如何實(shí)現(xiàn)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云/邊緣計(jì)算和人工智能等新技術(shù)的不斷演進(jìn)，描述產(chǎn)品制造要素的數(shù)字技術(shù)，從抽象概念發(fā)展到以CAD為代表的幾何建模技術(shù)，再到動(dòng)態(tài)模擬仿真技術(shù)，最后到達(dá)可以實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)交互的數(shù)字孿生技術(shù)。

全球各主要工業(yè)化國(guó)家相繼提出新的國(guó)家級(jí)工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，數(shù)字孿生技術(shù)在其中都是不可或缺的環(huán)節(jié)?！丁笆奈濉?a href="http://wenjunhu.com/v/" target="_blank">智能制造發(fā)展規(guī)劃》文件強(qiáng)調(diào)，要加強(qiáng)數(shù)字孿生技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合發(fā)展，大力發(fā)展融合數(shù)字孿生、人工智能等新技術(shù)的新型智能制造裝備。

1數(shù)字孿生概述1.1 基本概念以及發(fā)展歷程數(shù)字孿生的概念源于MICHAEL Grieves教授在2002年關(guān)于產(chǎn)品生命周期管理的演講中提出的“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字表達(dá)”的概念，這是數(shù)字孿生的雛形，但是受限于當(dāng)時(shí)技術(shù)發(fā)展水平，這一概念并未受到廣泛關(guān)注。 美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)和國(guó)家研究委員會(huì)(NＲC)于2010年開始準(zhǔn)備設(shè)計(jì)航空領(lǐng)域的技術(shù)路線圖。其中的技術(shù)主題11首次書面介紹了數(shù)字孿生，并且提出大致在2027年實(shí)現(xiàn)NASA數(shù)字孿生體規(guī)劃的目標(biāo)。2014年，GRIEVES教授發(fā)表了關(guān)于數(shù)字孿生的白皮書，提出了數(shù)字孿生的基本概念模型。 數(shù)字孿生這個(gè)開創(chuàng)性的定義由圖1所示的3個(gè)主要部分組成，即:真實(shí)空間中的物理系統(tǒng)、虛擬空間中的虛擬系統(tǒng)以及物理系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互聯(lián)。

圖1數(shù)字孿生組成部分 2019年，中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院發(fā)表了數(shù)字孿生白皮書。陶飛等人對(duì)數(shù)字孿生概念進(jìn)行了更為精細(xì)的劃分，提出了數(shù)字孿生五維模型。

相比于傳統(tǒng)的數(shù)字化模型，數(shù)字孿生使物理世界和信息世界之間的實(shí)時(shí)交互成為可能。和信息物理系統(tǒng)(CPS)相比，數(shù)字孿生更適合采用人工智能和大數(shù)據(jù)等新的計(jì)算方法;和平行系統(tǒng)相比，數(shù)字孿生更注重于對(duì)物理世界的物理系統(tǒng)進(jìn)行仿真模擬。

1.2數(shù)字孿生在制造業(yè)中的應(yīng)用數(shù)字孿生的應(yīng)用面十分廣泛，如制造業(yè)、智慧城市、建筑交通、能源和醫(yī)療保健等。其中制造業(yè)是數(shù)字孿生最熱門的研究領(lǐng)域，在數(shù)字孿生研究領(lǐng)域中的占比超過(guò)了50%。 在制造業(yè)中，數(shù)字孿生被認(rèn)為是信息世界與物理世界融合的有效途徑。

例如:特斯拉的目標(biāo)是為每一輛已生產(chǎn)的汽車開發(fā)一款數(shù)字孿生體。通用電氣促進(jìn)了數(shù)字孿生在預(yù)測(cè)產(chǎn)品壽命和性能方面的應(yīng)用，開發(fā)了工業(yè)云平臺(tái)PREDIX，并在平臺(tái)上構(gòu)建一套可以代表機(jī)器和流程的數(shù)字孿生體。西門子為研發(fā)數(shù)字孿生開發(fā)了仿真軟件Simcenter，專注于利用數(shù)字孿生技術(shù)提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及設(shè)計(jì)效率。ABB強(qiáng)調(diào)利用數(shù)字孿生技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。微軟與Ansys聯(lián)手，利用AnsysTwinBuilder平臺(tái)來(lái)拓展微軟Azure數(shù)字孿生體產(chǎn)品。

