1 背景

在当今数字化时代，工业领域正经历着深刻的变革。随着信息技术的不断进步，工业互联网的蓬勃发展，企业对于提高生产效率、降低成本、提升产品质量的需求日益迫切。数字孪生技术作为一种新兴的数字化解决方案，为工业领域带来了新的机遇和挑战。数字孪生是指通过对物理实体的数字化建模，实现对物理实体的实时监测、模拟和优化。它将物理世界与数字世界紧密连接，使得企业能够更加准确地了解和掌握生产过程中的各种状态和变化。在工业领域，数字孪生可以应用于设备维护、生产过程优化、产品质量控制等多个方面。模型与数据是数字孪生的核心，模型承载实体信息，数据反映实体状态变化。数据融合分析整合不同来源的数据，通过多种方法挖掘信息价值，为决策提供准确实时依据，优化生产过程提高效率质量。

然而，要实现数字孪生的有效应用，实时数据处理是关键。只有对来自物理实体的实时数据进行准确、快速的处理，才能及时更新数字孪生模型，为企业提供准确的决策依据。

2 面临的问题

在工业数字孪生的应用中，实时数据处理面临着诸多严峻挑战，而其中数据实时性问题尤为关键。

首先，工业生产过程中产生的数据量极为庞大且类型复杂多样，涵盖传感器数据、设备运行状态数据、生产工艺参数等。如此海量的数据在采集、存储和处理过程中，若不能高效进行，就会严重影响数字孪生模型对物理实体变化的及时响应。

其次，工业生产对实时性的要求极高。生产过程需要及时获取和处理数据，以便对生产进行实时监控和调整。如果数字孪生模型不能迅速响应物理实体的变化，就无法为生产提供准确的指导。

再者，数据的准确性和可靠性直接关系到数字孪生模型的有效性。在工业环境中，数据容易受到噪声、干扰等因素影响，导致不准确或不可靠。而不准确的数据会使数字孪生模型对物理实体的模拟出现偏差，影响实时决策的准确性。尤其是在对实时性要求高的情况下，错误的数据可能会引发严重的生产问题。

最后，数字孪生技术涉及多个领域的技术融合与协同，如传感器技术、数据采集技术、数据分析技术、虚拟现实技术等。这些技术的协同作用对于实现数字孪生系统的高效运行至关重要。

3 技术剖析

数字孪生技术在工业领域的应用日益广泛，为企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量带来了新的契机。数字孪生系统由多个层面构成，每个层面都在实时数据处理中发挥着重要作用，数据孪生技术架构图如图 1。

图 1 数据孪生技术架构图

数据采集与传输层是数字孪生的基础，负责获取物理实体的实时数据并传输至系统进行处理。汇聚和存储现场设备数据是整个数字孪生的基础。传感器技术通过在物理实体上安装各类传感器，如温度、压力、位移和速度传感器等，实时采集设备运行状态和生产工艺参数等数据。数据采集技术包括有线和无线两种方式。

数据存储与管理层，主要承担数字孪生系统中数据的存储和管理任务。数据库技术中，关系型和非关系型数据库各有特点，需根据实际情况选择合适的数据库。数据分析与处理层，负责对数字孪生系统中的数据进行分析和处理，提取有价值的信息。

海量的流式数据会在工业生成过程中产生，这些数据往往存在数据丢失、异常数值和冗余等一系列问题。虚拟现实与增强层为用户提供更加直 观的感受和体验。虚拟现实技术通过计算机模拟生成虚拟环境，用户佩戴设备可沉浸其中进行交互和体验，用于物理实体的虚拟展示和模拟。

