)+及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，“數(shù)字孿生”(Digital Twin)這個名詞在制造行業(yè)愈來愈多地被提起。而關(guān)于數(shù)字孿生的歷史最早可追溯上世紀(jì)60年代美國國家航空航天局(NASA)的阿波羅項目[1]。在該項目中，NASA為實際執(zhí)行飛行任務(wù)的飛行器制造了一個在地面的“孿生”飛行器，用于執(zhí)行任務(wù)前的模擬訓(xùn)練以及執(zhí)行任務(wù)期間的模擬仿真。此時的孿生體是與其鏡像具有相同物理尺寸、特征、性能的物理實體，并可以通過仿真驗證等手段反映、預(yù)測其鏡像體的真實狀態(tài)。

1991年，David Gelernter(美國耶魯大學(xué)計算機(jī)系教授)在其著作《Mirror World》中預(yù)測了數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)。2002年，Michael Grieves教授(佛羅里達(dá)工業(yè)研究院首席科學(xué)家)在密歇根大學(xué)舉辦的制造業(yè)工程師協(xié)會上提出了“Conceptual Ideal for Product LifeCycle Management”的概念，并在2011年正式引入了“數(shù)字孿生體”這一概念，定義了物理空間、虛擬空間以及兩個空間之間的信息交互這3個數(shù)字孿生的基本要素。

數(shù)字孿生技術(shù)概念在誕生初期并沒有引起廣泛關(guān)注與重視，究其原因在于當(dāng)時的數(shù)字化技術(shù)手段比較匱乏，無法構(gòu)建真正意義上的數(shù)字孿生體。而隨著近些年來物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)、大數(shù)據(jù)、云計算、VR技術(shù)、人工智能等新興信息化技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生具有了落地的技術(shù)基礎(chǔ)。本文著眼于數(shù)字孿生技術(shù)在軌道交通領(lǐng)域的應(yīng)用，系統(tǒng)分析了數(shù)字孿生技術(shù)在城軌車輛的研發(fā)、制造、維護(hù)、報廢的全生命周期內(nèi)的典型應(yīng)用，旨在提高數(shù)字孿生技術(shù)在城軌車輛領(lǐng)域的落地應(yīng)用，推進(jìn)城軌車輛的智能化發(fā)展。

1 數(shù)字孿生的概念內(nèi)涵

數(shù)字孿生作為一套技術(shù)體系，不同的行業(yè)及學(xué)者對數(shù)字孿生有著不同的理解和認(rèn)知。有的觀點認(rèn)為數(shù)字孿生是物理實體的高保真三維模型，有的觀點認(rèn)為數(shù)字孿生是大數(shù)據(jù)，還有觀點認(rèn)為數(shù)字孿生是仿真，是虛擬驗證或者可視化[2]。雖然各種觀點有其側(cè)重之處，但究其根本，理想的數(shù)字孿生具有如下5個核心要素：物理實例、虛擬對象、孿生數(shù)據(jù)、信息連接、面向服務(wù)[3]。針對城軌車輛行業(yè)，筆者對數(shù)字孿生做出了如下定義：

數(shù)字孿生是物理實體的數(shù)字化“克隆體”，物理實體是數(shù)字孿生體的實例化對象。數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)核心，信息化技術(shù)是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)條件，通過數(shù)據(jù)建立包括物理模型、行為模型、規(guī)則模型等多維度孿生模型，通過信息化技術(shù)實現(xiàn)孿生模型與物理實例的雙向連接和實時交互，最終在產(chǎn)品全生命周期中實現(xiàn)多種服務(wù)與功能，包括仿真驗證、運(yùn)行監(jiān)測、智能管控、健康管理等。

基于上述定義構(gòu)建的城軌車輛數(shù)字孿生體系結(jié)構(gòu)模型包括物理車輛、虛擬車輛、孿生數(shù)據(jù)池、服務(wù)應(yīng)用、傳感連接五部分要素，圖1為城軌車輛數(shù)字孿生體系結(jié)構(gòu)模型。