1.3 設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生從制造業(yè)的應(yīng)用范圍來(lái)說(shuō)，數(shù)字孿生的應(yīng)用按照物理系統(tǒng)的功能及結(jié)構(gòu)可分為設(shè)備級(jí)、生產(chǎn)線級(jí)與工廠級(jí)。 設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生是對(duì)單個(gè)設(shè)備或零件的數(shù)字孿生，是數(shù)字孿生應(yīng)用范圍中功能實(shí)現(xiàn)的最小單元。數(shù)字孿生設(shè)備與傳統(tǒng)制造業(yè)設(shè)備的最大區(qū)別在于其擁有一個(gè)與物理世界近乎完全鏡像且狀態(tài)實(shí)時(shí)更新的數(shù)字空間。 當(dāng)前設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生在圖2所示的設(shè)備全生命周期都有廣泛的應(yīng)用。 1)設(shè)備設(shè)計(jì):通過(guò)數(shù)字孿生建立設(shè)計(jì)的知識(shí)庫(kù)，對(duì)現(xiàn)有的設(shè)備進(jìn)行迭代優(yōu)化設(shè)計(jì)。 2)設(shè)備制造:在設(shè)備生產(chǎn)制造過(guò)程中，利用數(shù)字孿生體對(duì)設(shè)備進(jìn)行測(cè)試，提高良品率。 3)設(shè)備使用:在設(shè)備使用過(guò)程中，通過(guò)數(shù)字孿生體對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理，提高工作效率。 4)設(shè)備維護(hù):利用數(shù)字孿生模型可以有效診斷、預(yù)測(cè)故障，并對(duì)故障位置進(jìn)行定位，從而提高設(shè)備維護(hù)效率。 5)設(shè)備報(bào)廢:利用數(shù)字孿生模型對(duì)設(shè)備進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(cè)，對(duì)剩余壽命過(guò)少的設(shè)備進(jìn)行報(bào)廢處理。

圖2 設(shè)備全生命周期

設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)互聯(lián)是支持設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生所有組件互聯(lián)互通的關(guān)鍵，包含數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)以及處理4個(gè)方面。

2 數(shù)據(jù)采集建立

設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生體的第一步是從物理系統(tǒng)中采集所需的所有數(shù)據(jù)，用于映射至數(shù)字孿生體。數(shù)字孿生數(shù)據(jù)采集的基本要求包括實(shí)時(shí)傳輸、分布式布置和容錯(cuò)性。當(dāng)討論數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)采集時(shí)，通常會(huì)引用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和傳感器技術(shù)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)要綜合考慮應(yīng)用需求，確定采集的數(shù)據(jù)類型、采集頻率和歸檔需求等。

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生和其他級(jí)別的數(shù)字孿生相比，更側(cè)重于從幾何參數(shù)、工作狀態(tài)和環(huán)境條件等多種渠道獲取物理系統(tǒng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)。

幾何參數(shù):物理系統(tǒng)的基本參數(shù)，如材料特性、關(guān)鍵尺寸、公差、表面粗糙度、密度、硬度以及零件之間的裝配關(guān)系等，大多從設(shè)計(jì)階段獲得。

工作狀態(tài):設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生物理系統(tǒng)的工作狀態(tài)通常表現(xiàn)為其結(jié)構(gòu)的變化。通過(guò)所附的傳感器采集機(jī)械設(shè)備在工作過(guò)程中的各項(xiàng)參數(shù)，如電壓、電流、扭矩、壓力、位移速度、加速度等。

操作和環(huán)境條件:設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生物理系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)不僅受其健康狀態(tài)的影響，還與操作和環(huán)境條件相耦合。影響物理系統(tǒng)運(yùn)行的環(huán)境數(shù)據(jù)包括環(huán)境溫度、大氣壓力和濕度水平等。

