基于3D渲染和基于虚拟/增强现实的IIoT原理的数字孪生平台的方案论文阅读笔记

论文原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9039804

本笔记对部分要点进行了翻译和批注，原文和翻译可参考链接阅读，此处不进行完整翻译。
论文不难理解，软件开发向。

宏观来说，论文主要是两个部分：

• 数字孪生的概念
• 数字孪生系统的设计方案

论文对于系统的展示是从下面几个方面进行的：

• 虚拟化：从数据到可视的图像

  从这部分可以看出系统的部分架构设计：服务器承担的是物理设备与终端设备之间信息转发的功能，并不承担图像的渲染，终端接收从服务器发送来的设备信息，进行本地的渲染。

• 数据采集

• 诊断和模拟

  这部分是数字孪生的价值所在，应用数据孪生主要是为了诊断和模拟两个目标。

  • 诊断：通过使用数据作为训练网络或分类器的输入，可以从其当前和过去的值检测设备的状态。
  • 模拟：预测设备未来状况，比如设备寿命等。

  通过这两个方面产出实际价值。

摘要

本文介绍了一种数字孪生监测、控制和设备状态诊断平台的设计方案。内容是基于常见的问题，如数据收集、可视化和交付给最终用户。首先对基本术语进行了解释，然后对系统进行了部分展示，并根据子系统所用于的任务进行了单元划分。并非所有的技术都是新创建的，因为我们也考虑使用知名软件来解决部分问题并将该软件集成到这个平台解决方案中。系统本身，如果实现，应该为数字孪生可视化问题提供一种替代方法和新方法，提供从终端设备获取数据的工具和将这些数据获取给另一端平台用户的诊断工具。

关键词：工业4.0，数字孪生，虚拟现实，混合现实，机电一体化，物联网

一、引言

IoT设备等搜集到的数据为大量分析提供了来源。有一些好处。
数据可以通过多种方式可视化。为了处理这项任务，数字孪生术语被创造出来，从数据建立物理对象的对应虚拟物，需要我们进一步的工作。

物理设备拥有其虚拟对应物可以提供许多好处。本文描述了VR和AR设备三维可视化的实际应用，并提出了整个系统基础设施，这是创建所提出的数字孪生平台的第一步。

二、数字孪生

介绍数字孪生的概念

数字孪生可以被描述为关于物理系统的信息的数字构造。独立的，但是真实的和虚拟的副本被连接起来共享数据。数字孪生应该最佳地包括与物理设备相关的所有信息，这些信息可以获得最大的相似性和相关性所呈现的数据。因此，双胞胎不仅仅是视觉上的相似，而是连接和数据共享，这使数字双胞胎成为真正的双胞胎，发挥其全部潜力。

引入一些区别的概念：

• 数字模型
• 数字影子
• 数字孪生

数字模型是现有或计划的物理对象的数字表示，不使用任何形式的与物理设备的自动数据交换。设备状态改变不影响模型状态。数字影子是一种数字模型，在这种情况下，物理设备与其影子共享数据，数字影子根据接收到的数据反映其状态。这是单向通信。

数字孪生不同于模型和影子，它与对应的模型进行双向交流。因此，不仅设备的改变会影响到双胞胎，改变数字双胞胎的状态也会影响到真实的设备。数字孪生状态变化可用于控制设备。

数字影子是单向通信；

数字孪生是双向通信；

• 第一阶段只有物理版本
• 第二阶段创建数字版本以补充物理数据
• 第三阶段物理和虚拟之间的交互
• 第四阶段物理和数字层之间的进一步交互和融合

数字孪生是利用物理设备的历史数据来了解设备在现实中的状况，同时还使用实时数据来表示当前设备状态。

数字孪生好处：

通过了解设备的实际状况，可以预测未来的状态，这有助于有效地监测、模拟和控制执行器或过程，并优化生命周期。

三、数字孪生平台方案

考虑到数字孪生的特性和可能性，我们正在设计一个平台架构，它将处理与数字孪生创建相关的任务，并为数据可视化提供统一的动态解决方案，功能强大，但仍然简单和智能，因为这是现有解决方案中仍然不可用的功能。

整个系统应提供设备之间的连接、数据存储、可视化、诊断和模拟，这是解决问题的主要任务。平台应该允许创建第四阶段的数字双胞胎——与真实设备进行双向通信，更复杂的通信和基于预测的自动化，为用户创造有价值的输出。

利用机器学习获取数据，训练得到结果。
后续文章从虚拟化、数据搜集、诊断和预测几个角度进行了详细的说明。