7 - 2020

Цифровой двойник: концепция, уровни, связь с Интернетом вещей и роль численного и системного моделирования


Денис Хитрых,
директор по маркетингу АО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс»

Концепция Цифрового двойника

Концепция Цифрового двойника была предложена в 2002 году Майклом Гривзом из Мичиганского университета [1]. С момента появления Интернета вещей (IoT) данная концепция претерпела существенную эволюцию. И сегодня под термином Цифрового двойника понимают динамическую виртуальную модель системы, процесса или услуги. Для облегчения анализа, быстрого решения проблем и разработки планов по усовершенствованию технологий концепция Цифрового двойника требует включения в виртуальную модель системы коммерческих, контекстных данных и информации от датчиков из физических систем (или процессов). Цифровой двойник дает возможность осуществлять в реальном времени мониторинг систем и процессов, а также своевременный анализ данных для предотвращения проблем до их возникновения (так называемая предиктивная аналитика); позволяет планировать профилактический ремонт с целью сокращения и предотвращения простоев; планировать будущие обновления и осуществление новых разработок.

С появлением Интернета вещей (IoT) внедрение Цифровых двойников стало экономически выгодным, и технология стала получать все большее признание в сообществе Промышленного Интернета вещей (IIoT), делающем упор на большое, сложное и капиталоемкое оборудование. По данным Gartner [2], к 2021 году почти половина крупных промышленных компаний будут использовать технологию Цифровых двойников с целью упрощения оценки производительности системы и технических рисков, достигая при этом повышения эффективности системы примерно на 10%.

Современный Цифровой двойник состоит из «подключенных» продуктов, обычно использующих IoT, и цифрового потока данных. Цифровой поток данных обеспечивает связь на протяжении всего жизненного цикла системы и собирает данные c физической системы, чтобы обновлять модели в Цифровом двойнике. На рис. 1 представлена концепция Цифрового двойника в контексте модельно­ориентированного системного проектирования (MBSE).

Рис. 1. Концепция Цифрового двойника в структуре MBSE (модельно-ориентированного системного проектирования)

Рис. 1. Концепция Цифрового двойника в структуре MBSE (модельно-ориентированного системного проектирования)

Как видно из рис. 1, Цифровой двойник связывает физическое и цифровое оборудование. Физическое оборудование включает физическую систему, бортовые и внешние датчики, коммуникационные интерфейсы и другую технику, работающую в открытой среде с доступом к данным GPS. Информация об эксплуатации и обслуживании физической системы передается в цифровое оборудование для обновления виртуальной модели Цифрового двойника. Таким образом, Цифровой двойник становится точной и актуальной копией физической системы, которая также отражает эксплуатационный контекст физического оборудования. Наличие постоянной связи Цифрового двойника с физическим прототипом позволяет в динамике отслеживать производительность и данные о техническом обслуживании каждого физического аналога, выявлять и сообщать об отклонениях, а также планировать техническое обслуживание.

Комбинируя данные из различных источников информации, Цифровой двойник может непрерывно прогнозировать состояние работоспособности и оставшийся срок службы технического изделия. Сравнивая прогнозируемые и фактические данные обратной связи, Цифровой двойник может прогнозировать реакции системы на критически важные для безопасности события, а также для выявления новых проблем на ранней стадии, когда они еще не достигли критического состояния.

В контекст работы Цифрового двойника включена отдельная имитационная/системная модель для моделирования различных сценариев работы физического объекта. Знания, полученные в условиях эксплуатации, используются для изменения параметров этой модели (для калибровки модели).

Уровни цифрового двойника

Уровень

Степень сложности модели

Физический близнец

Данные, получаемые от физического близнеца

Машинное обучение (настройки оператора)

Машинное обучение (система/ среда)

1 — доцифровой двойник

Виртуальный прототип

Не существует

Не применимо

Нет

Нет

2 — Цифровой двойник

Виртуальная модель физического близнеца

Существует

Производительность; работоспособность; ТО; пакетные обновления

Нет

Нет

3 — адаптивный Цифровой двойник

Виртуальная модель физического близнеца с адаптивным интерфейсом

Существует

Производительность; работоспособность; ТО; обновления в режиме реального времени

Да

Нет

4 — умный Цифровой двойник

Виртуальная модель физического близнеца с адаптивным интерфейсом и обучением

Существует

Производительность; работоспособность; ТО; данные об окружающей среде; пакетные обновления и обновления в режиме реального времени

Да

Да

Модели виртуальной системы могут быть разного уровня сложности: от упрощенных до полномасштабных. Облегченные модели отражают упрощенную структуру (например, упрощенную геометрию) и упрощенную физику (например, модели пониженного порядка). В концепцию Цифрового двойника входит также ряд автоматизированных и неавтоматизированных процессов, осуществляемых в производственных условиях. Данные о производительности, обслуживании и техническом состоянии могут быть собраны с физического близнеца и переданы Цифровому двойнику. Эти данные включают характеристики рабочей среды и состояние отдельных узлов технического объекта.

