数字双胞胎是实际运行中的物理资产的最新表示和模型。它反映了当前的资产状况，包括有关该资产的历史数据。数字双胞胎可以用来评估资产的当前状况，更重要的是，预测未来的行为，改进控制，或优化操作。
数字双可以是组件的模型，组件的一个系统，或系统，诸如泵，发动机，发电厂，制造线，或车辆的车队的系统。数字双模式可以包括基于物理的方法或统计方法。该模型反映经营资产的当前环境下，年龄和配置，这通常涉及的资产数据的直接洒进调整算法。
创建和使用数字双胞胎增加情报作为操作系统的一部分。拥有真正的经营性资产的跟上时代的代表，您可以控制或优化资产和更广泛的系统。该代表不仅抓住了当前的状态，但往往是资产的经营历史。数字双胞胎使您能够优化，提高效率，自动化和评估未来的表现。您可以用于其他用途的车型，如虚拟调试或影响下一代设计。
数字孪生模型通常在以下几个领域使用:
- 操作优化:使用天气、车队规模、能源成本或性能因素等变量，模型被触发运行数百或数千个假设模拟，以评估准备情况或对当前系统设置点的必要调整。这使得系统操作可以在操作期间得到优化或控制，以降低风险、降低成本或获得任意数量的系统效率。
蒙特卡洛模拟来评估可能的行为。
- 预测性维护：在工业4.0应用中，模型可以确定剩余有用寿命，以告知操作在最合适的时间服务或更换设备。
贝克休斯预测维修报警系统，基于MATLAB。
- 异常检测：并行模型运行的实际资产，并立即标志操作行为，从预期（仿真）的行为偏差。例如，石油公司可以流式传输从连续操作海上石油钻井平台的传感器数据。数字双模式将寻找在操作行为，以帮助避免灾难性的破坏异常。
工业物联网的部署使用Simulink的实时石油钻机的原型。万博1manbetx图片由国民油井华高。
- 故障隔离:异常可能触发一系列模拟，以隔离故障和确定根本原因，以便工程师或系统可以采取适当的行动。
故障的燃料控制系统的隔离。
物联网应用的驱动器是你需要的模型，数字双的一部分。数字双模式将包括所需的组件，行为和所述的IoT资产的动力学。
建模方法通常可以分为两种类型： - 基于物理第一原理或方法（例如，机械建模）和数据驱动方法（例如，深学习）。数字双也可以是复合的各种行为建模和模拟方法，并有可能为多种用途的标识随时间被详细阐述。
数字双胞胎的建模方法:首要原则和数据驱动。
该模型必须保持最新，并调整到处于操作的资产，这通常涉及从资产数据的直接流进的算法，调整的数字双。这使您可以考虑像资产环境，年龄和配置方面。
一旦数字双可用并及时更新，您可以将其用于任何数量的方法来预测未来的行为，细化资产的控制，或优化操作。一些例子包括模拟不存在于实际资产的传感器，模拟未来情景来通知当前和未来的的操作，或者使用数字双通过在当前的实数输入发送来提取当前操作状态。
使用MATLAB，您可以使用来自已连接资产的数据定义一个模型。您还可以使用Simulink创建基万博1manbetx于物理的模型多域建模工具。数据驱动和基于物理的模型都可以与来自运营资产的数据进行调优，以充当数字双胞胎。您可以将这些数字双胞胎用于预测、假设模拟、异常检测、故障隔离等等。
可与MATLAB数据驱动的方法包括机器学习，深度学习，神经网络和系统识别。您通常使用的一组数据来训练或提取模型，一组独立的验证数据的资格或测试模型。随着MATLAB应用程序，你可以探索这些建模方法找到你的应用程序最准确的方法。
分类学习者应用交互训练，验证和调整分类模型。
使用Simulink基于物理建模涉及系统从第一原理进行设万博1manbetx计。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设计与Simulink中上游的设计工作。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink数字双网格模型。接收来自电网的实测数据进行参数估计，然后运行数千个仿真场景，判断能量储备是否充足，是否需要调整电网控制器。
通过优化方法，您可以使用标准协议，如MQTT进行数据的输入流调数字双模式并使其保持最新。
您可以在任何对您的应用程序有意义的地方实现您的数字双胞胎:在边缘计算节点、操作技术基础设施或it系统。集成在商用可用系统上，如Azure IoT Hub或AWS IoT，或通过api和其他通用集成方法(如共享库和RESTFul调用)实现需要的定制集成。
物联网拓扑:在任何应用程序有意义的地方实现数字双胞胎。
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