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(dòng)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(jī)械工業(yè)自動(dòng)化研究所有限公司，北京 100120)

1 未來(lái)裝備發(fā)展新趨勢(shì)與新需求

縱觀數(shù)千年的人類(lèi)文明發(fā)展歷程，各式各樣的工具、設(shè)備、裝備幫助人類(lèi)大幅提高創(chuàng)新和生產(chǎn)效率，與此同時(shí)，人類(lèi)的創(chuàng)新活動(dòng)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(dòng)其功能不斷升級(jí)更新。隨著工具、設(shè)備、裝備和相關(guān)技術(shù)的迭代升級(jí)，人類(lèi)文明已先后跨越了石器時(shí)代、青銅時(shí)代、鐵器時(shí)代、蒸汽時(shí)代和電氣時(shí)代，進(jìn)入了當(dāng)下的信息時(shí)代。在信息時(shí)代中，由具有機(jī)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(guó)防軍工、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、資源勘采、倉(cāng)儲(chǔ)物流、信息通信、交通運(yùn)輸、科學(xué)研究、空間探索、生活?yuàn)蕵?lè)等各大領(lǐng)域的相關(guān)活動(dòng)，對(duì)人類(lèi)的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生重要積極影響。然而，不斷變化的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，以及不斷涌現(xiàn)并逐漸成熟的新一代信息技術(shù)，對(duì)裝備的未來(lái)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(shì)、新挑戰(zhàn)

經(jīng)濟(jì)全球化迫使裝備進(jìn)一步高質(zhì)量發(fā)展。當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)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(jìn)多方合作和全球經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的同時(shí)，加速了各行業(yè)從增量發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪扛?jìng)爭(zhēng)與多方博弈。為提高行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力以面對(duì)新的挑戰(zhàn)，要求未來(lái)裝備進(jìn)一步提高質(zhì)量、增加效率、豐富功能[1]。

疫情/后疫情時(shí)代凸顯裝備遠(yuǎn)程/自治運(yùn)行重要性。2020年新冠疫情全面爆發(fā)，導(dǎo)致大量勞動(dòng)力被迫在家隔離防護(hù)，各類(lèi)裝備/設(shè)備因缺少操控人員而無(wú)法正常運(yùn)行，大批工廠(chǎng)和設(shè)施也因此被迫關(guān)閉，對(duì)全球?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)造成了重大不利影響。為提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于不確定性事件的韌性，要求未來(lái)裝備具備遠(yuǎn)程運(yùn)維管控、自治和自適應(yīng)運(yùn)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(lái)，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(wèn)題，嚴(yán)重威脅人類(lèi)的生存。為貫徹可持續(xù)發(fā)展理念，并如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)，要求未來(lái)裝備在制造加工、運(yùn)維管控、報(bào)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(shí)現(xiàn)裝備強(qiáng)國(guó)的必由之路。近年來(lái)，中外貿(mào)易摩擦不斷，對(duì)我國(guó)依賴(lài)高端裝備和核心軟硬件引進(jìn)的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生不利影響，不僅如此，國(guó)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(lài)于人，還會(huì)產(chǎn)生巨大的安全隱患。為突破“被卡脖子”的困境，要求未來(lái)裝備關(guān)鍵零部件、核心軟件以及研發(fā)、制造、組裝、測(cè)試等相關(guān)技術(shù)全面自主化，并增強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，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(jì)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(jí)。自“十二五”國(guó)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(diǎn)推進(jìn)以來(lái)，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(guó)家“十四五規(guī)劃”再次強(qiáng)調(diào)加快數(shù)字化發(fā)展，大力推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)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(qiáng)調(diào)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇[4]。為進(jìn)一步激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)潛能，并促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(kāi)創(chuàng)裝備實(shí)體、數(shù)據(jù)和新一代信息技術(shù)的閉環(huán)迭代與互補(bǔ)優(yōu)化的良性循環(huán)模式[5]。

綜上所述，我國(guó)亟需實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有各類(lèi)裝備的數(shù)字化賦能、網(wǎng)絡(luò)化互聯(lián)、智能化升級(jí)，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(yùn)作模式，鑄造大國(guó)重器，建設(shè)裝備強(qiáng)國(guó)。

1.2 未來(lái)裝備全生命周期新需求

裝備全生命周期可劃分為設(shè)計(jì)與驗(yàn)證、制造與測(cè)試、交付與培訓(xùn)、運(yùn)維與管控、報(bào)廢與回收五大階段。為應(yīng)對(duì)新環(huán)境、新趨勢(shì)和新挑戰(zhàn)，未來(lái)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(jì)與驗(yàn)證階段新需求

(1)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)可傳承，模型/數(shù)據(jù)可復(fù)用

裝備在設(shè)計(jì)及驗(yàn)證過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)和模型，相關(guān)人員則不斷獲得經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，這些數(shù)據(jù)、模型、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對(duì)于下一代裝備，甚至是其他裝備的設(shè)計(jì)或改良具有重要參考價(jià)值。為縮短裝備設(shè)計(jì)與驗(yàn)證周期，改善設(shè)計(jì)人員工作體驗(yàn)，減少裝備設(shè)計(jì)基礎(chǔ)共性問(wèn)題，滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)市場(chǎng)環(huán)境對(duì)裝備的快速升級(jí)迭代和低成本設(shè)計(jì)研發(fā)需求，要求未來(lái)裝備能夠?qū)崿F(xiàn)：①設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)可表示、可存儲(chǔ)、可傳承；②設(shè)計(jì)模型和數(shù)據(jù)可復(fù)用。

(2)一體化設(shè)計(jì)

