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。
物联网应用程序驱动您需要作为数字孪生兄弟的一部分进行建模的内容。数字孪生模型将包括物联网资产所需的组件、行为和动态。
建模方法通常可分为两种类型: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)。数字孪生兄弟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,可能会随着更多用途的确定而详细阐述。
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digital twin可用并且是最新的,您就可以使用它来预测未来行为、优化控制或优化资产的操作。一些例子包括模拟传感器模拟未来的场景以告知当前和未来的操作,或者使用数字孪生模块通过发送当前的实际输入来提取当前的操作状态。
通过优化方法,您可以对数字孪生模型进行调优,并使用MQTT等用于传入数据流的标准协议使它们保持最新。
例子:使用Simulink编译器部署参数估计万博1manbetx
您可以在对您的应用程序有意义的任何位置实施digital twin:在边缘计算节点、运营技术基础设施或it系统。集成到商用系统(如Azure IoT Hub或AWS IoT)上,或根据需要通过API和其他常见集成方法(如共享lib)实施自定义集成稀罕和宁静的呼唤。
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