一种基于数字孪生的管控平台

针对我国光伏发电项目迅速扩容面临的可靠性问题,提出一种基于数字孪生的发电功率预测软件,解决缺少简单易用、精度好的预测方法的问题。研发数字孪生管控平台,将孪生模型与气象数字模型结合构建数字孪生体,包括数据采集、模拟仿真、算法预测、分析优化等功能模块,实现信息可视化管理。创新发电功率预测方法,提升系统稳定性,提高施工效率与质量水平。经天津市重点工程,武清区150MW和西青区120MW智能光伏项目实际应用,预测准确,具有很高实用性和推广价值。     

煤矿智能化综合管控平台研究

现阶段煤矿智能化建设步伐进一步加快,而智能化综合管控平台作为智能矿山建设的核心与大脑,承担煤矿多业务协同管控、数据资产沉淀、数字化转型升级与高质量发展的使命。结合国家能源集团智能化综合管控平台建设指南及煤矿侧协同管控业务应用需求,规划煤矿智能化综合管控平台的定位、架构、建设内容及关键技术。煤矿智能化综合管控平台将人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与煤矿安全生产业务深度融合,基于统一的智能矿山基础平台,实现安全融合监视、生产集中监控及综合业务协同等智能应用,为煤矿固定场所无人化和少人化、灾害综合防控与数字化转型奠定基础,助力煤矿企业高质量发展。     

面向智能矿山与新工科的数字孪生技术研究

将数字孪生与人工智能(AI)技术相结合,提出了基于数字孪生+AI的智能矿山建设新思路。探索了智能矿山技术发展路径,研究了数字孪生技术的特征、应用领域及发展趋势,指出数字孪生是数字化矿山发展的必然趋势。提出了基于数字孪生+AI的智能矿山理论架构,构建了矿山数字孪生模型,模型自下而上分别为矿山全要素物理实体、矿山信息物理融合层、矿山数字孪生模型、矿山孪生数据交互层、矿山应用智能服务层,据此实现智能矿山的泛在感知、协同控制和智能决策与优化。从应用实际需求出发,探讨了智能矿山模型构建技术、智能开采数字孪生体技术、矿山智能控制技术、矿山设备故障预测、基于数字孪生的人机交互等关键技术。通过研究数字孪生在智能矿山中的应用,为AI技术在智能矿山应用落地提供思路,为未来智能矿山新工科建设提供理论借鉴。     

数字孪生驱动的城市综合交通枢纽多运输方式调度协同优化框架研究

城市综合交通枢纽各运输方式协同调度对于提高枢纽运输能力协调性乃至运营安全性等具有重要意义。本文面向城市综合交通枢纽各运输方式协同调度优化问题,在对国内外研究现状分析的基础上,从关联物理模型知识表达与自适应学习、虚拟模型构建及校正、客流换乘量在线预测、多运输方式调度协同优化几方面出发,提出了数字孪生驱动的城市综合交通枢纽多运输方式调度协同优化研究框架,并对其中的关键技术进行了总结说明。上述研究框架对于后续城市综合交通枢纽多运输方式调度协同优化方法的进一步探索有一定的参考价值。     

数字孪生驱动下的档案馆服务研究

数字孪生作为产品研发、设备维护以及工艺规划的重要技术,对于协助档案用户脱离传统档案载体束缚、探索档案数据治理场景等具有开拓价值。本文在分析数字孪生概念、特点以及原理的基础上阐释数字孪生档案馆的相关理论、应用场景及构建措施,希望能够为数字孪生在档案馆的落地实践提供参考。     

平行矿山:从数字孪生到矿山智能

针对新时代下我国矿区智能化发展诉求与矿山无人化进程中遇到的复现难、协同难的技术问题,本文融合智慧矿山理念、ACP(Artificial societies+computational experiments+parallel execution)平行智能理论和新一代智能技术,设计并实现了智慧矿山操作系统(Intelli...     