裝備設(shè)計(jì)通常包括硬件、軟件兩部分，以及需求和市場(chǎng)分析、方案設(shè)計(jì)與論證、技術(shù)設(shè)計(jì)與論證、試驗(yàn)研究、詳細(xì)設(shè)計(jì)、試制、驗(yàn)證改良等環(huán)節(jié)。為提高裝備設(shè)計(jì)效率，減少設(shè)計(jì)隱性缺陷，并充分發(fā)揮裝備軟硬件效能，要求未來(lái)裝備能夠?qū)崿F(xiàn)：①軟硬一體化設(shè)計(jì)，助力裝備實(shí)現(xiàn)集成化、小型化和輕量化，增強(qiáng)軟硬兼容能力，并弱化短板效應(yīng)；②設(shè)計(jì)驗(yàn)證一體化，縮短裝備設(shè)計(jì)驗(yàn)證周期，滿(mǎn)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(jì)

裝備設(shè)計(jì)不僅涉及機(jī)電液熱力磁等多學(xué)科專(zhuān)業(yè)知識(shí)，還需要考慮其在時(shí)間域和空間域中的多場(chǎng)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(xiàn)。為縮短裝備設(shè)計(jì)周期，探索裝備設(shè)計(jì)全局優(yōu)解，避免由于溝通不暢導(dǎo)致的錯(cuò)誤、缺漏、沖突、冗余和歧義，以及因串行重復(fù)設(shè)計(jì)導(dǎo)致的人力、物力、財(cái)力浪費(fèi)，并改善設(shè)計(jì)人員工作體驗(yàn)，要求未來(lái)裝備能夠有效支持多學(xué)科、多場(chǎng)可行性分析和綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)。

1.2.2 裝備制造與測(cè)試階段新需求

(1)數(shù)字化制造加工

制造加工過(guò)程所涉及的排產(chǎn)與調(diào)度、監(jiān)視與測(cè)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(jìn)一步優(yōu)化裝備制造過(guò)程，提高裝備加工質(zhì)量和效率，降低成本和能耗，要求未來(lái)裝備在制造階段能夠?qū)崿F(xiàn)：①數(shù)字化規(guī)劃，通過(guò)決策預(yù)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)排產(chǎn)和調(diào)度方案動(dòng)態(tài)尋優(yōu)；②數(shù)字化監(jiān)測(cè)，提高制造過(guò)程監(jiān)測(cè)全面性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性、直觀性，支持制造過(guò)程異常與潛在問(wèn)題的及時(shí)發(fā)現(xiàn)與解決；③數(shù)字化管控，全面增強(qiáng)裝備制造過(guò)程動(dòng)態(tài)響應(yīng)和精準(zhǔn)執(zhí)行能力。

(2)虛擬增強(qiáng)的質(zhì)量檢測(cè)與出廠(chǎng)測(cè)試

裝備質(zhì)量監(jiān)測(cè)和出廠(chǎng)測(cè)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(jí)確定、裝備質(zhì)量改進(jìn)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(guò)程的裝備質(zhì)量檢測(cè)與出廠(chǎng)測(cè)試可能存在以下不足：①檢測(cè)周期長(zhǎng)，變相增加庫(kù)存壓力和成本；②檢測(cè)不全面，易導(dǎo)致漏檢的殘次品流入市場(chǎng)，造成安全隱患；③檢測(cè)過(guò)程可能對(duì)裝備造成損害，縮短裝備的使用壽命。因此，要求未來(lái)裝備的質(zhì)量檢測(cè)與出廠(chǎng)測(cè)試采用物理與虛擬相結(jié)合的方式進(jìn)行，提高檢測(cè)效率，降低漏檢風(fēng)險(xiǎn)，減少對(duì)受測(cè)裝備產(chǎn)品的損害。

(3)過(guò)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(duì)于裝備迭代設(shè)計(jì)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(jì)學(xué)角度宏觀掌握裝備質(zhì)量分布情況，無(wú)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(wèn)題，從而無(wú)法有效支持裝備迭代設(shè)計(jì)和制造工藝優(yōu)化；③難以區(qū)分裝備性能和質(zhì)量的個(gè)體差異，無(wú)法準(zhǔn)確指導(dǎo)裝備運(yùn)維和報(bào)廢回收階段的具體決策。因此，要求未來(lái)裝備的制造過(guò)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(jí)的大趨勢(shì)下，裝備使用者、合作開(kāi)發(fā)商、運(yùn)營(yíng)商和售后服務(wù)提供商等各方對(duì)于裝備的模型、數(shù)據(jù)、文檔和知識(shí)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(shí)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(lái)裝備在交付過(guò)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(shí)現(xiàn)物理與數(shù)字雙交付，助力裝備的智能化運(yùn)維和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展。

(2)虛擬仿真實(shí)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(lài)物理裝備進(jìn)行，受到場(chǎng)地、時(shí)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(zhǎng)、成本高等問(wèn)題。為突破技能培訓(xùn)資源的客觀條件限制，實(shí)現(xiàn)受訓(xùn)人員技能水平的實(shí)時(shí)評(píng)估與反饋，以及為受訓(xùn)人員提供更全的培訓(xùn)項(xiàng)目、更好的培訓(xùn)體驗(yàn)、更多的試錯(cuò)機(jī)會(huì)，要求未來(lái)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(shí)現(xiàn)虛擬仿真實(shí)訓(xùn)。

1.2.4 裝備運(yùn)維與管控階段新需求

(1)運(yùn)行狀態(tài)及趨勢(shì)可感知、可認(rèn)知、可預(yù)知

運(yùn)維與管控是裝備在全生命周期中實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值的重要階段。為使裝備運(yùn)維管控過(guò)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(cè)和評(píng)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(lái)可能發(fā)生的異常和問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)上述理想功能，未來(lái)裝備需首先實(shí)現(xiàn)：①運(yùn)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(yùn)行狀態(tài)及趨勢(shì)動(dòng)態(tài)預(yù)知。

