一、前言

工業(yè)4.0時代背景下，隨著智能化生產(chǎn)技術(shù)的迅猛發(fā)展，測控系統(tǒng)越來越多地被用于工業(yè)生產(chǎn)、航空航天、能源管理等行業(yè)。傳統(tǒng)的測控系統(tǒng)采用基于靜態(tài)建模、離線數(shù)據(jù)處理的常規(guī)測控方法，已很難滿足當(dāng)前復(fù)雜、動態(tài)條件下的實時性要求。數(shù)字孿生技術(shù)的引入為測控系統(tǒng)提供了全新的解決方案。通過構(gòu)建物理系統(tǒng)的虛擬映射，數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)實時數(shù)據(jù)交互、動態(tài)仿真與智能決策，從而提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度和控制精度。為實現(xiàn)數(shù)字孿生的高效應(yīng)用，必須融合多源信息，構(gòu)建逼真的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行模擬實驗，對最優(yōu)控制方案進(jìn)行實驗驗證。但是，目前的研究在準(zhǔn)確性、實時性以及可擴(kuò)充性等問題上還面臨諸多問題。

二、數(shù)字孿生技術(shù)及其在測控系統(tǒng)中的應(yīng)用

（一）數(shù)字孿生的基本概念與發(fā)展現(xiàn)狀

數(shù)字孿生是一種將實物和虛擬實物相融合，以實時信息交互方式進(jìn)行動力學(xué)模擬和優(yōu)化的一種新技術(shù)，其核心在于構(gòu)建物理系統(tǒng)的數(shù)字化副本，并利用傳感器數(shù)據(jù)持續(xù)更新模型狀態(tài)，使虛擬模型能夠準(zhǔn)確反映真實系統(tǒng)的運(yùn)行情況[1。數(shù)字孿生技術(shù)最早應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域，用于飛行器的健康監(jiān)測與故障預(yù)測，隨后逐步擴(kuò)展至智能制造、智慧城市、能源管理等行業(yè)。近幾年，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算等新興科技的發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用場景日益擴(kuò)大。在工業(yè)測控中，通過精確的狀態(tài)監(jiān)控與預(yù)測維修，降低設(shè)備的故障發(fā)生率、提升企業(yè)效益。在石油化工業(yè)中，可以利用數(shù)值仿真技術(shù)對管路中流動狀態(tài)進(jìn)行仿真，并優(yōu)化壓力調(diào)控與流動調(diào)控策略[2。在電力系統(tǒng)中，利用數(shù)字孿生技術(shù)可以有效地利用電網(wǎng)的實時信息，實現(xiàn)對負(fù)荷變化的準(zhǔn)確預(yù)報和優(yōu)化調(diào)度。

（二）數(shù)字孿生在測控系統(tǒng)中的核心作用

數(shù)字孿生在測控系統(tǒng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在實時監(jiān)測、故障診斷、性能優(yōu)化和自適應(yīng)控制等方面。針對物理系統(tǒng)與虛擬模型的工作狀況進(jìn)行對比，能夠迅速地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)異常情況并完成預(yù)警。在風(fēng)電機(jī)組控制中，利用風(fēng)速、轉(zhuǎn)速、振動等多種信息，對風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀況進(jìn)行實時預(yù)報，從而提前針對性制定風(fēng)機(jī)檢修策略，防止突然停工。在性能優(yōu)化方面，數(shù)字孿生能夠基于仿真結(jié)果動態(tài)調(diào)整控制參數(shù)[3。在智能化生產(chǎn)線中，對不同工序間的負(fù)荷變化進(jìn)行仿真，優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度策略，提高設(shè)備利用率。同時，數(shù)字孿生技術(shù)還具有自適應(yīng)能力，能夠根據(jù)實際情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)節(jié)，以適應(yīng)環(huán)境變化或設(shè)備老化帶來的不確定性。

表1關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)達(dá)成表

表2建模方法效能對比表

（三）數(shù)字孿生測控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)