圖1 城軌車輛數(shù)字孿生體系結(jié)構(gòu)模型

2 城軌車輛的全生命周期與數(shù)字孿生應(yīng)用

城軌車輛的全生命周期包括研發(fā)、制造、服務(wù)、報廢4個基本階段。作為涉及到多專業(yè)、多系統(tǒng)的復(fù)雜工程應(yīng)用，城軌車輛在其生命周期的各個階段具有海量、多源的設(shè)計數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、維護(hù)數(shù)據(jù)等。數(shù)字孿生技術(shù)的引入，可打破各數(shù)據(jù)孤島，整合多源異構(gòu)、多模態(tài)數(shù)據(jù)，在車輛產(chǎn)品的全生命周期管理中提供價值服務(wù)。圖2為數(shù)字孿生技術(shù)在城軌車輛全生命周期內(nèi)的應(yīng)用框架。

圖2 城軌車輛全生命周期數(shù)字孿生應(yīng)用框架

2.1 車輛研發(fā)階段的數(shù)字孿生

車輛研發(fā)是集合了結(jié)構(gòu)設(shè)計、電氣設(shè)計、系統(tǒng)設(shè)計、控制設(shè)計等多專業(yè)交叉設(shè)計過程，也是建立車輛數(shù)字化模型的初始階段。利用基于模型的產(chǎn)品定義MBD技術(shù)(Model-based Definition)，實現(xiàn)對產(chǎn)品幾何信息和非幾何信息的規(guī)范管理，可以高效、準(zhǔn)確地構(gòu)建車輛的數(shù)字孿生體。具備數(shù)字孿生體特征的研發(fā)設(shè)計工作(圖3)主要有以下特點：

圖3 城軌車輛研發(fā)階段的數(shù)字孿生

(1)設(shè)計版本變更記錄詳實，可追述性強(qiáng)。即在具體車輛設(shè)計進(jìn)程中，因為需求輸入變更等引起的方案變更、設(shè)計參數(shù)變更等，均可在孿生數(shù)據(jù)服務(wù)平臺中進(jìn)行存儲記錄。這部分?jǐn)?shù)據(jù)可在后續(xù)類似產(chǎn)品的研發(fā)工作中發(fā)揮重要作用，其價值隨著記錄數(shù)量的增長而增長[4]，形成重要的企業(yè)設(shè)計數(shù)據(jù)。

(2)可實現(xiàn)并行協(xié)同設(shè)計。并行協(xié)同設(shè)計的基礎(chǔ)在于單一數(shù)據(jù)源，而這正是數(shù)字孿生體的特征之一。在車輛這樣的多專業(yè)交叉設(shè)計工作中，利用該數(shù)字孿生體進(jìn)行協(xié)同設(shè)計，可在產(chǎn)品某些設(shè)計輸入變更時實現(xiàn)多專業(yè)的迅速響應(yīng)，進(jìn)而大大提高設(shè)計效率。

(3)建立虛擬車輛樣機(jī)。隨著設(shè)計的不斷深入，數(shù)字孿生體在物理模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展和延伸，融合虛擬仿真技術(shù)，進(jìn)而可實現(xiàn)多專業(yè)系統(tǒng)仿真與測試驗證，如車體碰撞強(qiáng)度分析、車輛運(yùn)行平穩(wěn)性分析、車輛氣密性分析、車輛動力學(xué)分析等。該數(shù)字孿生體在后續(xù)生命周期中繼續(xù)演進(jìn)并形成高保真的車輛動態(tài)模型，為其他項目車輛研發(fā)的設(shè)計優(yōu)化、設(shè)計迭代等提供依據(jù)，提高新項目開發(fā)質(zhì)量與開發(fā)效率。

2.2 車輛制造階段的數(shù)字孿生

車輛制造階段的數(shù)字孿生技術(shù)主要體現(xiàn)在數(shù)字孿生車間(圖4)的應(yīng)用。車輛的生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)效率影響著產(chǎn)品的性能質(zhì)量和交付成本，而數(shù)字孿生車間的應(yīng)用徹底革新了傳統(tǒng)車間的生產(chǎn)方式，實現(xiàn)真正的現(xiàn)代化數(shù)字制造。