(2)運(yùn)行過(guò)程可控制、可優(yōu)化、可自治

裝備運(yùn)行過(guò)程充滿(mǎn)不確定性，裝備性能改變、裝備運(yùn)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(huì)直接影響裝備的正常運(yùn)行，而且即便裝備能夠在上述事件發(fā)生時(shí)繼續(xù)正常運(yùn)行，也難以根據(jù)當(dāng)前實(shí)際情況動(dòng)態(tài)改變運(yùn)行策略，實(shí)現(xiàn)高效高質(zhì)運(yùn)行。為使裝備面對(duì)不確定性事件時(shí)能夠保持韌性，提高裝備運(yùn)行的效率和質(zhì)量，未來(lái)裝備在運(yùn)行過(guò)程中除現(xiàn)場(chǎng)人工控制外，還應(yīng)具備以下三種能力：①裝備運(yùn)行過(guò)程可遠(yuǎn)程控制，弱化現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境對(duì)裝備運(yùn)行的約束限制；②運(yùn)行決策可動(dòng)態(tài)優(yōu)化，弱化不確定性事件對(duì)裝備運(yùn)行的負(fù)面影響；③裝備可自治運(yùn)行，弱化裝備運(yùn)行對(duì)人力資源的依賴(lài)程度。

(3)軟件化、集成化、平臺(tái)化

裝備在完成大型復(fù)雜任務(wù)時(shí)，不僅需要提供多種功能服務(wù)，還要與其他裝備和人進(jìn)行功能互補(bǔ)和交互協(xié)作。為實(shí)現(xiàn)裝備功能的靈活調(diào)度和動(dòng)態(tài)重構(gòu)，以及人機(jī)物的高效協(xié)作，未來(lái)裝備需實(shí)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(gè)性需求提供專(zhuān)用功能，以低成本、低風(fēng)險(xiǎn)和高度靈活的方式實(shí)現(xiàn)裝備功能的拓展與裝備價(jià)值的提升；②功能集成化，通過(guò)對(duì)裝備功能進(jìn)行模塊化封裝和集成，加速功能請(qǐng)求、匹配和調(diào)用過(guò)程，快速響應(yīng)動(dòng)態(tài)需求；③運(yùn)營(yíng)平臺(tái)化，通過(guò)云平臺(tái)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)突破裝備個(gè)體能力局限，實(shí)現(xiàn)多類(lèi)異構(gòu)裝備能力的高效共享與協(xié)同，從而為客戶(hù)提供端到端的優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)和差異化服務(wù)，保持運(yùn)營(yíng)效率和靈活性。

(4)低碳綠色環(huán)境友好

各類(lèi)裝備在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展的同時(shí)，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(shí)現(xiàn)，貫徹落實(shí)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，要求未來(lái)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(bào)廢與回收階段新需求

報(bào)廢裝備蘊(yùn)含大量可循環(huán)利用的再生資源和對(duì)環(huán)境極具破壞性的有害物質(zhì)，裝備的報(bào)廢與回收對(duì)于生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。為進(jìn)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(lái)裝備：①優(yōu)化報(bào)廢決策，從根據(jù)固定時(shí)限或固定使用次數(shù)進(jìn)行裝備報(bào)廢決策，轉(zhuǎn)變?yōu)楦鶕?jù)運(yùn)維歷史數(shù)據(jù)決定裝備何時(shí)報(bào)廢，避免裝備因過(guò)早報(bào)廢而浪費(fèi)資源，或因過(guò)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(duì)數(shù)字化賦能和智能化升級(jí)的需求。數(shù)字孿生是學(xué)術(shù)界和業(yè)界公認(rèn)的實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體對(duì)象數(shù)字化和智能化升級(jí)的有效手段之一，近年來(lái)不少?lài)?guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始開(kāi)展基于數(shù)字孿生的裝備設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)維等方面的研究。作者團(tuán)隊(duì)于2018年提出了基于數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備故障預(yù)測(cè)與健康管理方法[6]。

通過(guò)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(gè)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下能夠精確刻畫(huà)裝備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)(以虛映實(shí))。與此同時(shí)，裝備還能夠在信息空間中進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)(以虛預(yù)實(shí))，并基于預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)現(xiàn)有決策方案進(jìn)行優(yōu)化(以虛優(yōu)實(shí))，最終讓裝備執(zhí)行最優(yōu)的決策方案，實(shí)現(xiàn)“以虛控實(shí)”。由此可見(jiàn)，信息空間增量對(duì)于裝備智能化升級(jí)具有重要意義，因此，本文基于作者團(tuán)隊(duì)前期提出的數(shù)字孿生五維模型理論基礎(chǔ)[7]，對(duì)數(shù)字孿生裝備概念進(jìn)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(gè)部分[7]構(gòu)成的未來(lái)智能裝備；數(shù)字孿生裝備通過(guò)融合應(yīng)用新一代信息技術(shù)，促進(jìn)裝備全生命周期各階段(設(shè)計(jì)與驗(yàn)證、制造與測(cè)試、交付與培訓(xùn)、運(yùn)維與管控和報(bào)廢與回收)數(shù)智化升級(jí)，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?xún)?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(guò)數(shù)模聯(lián)動(dòng)、虛實(shí)映射和一致性交互等機(jī)制，實(shí)現(xiàn)裝備一體化多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)、智能制造與數(shù)字化交付、智能運(yùn)維等，達(dá)到拓展裝備功能、增強(qiáng)裝備性能、提升裝備價(jià)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(gè)部分組成[7]，如圖1所示。