商用航空发动机生产管控的数字孪生模式探索

【】针对商用航空发动机研制时间周期长、复杂程度高的特点,面向型号研制阶段需求,及规模化批量生产转型的潜在需求,以知识可重用、适航规范质量管理为基础,研究基于数字孪生的生产管控模式,从生产管控的质量、设备、计划、物流等环节,明确物理与信息系统映射模型框架,通过物理环节与信息系统的连接和交互,为型号研制提供更加实时、高效的服务,为规模化批量生产构建生产管理、现场组织技术架构。     

面向智能矿山的数字孪生技术研究进展

智能矿山领域数字孪生技术的应用需面对较多复杂性、特殊性的技术突破。阐述了数字孪生在智能矿山领域的适用性,归纳梳理了数字孪生技术在煤矿安全、生产及运营管理等方面的研究及应用现状：在煤矿安全管理方面,数字孪生技术主要应用于灾害预警、风险管控、灾害救援等;在煤矿生产方面,数字孪生技术主要应用于采掘工作面区域整体、单机机械装备状态监测及控制、机械装备预测性维护。从物理实体、虚拟实体、连接交互、数字孪生数据及功能服务5个维度入手探讨了智能矿山领域数字孪生亟待解决的关键共性问题：物理实体维度需重点突破全面感知及控制装备的研发,虚拟实体维度需深入进行物理、行为、规则模型的研究,连接交互维度需攻关煤矿井下5G网络传输关键技术,数字孪生数据维度需解决高性能计算等问题,功能服务维度需研发仿真软件及人工智能算法,以便更好地适应现场环境。从矿井规划设计、开发、建设阶段的灾害预防性设计、生产系统设计、地质环境预测,矿井生产运营阶段的灾害预警及防控、生产调度决策优化、生产设备全生命周期管理等方面展望了数字孪生技术在智能矿山领域的发展趋势,认为宜针对关键部件或装备,核心环节,重要或危险场所、区域等进行精细化孪生。     

数字孪生驱动的火箭控制系统故障诊断研究综述

在第四次工业革命中,智能制造成为各国工业发展的重点方向,数字孪生技术作为一项新兴技术,能够有效实现物理信息的融合;将其应用于火箭控制系统的故障诊断和健康管理,能够进一步提高故障诊断的事前准确性,提升火箭发射的可靠性;本文对数字孪生技术在航天领域的研究现状进行归纳整理;首先梳理了NASA的数字孪生目标,国内领域按照设计、生产、支持服务阶段对数字孪生应用进行分类;其次,按照故障树、专家系统、神经网络、数据驱动的方法阐述控制系统故障诊断的研究现状;在介绍数字孪生驱动的健康管理方法的基础上,提出数字孪生驱动的火箭控制系统的故障诊断方法;详细介绍其基本组成框架,分析关键技术及应用难点,并提出数字孪生健康管理平台的基本流程;该方法预期实现火箭控制系统的事前诊断和维修策略的制定     

数字孪生驱动下微电网多智能体协调控制优化

传统微电网系统设备分时控制能力差,存在协同控制不足的问题。对此,提出采用思维进化算法优化多智能体控制系统。首先基于“源-网-荷-储”概念提出微电网多智能体模型,并优化目标环保成本与运维成本;然后在数据分析的基础上,通过历史光伏发电功率数据与当日气象数据,构建分布式“源”功率预测模型;最后采用思维进化算法对智能体种群调度策略的适应值进行趋同异化优化,迭代出最优种群调度策略。功率预测仿真结果表明,在类簇为3时,模型具有最高的预测精确性,较传统预测方法精度提升了5.6%;控制策略仿真结果表明,MEA算法的微电网协调控制决策优化后,提高多智能体协同控制能力,降低了环保成本与运维成本。     

