综述：数字孪生技术在现代工业中的三维行为表征趋势与应用案例

《JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING》：Modern trends and industrial use cases of digital twin technology with 3D behavioral representation

本综述系统探讨了数字孪生（Digital Twin, DT）技术的最新进展及其在工业领域的应用，重点聚焦于具备三维行为表征能力的数字孪生在整个产品生命周期（从设计、规划到测试、实施与优化）中的作用。文章详细阐述了数字孪生的概念演化、分类标准（如ISO 23247、IEC 63278-1）、关键建模方法（如MIL、SIL、HIL、RIL）以及主流软件平台（如Tecnomatix Process Simulate、Visual Components）。通过五个详实的工业用例，作者展示了数字孪生技术在虚拟调试、远程监控、过程优化等方面的实际效益，并展望了与人工智能（AI）、机器学习（ML）、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）融合的未来发展方向。此文为工业4.0（Industry 4.0）背景下的智能制造和数字化转型升级提供了重要的理论与实践参考。

　　

背景

在当今数字化的工业格局中，利用数字孪生（Digital Twin, DT）进行建模、仿真、优化和测试，已成为成功实施工业4.0（Industry 4.0）系统、机器人设备及其组件的基石。数字孪生现象在自动化和机器人技术中日益凸显，其应用范围从单个工业单元、机器延伸到整个生产线乃至更广泛的智能工厂概念。数字孪生通过其三维行为表征能力，即对受控技术的虚拟化和仿真，涵盖了所执行的过程、各部件运动场景及其对实际状态和周围环境的响应，在提升效率、优化生产过程、确保装配性能和维持产品质量方面发挥着关键作用。

数字孪生概念的流行度呈指数级增长，同时，学术界的关注也急剧上升，相关出版物数量显著增加。

数字孪生的历史可以追溯到几十年前，其概念雏形出现在1992年出版的《镜像世界》（Mirror Worlds）一书中。该术语于1997年首次被使用，而美国国家航空航天局（NASA）在1970年代阿波罗计划期间对类似概念的实际应用，为其发展奠定了基础。迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）在2003年提出了首个正式定义，随后NASA在2010年给出了其定义。近年来，随着工业4.0的推进，数字孪生技术迅速扩展到航空航天、能源、物流乃至医疗保健等多个领域。

数字化目的与分类

数字孪生的分类方式多样。国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）等机构正致力于制定相关标准。例如，ISO 23247标准将数字孪生定义为“适合目的的、可观察制造元素的数字化表示，并在元素与其数字化表示之间保持同步”。数字孪生可根据其层次级别（如组件、资产、系统、过程）、生命周期阶段（设计、构建、运行、维护、优化、退役）和功能用途进行划分，形成一个包含252种可能组合的分类框架。

虚拟模型按其功能用途可分为七大类：数字化（Digitalize）、可视化（Visualise）、仿真（Simulate）、仿真（Emulate）、提取（Extract）、编排（Orchestrate）和预测（Predict）。市场分析表明，工程师认为数字孪生在维护与维修（77%）、制造（70%）、仿真（62%）和质量控制（60%）等领域具有最大增值潜力。

开发阶段的数字孪生（预数字孪生）

在受控系统仅处于仿真阶段时，常使用“预数字孪生”（Pre-Digital Twin）或“虚拟孪生”（Virtual Twin）等术语。预数字孪生主要用于虚拟调试（Virtual Commissioning），即在受控对象物理构建之前，对其控制应用程序进行调试和验证。这可以显著缩短产品上市时间，并降低调试成本。

基于模型的设计（Model-Based Design, MBD）方法包含一系列环环相扣的测试方法：

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  模型在环（Model-in-the-Loop, MIL）：在早期开发阶段，使用模拟的控制单元和受控产品的粗略模型进行概念验证。
  
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  软件在环（Software-in-the-Loop, SIL）：使用更精确的受控系统模型，并在最终格式的控制应用程序代码上进行测试。
  
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  进程在环（Process-in-the-Loop, PIL）：在真实的控制系统硬件上运行编译后的代码，受控系统仍由软件模拟。
  
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  硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）：在最终硬件上运行最终应用程序，同时模拟缺失的组件。
  
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  实境在环（Reality-in-the-Loop, RIL）：在测试台或最终场地上，对完全组装的真实产品进行最终测试和微调。
  

这些方法逐步增加物理集成度，提高了模型保真度和操作真实性，有助于在受控环境中早期发现并纠正设计缺陷。

生产阶段的数字孪生

当产品进入运营阶段时，预数字孪生可转变为数字孪生。数字孪生是物理对象或系统的动态虚拟副本，通过双向通信与真实空间连接。它利用从可编程逻辑控制器（PLC）、机器人、传感器等获取的实时数据，反映当前参数和状态。数字孪生可用于：

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  显示系统当前状态
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  进行快速系统诊断和参数检查
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  对产品参数进行微调
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  支持专家远程进行问题分析和纠正

数字孪生可根据其抽象范围进行分类：

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  生产/过程数字孪生：模拟整个生产过程，优化物料流和生产布局。
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  机器/工作站数字孪生：专注于单个机器或工作站的模拟，用于状态监测和预测性维护。还可用于评估工作场所条件对工人健康的影响，通过模拟工人动作和分析肌肉疲劳来改善人机工程学。
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  系统数字孪生：将多个机器孪生组合起来，模拟执行完整活动的整个系统。
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  物料与产品数字孪生：跟踪产品在生产过程中的状态，用于质量控制和文档创建。