2.2.1 物理裝備：裝備物理實(shí)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(shí)體部分，由動(dòng)力、傳動(dòng)、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(shí)際功能，通過(guò)結(jié)合傳感器系統(tǒng)，物理裝備還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)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(dòng)執(zhí)行、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)等功能，隨著新型材料和先進(jìn)技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，未來(lái)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(yùn)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(hù)友好、交互舒適便捷的裝備，改善用戶(hù)體驗(yàn)；③可利用3D打印和4D打印技術(shù)，提高裝備設(shè)計(jì)自由度，支持同類(lèi)裝備的個(gè)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(jìn)一步提高裝備硬件集成度，助力裝備小型化和輕量化的實(shí)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(shí)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(shí)間、空間、執(zhí)行成本等多方面的約束，僅憑借物理手段實(shí)現(xiàn)裝備的可視化監(jiān)測(cè)、歷史狀態(tài)回溯、運(yùn)行過(guò)程預(yù)演、未來(lái)結(jié)果預(yù)測(cè)和智能運(yùn)維等功能難度較大。因此，需要通過(guò)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(jì)、制造及運(yùn)維等過(guò)程看得見(jiàn)、運(yùn)行機(jī)理看得清、行為能力看得全、運(yùn)行規(guī)律看得透的新能力，如圖2所示。

從實(shí)現(xiàn)和拓展裝備各種功能和服務(wù)的角度來(lái)看，裝備數(shù)字孿生模型由四類(lèi)模型組成：①為實(shí)現(xiàn)物理裝備設(shè)計(jì)、制造及運(yùn)維管控等階段的過(guò)程可視化、狀態(tài)監(jiān)測(cè)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(guò)程，需要構(gòu)建裝備的幾何模型來(lái)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(shí)現(xiàn)裝備故障預(yù)測(cè)、健康管理、質(zhì)量管控、運(yùn)行優(yōu)化等功能，需要構(gòu)建裝備的物理模型來(lái)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(yùn)行機(jī)理；③為實(shí)現(xiàn)裝備動(dòng)態(tài)規(guī)劃和自動(dòng)化運(yùn)行，并支持人機(jī)協(xié)作和多機(jī)協(xié)作，需要構(gòu)建裝備的行為模型來(lái)厘清裝備的動(dòng)態(tài)功能、響應(yīng)機(jī)制和周期性運(yùn)動(dòng)模式，抽象描述裝備性能退化趨勢(shì)運(yùn)維環(huán)境的隨機(jī)擾動(dòng)；④為實(shí)現(xiàn)物理裝備智能運(yùn)維和決策優(yōu)化，需要構(gòu)建裝備的規(guī)則模型來(lái)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(yàn)、專(zhuān)家知識(shí)、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(lái)看，上述四類(lèi)模型呈現(xiàn)出隨時(shí)間增量積累和形式多樣性的特點(diǎn)。①幾何模型主要在裝備的設(shè)計(jì)階段產(chǎn)生，屬于相對(duì)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(jì)與驗(yàn)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(chǎng)強(qiáng)度、熱傳導(dǎo)效應(yīng)、流體力學(xué)等的理論計(jì)算公式，物理模型在具體應(yīng)用時(shí)的呈現(xiàn)方式比較豐富，比如有限元分析時(shí)的網(wǎng)格模型，以及運(yùn)動(dòng)學(xué)分析時(shí)的連桿模型；③行為模型主要在裝備設(shè)計(jì)、測(cè)試和運(yùn)維階段產(chǎn)生，是對(duì)裝備在外部環(huán)境干擾、外部輸入和內(nèi)部運(yùn)行機(jī)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(jī)、圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)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(lèi)表現(xiàn)形式：一類(lèi)是通過(guò)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(jì)模型等，另一類(lèi)是通過(guò)形式化表達(dá)人的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，使數(shù)字孿生裝備能夠理解并運(yùn)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(huà)物理裝備的時(shí)空幾何關(guān)系，實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、行為和過(guò)程，描述物理裝備的多維屬性和運(yùn)行機(jī)理，以及表征裝備能力和相關(guān)規(guī)律規(guī)則，是實(shí)現(xiàn)裝備數(shù)字化賦能和智能化升級(jí)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(jì)、制造、測(cè)試和運(yùn)維等過(guò)程離不開(kāi)數(shù)據(jù)的深度參與，數(shù)字裝備仿真運(yùn)行并實(shí)現(xiàn)裝備可視化監(jiān)測(cè)、歷史狀態(tài)回溯、運(yùn)行過(guò)程預(yù)演、故障診斷等功能同樣需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)[8]。因此，需要將蘊(yùn)含裝備全生命周期、全流程、全業(yè)務(wù)有效信息的各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)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(dòng)，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(cè)、過(guò)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(yùn)動(dòng)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(cè)、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(yùn)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(dòng)態(tài)規(guī)劃和自治運(yùn)行，以及一定程度的人機(jī)協(xié)作和多機(jī)協(xié)作；④裝備的運(yùn)行特征數(shù)據(jù)、知識(shí)數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)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(yùn)行等智能決策服務(wù)。

孿生數(shù)據(jù)由物理裝備的實(shí)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(shí)融合數(shù)據(jù)組成，用于對(duì)物理裝備及其運(yùn)行過(guò)程和環(huán)境進(jìn)行多層次、完整、統(tǒng)一描述或解釋?zhuān)⒛軌蚪Y(jié)合裝備數(shù)字孿生模型實(shí)現(xiàn)裝備虛實(shí)共生[9]，以及裝備狀態(tài)動(dòng)態(tài)更新、歷史狀態(tài)追溯、知識(shí)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(gè)部分，分別賦予裝備不同方面的能力，但這三個(gè)部分并不是一個(gè)完整的應(yīng)用系統(tǒng)，既難以對(duì)其進(jìn)行高效管理與組織，也無(wú)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(gè)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(qǐng)求、可調(diào)用、可匹配、可重構(gòu)、可復(fù)用的裝備服務(wù)，實(shí)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(yàn)和可重構(gòu)差異化服務(wù)，并支持人機(jī)交互和平臺(tái)化集成，使數(shù)字孿生裝備具備運(yùn)維高效性、用戶(hù)友好性、調(diào)度靈活性和決策智能性，如圖4所示。