圖4 城軌車輛數(shù)字孿生車間

基于數(shù)字孿生的理念，車輛數(shù)字孿生車間應(yīng)具有物理車間和虛擬車間，兩個車間之間以數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)為媒介，實現(xiàn)雙向映射與實時交互，最終實現(xiàn)對物理車間的實時監(jiān)測與閉環(huán)反饋控制。

物理車間通過豐富的IoT建設(shè)，將車間物料儲備、物料配送、車輛產(chǎn)線流轉(zhuǎn)、車輛生產(chǎn)工具狀態(tài)等信息實時推送至虛擬車間。虛擬車間根據(jù)物理車間反饋信息，結(jié)合生產(chǎn)計劃和仿真分析結(jié)果，進(jìn)行車間資源智能調(diào)度，提高生產(chǎn)效率，降低產(chǎn)品缺陷。此外，該車間的制造過程數(shù)據(jù)，包括制造物料清單(Bill of Material,BOM)、質(zhì)量檢測、產(chǎn)線流程數(shù)據(jù)、逆向過程數(shù)據(jù)等也將進(jìn)入車輛數(shù)據(jù)孿生池，作為車輛產(chǎn)品數(shù)字孿生體的重要構(gòu)成因素在后續(xù)生命周期中發(fā)揮重要作用。

2.3 車輛服務(wù)階段的數(shù)字孿生

車輛在制造完成交付用戶使用后，為保證數(shù)字孿生車輛對實體車輛的超寫實性，需構(gòu)建高速、穩(wěn)定、安全的車地?zé)o線傳輸信道。數(shù)字孿生車輛實時采集實體車輛整體及牽引、制動、車門、空調(diào)等子系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境因素和運(yùn)行參數(shù)狀態(tài)，對車輛運(yùn)行情況進(jìn)行實時監(jiān)視與模擬仿真，提高實體車輛運(yùn)行安全性、可靠性及運(yùn)營效率。

車輛服務(wù)階段的數(shù)字孿生(圖5)的另一重要意義在于對實體車輛的故障預(yù)測與健康管理。數(shù)字孿生車輛具有設(shè)計、制造、維護(hù)等多維數(shù)據(jù)，結(jié)合實時動態(tài)數(shù)據(jù)對實體車輛的性能、故障、壽命做出預(yù)測：

圖5 城軌車輛服務(wù)階段的數(shù)字孿生

(1)通過各傳感器實時獲得車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)行環(huán)境變化及物理部件性能衰減特性，與車輛性能模型結(jié)合構(gòu)建自適應(yīng)模型，實現(xiàn)對整車和部件性能的精準(zhǔn)檢測；

(2)在含有物理模型、工藝模型、仿真數(shù)據(jù)、性能模型的數(shù)字孿生車輛中，結(jié)合車輛維護(hù)、檢修數(shù)據(jù)中的故障模式，建立故障模型，用于對整車和部件的故障診斷與故障預(yù)測；

(3)利用數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的方法，將車輛的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)與車輛性能模型相結(jié)合，構(gòu)建出整車及部件的性能預(yù)測模型，用以預(yù)測其性能和剩余壽命；

(4)將車輛牽引、制動運(yùn)行狀態(tài)模型與局部線性化等模型融合應(yīng)用，建立車輛的控制優(yōu)化模型，實現(xiàn)車輛的控制性能尋優(yōu)。

2.4 車輛報廢階段的數(shù)字孿生

數(shù)字孿生體的服務(wù)職能從誕生之初就不斷成長和增益，實體車輛的報廢不代表著車輛數(shù)字孿生體的報廢。車輛數(shù)字孿生體將繼續(xù)記錄車輛的報廢數(shù)據(jù)、報廢時間、各部件實際壽命等。該數(shù)字孿生體所包含的全生命周期內(nèi)的所有數(shù)據(jù)、模型都成為車輛孿生數(shù)據(jù)池的一部分，對同類型車輛數(shù)字孿生體進(jìn)行總結(jié)與歸納，可為下一代產(chǎn)品提供參考價值，服務(wù)于新產(chǎn)品的設(shè)計改進(jìn)和設(shè)計創(chuàng)新，并為同類型產(chǎn)品的質(zhì)量分析及預(yù)測、基于物理的產(chǎn)品仿真模型和分析模型的優(yōu)化等提供數(shù)據(jù)支持[5]。

