构建数字孪生系统的方法和步骤是什么？

对的，数字孪生基础就在于数据，特别是需要实现预测性维护时，数据是关键，体现在两个方面：

• 数据驱动与物理模型相融合
• 数据的采集和快速传输

数据驱动与物理模型相融合

对于机理结构复杂的数字孪生目标系统，往往难以建立精确可靠的系统级物理模型，因而单独采用目标系统的解析物理模型对其进行 状态评估无法获得最佳的评估效果。相比较而言，采用数据驱动的方法则能利用系统的历史和实时运行数据，对物理模型进行更新、修 正、连接和补充，充分融合系统机理特性和运行数据特性，能够更好地结合系统的实时运行状态，获得动态实时跟随目标系统状态的评估 系统。

目前将数据驱动与物理模型相融合的方法主要有以下两种。

(1)采用解析物理模型为主，利用数据驱动的方法对解析物理模型的参数进行修正。

(2)将采用解析物理模型和采用数据驱动并行使用，最后依据两者输出的可靠度进行加权，得到最后的评估结果。

但以上两种方法都缺少更深层次的融合和优化，对系统机理和数据特性的认知不够充分，融合时应对系统特性有更深入的理解和考 虑。目前，数据与模型融合的难点在于两者在原理层面的融合与互补，如何将高精度的传感数据统计特性与系统的机理模型合理、有效 地结合起来，获得更好的状态评估与监测效果，是亟待考虑和解决的问题。

无法有效实现物理模型与数据驱动模型的结合，还体现在现有的工业复杂系统和装备复杂系统全生命周期状态无法共享、全生命周期 内的多源异构数据无法有效融合、现有的对数字孪生的乐观前景大都建立在对诸如机器学习、深度学习等高复杂度及高性能的算法基础 上。将有越来越多的工业状态监测数据或数学模型替代难以构建的物理模型，但同时会带来对象系统过程或机理难于刻画、所构建的数字 孪生系统表征性能受限等问题。

因此，有效提升或融合复杂装备或工业复杂系统前期的数字化设计及仿真、虚拟建模、过程仿真等，进一步强化考虑复杂系统构成和 运行机理、信号流程及接口耦合等因素的仿真建模，是构建数字孪生系统必须突破的瓶颈。

数据的采集和快速传输

高精度传感器数据的采集和快速传输是整个数字孪生系统的基础，各个类型的传感器性能，包括温度、压力、振动等都要达到最优 状态，以复现实体目标系统的运行状态。传感器的分布和传感器网络的构建以快速、安全、准确为原则，通过分布式传感器采集系统的各 类物理量信息表征系统的状态。同时，搭建快速可靠的信息传输网络，将系统状态信息安全、实时地传输至上位机供其应用，具有十分 重要的意义。

数字孪生系统是物理实体系统的实时动态超现实映射，数据的实时采集传输和更新对数字孪生具有至关重要的作用。大量分布的各类 型高精度传感器在整个孪生系统的前线工作，起着最基础的感官作用。

目前，数字孪生系统数据采集的难点在于传感器的种类、精度、可靠性、工作环境等各个方面都受到当前技术发展水平的限制，导致 采集数据的方式也受到局限。数据传输的关键在于实时性和安全性，网络传输设备和网络结构受限于当前的技术水平无法满足更高级别的 传输速率，网络安全性保障在实际应用中同样应予以重视。

随着传感器水平的快速提升，很多微机电系统(Micro-Electro- Mechanical System，MEMS)传感器日趋低成本化和高集成度，而如 loT这些高带宽和低成本的无线传输等许多技术的应用推广，能够为获取更多用于表征和评价对象系统运行状态的异常、故障、退化等复杂状态提供前提保障，尤其对于旧有复杂装备或工业系统，其感知能力 较弱，距离构建信息物理系统(Cyber Physical System，CPS)的智能体系尚有较大差距。

许多新型的传感手段或模块可在现有对象系统体系内或兼容于现有系统，构建集传感、数据采集和数据传输于一体的低成本体系或平 台，这也是支撑数字孪生体系的关键部分。