從實(shí)現(xiàn)裝備各種功能和服務(wù)的角度來(lái)看，裝備軟件服務(wù)可分為五層：①為實(shí)現(xiàn)裝備開(kāi)關(guān)機(jī)、調(diào)試、運(yùn)行等基礎(chǔ)功能，一般考慮將由主機(jī)板、單片機(jī)、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)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(jī)交互過(guò)程，可以將裝備的基礎(chǔ)功能進(jìn)行封裝和集成，形成由示教器、人機(jī)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(dú)立安裝在裝備本體外部或裝備表面；③為實(shí)現(xiàn)裝備自動(dòng)運(yùn)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(jìn)一步集成，形成包括提供任務(wù)規(guī)劃、編程控制和維護(hù)計(jì)劃等功能的全流程運(yùn)維管控軟件系統(tǒng)，并將其部署在本地計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上；④為提升裝備性能，實(shí)現(xiàn)裝備的自主優(yōu)化決策，需要在實(shí)現(xiàn)裝備自動(dòng)運(yùn)維的基礎(chǔ)上，面向各種業(yè)務(wù)需求開(kāi)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(zhuān)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(shí)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(shí)沉淀，需要?jiǎng)?chuàng)建裝備云平臺(tái)，將全產(chǎn)業(yè)智能裝備在云端數(shù)字化相連，同時(shí)，開(kāi)發(fā)并部署包括裝備集群協(xié)作、資產(chǎn)管理、遠(yuǎn)程實(shí)訓(xùn)、遠(yuǎn)程運(yùn)維和知識(shí)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(duì)象的角度來(lái)看，各層級(jí)軟件服務(wù)對(duì)應(yīng)不同的人群。①因?yàn)楹诵臄?shù)控服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)嵌于裝備，且不需要在裝備運(yùn)行時(shí)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(duì)象主要是在裝備制造與測(cè)試階段的測(cè)試人員和運(yùn)維管控階段的維護(hù)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(lèi)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(yùn)維過(guò)程的操作人員和巡檢人員；③全流程運(yùn)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(duì)象則主要是現(xiàn)場(chǎng)管理人員，例如生產(chǎn)車(chē)間的管理者；④因?yàn)閷?shí)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(wèn)題專(zhuān)業(yè)化程度較高，且相關(guān)技術(shù)尚不成熟，所以該類(lèi)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(lèi)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(gè)裝備軟件服務(wù)系統(tǒng)的范疇，該類(lèi)軟件系統(tǒng)的研制過(guò)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(duì)象則是更加高層的企業(yè)管理人員和平臺(tái)用戶(hù)。

從裝備發(fā)展階段的角度來(lái)看，上述五類(lèi)或五級(jí)數(shù)字孿生裝備軟件系統(tǒng)與裝備機(jī)械化、自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化四個(gè)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(jī)械化裝備數(shù)字控制的功能，為實(shí)現(xiàn)裝備自動(dòng)化提供基礎(chǔ)；②全功能交互操作服務(wù)系統(tǒng)針對(duì)人機(jī)交互問(wèn)題對(duì)裝備的數(shù)控服務(wù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的優(yōu)化；③在此基礎(chǔ)上，全流程運(yùn)維管控軟件系統(tǒng)賦予具有數(shù)控功能的裝備自動(dòng)化運(yùn)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(shí)現(xiàn)裝備的智能優(yōu)化，而這一過(guò)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(jìn)；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(diǎn)，在裝備智能化的基礎(chǔ)上進(jìn)一步探索裝備的協(xié)同作業(yè)模式，實(shí)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(jī)與多機(jī)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)拿浇椋约芭c人和其他裝備協(xié)作與交互的橋梁，為實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生裝備時(shí)效服務(wù)、物理裝備遠(yuǎn)程管控、人機(jī)和多機(jī)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(gè)裝備的角度來(lái)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(lái)實(shí)現(xiàn)各自的功能。①物理裝備需要通過(guò)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(guò)連接交互同步數(shù)字裝備的運(yùn)行狀態(tài)；②數(shù)字裝備需要通過(guò)連接交互獲取物理裝備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)物理裝備運(yùn)行狀態(tài)描述和運(yùn)行過(guò)程復(fù)刻，以及通過(guò)連接交互獲取軟件服務(wù)下達(dá)的仿真控制指令，實(shí)現(xiàn)裝備仿真預(yù)測(cè)功能；③軟件服務(wù)需要通過(guò)連接交互獲取物理裝備運(yùn)行數(shù)據(jù)和數(shù)字裝備仿真數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的服務(wù)功能；④孿生數(shù)據(jù)需要通過(guò)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(shí)挖掘和異常回溯提供支持[7]。