3 城軌車輛數(shù)字孿生與New IT技術(shù)應(yīng)用

城軌車輛數(shù)字孿生是車輛技術(shù)與數(shù)字孿生技術(shù)的融合應(yīng)用，而數(shù)字孿生技術(shù)的落地與新一代信息化技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用密不可分。結(jié)合城軌車輛數(shù)字孿生體系結(jié)構(gòu)五要素，梳理了如下New IT技術(shù)可用于城軌車輛數(shù)字孿生。

3.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

對物理車輛的全面感知是實現(xiàn)城軌車輛數(shù)字孿生的基礎(chǔ)條件，通過物聯(lián)網(wǎng)將信息傳感器、射頻識別、定位裝置等車輛設(shè)備的必要信息進(jìn)行實時的采集，以實現(xiàn)孿生數(shù)據(jù)池的數(shù)據(jù)接入和虛擬車輛對物理車輛的整體感知。

3.2 5G傳輸技術(shù)

5G傳輸技術(shù)具有高速率、大容量、低延時、高可靠的特點[6]，這對于物理車輛到虛擬車輛的海量數(shù)據(jù)并發(fā)、高速傳輸，以及虛擬車輛對物理車輛的精準(zhǔn)映射和精準(zhǔn)控制提供了必要的連接能力。

3.3 VR/AR/MR技術(shù)

虛擬車輛是城軌車輛數(shù)字孿生的重要組成，VR/AR/MR技術(shù)為實現(xiàn)虛擬車輛可視化以及與物理車輛的虛實融合提供了技術(shù)支撐。

3.4 邊緣計算與云計算

邊緣計算具有低延時、高帶寬、海量連接、異構(gòu)匯聚和本地安全隱私保護(hù)等特點，而云計算具有按需部署、分布共享、動態(tài)拓展的特點。通過在車輛側(cè)部署邊緣計算設(shè)備，在云端構(gòu)建大數(shù)據(jù)存儲和高算力，實現(xiàn)車輛數(shù)據(jù)孿生的分層建設(shè)和算力均衡，覆蓋多場景應(yīng)用。

3.5 大數(shù)據(jù)技術(shù)

車輛孿生數(shù)據(jù)池中集成了車輛全生命周期內(nèi)的設(shè)計數(shù)據(jù)、工藝制造數(shù)據(jù)、運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)等海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)?；诜植际降拇髷?shù)據(jù)技術(shù)為處理這些場景提供了數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等能力。

3.6 人工智能技術(shù)

人工智能是車輛數(shù)字孿生體系的底層關(guān)鍵技術(shù)之一，其主要應(yīng)用在仿真分析方面。通過AI智能計算模型、算法，結(jié)合先進(jìn)的可視化技術(shù)，實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)挖掘和信息分析，從而提供車輛模擬仿真、故障診斷預(yù)測、優(yōu)化車輛控制等服務(wù)。

4 總結(jié)

自數(shù)字孿生的概念誕生之后，其技術(shù)體系就在不斷地演化進(jìn)步，對各行業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計、制造、服務(wù)等都產(chǎn)生了巨大的推動作用。雖然距數(shù)字孿生技術(shù)的全面應(yīng)用尚有一段距離，但其作為實現(xiàn)智能制造、智能運(yùn)維的重要使能技術(shù)已得到了廣泛重視。本文在介紹了數(shù)字孿生技術(shù)的歷史發(fā)展和概念內(nèi)涵后，提出了適用于城軌車輛的數(shù)字孿生體系結(jié)構(gòu)模型，對城軌車輛全生命周期內(nèi)的數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行了分析，并梳理了當(dāng)前信息技術(shù)對數(shù)字孿生體系落地的應(yīng)用支撐。利用數(shù)字孿生，實現(xiàn)城軌車輛在數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬環(huán)境中進(jìn)行創(chuàng)建、生成、測試和驗證，這種將成為車輛制造商在未來的核心競爭力。