Цифровой двойник (ЦД) имеет существенные отличия от традиционных CAD­моделей или расчетных CAE­моделей:

  • ЦД — это виртуальная копия конкретного изделия, которая отражает структуру, производительность, текущее рабочее состояние, историю технического обслуживания и ремонта;
  • ЦД помогает планировать профилактическое обслуживание, основываясь на знании истории технического обслуживания изделия и наблюдениях за его работой;
  • ЦД позволяет отслеживать изделие между фазами жизненного цикла посредством связи, обеспечиваемой цифровым потоком данных;
  • ЦД позволяет персоналу дистанционно устранять неисправности оборудования и выполнять дистанционное обслуживание;
  • ЦД объединяет данные, поступающие через Интернет вещей с данными физической системы, например, для оптимизации процессов обслуживания и производства и для определения того, какие изменения необходимо произвести в конструкции изделия.

Уровни сложности Цифрового двойника

Сегодня любую цифровую версию системы, компонента или объекта называют Цифровым двойником. При такой широкой интерпретации возникает естественный вопрос об уровне виртуальной репрезентации физического объекта. В приведенной таблице представлены уровни Цифрового двойника вместе с характеристиками, которые определяют каждый уровень.

Доцифровой двойник

Уровень 1 — это традиционный виртуальный прототип, создаваемый на этапе предварительного проектирования. Он помогает принимать решения при разработке концепции и предварительного проекта. Виртуальный прототип — это универсальная виртуальная модель создаваемой, еще только предполагаемой системы. Обычно такая модель создается раньше физического прототипа. Ее основная цель состоит в том, чтобы уменьшить технические риски и выявить проблемы на стадии предварительного проектирования. Такой виртуальный прототип можно условно назвать доцифровым двойником. На рис. 2 представлен пример виртуальной репрезентации автомобиля 1­го уровня с использованием библиотеки Planar Mechanics от Modelica. Эта системная модель включает упрощенную модель фрикционного контакта шины, простую модель дифференциальной передачи для равномерного распределения крутящего момента по колесам и отражает такие свойства, как инерция, масса, фиксированное перемещение и крутящий момент. Таким образом представляется базовая структура транспортного средства с массово­инерционными характеристиками. Такие модели с низкой точностью могут применяться в алгоритмах испытания, планирования и принятия решений, связанных, например, с управлением траекторией автономных транспортных средств, выполняющих перестроение между полосами движения.

Рис. 2. Виртуальная модель транспортного средства, построенная с использованием библиотеки Planar Mechanics с открытым исходным кодом

Рис. 2. Виртуальная модель транспортного средства, построенная с использованием библиотеки Planar Mechanics с открытым исходным кодом

Цифровой двойник

Уровень 2 — это Цифровой двойник, в котором виртуальная модель системы способна объединять данные о производительности, работоспособности и обслуживании физического близнеца. Сбор данных от физических датчиков и вычислительных элементов физического близнеца включает как данные о работоспособности (например, текущий уровень заряда АКБ), так и технические характеристики (например, пробег автомобиля). Данные передаются Цифровому двойнику, который обновляет свою модель, включая график технического обслуживания физической системы. Цифровой двойник 2­го уровня используется для изучения поведения физического близнеца в различных вероятных сценариях. На рис. 3 представлен пример модели 2­го уровня системы легкового автомобиля. Эта модель построена с применением библиотеки интерфейса транспортного средства от Modelica и включает легковой автомобиль с гибридной силовой установкой.

Рис. 3. Модель Цифрового двойника, созданная с использованием открытой библиотеки интерфейса транспортного средства

Рис. 3. Модель Цифрового двойника, созданная с использованием открытой библиотеки интерфейса транспортного средства

Адаптивный Цифровой двойник

Адаптивный Цифровой двойник 3­го уровня располагает адаптивным пользовательским интерфейсом (в духе модели умного устройства) для физических и Цифровых двойников. Адаптивный пользовательский интерфейс восприимчив к предпочтениям и приоритетам пользователя/оператора. Ключевой возможностью на этом уровне является способность изучать предпочтения и приоритеты операторов в разных контекстах. Предпочтительные характеристики фиксируются с помощью алгоритма машинного обучения на основе технологии нейронных сетей. Модели, используемые в таком Цифровом двойнике, постоянно обновляются на основе данных, получаемых от физического близнеца в режиме реального времени.

Умный Цифровой двойник

На 4­м уровне находится умный Цифровой двойник. Он обладает всеми возможностями Цифрового двойника 3­го уровня (включая контролируемое машинное обучение), но наряду с этим он наделен способностью машинного неконтролируемого обучения, благодаря чему распознает объекты и шаблоны, встречающиеся в рабочей среде. Кроме того, он поддерживает обучение и распознавание состояний системы и окружающей среды с подкреплением сигналами от среды взаимодействия в неопределенной, частично наблюдаемой среде. На этом уровне Цифровой двойник обладает высокой степенью автономии.

Цифровой двойник и системное моделирование

Для того чтобы предсказать, как физический близнец будет работать в реальных условиях, инженеры могут использовать моделирование в сочетании с технологиями Цифрового двойника [3]. Это не сравнимо с традиционным процессом проектирования, при котором приходилось полагаться лишь на знание об идеальных и возможных наихудших условиях эксплуатации.