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

從人機(jī)協(xié)作的角度來(lái)看，需要連接交互作為人與裝備溝通的橋梁。與多機(jī)協(xié)作不同，對(duì)于裝備來(lái)說(shuō)，人所具有的靈活性和不確定性遠(yuǎn)高于任何一類(lèi)裝備，且裝備與人語(yǔ)言不同，無(wú)法直接交流和溝通。為實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作，人和數(shù)字孿生裝備必須同步掌握對(duì)方的狀態(tài)和意圖，因此需要利用機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、腦機(jī)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(yǔ)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(shí)現(xiàn)裝備與人的無(wú)障礙溝通，進(jìn)而支持流暢且智能的人機(jī)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?xún)?yōu)化六個(gè)理想特征。①數(shù)字孿生裝備基于物理裝備部分，可實(shí)現(xiàn)對(duì)裝備運(yùn)行過(guò)程、運(yùn)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(duì)上述感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，從而實(shí)現(xiàn)裝備狀態(tài)、性能和運(yùn)行趨勢(shì)的自主認(rèn)知；③隨著裝備持續(xù)運(yùn)行，數(shù)字孿生裝備將積累大量孿生數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)“歷史”進(jìn)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(shí)，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(duì)作業(yè)任務(wù)的理解和對(duì)自身能力的認(rèn)知，在運(yùn)維過(guò)程中進(jìn)行自主決策；⑤并通過(guò)連接交互將調(diào)度和控制指令傳達(dá)給物理裝備，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)執(zhí)行；⑥與此同時(shí)，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(yàn)，并基于數(shù)字模型、孿生數(shù)據(jù)和軟件服務(wù)進(jìn)行超實(shí)時(shí)仿真，在決策方案實(shí)際執(zhí)行前對(duì)其進(jìn)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(guò)對(duì)物理裝備進(jìn)行多維度、多層級(jí)、多粒度的數(shù)字化、語(yǔ)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(cè)物理裝備的狀態(tài)和過(guò)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(jì)與虛擬驗(yàn)證；在裝備制成后，支持裝備數(shù)字化交付與虛擬實(shí)訓(xùn)；在裝備運(yùn)行時(shí)，為裝備運(yùn)行狀態(tài)和趨勢(shì)的分析提供模型基礎(chǔ)。以基于數(shù)字孿生飛機(jī)的虛擬實(shí)訓(xùn)為例，飛機(jī)的數(shù)字孿生模型能夠有效支持飛行員的飛行實(shí)訓(xùn)，在充分保障飛行員和飛機(jī)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(yàn)。

(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(shí)效信息，通過(guò)將這些信息進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，能夠?qū)⑦\(yùn)行機(jī)理復(fù)雜，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且內(nèi)部狀態(tài)和過(guò)程不可見(jiàn)的裝備變得透明，幫助決策者全面深入了解裝備的性能、運(yùn)行狀態(tài)及趨勢(shì)、歷史信息、運(yùn)行環(huán)境和任務(wù)需求等，有效支持裝備的質(zhì)量檢測(cè)和溯源、故障預(yù)測(cè)和診斷等功能的實(shí)現(xiàn)[10]。以數(shù)字孿生風(fēng)力發(fā)電機(jī)為例，通過(guò)對(duì)其軸承振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、受力等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，能夠動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，并超前預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的剩余使用壽命，對(duì)電力調(diào)度優(yōu)化和風(fēng)力發(fā)電機(jī)維護(hù)優(yōu)化提供實(shí)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(guò)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(gè)部分，并能夠突破空間距離的限制實(shí)現(xiàn)裝備運(yùn)程監(jiān)控和管理，以及打破人、機(jī)、物、環(huán)境等多要素間的交互壁壘，實(shí)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(guò)遠(yuǎn)程可視化的方式全面掌握衛(wèi)星運(yùn)行的環(huán)境實(shí)況、任務(wù)需求、運(yùn)行狀態(tài)和歷史信息，并在此基礎(chǔ)上對(duì)在軌衛(wèi)星進(jìn)行遠(yuǎn)程管控。

(4)動(dòng)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(qǐng)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(jì)、快速重構(gòu)、動(dòng)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(dòng)態(tài)需求。以數(shù)字孿生機(jī)床為例，通過(guò)為機(jī)床數(shù)字孿生模型更換刀具數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)機(jī)床數(shù)字孿生模型的重構(gòu)。通過(guò)重新定義新刀具的加工軌跡并封裝為新的加工服務(wù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)床功能的快速更替和拓展，以及對(duì)產(chǎn)品加工動(dòng)態(tài)需求的及時(shí)響應(yīng)。

(5)自適應(yīng)—自學(xué)習(xí)—自?xún)?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(dòng)的仿真運(yùn)行機(jī)制，能夠?qū)崿F(xiàn)任務(wù)分解與供需匹配、知識(shí)挖掘與推理、仿真推演與預(yù)測(cè)分析等功能，進(jìn)而能夠自動(dòng)適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求變化，并自發(fā)“體驗(yàn)”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(jìn)行低成本試錯(cuò)和預(yù)測(cè)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(jī)器人為例，數(shù)字孿生機(jī)器人不斷感知周?chē)h(huán)境，并基于對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的融合處理識(shí)別、定位并抓取物塊，通過(guò)多次抓取經(jīng)歷和數(shù)次抓取仿真實(shí)驗(yàn)，逐漸發(fā)現(xiàn)抓取順序、總能耗、總耗時(shí)等之間的隱藏規(guī)律，在下一個(gè)任務(wù)周期中通過(guò)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(shí)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(diǎn)，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(dòng)五個(gè)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(lèi)：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(dòng)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?xún)?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(jí)模型組裝技術(shù)；③“機(jī)—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(yàn)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(dòng)態(tài)迭代技術(shù)；④數(shù)據(jù)生成補(bǔ)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(jìn)感知技術(shù)；②數(shù)模聯(lián)動(dòng)技術(shù)；③一致性交互控制技術(shù)；④人機(jī)交互與協(xié)作技術(shù)；⑤多機(jī)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(dòng)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(yǔ)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(qǐng)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(kāi)發(fā)技術(shù)。

(5)自適應(yīng)—自學(xué)習(xí)—自?xún)?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(dòng)的仿真技術(shù)；③裝備狀態(tài)認(rèn)知與評(píng)估技術(shù)；④裝備性能趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)；⑤故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)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(yùn)行與控制技術(shù)。

3 數(shù)字孿生裝備發(fā)展三階段

實(shí)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(shí)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(gè)主要階段，如圖9所示。

3.1 初級(jí)階段：數(shù)字化設(shè)計(jì)研制，實(shí)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(jì)與驗(yàn)證、制造與測(cè)試階段所構(gòu)建的模型、積累的數(shù)據(jù)、留存的各類(lèi)文檔等以數(shù)字化的形式交付，交付的對(duì)象不局限于裝備的購(gòu)買(mǎi)者和使用者，也可以是裝備的合作開(kāi)發(fā)商、運(yùn)營(yíng)商和售后服務(wù)提供商等。