盡管數(shù)字孿生在測控系統(tǒng)中具有廣闊的應(yīng)用前景，但其實際落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，高精密建模要求獲取海量高品質(zhì)的傳感信息，但實際應(yīng)用中存在噪聲干擾，信息缺失、滯后等問題，嚴(yán)重制約模型的準(zhǔn)確度[。其次，對于大型分布式測量系統(tǒng)，其實時仿真需要極大的運(yùn)算資源，特別是在大型分布式測量系統(tǒng)中，如何兼顧模擬的準(zhǔn)確性和運(yùn)算的高效性，是一個非常重要的課題。關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)達(dá)成表見表1。

此外，數(shù)字孿生系統(tǒng)的安全性和數(shù)據(jù)隱私問題也不容忽視。由于測控系統(tǒng)往往涉及一些重要的工業(yè)設(shè)備，部分?jǐn)?shù)據(jù)非常敏感，因此保證這些數(shù)據(jù)的安全傳送與儲存至關(guān)重要，還需要進(jìn)一步提高數(shù)字孿生系統(tǒng)的規(guī)范化、互通性。當(dāng)前，基于多家企業(yè)開發(fā)的數(shù)字化孿生平臺之間存在著數(shù)據(jù)格式及通信協(xié)議差異較大等問題，難以實現(xiàn)跨領(lǐng)域融合。

三、智能測控系統(tǒng)的建模方法

（一）多尺度建模在復(fù)雜測控系統(tǒng)中的應(yīng)用

多尺度建模是智能測控系統(tǒng)建模的重要方法之一，尤其適用于具有多層次結(jié)構(gòu)的復(fù)雜系統(tǒng)。該方法通過分層建模策略，將宏觀系統(tǒng)行為與微觀組件特性相結(jié)合，在保證計算效率的同時提高模型精度。在工業(yè)生產(chǎn)中，基于宏觀模型的物質(zhì)與能量傳遞從微觀層面研究催化材料的局部反應(yīng)[5。在測量與控制領(lǐng)域，一般采用宏觀的建模方法進(jìn)行全局的綜合評價與控制優(yōu)化，采用微觀的建模方法進(jìn)行局部故障診斷與精細(xì)調(diào)控。在半導(dǎo)體加工領(lǐng)域，通過建立宏觀模型來實現(xiàn)總體成品率優(yōu)化。在微觀層面，通過對缺陷原因進(jìn)行研究，進(jìn)而對各工序進(jìn)行調(diào)控。建模方法效能對比見表2。

（二）數(shù)據(jù)驅(qū)動建模的優(yōu)勢與局限性

數(shù)據(jù)驅(qū)動建模主要依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過對歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練建立黑箱或灰箱模型。與以往的機(jī)理建模方法不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動建模不依賴于準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，只依賴于觀測到的數(shù)據(jù)，具有很好的自適應(yīng)能力。在對智能電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測時，可以根據(jù)用戶的用電量、氣象等信息以及相關(guān)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行精確預(yù)測[。但是，數(shù)據(jù)驅(qū)動建模也有一些不足之處。首先，該方法的效果很大程度上取決于樣本集的質(zhì)量與數(shù)量，如果樣本不夠或者樣本分布有誤，那么該方法的泛化效果會大打折扣。其次，黑箱模型不具有很強(qiáng)的解釋性，在關(guān)鍵的測試與控制應(yīng)用環(huán)境下，很難取得工程技術(shù)人員的信任。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的實時更新和在線學(xué)習(xí)能力仍需進(jìn)一步提升，以適應(yīng)動態(tài)變化的工業(yè)環(huán)境。

表3數(shù)字孿生仿真平臺性能指標(biāo)對比表

（三）物理模型融合方法的理論與實踐

物理模型融合將機(jī)制和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢有機(jī)地結(jié)合起來，并通過物理上的約束來提高模型的可理解性和魯棒性。該方法在測控系統(tǒng)建模中具有廣泛的應(yīng)用前景，尤其是在高可靠性要求的場景中。在航天控制領(lǐng)域，飛行器的動力學(xué)模型一般都建立在牛頓力學(xué)與氣動理論基礎(chǔ)上，利用測量值對其進(jìn)行校正，從而達(dá)到提高預(yù)報準(zhǔn)確性的目的。物理模型融合的關(guān)鍵在于如何有效結(jié)合先驗知識與數(shù)據(jù)信息，一種常見的做法是采用基于物理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN），將物理方程作為約束條件嵌人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。該技術(shù)在流體測控、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測等方面具有重要的應(yīng)用價值。以油氣管線的滲漏探測為例，利用PINN技術(shù)將水動力學(xué)方程與壓力傳感信息相融合，可以準(zhǔn)確地進(jìn)行泄漏位置及泄漏量的預(yù)報。

