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通信人必须知道的工业数字孪生技术

近些年,随着全球工业互联网发展战略深入实施,工业领域催生出一批数字化、网络化、智能化的新模式、新业态。其中,工业数字孪生日趋成为学术、产业界研究热点,并有望成为推动工业企业数字化转型的新动能。与此同时,当前产业界对于工业数字孪生定义及内涵尚未形成统一认识,亟需系统梳理相关概念、关键技术、应用场景和实施路径,凝聚和深化产业共识,加速工业数字孪生技术创新和产业实践。

  • 2022-04-08
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矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

综合自动化矿山阶段主要解决了矿山数字化、监测监控技术与信息孤岛问题,就煤矿生产流程而言,基本完成了智能矿山的建设工作,在环境条件允许的情况下,可实现局部的少人化和无人化控制。智慧的前提条件是矿山生产系统的各个环节均可测、可观、可控,也就是要形成面向生产各环节透明化的知识服务体系。以煤炭行业为例,从目前取得的成果来看,远没有达到透明矿山的要求,这是制约智慧矿山发展的瓶颈问题。黑色或灰色(不透明)矿山的问题,制约我们在一般情况下仍需依靠较多人力维持正常的安全生产,导致矿山重大事故时有发生,解决矿山运行状态知识建模与服务的问题迫在眉睫。

  • 2022-04-08
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工业互联网支持下的数字孪生车间

随着信息时代的发展,数字孪生技术已成为实现智能制造的方法之一。首先说明了数字孪生的产生背景,数字孪生技术是实现信息空间和物理空间信息数据融合的重要方法、手段。接着从模型、数据、应用等不同方面,对智能车间数字孪生技术进行了探讨,同时比对了不同公司对数字孪生技术在车间应用的侧重点。通过比较智能车间相关概念,得出了数字孪生车间是一种新的车间运行模式,其关键问题是实时数据传输。工业互联网是一种将人、数据和设备等连接起来的网络技术,通过物联网等技术可以实现实时数据传输。分析了工业互联网技术的发展及工业互联网技术对实现数字孪生车间的技术支持,最后对数字孪生技术的发展进行了展望。随着数字孪生技术在车间中的运用,数字孪生车间必将成为未来智能车间的一种重要的实现方式。

  • 2022-04-08
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数字孪生技术及其对提升装备全寿命保障能力的作用

自从数字孪生被美国空军定义为“改变游戏规则”的技术之一以来,这一概念受到热炒,引起各方广泛的关注。且随着业界追捧,对这一技术概念内涵实质的理解及其功能的界定都在扩展,使得我们更难准确把握技术实质及其作用。本文试图对这一技术及其在装备保障中的应用进行阐释。

  • 2022-04-08
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探究数字孪生技术在智慧能源系统中的定义和通用架构

全球能源行业顺应数字化时代不断发展,我国电力体制改革深入推进,在这一背景下加快能源转型已成为行业共识。但能源行业存在着体制、技术与市场壁垒,使得能源转型面临挑战。国家能源局提出智慧能源战略,建设互联互通、透明开放、互惠共享的能源共享平台,以期解决能源行业普遍存在的壁垒问题。

  • 2022-04-08
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面向“共智”的配电网数字孪生评价系统

数字孪生在最近几年内被业界重新谈起,各领域都在基于数字孪生的技术理念来构建相应的体系、方案及生态,在工业互联网领域已经有不少的企业在积极尝试落地。数字孪生有5个成熟度等级[1],从“数化”、“互动”、“先知”、“先觉”、到最高等级的“共智”,代表数字孪生体的不同成长阶段。电力行业作为国民经济的基础支撑行业,伴随着新基建和能源互联网的建设,随着大数据、人工智能和工业互联网相关新一代信息技术的不断成熟,借助数字孪生也在推进相关实践。面向新一代配电网规划、建设、维护和管理需要的配电网数字孪生体已经逐步实施到“先觉”阶段,在某些场景中已开始探索“共智”。建设配电网数字孪生评价系统,能够支撑加快建立安全、经济、精准、智能的配电网建设、运维与运营模式,打造智慧可靠、节本增效的下一代配电网建设新标杆,探索可复制可推广的物联网高质量发展路径。

  • 2022-04-08
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航空发动机的数字孪生体解决方案

航空发动机是航空器飞行的动力,是航空器的“心脏”。目前应用最为广泛的航空发动机为燃气涡轮发动机,它主要由进气口、压气机、燃烧室、涡轮和尾喷管组成。从进气口进入的空气在压气机中被压缩后进入燃烧室,在燃烧室中与喷入的燃油混合燃烧,生成高温高压的燃气。燃气在膨胀过程中驱动涡轮高速旋转,将部分能量转换为涡轮功。涡轮带动压气机不断吸进空气并进行压缩,使发动机能连续工作。由压气机、燃烧室和驱动压气机的涡轮这3个部件组成燃气发生器,它不断输出具有一定可用能量的燃气。

  • 2022-04-08
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基于大数据模型的数字孪生建模方法

随着大数据、云计算等技术的高速发展,促进了人工智能技术的革命性进步,为数字孪生的建模提供了新的手段,指出了新的方向。采用大数据建模的方法,通过黑盒建模的方式,构建输入和响应之间的关联关系模型,由于数据的输入和响应是实际的数据,因此模型可以更准确地逼近物理世界,可以实现更准确的建模。需要指出,大数据模型并不是对物理模型的替代,而是对物理模型的良好补充。

  • 2022-04-08
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