目前，業(yè)界已經(jīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)的必要性達(dá)成了基本共識(shí)，對(duì)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?yàn)檠b備的數(shù)字化研制和交付提供有力支持[13]。然而，由于我國(guó)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(jì)與驗(yàn)證和制造與測(cè)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(wèn)題[14]。

裝備數(shù)字化交付是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)的基礎(chǔ)，也是推動(dòng)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(shí)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(jí)裝備研發(fā)模式，大力推行并堅(jiān)持貫徹裝備數(shù)字化設(shè)計(jì)與研制。

3.2 中級(jí)階段：數(shù)據(jù)/模型/知識(shí)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(yùn)行、維護(hù)、回收等過(guò)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(lèi)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(fèi)大量存儲(chǔ)空間，但僅僅是在為人工查閱提供支持，裝備本身并不能對(duì)其進(jìn)行直接利用。技術(shù)人員、巡檢人員和操控人員的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，不僅裝備完全無(wú)法理解和利用，而還會(huì)隨人力資源變動(dòng)不斷流失。

為積累足夠的裝備數(shù)據(jù)、模型和知識(shí)，實(shí)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(duì)于裝備智能的重要性，提高裝備數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累意識(shí)；②為相關(guān)裝備建立統(tǒng)一、開(kāi)源、規(guī)范的裝備模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)，實(shí)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(kù)，為裝備模型的管理和評(píng)估、裝備數(shù)據(jù)的預(yù)處理和融合以及裝備知識(shí)的挖掘和表示提供支持。

3.3 高級(jí)階段：數(shù)智增值增效，實(shí)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(shí)用戶(hù)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(hù)友好的服務(wù)提供給用戶(hù)。在智能裝備的視角中，用戶(hù)不再僅限于人，而是泛指所有需要自身某項(xiàng)功能的人、機(jī)、料、法、環(huán)全要素。例如，在零件加工過(guò)程中，智能機(jī)床為人提供零件加工過(guò)程可視化服務(wù)，為零件提供切削和拋光服務(wù)，為下一臺(tái)繼續(xù)加工該零件的智能起床提供工藝質(zhì)量自評(píng)估和工藝流程核對(duì)服務(wù)，為加工車(chē)間的節(jié)能減排“規(guī)定”提供能量有效運(yùn)行服務(wù)，以及為企業(yè)業(yè)務(wù)平臺(tái)提供自身能力評(píng)估和空閑時(shí)間窗口預(yù)測(cè)服務(wù)。

數(shù)字孿生裝備發(fā)展高級(jí)階段的主要內(nèi)容是通過(guò)挖掘裝備數(shù)據(jù)資產(chǎn)隱藏價(jià)值，賦予數(shù)字孿生裝備涵蓋預(yù)見(jiàn)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(tái)化、分布式、服務(wù)化運(yùn)營(yíng)新模式，面向不同的用戶(hù)提供端到端的優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)和可重構(gòu)差異化智能服務(wù)。

4 相關(guān)實(shí)踐工作

4.1 復(fù)材加工車(chē)間數(shù)字孿生熱壓罐

航空復(fù)合材料對(duì)質(zhì)量要求極高，因此對(duì)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(jìn)復(fù)合材料固化提供高溫高壓環(huán)境。熱壓罐的穩(wěn)定運(yùn)行、精準(zhǔn)控制對(duì)航空復(fù)合材料的生產(chǎn)至關(guān)重要。目前針對(duì)熱壓罐的運(yùn)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(cè)的方式，也常常因?yàn)槿狈τ行v史故障數(shù)據(jù)，導(dǎo)致故障診斷與預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，作者團(tuán)隊(duì)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(dòng)的熱壓罐故障診斷與預(yù)測(cè)，以及復(fù)材加工車(chē)間數(shù)字孿生熱壓罐健康管控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等方面進(jìn)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(duì)熱壓罐各個(gè)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(chǎng)、壓力場(chǎng)、應(yīng)力與形變等的物理模型，表征熱壓罐動(dòng)態(tài)功能、部件性能退化、外部擾動(dòng)等的行為模型，表征領(lǐng)域知識(shí)、維護(hù)準(zhǔn)則、故障及次品規(guī)律的規(guī)則模型，從而得到一個(gè)能夠完整、真實(shí)刻畫(huà)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(cè)需要大量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)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(wèn)題，基于熱壓罐高保真數(shù)字孿生模型進(jìn)行仿真運(yùn)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(cè)提供支持。

(3)基于虛實(shí)融合數(shù)據(jù)的故障診斷與預(yù)測(cè)

通過(guò)對(duì)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(jìn)行篩選、清洗、歸一化等預(yù)處理操作，并對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與演化分析，用于對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，提高故障診斷與預(yù)測(cè)的精度。

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

通過(guò)集成以上功能和服務(wù)，作者團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套復(fù)材加工車(chē)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(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)掌握熱壓罐的運(yùn)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(cè)，實(shí)現(xiàn)基于虛實(shí)融合數(shù)據(jù)的故障實(shí)時(shí)診斷，以及故障和壽命預(yù)測(cè)[15-16]。

4.2 紡織車(chē)間數(shù)字孿生物流裝備

紡織車(chē)間中存在大量裝備，占地面積大、工序多、轉(zhuǎn)運(yùn)流程多。車(chē)間物流裝備的自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化是實(shí)現(xiàn)紡織業(yè)由勞動(dòng)密集型向自動(dòng)化無(wú)(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(yùn)行監(jiān)控二維平面化，缺乏所見(jiàn)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(yùn)維難實(shí)現(xiàn)；④裝備故障多，且難以提前預(yù)測(cè)并及時(shí)處置；⑤物流作業(yè)策略缺乏自適應(yīng)調(diào)度。針對(duì)上述不足，作者團(tuán)隊(duì)建立了紡織車(chē)間數(shù)字孿生物流裝備運(yùn)維管控系統(tǒng)，分別從紡織車(chē)間物流裝備數(shù)字孿生模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集與虛實(shí)交互、虛擬運(yùn)行與調(diào)試、遠(yuǎn)程運(yùn)維、故障診斷與預(yù)測(cè)等方面進(jìn)行了相關(guān)研究，如圖11所示。