四、仿真平臺的開發(fā)框架

（一）數(shù)據(jù)層的構(gòu)建與優(yōu)化

數(shù)據(jù)層作為仿真平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)，其設(shè)計質(zhì)量直接影響整個系統(tǒng)的可靠性和實時性。隨著現(xiàn)代智能化測控技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)層所涉及的多源異構(gòu)、高維、高頻等特點(diǎn)使得其在實際應(yīng)用中面臨著巨大的挑戰(zhàn)[]。在數(shù)據(jù)收集上，綜合考慮有線和無線傳感器的混合布局方式，并對采樣次數(shù)及傳輸方案進(jìn)行設(shè)計，以保證重要數(shù)據(jù)的傳輸實時性。為了解決實際生產(chǎn)中普遍存在的EMI問題，提出采用數(shù)字濾波和信號調(diào)理等方法提高信號品質(zhì)。在前期工作中，除了要進(jìn)行信號去噪、補(bǔ)全和歸一化等工作外，還要針對具體的實際情況，研究相應(yīng)的特殊計算方法（如傳動機(jī)械裝備的振動信號特征提取，化工過程多元時序?qū)R等）。數(shù)字孿生仿真平臺性能指標(biāo)對比見表3。

數(shù)據(jù)存儲管理系統(tǒng)的設(shè)計需要平衡歷史數(shù)據(jù)歸檔和實時數(shù)據(jù)訪問的雙重需求，時序數(shù)據(jù)庫作為核心存儲引擎，其選型需綜合考慮寫人吞吐量、查詢響應(yīng)時間、壓縮效率等關(guān)鍵指標(biāo)。對于超大規(guī)模測控系統(tǒng)，可采用分布式存儲架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的水平擴(kuò)展，同時引入邊緣存儲節(jié)點(diǎn)減輕中心服務(wù)器的負(fù)載壓力。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系應(yīng)當(dāng)貫穿整個數(shù)據(jù)生命周期，建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)和異常檢測機(jī)制，通過數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)確保問題數(shù)據(jù)的快速定位和修復(fù)。元數(shù)據(jù)管理模塊需要構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典，實現(xiàn)語義層面的數(shù)據(jù)互通，為上層模型提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口。

（二）模型層的設(shè)計與實現(xiàn)

模型層是仿真平臺智能化的重要表現(xiàn)，其設(shè)計既要考慮到理論上的嚴(yán)謹(jǐn)，又要考慮到實際應(yīng)用。在建模體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計過程中，采用模塊化和構(gòu)件化的思想，把一個復(fù)雜的系統(tǒng)劃分成若干個相互關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)，并利用清晰的界面說明來完成各子系統(tǒng)之間的信息交互[8]。多范式建?？蚣艿臉?gòu)建至關(guān)重要，需要支持基于物理方程的機(jī)理模型、基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及混合模型的統(tǒng)一開發(fā)和集成。面向不同學(xué)科領(lǐng)域的建模需求，將具有多物理場建模能力的Modelica、基于Simulink控制算法以及基于TensorFlow/PyTorch的多個模型庫進(jìn)行融合。