总之，数字孪生的四个层面相互协作，共同构成了一个强大的工业数字化解决方案。在数字孪生系统中，实时数据处理至关重要，贯穿于各个层面。

4 具体实现

4.1 数据采集与传输技术

通过在物理实体上安装各种传感器，可以实时采集设备运行状态、生产参数等数据。利用传感器对各种工业生产设备进行数据汇聚。由于各自厂商设备工业协议接口不统一，因此选择一个适合的协议成为汇集的主要问题。我们选择OPC 协议进行业务数据的汇聚与传输。OPC 协议具有 C/S 架构，规定了客户端软件读取服务端软件时的通讯规则，简化了应对不同厂商设备时的适配工作。大多数平台采用OPC 协议对工业设备进行信息数据汇聚。OPC 协议的通讯架构如图 2 所示。

图 2 OPC 协议的通讯架构

OPC 服务端利用服务接口同外界通讯，利用驱动程序采集工业生产设备所产生的工业生成数据（包括：传感器、PLC 等设备信息）。 再通过OPC 通信接口与OPC客户端进行链接，从而为工业数字孪生平台提供数据，打造孪生虚拟系统。不同类型的传感器需对应适宜的驱动程序，其来源既可以是传感器制造商，也可从开源社区获取。在进行驱动程序选择时，需充分考虑传感器的类型、精度、分辨率以及采样率等诸多因素，以便确保采集所得数据的准确可靠。就有线数据采集来说，诸如 LabVIEW 之类的数据采集软件功效显著。它能够高效地管理有线连接的传感器，有力保障数据快速且稳定地传输。对于无线数据采集，可采用基于蓝牙、Wi-Fi或ZigBee等技术的采集软件。 以基于WiFi的采集软件为例，其中包含连接管理组件，主要负责与具备 Wi-Fi 功能的传感器建立稳定连接。数据接收和校验组件能够确保无线传输的数据准确完整，有效防止数据丢失或出错。

4.2 数据存储与管理技术

数字孪生主要依靠关系型数据库和非关系型数据库对业务信息进行存储。关系型数据库具有数据结构清晰、查询效率高的优点，但对于海量数据的存储和管理能力有限。非关系型数据库具有存储容量大、扩展性好的优点，但查询效率相对较低。在数字孪生实时数据处理中，需要根据实际情况选择合适的数据库技术。

图 3  基于本体的数据融合模式

在数字孪生实时数据处理中，数据湖起着重要的数据存储作用。首先，在快速存储方面，数据湖采用分布式存储架构，这使其能够轻松容纳各种类型的原始数据。此架构允许数据并行写入，极大地提高了存储速度。其次，高效检索的关键在于建立索引机制。通过构建虚拟化的全局数据索引网络，实现边缘数据库节点、二级区域数据库节点和中央数据库节点的库间路由和数据一致性协调，进而能够快速定位所需数据。最后，数据湖存储的大量原始数据为数据分析和机器学习提供了丰富资源。利用大数据工具如 Spark、Hive 等，可以对数据进行深度挖掘和分析。

4.3 数据处理与分析技术

数据的治理对于决策起到关键作用，工业数据大多属于实时业务数据。数据预处理技术可以有效提高数据质量。基于模型法、深度学习法在处理工业实时数据时难以同时去除脏数据并保留有效离群数值，而工业数字孪生的流数据与图像数据有诸多共同点。非局部均值去噪法（NLM）在图像去噪领域广泛应用，因其能区分有实际意义的离群值和“脏数据”，保留并强化前者、平滑后者，故被用于工业流数据噪声处理。在处理时，对于时间维度上需去噪的点，计算其与邻域点的相似性以确定权重值，然后求和得到该点去噪后的值。

对于工业生产中产生的流式数据，设含噪数据集合为：

s = {s（t）|t ∈ T}，通过业务数据预处理后去除噪声业务数据集合为：v = {v（t）|t ∈ T}，噪声业务数据集合为：u = {u（t）|t ∈ T，上述三方关系如下：

