什么是数字双胞胎?
你需要知道三件事
数字孪生模型是运行中的实际物理资产的最新表示形式和模型。它反映了资产的当前状况，并包括有关资产的相关历史数据。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，细化控制，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，发动机，发电厂，生产线，或一个车队。数字双胞胎模型可以包括基于物理的方法或统计方法。这些模型反映了运营资产的当前环境、年龄和配置，这通常涉及到资产数据直接流到调优算法。
蒙特卡洛模拟来评估可能的行为。
贝克休斯预测维修报警系统，基于MATLAB。
- 异常检测:模型与real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，一家石油公司可能会从持续运行的海上石油钻井平台传输传感器数据。数字双胞胎模型将寻找操作行为中的异常，以帮助避免灾难性的破坏。
使用Simulink Real-Time在石油钻井平台上部署工业物联网的原型。图片由National Oilwell Varco提供。
- 故障隔离:异常可能会触发一系列模拟，以隔离故障并确定根本原因，以便工程师或系统可以采取适当的措施。
燃料控制系统的故障隔离。
额外的资源
物联网应用驱动你需要建模的东西，作为数字双胞胎的一部分。数字双胞胎模型将包括物联网资产所需的组件、行为和动态。
建模方法一般可以分为两类:第一原理或基于物理的方法(如机械建模)和数据驱动的方法(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复合，随着更多的用途被识别出来，很可能会随着时间的推移而被详细阐述。
物联网应用驱动你需要建模的东西，作为数字双胞胎的一部分。数字双胞胎模型将包括物联网资产所需的组件、行为和动态。
建模方法一般可以分为两类:第一原理或基于物理的方法(如机械建模)和数据驱动的方法(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复合，随着更多的用途被识别出来，很可能会随着时间的推移而被详细阐述。
数字双胞胎的建模方法:第一性原理和数据驱动。
用于交互训练、验证和调整分类模型的Classification Learner应用程序。
使用Simulink进行基于物理的建模涉及从基本原理设计系统。模型可以包括机械、液压和电气组件。模型也可以来自上游设计工作，使用基于模型的设计仿真软件。
额外的资源
一个电网的Simulink数字双胞胎模型。它接收来自电网的测量数据进行参数估计，然后运行数千个模拟场景，以确定能量储备是否充足，电网控制器是否需要调整。
通过优化方法，您可以调优数字双胞胎模型，并使用标准协议(如MQTT)对传入的数据流保持更新。
你可以在任何对你的应用有意义的地方实现你的数字双胞胎:在边缘计算节点、操作技术基础设施或it系统。集成在商业可用的系统上，如Azure IoT Hub或AWS IoT，或根据需要通过api和其他常用集成方法(如共享库和RESTFul调用)实现自定义集成。
了解更多:自动部署到边缘、资产或云
物联网拓扑:在任何对应用有意义的地方实现数字孪生。
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