(1)所見(jiàn)即所得的三維可視化監(jiān)控

針對(duì)紡織車(chē)間物流裝備的不同維度，分別構(gòu)建每一個(gè)車(chē)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(jìn)一步開(kāi)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(shí)際物流裝備“完全一致”的高保真模型。此外，構(gòu)建車(chē)間物流裝備數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，可實(shí)時(shí)、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(bào)警信息等，并保存至物理裝備運(yùn)維管控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，并通過(guò)將獲取得到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與構(gòu)建的車(chē)間物流裝備數(shù)字孿生模型相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)物理裝備的信息空間與物理空間實(shí)時(shí)同步，最終實(shí)現(xiàn)所見(jiàn)即所得的物流裝備三維立體可視化監(jiān)控。

(2)車(chē)間物流裝備虛擬仿真與歷史過(guò)程復(fù)現(xiàn)

基于構(gòu)建的車(chē)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(kāi)展車(chē)間物流裝備的虛擬仿真運(yùn)行，從而可以驗(yàn)證物流裝備的關(guān)鍵性能指標(biāo)和制定的運(yùn)輸方案。此外，可以基于數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)歷史運(yùn)輸過(guò)程和狀態(tài)的復(fù)現(xiàn)，以及歷史故障與異常問(wèn)題的追溯，從而能夠更好的發(fā)現(xiàn)和分析車(chē)間物流過(guò)程中的問(wèn)題。

(3)車(chē)間物流裝備遠(yuǎn)程運(yùn)維管控

構(gòu)建的紡織車(chē)間物流裝備運(yùn)維管控?cái)?shù)字孿生系統(tǒng)支持PC、手機(jī)或PAD等多終端運(yùn)行。一方面支持用戶(hù)通過(guò)多種終端實(shí)時(shí)三維可視化查看車(chē)間物流裝備運(yùn)行狀態(tài)、作業(yè)信息、產(chǎn)品信息等；另一方面支持用戶(hù)通過(guò)多種終端對(duì)裝備運(yùn)行參數(shù)、作業(yè)任務(wù)、作業(yè)策略進(jìn)行遠(yuǎn)程設(shè)定。

(4)車(chē)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(yùn)行以及高效的作業(yè)策略是保障車(chē)間物流穩(wěn)定、高效運(yùn)行的關(guān)鍵。作者團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)立體倉(cāng)庫(kù)單元、環(huán)形穿梭車(chē)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(shí)間預(yù)測(cè)、任務(wù)序列優(yōu)化。一方面支持用戶(hù)在實(shí)際生產(chǎn)之前開(kāi)展車(chē)間虛擬運(yùn)行測(cè)試；另一方面，在用戶(hù)允許的情況下，在車(chē)間實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中對(duì)物流作業(yè)策略進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應(yīng)調(diào)度優(yōu)化，從而提高車(chē)間作業(yè)效率。

(5)車(chē)間物流裝備故障診斷與預(yù)測(cè)。

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(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了數(shù)字孿生模型與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的物流裝備故障診斷與預(yù)測(cè)方法，大幅度提高了車(chē)間物流裝備故障預(yù)測(cè)精度，減少了裝備停機(jī)時(shí)間，從而提升了車(chē)間物流效率。

5 結(jié)束語(yǔ)

對(duì)現(xiàn)有各類(lèi)裝備進(jìn)行數(shù)字化賦能和智能化升級(jí)，是加快數(shù)字化發(fā)展、建設(shè)數(shù)字中國(guó)的基本前提，對(duì)于打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，以及應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)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(lái)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(lái)智能裝備的一種典型范式，對(duì)現(xiàn)有裝備的創(chuàng)新升級(jí)起到參考和推進(jìn)作用。

本文對(duì)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(jìn)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(shí)踐探索成功案例。后續(xù)本文作者團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步結(jié)合國(guó)家、社會(huì)和企業(yè)對(duì)于裝備數(shù)字化和智能化的實(shí)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(shí)深入研究和探討數(shù)字孿生裝備高效運(yùn)行和精準(zhǔn)維護(hù)方法。文章內(nèi)容難免有不足之處，懇請(qǐng)國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家和同行批評(píng)指正。

致謝

本文研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)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(zhuān)家對(duì)本文相關(guān)內(nèi)容的討論和指導(dǎo)。感謝劉強(qiáng)、寧振波、趙敏、朱鐸先和林雪萍等專(zhuān)家對(duì)本文數(shù)字孿生裝備軟件服務(wù)分類(lèi)組成圖(圖4)的指導(dǎo)。

本文相關(guān)內(nèi)容先后在2021年中國(guó)紡織機(jī)械行業(yè)科技大會(huì)(2021年9月14日，杭州)、2021年第九屆航天技術(shù)創(chuàng)新國(guó)際會(huì)議(2021年10月14日，杭州)、2021年全國(guó)先進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)理論與應(yīng)用研討會(huì)(2021年11月6日，西安)、2021年第一屆中國(guó)國(guó)際透平機(jī)械產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟前沿科技大會(huì)(2021年10月26日，沈陽(yáng))、2021年第17屆中國(guó)CAE年會(huì)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(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)產(chǎn)學(xué)研大會(huì)(2021年12月5日，北京)等會(huì)議上進(jìn)行了匯報(bào)和交流。在此感謝為相關(guān)研究工作提出寶貴建議的國(guó)內(nèi)外學(xué)者與工業(yè)界同行。