更高级的数字孪生还包括聚合数字孪生（结合多个孪生）、自适应数字孪生（根据用户角色定制界面）和智能数字孪生（利用无监督机器学习进行预测性干预和自主优化）。混合数字孪生（Hybrid Digital Twin）结合了物理模型和机器学习（ML），能够实现更准确的预测性维护。

数字孪生与数字阴影

必须区分数字孪生和数字阴影（Digital Shadow）。数字孪生具有双向通信能力，既能反映物理系统的状态，也能向其发送命令。而数字阴影仅支持从物理系统到虚拟模型的单向通信，主要用于实时监控和可视化，无法对物理系统进行控制或反馈。数字阴影可被视为数字孪生的一部分，专注于状态监控，在远程监控应用中非常实用。

软件平台概览

多种软件平台可用于创建数字孪生，它们在特性、功能和侧重点上有所不同。

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  Tecnomatix Process Simulate（西门子）：专注于制造过程的3D仿真和数字化，提供强大的离线编程（OLP）功能，支持多种工业机器人品牌，并包含虚拟现实和人体工程学分析工具。
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  Tecnomatix Plant Simulation（西门子）：侧重于大规模制造过程和系统的仿真与优化，专注于物料流、资源利用和物流，而非精确的物理仿真。
  
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  Visual Components：一个用于3D制造过程仿真的先进平台，利用NVIDIA PhysX物理引擎模拟物体重力、碰撞等真实行为，支持Python脚本扩展和机器人离线编程。
  
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  WinMOD：主要专注于实时设备仿真和虚拟调试，能够模拟通信、设备和机器响应，并可与其他仿真工具（如Process Simulate和Visual Components）集成。
  

工业应用案例

本文通过五个具体的工业用例展示了数字孪生技术在不同阶段的应用：

1. 1.1.
   预数字孪生作为操作可行性研究：在电机转子组装自动化项目中，利用预数字孪生（基于Siemens Tecnomatix Process Simulate）验证机械手工作空间、优化夹具设计、轨迹规划和碰撞检测，使开发时间减少25%以上。
   
2. 2.2.
   预数字孪生作为控制系统早期开发工具（虚拟调试）：在自动化生产线设计中，结合使用Visual Components进行布局验证和WinMOD进行虚拟调试，在物理构建之前开发复杂的PLC控制程序，显著缩短现场调试时间。
   
3. 3.3.
   数字孪生用于检查真实设备的运行参数：在设备完成物理安装后，将数字孪生仿真与实际机器运行进行比较，验证过程连续性并微调参数（如机器人最终位置、定时器设置），确保性能符合设计规格。
4. 4.4.
   数字孪生用于远程监控操作：创建工业机器人弹奏钢琴应用的数字阴影，通过OPC-UA通信将真实机器人控制系统的状态和控制变量同步到3D数字孪生模型，实现远程状态监控和详细诊断，功能优于传统HMI面板或摄像头监控。
   
5. 5.5.
   数字孪生用于测试过程参数化和优化：在教育用旋转仓库操纵器案例中，利用数字孪生测试和优化机械臂运动路径与物料放置位置。通过运行优化算法（如进化算法、群体智能或机器学习）的多次迭代，在虚拟环境中安全地寻找最优解，并可设置安全限制（如速度限制、保护区域），避免在真实设备上过度优化导致的风险。
   
6. 6.6.
   数字孪生在机器生命周期多个阶段的应用：在SmartFactory示范生产线等大型项目中，数字孪生和预数字孪生被应用于整个生命周期，从初始设计、虚拟调试到运营监控和后期优化，实现了全流程的加速和效率提升。
   

未来技术发展机遇

数字孪生技术的未来发展机遇广阔，主要包括：

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  增强数字世界与物理世界的连接：通过“数字主线”（Digital Thread）实现全生命周期数据一致性。
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  人工智能（AI）与机器学习（ML）的集成：提升数字孪生的自主决策、预测性维护和自适应能力。
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  增强现实（AR）与虚拟现实（VR）的融合：改善复杂系统的3D可视化、交互和虚拟调试体验。
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  先进传感器与通信基础设施：利用更精确的传感器、工业物联网（IIoT）、5G网络和边缘计算实现更快、更准确的数据采集和实时响应。
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  虚拟调试的进步：进一步缩短实施时间，降低错误风险。
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  标准化与互操作性：制定统一标准和协议，促进不同系统和平台之间的协作。
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  应用领域超越传统工业：扩展至物流、基础设施、医疗保健、建筑等领域。
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  智能与自适应数字孪生：开发能够根据历史数据和机器学习动态实时适应变化的系统。

结论

本研究探讨了具备三维行为表征能力的数字孪生技术的最新进展和工业应用。通过阐述仿真模型在开发、生产和监控阶段的作用，并结合五个实际工业案例，证明了所提出的数字孪生变体能够显著简化和增强生产系统、机器人和自动化设备生命周期各阶段的效率与可靠性。当前主流的软件平台为创建能够可靠映射现实解决方案行为的数字副本提供了有效且相对准确的工具。未来的研究可探索将自定义代码集成到仿真过程中，利用3D扫描、机器视觉仿真以及游戏图形引擎等技术，进一步提升数字孪生3D视觉表征的质量和能力。