S（t）=v（t）+u（t） t ∈ T 公式（1）

总之，NLM 方法在工业流数据处理中能有效去除噪声，同时保留有价值的离群值，为工业数字孪生提供更准确的数据基础。

在数字孪生实时数据处理中，实现数据分析有多种途径。对于统计分析，可利用专业的统计软件工具，如 R语言或 SPSS。首先确定分析目标，如描述性统计可计算数据的均值、方差等指标，相关性分析则通过计算相关系数来判断变量间的关系。对于机器学习，可借助开源机器学习框架如 Scikit-learn。应根据数据的特点以及具体的任务需求来选择合适的算法。例如，在进行分类任务时，可以选用支持向量机等算法；而对于回归任务，则可考虑线性回归等算法。对于深度学习处理图像、语音数据，可使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。

4.4 虚拟现实

虚实现实是通过汇聚不同来源的数据并进行数据组合，为工业生产供优化辅助决策。目前为实现虚拟现实的数据融合模式有三种。

一是单模式本体：虚拟实现来自于所有业务信息系统数据来构建统一的全局体，需要梳理全部的业务数据和关联关系。一个关系或者数据的改变都可能会影响虚拟现实的效果，这样会增加建设成本。

二是多模式本体：根据不同业务系统的数据来源分别进行独立的虚拟现实实体的构建，分别建立起各自独立的局部本体。再建立本体之间的映射关系，这样虽然解决了因单独数据的变化而引擎全局实体变化的情况，但虚拟实体之间经常存在语义差异，因此局部实体之间映射关系难以实现。

三是混合模式本体：为解决上述问题并取其优点，我们采用混合模式本体进行虚拟实现的工作。在完成对各自独立局部本体虚拟实现的基础上，进行全局本体的搭建。由于全局本体是对虽有概念和领域的描述，我们建立全局本体和局部本体的映射关系。这样不仅仅不会因个别数据变化引起全局整体虚拟实现的变化，也有效解决看映射关系。虚拟现实技术在数字孪生实时数据处理中有以下实现方式。

环境建模技术：是实现虚拟现实的基础，通过对物理实体进行精确三维建模，涵盖形状、纹理、材质等细节，为用户打造高度真实感的虚拟场景。立体显示技术：利用先进显示技术呈现立体感虚拟画面，让用户更直观感受虚拟环境的深度和空间感。交互技术：实现用户与虚拟环境自然交互是关键，借助手势识别、语音控制等技术，用户可在虚拟环境中操作和控制物理实体。

总之，虚拟现实技术通过环境建模、立体显示和交互技术，为数字孪生实时数据处理提供更直观、真实的体验，提升数字孪生系统的实用性和有效性。

5 展望与总结

在数字化时代的浪潮下，数字孪生技术在工业领域不断发展。其巨大的潜力正逐步释放，为工业的未来带来了无限的可能。传感器技术的智能化和高精度发展，使得设备运行状态和生产工艺参数数据的采集更加准确全面。小型化和低功耗的传感器将拓展其在工业场景中的应用范围。数据采集与传输技术在 5G 通信技术的助力下，实现更高效的数据传输，数据采集软件也更加智能化，适应不同需求。数据库技术的发展促使关系型和非关系型数据库融合，数据湖技术不断优化，提升数据处理效率和质量。数据分析技术的智能化和自动化，结合机器学习和深度学习算法的优化，以及数据可视化技术的丰富直观，为决策提供强大支持。虚拟现实技术的创新，与虚实数据融合技术的完善，为用户带来更真实的体验，实现高效的数据融合与决策支持。

数字孪生技术促进工业产业链各环节协同发展，实现全流程数字化管理，推动不同企业合作交流，实现资源共享和优势互补。数字孪生技术作为新兴数字化解决方案，为工业领域带来机遇与挑战。未来，我们应持续加强技术研发创新，拓展应用领域，促进产业协同发展，推动其在工业领域广泛应用，实现工业生产的智能化、高效化和可持续发展，引领工业走向更加辉煌的未来。