Дополняя Цифровой двойник данными с физического близнеца, инженеры могут совершенствовать системные модели и впоследствии использовать результаты анализа, произведенного с помощью Цифрового двойника, для улучшения работы физической системы в реальном мире. Важной функцией моделирования является оценка ожидаемого срока службы системы. В этом плане Цифровой двойник может отслеживать свою подверженность отказам в зависимости от износа физического близнеца. С помощью моделирования Цифровой двойник способен оценить оставшийся срок службы физического близнеца и заранее составить график технического обслуживания. Другими словами, обслуживание по состоянию может использоваться для оценки того, как долго физическая система способна нормально функционировать. Эти знания можно использовать, чтобы заблаговременно запланировать и выполнить отключение системы, вместо ожидания того, когда физический близнец сам выйдет из строя, что может повлечь серьезные финансовые потери и даже привести к катастрофе.

Цифровой двойник и численное моделирование

Сегодня математическое моделирование стало ключевым компонентом Цифровых двойников. Для создания моделей пониженного порядка, которые применяются при создании системных моделей, Цифровой двойник может использовать результаты детальных трехмерных численных расчетов, выполненных с применением многодисциплинарных CAE­решателей, например, от компании Ansys. При этом надо понимать, что для одного и того же физического компонента возможно существование нескольких разных моделей, в зависимости от задачи, для решения которой они созданы. Для примера Цифровой двойник электродвигателя может включать несколько имитационных моделей: механическую модель — для проверки механической устойчивости ротора или крепления двигателя; электрическую модель — для расчета электромагнитных полей и результирующих сил; тепловую модель — для оценки количества тепла, выделяемого вследствие электрических потерь.

Цифровой двойник и Интернет вещей (IoT)

Интегрирование технологии Цифровых двойников с Интернетом вещей позволяет получать данные, необходимые для понимания того, как физический близнец (например, производственная сборочная линия, сеть автономных транспортных средств) ведет себя и работает в условиях эксплуатации. Кроме того, совместное применение Интернета вещей и Цифровых двойников поможет оптимизировать профилактическое обслуживание для совершенствования физического объекта и бизнес­процессов. Действуя как мост между физическим и виртуальным миром, Интернет вещей может передавать данные о производительности, обслуживании и работоспособности от физического близнеца к цифровому. Объединение аналитики реальных данных с прогнозным моделированием может улучшить способность принимать обоснованные решения, которые потенциально могут привести к созданию более эффективных систем, разработке оптимизированных производственных операций и новых бизнес­моделей. Кроме того, Интернет вещей обеспечивает гибкость, столь необходимую, когда речь идет о мобильности системы, ее расположении и вариантах монетизации. Подобная гибкость способствует созданию новых вариантов бизнеса, таких, например, как продажа возможностей (то есть продукта как услуги). Например, Caterpillar продает возможность перемещать породу/сыпучие материалы (то есть услугу) в противовес простой продаже оборудования (то есть продукта).

Важно отметить, что комбинация Цифрового двойника и Интернета вещей позволяет организации получить представление о том, как система/продукт используется клиентами. Такое понимание позволит клиентам оптимизировать график технического обслуживания и применение ресурсов, заблаговременно прогнозировать возможные сбои продукта и избегать/сокращать простои системы. В конечном счете, Цифровой двойник — это основное средство, позволяющее с течением времени улучшать обслуживание системы, опираясь на опыт ее эксплуатации и историю обслуживания.

Возможно, самые большие потенциальные преимущества Интернета вещей лежат в сфере услуг. Например, служба, которая непрерывно получает данные о рабочем состоянии системы, может быть эффективной в обеспечении экономии затрат и высокой отказоустойчивости. Аналогично можно, например, использовать прогнозную аналитику для предварительного подбора и быстрой доставки требуемой детали обслуживающей бригаде.

Перспективы

В будущем можно ожидать, что технология Цифровых двойников станет центральной как в предварительном проектировании (например, при разработке концепции системы и для верификации модели) и при испытаниях (например, для валидации системы с помощью модели), так и в обслуживании системы (например, обслуживании по состоянию) и интеллектуальном производстве. Кроме того, в ближайшем будущем ожидается, что с целью осуществления более эффективного предиктивного обслуживания и проектирования технология Цифровых двойников будет интегрироваться с процессами производства и технического обслуживания. Например, Цифровые двойники помогут организациям перейти от планового обслуживания к обслуживанию по техническому состоянию, что существенно сократит затраты на обслуживание системы и повысит ее отказоустойчивость.

Литература:

  1. Grieves, M. Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication; A White Paper; Michael Grieves, LLC: Melbourne, FL, USA, 2014.
  2. Pettey, C. Prepare for the Impact of Digital Twins; Gartner: Stamford, CT, USA, 2017.
  3. Madni, A.M.; Sievers, M. Model Based Systems Engineering: Motivation, Current Status, and Research Opportunities. Syst. Eng. 2018, 21, 1