2.2 傳感器技術(shù)在設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)互聯(lián)中，傳感器的主要功能是采集物理環(huán)境中的具體信息，并同步到虛擬系統(tǒng)用于模擬和分析，在構(gòu)建設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生中起著至關(guān)重要的作用。 傳感器的精度直接影響數(shù)字孿生的性能，許多變量都會(huì)影響傳感器的測(cè)量結(jié)果;因此，在設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生設(shè)計(jì)的初期，應(yīng)慎重考慮傳感器種類的選擇、傳感器的安裝位置和傳感器的組合，同時(shí)必須保證系統(tǒng)中多個(gè)傳感器單元之間的時(shí)間同步。 傳感器可能會(huì)影響設(shè)備的外觀和用戶體驗(yàn)。使用額外的傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生將增加產(chǎn)品的開發(fā)和制造成本。在設(shè)計(jì)和開發(fā)階段，設(shè)計(jì)者需要在多方面取得平衡。

目前在設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生中常用的傳感器有測(cè)量功率用的電流傳感器、測(cè)量振動(dòng)用的加速度傳感器、測(cè)量力用的測(cè)力計(jì)和聲發(fā)射傳感器等。

2.3 物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)將多種“事物”進(jìn)行整體整合的互聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)可以專注于數(shù)字孿生物理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字孿生可以降低物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的復(fù)雜性。數(shù)字孿生擁有將物理系統(tǒng)克隆到虛擬系統(tǒng)的能力，與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的傳感和驅(qū)動(dòng)能力有關(guān)。數(shù)字孿生可以解決物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)分析無(wú)縫集成的問(wèn)題。JIANG等人通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，將傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)注的5個(gè)層次整合為包含物理系統(tǒng)、數(shù)字孿生體和應(yīng)用的3個(gè)層次，構(gòu)建了設(shè)備級(jí)的物聯(lián)網(wǎng)框架中的數(shù)字孿生體，如圖3所示。

圖 3 設(shè)備級(jí)的物聯(lián)網(wǎng)框架中的數(shù)字孿生體

圖3中，數(shù)字孿生部分1在采集設(shè)備/網(wǎng)關(guān)層形成，側(cè)重于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、信息提取和實(shí)時(shí)優(yōu)化;數(shù)字孿生部分2是在云中形成的，側(cè)重于數(shù)據(jù)分析，以支持遠(yuǎn)程業(yè)務(wù)應(yīng)用。數(shù)字孿生部分1和數(shù)字孿生部分2一起構(gòu)成了該設(shè)備的一個(gè)數(shù)字孿生體。

3 數(shù)據(jù)傳輸

數(shù)據(jù)傳輸是數(shù)據(jù)互聯(lián)的重要通道，它將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)教摂M系統(tǒng)，以便鏡像物理系統(tǒng)的各項(xiàng)參數(shù)，也將虛擬系統(tǒng)判斷過(guò)的數(shù)據(jù)通過(guò)電氣控制、可編程控制、嵌入式控制和網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)對(duì)物理系統(tǒng)進(jìn)行控制。

3.1通信接口協(xié)議設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)互聯(lián)需要建立統(tǒng)一的通信接口協(xié)議。設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生常用的通信協(xié)議有OPC-UA、MQTT和MTConnect等，其中大多采用OPC-UA協(xié)議。OPC-UA協(xié)議是由OPC基金會(huì)生成的最新工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(OPC)規(guī)范，旨在統(tǒng)一所有現(xiàn)有的OPC技術(shù)。 圖4所示為OPC-UA客戶端/服務(wù)器連接的模式。從圖4中可以看出，OPC-UA協(xié)議可以同時(shí)創(chuàng)建多個(gè)客戶端來(lái)查詢服務(wù)器，通過(guò)OPC-UA服務(wù)器中協(xié)議驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)解析，使得虛擬系統(tǒng)和物理系統(tǒng)進(jìn)行通信，將物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)教摂M系統(tǒng)中。