基于数据孪生技术的炼化生产智能管控系统设计

常规的炼化生产智能管控系统易受前端业务调整的影响,导致基础数据维护异常。因此,基于数据孪生技术设计一种全新的炼化生产智能管控系统。系统测试结果表明,该系统的性能良好,能有效进行基础数据维护,具有可靠性,有一定的应用价值。     

基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控研究

为了保证大型煤矿开采工作的安全性与质量,利用数字孪生技术优化设计大型煤矿远程智能监控方法。利用数字孪生技术构建大型煤矿虚拟模型,在该模型下确定测点位置,远程采集大型煤矿实时运行数据。通过对数据特征的提取与匹配,从煤矿开挖设备和施工环境两个方面,监测大型煤矿运行状态。改装大型煤矿远程智能控制器,以运行状态的监测结果作为控制程序的启动条件,实现对大型煤矿的远程智能监控任务。通过与传统监控方法的对比得出结论:优化设计方法对煤矿开挖设备的监控性能明显升高,对环境中瓦斯浓度和温度的监测误差分别降低了0.34%和0.19℃,控制误差分别降低0.09%和0.145℃,同时监控范围扩大27.4%。     

基于数字孪生的新能源智能温室控制系统设计

针对我国当前温室种植监控系统中监测不够直观、管理不够智能的问题,本文基于数字孪生技术设计实现了新能源智能温室控制系统,系统包括智能温室和数字孪生平台两部分。智能温室部分以太阳能作为动力为大棚系统供能,以STC89C52单片机作为主控核心,与数字孪生平台实现通信,将传感器设备获取到的数据上传到数字孪生平台并接收平台端发出的指令;本文选择以NI LabVIEW软件开发数字孪生平台,在平台中创建温室“孪生体”,三维模拟温室的实时状态,显示温室内的实时环境数据,同时平台可对温室系统中的通风、灌溉、照明等装置进行远程管理。系统对温室种植的各个环节和要素进行感知、监控、分析和决策,有效实现对作物生产的智慧管控。     

数字孪生虚拟制衣平台的设计

本文针对传统制衣行业存在的服装设计流程复杂、打板制样步骤繁琐、生产线无法满足定制化生产需求等问题,提出基于数字孪生的虚拟制衣平台。该平台基于数字化虚拟仿真设计,使用量体数据完成定制化服装生产。参数化设计系统获取量体数据,结合款式面料和辅料系统,根据人体尺寸进行参数化制版,形成定制化智能样版;根据智能制版进行排料裁剪缝制等工序,能够实现大部分传统制衣流程,可有效降低服装行业的时间成本和经济成本,提高服装设计、打板、试产的效率。可实现从人体尺寸获取、在线下单,到服装尺寸优化、面料制版裁剪,最后到生产线缝制的全生命周期智能化,实现服装定制行业的智能制造。     

数字孪生驱动的汇流行星排故障预测研究综述

为了在第四次工业革命中抢占制高点,各国紧锣密鼓地进行着自己的信息化建设,数字孪生技术作为关键技术之一,可以实现物理世界与信息世界的交互,将该技术应用到装甲车辆汇流行星排的故障预测,可以实时预测车辆运行状态,有效降低了事故发生的概率,大大提高了车辆的安全性,对提高战斗力有重要意义;在综述数字孪生技术于故障预测研究方面的发展历程的基础上,针对装甲车辆汇流行星排实际工作过程中难以及时预测故障的问题,提出了4层数字孪生框架,即物理实体层、信息交互层、数据互动层和人机交互层,并阐述了每一层的具体功能要求,预期实现装甲车辆汇流行星排在发生故障前及时预警,从而达到提高设备使用寿命及驾驶安全性的目的 .     

