数字孪生是一种最新的表示，一个模型，一个实际的物理资产运行。它反映了当前的资产状况，包括有关资产的历史数据。数字双胞胎可以用来评估资产的当前状况，更重要的是，可以预测未来的行为，改进控制，或优化操作。
数字双胞胎可以是一个组件的模型，一个组件的系统，或一个系统的系统，如泵，引擎，发电厂，生产线，或车队的系统。数字孪生模型可以包括基于物理的方法或统计方法。这些模型反映了操作资产的当前环境、年代和配置，这通常涉及到将资产数据直接流到调优算法中。
创造和使用数字双胞胎作为操作系统的一部分提高了智能。拥有真实运营资产的最新表示，可以让您控制或优化资产和更广泛的系统。该表示不仅捕获当前状态，而且通常还捕获资产的操作历史。数字双胞胎使您能够优化，提高效率，自动化，并评估未来的性能。您可以将模型用于其他目的，如虚拟调试或影响下一代设计。
数字双胞胎模型通常用于以下几个领域:
- 操作优化:使用诸如天气、船队规模、能源成本或性能因素等变量，触发模型运行数百或数千个假设模拟，以评估就绪情况或对当前系统设定值的必要调整。这使得系统操作能够在运行期间进行优化或控制，以降低风险，降低成本，或获得任意数量的系统效率。
蒙特卡罗模拟来评估可能的行为。
- 预见性维护:在工业4.0应用中，模型可以确定剩余的使用寿命，以告知操作在最合适的时间维修或更换设备。
贝克休斯预测维修报警系统，基于MATLAB。
- 异常检测:模型与实际资产并行运行，并立即标记偏离预期(模拟)行为的操作行为。例如，一家石油公司可以从连续运行的海上石油钻井平台传输传感器数据。数字孪生模型将查找操作行为中的异常情况，以帮助避免灾难性的破坏。
利用Simulink Real-Time实现工业物联网在石油钻塔上的部署。万博1manbetx图片由国家油井华高公司提供。
- 故障隔离:异常可能会触发一系列模拟，以隔离故障并识别根本原因，以便工程师或系统采取适当的行动。
燃油控制系统故障隔离。
物联网应用程序驱动您需要建模的内容，作为数字双胞胎的一部分。数字孪生模型将包括物联网资产所需的组件、行为和动态。
建模方法通常可以分为两类:第一原理或基于物理的方法(例如，机械建模)和数据驱动方法(例如，深度学习)。数字双胞胎也可以是各种建模行为和建模方法的组合，随着时间的推移，识别出更多的用途，可能会进行详细阐述。
数字双胞胎的建模方法:首要原则和数据驱动。
模型必须保持最新，并根据运行中的资产进行调整，这通常涉及将数据从资产直接流到调整数字孪生体的算法中。这允许您考虑资产环境、年龄和配置等方面。
一旦数字双胞胎可用并且是最新的，您就可以用它来预测未来的行为、改进控制或优化资产的操作。一些例子包括模拟实际资产上不存在的传感器，模拟未来场景以告知当前和未来的操作，或者使用数字孪生设备通过发送当前的实际输入来提取当前的操作状态。
使用MATLAB，您可以使用连接资产中的数据定义模型。您还可以使用Simulink创建一万博1manbetx个基于物理的模型使用多域建模工具．数据驱动和基于物理的模型都可以与运营资产的数据进行调优，以充当数字孪生。您可以使用这些数字双胞胎进行预测、假设模拟、异常检测、故障隔离等等。
MATLAB提供的数据驱动方法包括机器学习、深度学习、神经网络和系统识别。您通常使用一组数据来训练或提取模型，并使用一组单独的验证数据来限定或测试模型。使用MATLAB应用程序，您可以探索这些建模方法，以找到最准确的方法为您的应用程序。
用于交互式训练、验证和调整分类模型的分类学习者应用程序。
使用Simulink进行基于物理的建模，涉及到从基本原理万博1manbetx设计系统。模型可以包括机械、液压和电气部件。模型也可以来自使用基于模型的Simulink设计的上游设计工作。万博1manbetx
万博1manbetx一个电网的Simulink数字孪生模型。它接收来自网格的测量数据进行参数估计，然后运行数千个模拟场景来确定能量储备是否足够，网格控制器是否需要调整。
通过优化方法，您可以调优数字孪生模型，并使用MQTT等用于传入数据流的标准协议使它们保持最新。
您可以在对应用程序有意义的任何地方实现数字孪生:在边缘计算节点、操作技术基础设施或it系统。在Azure IoT Hub或AWS IoT等商业可用系统上进行集成，或根据需要通过api和其他通用集成方法(如共享库和RESTFul调用)实现定制集成。
物联网拓扑结构:在任何对应用有意义的地方实现数字孪生。
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