圖4 OPC-UA客戶端/服務(wù)器連接的模式

消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸協(xié)議是用于在低帶寬和低資源需求下工作的一種傳輸協(xié)議。MQTT協(xié)議能夠選擇2個(gè)服務(wù)質(zhì)量級(jí)別，保證消息只發(fā)送1次，具有較強(qiáng)的可靠性，滿足設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊??？梢酝ㄟ^(guò)MQTT協(xié)議在物理系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)之間自動(dòng)同步數(shù)據(jù)。MTConnect協(xié)議是美國(guó)機(jī)械制造技術(shù)協(xié)會(huì)提出的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，采用互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，包含可高度擴(kuò)展的信息模型。

MTConnect協(xié)議在降低數(shù)據(jù)采集開銷和保證通信最小延遲時(shí)間方面有較好的發(fā)揮?？梢圆捎肕TConnect協(xié)議和組件完成數(shù)據(jù)的采集、傳輸和存儲(chǔ)。

3.2 延遲域設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕疽笫菍?shí)時(shí)性。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集可以提高設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生體的可靠性。延遲是影響實(shí)時(shí)通信質(zhì)量的主要因素，它會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸速率低、數(shù)據(jù)丟失和控制系統(tǒng)故障。雖然可以采用部署高速網(wǎng)絡(luò)連接(例如5G、光纖通道協(xié)議等)和進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的方法來(lái)減少通信延遲，但是就當(dāng)前技術(shù)水平而言，延遲仍是難以避免的。

當(dāng)延遲發(fā)生時(shí)，信號(hào)分析(例如基于時(shí)域和頻域的分析)可能無(wú)法充分地捕捉潛在的動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象?？梢酝ㄟ^(guò)構(gòu)建延遲域來(lái)捕獲底層現(xiàn)象的動(dòng)態(tài)，以此來(lái)降低延遲對(duì)數(shù)字孿生體的影響。數(shù)據(jù)采集程序通過(guò)從時(shí)變誤差數(shù)據(jù)傳輸模型中獲取誤差值來(lái)確定誤差補(bǔ)償值，從而規(guī)避延遲對(duì)數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)軸數(shù)字孿生體的影響。

4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

在數(shù)據(jù)采集之后，需要一個(gè)包含接口的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)概念，以便利用系統(tǒng)的所有歷史更新來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的性能，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

4.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案

通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)需要大量的智能存儲(chǔ)系統(tǒng)，一般是通過(guò)內(nèi)部存儲(chǔ)和云端存儲(chǔ)這2種方式進(jìn)行部署。

1)內(nèi)部存儲(chǔ):內(nèi)部存儲(chǔ)是在設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的物理系統(tǒng)上部署存儲(chǔ)系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于其中。雖然該方案擁有更高的數(shù)據(jù)安全性，但需要較高的設(shè)備采購(gòu)成本以及維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施的專業(yè)知識(shí)。

2)云端存儲(chǔ):云端存儲(chǔ)是將收集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫舜鎯?chǔ)提供商的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施中，其成本遠(yuǎn)低于內(nèi)部存儲(chǔ)。云端存儲(chǔ)使得進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案集成更快、更可行，所需的專業(yè)知識(shí)更少;因此，更多的研究工作者偏向于更加靈活的基于云端的解決方案。

云端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)密不可分。然而，由于多源數(shù)字孿生數(shù)據(jù)的數(shù)量和異構(gòu)性不斷增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)雖然是可行的，但和數(shù)字孿生數(shù)據(jù)的適配性不好。

4.2區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N新興技術(shù)，其本質(zhì)上是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，用于記錄已執(zhí)行的數(shù)字事件，并以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式在參與者之間共享。其技術(shù)特點(diǎn)是分布式、非中介化、不可變和不可信，可以有效解決制造服務(wù)協(xié)同中的數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)加密等問(wèn)題。錯(cuò)誤或損壞的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策，因此，保護(hù)數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)字孿生極其重要。區(qū)塊鏈及其智能合約可以支持?jǐn)?shù)據(jù)共享的安全性。

5 數(shù)據(jù)處理

高效處理從物理系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)是開發(fā)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的重要支柱。數(shù)據(jù)處理意味著從大量不完整、非結(jié)構(gòu)化、噪聲、模糊和隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中提取有用信息。