基于数字孪生的云网智能运维技术研究

云网融合的加速发展,既推动着通信网络数字化和智能化转型升级,也带来了云网运维复杂性不断提高的问题。尽管近年来通过各种智能化技术手段取得了一定进展,使网络管理控制变得更加敏捷和高效,但大规模云网设施仍然面临着运行维护过程中效率低、周期长和成本高等挑战。针对上述挑战,该文提出基于数字孪生的自适应探测、双重评估、优化调整三种智能运维的技术,旨在提高云网运维的效率并帮助预测网络异常。在自适应探测技术中,利用数据统计方法构建历史时序数据样本,通过算法选择适应的概率分布,预测故障发生的概率。双重评估技术中,通过对孪生系统和物理系统进行双重评估,验证故障原因并进行故障朔源。优化调整技术中,通过张量分解处理大数据,优化数据样本,并通过机器学习训练样本数据来优化调整智能运维模型。实验验证表明,该技术能够预测网络异常、快速定位故障,并优化调整系统,从而实现智能运维的目标。     

基于数字孪生的测试性验证技术

针对型号测试性验证工作中存在的验证周期长、验证时机滞后、验证环境受限等问题,开展了基于数字孪生技术的测试性验证技术研究,重点关注数字孪生技术框架和关键技术研究,包括基于数字孪生驱动的故障模式分析、基于数字孪生驱动的故障模式空间模拟、基于数字孪生驱动的故障模式分配与注入、基于数字孪生驱动的数据融合技术,以期实现装备全生命周期的测试性验证与增长。形成一套基于数字孪生驱动的测试性验证流程及方法,用于指导新研产品的测试性验证工作。     

平行系统和数字孪生的一种数据驱动形式表示及计算框架

旨在为平行系统及ACP方法建立一种数据驱动的数学形式和计算框架, 该形式与框架也适用于数字孪生系统.首先, 基于动态系统状态方程方法论, 给出了平行系统的虚实双系统表示方法, 基于此表示方法为平行系统问题提供了一种数学表示.围绕该表示, 讨论了虚实系统互动、平行系统与数字孪生系统异同等问题.然后, 为ACP方法提供了一种计算框架, 详细解释了人工系统(Artificial systems, A)、计算实验(Computational experiments, C)、平行执行(Parallel execution, P)的数学计算求解过程, 并讨论了“学习与训练”、“实验与评估”、“管理与控制”、灵捷–聚焦–收敛(AFC)、小数据-大数据-小智能等概念的相关数学表示, 并讨论了智能科学与平行系统数学架构的关系以及平行智能的内涵.最后, 以大学校园园区能源管理系统为案例, 为平行系统数学架构和方法提供一个直观的算例.     

面向数字孪生流域的云网融合架构研究

数字孪生流域建设是智慧水利建设的重要标志,是推动流域水利高质量发展的必然要求。为了应对当前数字孪生流域建设过程中面临的流域物联感知能力、通信传输网络资源、模型算法仿真计算水平等方面的不足而产生的挑战,本文结合云网融合的云网协同、按需互联、敏捷智能的服务能力特性,基于云网融合层次化的设计思想,把流域云和网充分融合,有效调度并应用计算、通信、存储等基础设施资源,提出了面向数字孪生流域的云网融合逻辑架构,梳理并阐述了水利感知网云网融合服务实现、水利信息网云网融合服务实现、数字孪生平台算力服务实现等可应用于数字孪生流域建设的云网融合服务架构,总结分析了面向数字孪生流域的云网融合关键技术。研究对充分发挥新一代信息技术对数字孪生流域建设的支撑驱动作用具有重要参考意义。     

基于数字孪生的智能产品模块管控交互仿真

在信息技术赋予智能产品智能特性的前提下,为了通过智能产品的管控提升工作过程的整体性能,提出了基于数字孪生的智能产品模块管控交互方法.针对智能产品模块具有的物理域和信息域两种特性,将智能产品分为感知模块、交互模块、推理模块、存储模块和执行模块.采用公理化设计理论对智能产品管控指标体系进行构建,整个智能产品实时数据模型主要...