模型參數(shù)辨識與驗證是確保仿真精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，開發(fā)高效的參數(shù)優(yōu)化算法，結(jié)合實驗設(shè)計（DOE）方法規(guī)劃辨識實驗，利用全局優(yōu)化技術(shù)解決高維參數(shù)空間的搜索問題。模型驗證應(yīng)當(dāng)建立多層次的評估體系，從單元測試到系統(tǒng)級驗證，采用時域響應(yīng)分析、頻域特性比對、統(tǒng)計指標(biāo)評估等多種方法綜合驗證模型保真度。針對模型在長期運(yùn)行過程中可能出現(xiàn)的性能退化問題，需要設(shè)計在線更新機(jī)制，通過持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)使模型能夠自適應(yīng)系統(tǒng)特性的變化。在建模過程中，要兼顧實時性需求，在強(qiáng)實時性的應(yīng)用場合，為確保運(yùn)算的時效性，必須使用確定的調(diào)度算法。采用計算加速方法，降低算法的運(yùn)算復(fù)雜性，采用眾核CPU/GPU進(jìn)行并行運(yùn)算，提高算法性能；采用半實物在環(huán)（HIL）實現(xiàn)局部模型在FPGA等特定硬件平臺上的部署。該模式管理體系應(yīng)該支持版本控制、依賴關(guān)系管理和權(quán)限控制，并對其進(jìn)行整個生命周期管理。

（三）仿真層的計算與優(yōu)化

仿真層承擔(dān)著系統(tǒng)動態(tài)行為再現(xiàn)的重要功能，其設(shè)計需要解決大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的實時仿真難題。數(shù)值計算引擎是仿真層的核心組件，需要支持常微分方程（ODE）偏微分方程（PDE）、微分代數(shù)方程（DAE）等多種數(shù)學(xué)模型的求解[。針對剛性問題，需要采用變步長隱式求解算法保證數(shù)值穩(wěn)定性。對于多速率系統(tǒng)，需要開發(fā)協(xié)同仿真技術(shù)協(xié)調(diào)不同子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換。實時仿真調(diào)度器的設(shè)計需要考慮任務(wù)優(yōu)先級分配、計算資源分配、時序確定性保障等關(guān)鍵問題，確保在有限的計算資源下滿足各類仿真任務(wù)的時效性要求。分布式仿真架構(gòu)的構(gòu)建可以突破單機(jī)計算能力的限制，將系統(tǒng)模型分解到多個計算節(jié)點(diǎn)并行執(zhí)行。中間件技術(shù)的選擇至關(guān)重要，需要考慮通信延遲、數(shù)據(jù)吞吐量、時鐘同步等因素，常用的解決方案包括HLA（高層體系架構(gòu)）、DDS（數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)）等標(biāo)準(zhǔn)。云計算技術(shù)的應(yīng)用為仿真平臺提供了彈性擴(kuò)展能力，容器化部署方案可以實現(xiàn)仿真任務(wù)的快速遷移和動態(tài)調(diào)度，微服務(wù)架構(gòu)則有利于系統(tǒng)的模塊化開發(fā)和維護(hù)。

基于模型的優(yōu)化控制（MPC）需要解決實時求解非線性規(guī)劃問題的挑戰(zhàn)，開發(fā)高效的數(shù)值優(yōu)化算法和可行的簡化策略[1]。參數(shù)優(yōu)化需要結(jié)合靈敏度分析、代理模型等技術(shù)降低計算成本，多目標(biāo)優(yōu)化則需要采用Pareto前沿分析等方法平衡相互沖突的性能指標(biāo)。不確定性量化分析是評估系統(tǒng)魯棒性的重要手段，需要采用蒙特卡洛模擬、多項式混沌展開等方法分析參數(shù)不確定性對系統(tǒng)性能的影響。

五、結(jié)語

系統(tǒng)狀態(tài)映射與動態(tài)優(yōu)化。仿真平臺的開發(fā)需整合數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、數(shù)值計算和可視化交互等關(guān)鍵技術(shù)，以滿足實時測控的需求。未來，隨著5G、邊緣計算和人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)字孿生測控系統(tǒng)將向更高實時性、更強(qiáng)智能化方向演進(jìn)。同時，標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化設(shè)計將促進(jìn)該技術(shù)的廣泛應(yīng)用。研究者和工程人員應(yīng)持續(xù)探索更高效的建模方法、更優(yōu)化的仿真算法，以推動數(shù)字孿生測控系統(tǒng)在工業(yè)實踐中的深入應(yīng)用。

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作者單位：高曉冬，海軍裝備部；孫萍，北京機(jī)電工程研究所

■責(zé)任編輯：王穎振 鄭凱津