5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在許多情況下，從設(shè)備采集到的原始數(shù)據(jù)包含信號(hào)噪聲，容易出現(xiàn)漂移(低頻)、信號(hào)噪聲(高頻)或數(shù)據(jù)丟失等不規(guī)則情況，因此，在接下來(lái)的特征提取之前，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)臏?zhǔn)備，去除冗余、無(wú)關(guān)、誤導(dǎo)、重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)。一般的步驟包括數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)平滑和重新格式化等。 一般需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，低通濾波器可以有效去除信號(hào)噪聲。但漂移的頻率與負(fù)載頻率重合，因此難以濾除，可以通過(guò)補(bǔ)償漂移，例如補(bǔ)償溫度變化來(lái)減少。

此外，采樣的原始數(shù)據(jù)往往與工頻信號(hào)、周期干擾信號(hào)和隨機(jī)干擾信號(hào)等噪聲信號(hào)疊加，導(dǎo)致信號(hào)波形出現(xiàn)毛刺。為了減小干擾信號(hào)對(duì)數(shù)據(jù)的影響，需要平滑處理原始數(shù)據(jù)。

5.2 特征提取

準(zhǔn)備后的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行特征提取，以降低所收集原始數(shù)據(jù)的維數(shù)，并提高用于創(chuàng)建數(shù)字孿生的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。特征的選擇和縮減降低了計(jì)算復(fù)雜度，避免了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的“維數(shù)詛咒”現(xiàn)象。數(shù)字孿生的特征提取通常從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域3個(gè)維度進(jìn)行。

5.3 數(shù)據(jù)融合設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生體使用了不同的傳感器和模型，從不同來(lái)源收集到的數(shù)據(jù)具有不同的格式或時(shí)間尺度，所以必須將動(dòng)態(tài)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合并集成在一起進(jìn)行計(jì)算。

數(shù)據(jù)融合是對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進(jìn)行合成、關(guān)聯(lián)和集成處理，以獲得更高的檢測(cè)概率以及可信度。根據(jù)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，可以分為3個(gè)不同的融合級(jí)別:數(shù)據(jù)級(jí)別、特征級(jí)別和決策級(jí)別。

1)數(shù)據(jù)級(jí)別:如果多傳感器數(shù)據(jù)是可加的，則可以進(jìn)行直接數(shù)據(jù)融合。直接數(shù)據(jù)融合包括一些經(jīng)典的估計(jì)方法，比如經(jīng)典推理、卡爾曼濾波和加權(quán)平均法等。

2)特征級(jí)別:取數(shù)據(jù)中的特征向量，并基于特征向量進(jìn)行融合，例如將不同傳感器的信號(hào)特征組合為特征向量。

3)決策級(jí)別:處理每一個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)并做出判斷，最后對(duì)所有決策進(jìn)行融合，設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生體物理系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)等可以在決策層實(shí)現(xiàn)，用于決策支持。

6 展望

1)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)互聯(lián)沒有形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生作為一切數(shù)字孿生的基礎(chǔ)單元，勢(shì)必要向更高級(jí)別進(jìn)行集成。設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)互聯(lián)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化后，可以節(jié)約向更高級(jí)別集成的成本，縮短開發(fā)周期。

2)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性有嚴(yán)格要求。這些特性依賴于時(shí)間敏感的數(shù)據(jù)處理及高性能的數(shù)據(jù)處理。為了更好地提升數(shù)據(jù)互聯(lián)的實(shí)時(shí)性，一方面應(yīng)研究低延遲、高性能、高安全以及更具兼容性的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，另一方面應(yīng)加大對(duì)構(gòu)建延遲域的研究。

3)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)泄露會(huì)造成嚴(yán)重的后果，所以要確保數(shù)據(jù)的安全。區(qū)塊鏈的加密特性保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，將是設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)領(lǐng)域的下一個(gè)研究熱點(diǎn)。

4)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、存儲(chǔ)分散，我國(guó)急需開發(fā)專業(yè)的低代碼或零代碼的設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)平臺(tái)，將靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合，同時(shí)解決數(shù)據(jù)時(shí)效性管理和使用的問(wèn)題。

7 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，綜述了設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望，可為將來(lái)設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生的研究與應(yīng)用提供思路和參考。

審核編輯 ：李倩