《自动化系统与集成+复杂产品数字孪生体系架构gbt+41723-2022》详细解读

《自动化系统与集成复杂产品数字孪生体系架构gb/t41723-2022》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4缩略语5DTA-CP体系架构5.1概述contents目录5.2物理空间层5.3虚实数据管理层5.4数字孪生模型层5.5业务交互层5.6应用与决策层6DTA-CP主要模块的逻辑架构和功能6.1虚实数据管理逻辑架构和功能contents目录6.2数字孪生模型逻辑架构和功能6.3物理-虚拟空间同步映射逻辑架构和功能6.4设计-制造-服务协同逻辑架构和功能参考文献011范围为复杂产品制造商提供数字孪生体系架构的构建指导和参考。制造商帮助系统集成商理解和实施复杂产品的数字孪生解决方案。系统集成商为研发机构提供复杂产品数字孪生技术的研发方向和标准支持。研发机构适用对象010203涵盖内容术语和定义明确了数字孪生、复杂产品等关键术语的定义和解释。体系架构详细描述了复杂产品数字孪生的体系架构，包括数据层、模型层、服务层和应用层。功能要求规定了数字孪生体系应具备的功能，如数据采集、模型构建、仿真分析、优化决策等。安全保障提出了数字孪生体系的安全保障要求，包括数据安全、网络安全和系统安全等方面。022规范性引用文件GB/TXXXXX-XXXX该标准提供了自动化系统与集成的基本概念和术语，是理解数字孪生体系架构的基础。GB/TYYYYY-YYYY此标准详细描述了复杂产品的建模与仿真方法，为数字孪生的构建提供了技术支持。引用标准该文件对复杂产品数字孪生的技术实现进行了详细指导，包括数据采集、模型构建、仿真分析等关键环节。《复杂产品数字孪生技术导则》该文档规定了自动化系统与集成中设备互联互通的要求和规范，确保数字孪生体系中的数据交互和共享。《自动化系统与集成互联互通标准》相关技术文件033术语和定义工业网络是指连接工业设备、控制系统和信息系统的网络，实现数据的传输和共享，是自动化系统与集成的重要组成部分。自动化系统与集成是指通过信息技术将各种设备、系统和应用程序连接起来，实现数据的共享和流程的协同，从而提高生产效率、降低成本并优化生产流程。控制系统是指用于控制工业过程的系统，包括传感器、执行器、控制器等组成部分，通过与生产设备的连接实现对生产过程的监控和控制。3.1自动化系统与集成3.2数字孪生数字孪生是指通过数字技术将物理实体与虚拟模型相结合，实现物理世界与数字世界的交互与融合，为产品的设计、制造和服务提供全新的手段和方法。数字模型是指基于物理实体的几何、物理和行为特性构建的数字化表示，是数字孪生的核心组成部分。仿真模拟是指利用数字模型对物理实体进行模拟和分析的过程，通过仿真模拟可以预测和优化产品的性能和可靠性。是指由多个子系统组成、具有复杂功能和结构的产品，如飞机、汽车、船舶等。复杂产品是指构成复杂产品的各个组成部分，每个子系统都具有相对独立的功能和结构。子系统是指不同子系统之间的连接部分，通过接口可以实现子系统之间的数据传输和功能协同。接口3.3复杂产品044缩略语TIA全集成自动化（TotallyIntegratedAutomation），指集统一性和开放性于一身的自动化技术，旨在用一种系统完成原来由多种系统搭配才能完成的所有功能，大大简化系统结构。TIAPLCPLC可编程逻辑控制器（ProgrammableLogicController），是工业自动化控制系统的重要组成部分，用于控制机械设备的运行。HMI人机界面（HumanMachineInterface），是操作人员与控制系统进行交互的平台，用于显示设备状态、接收操作人员指令等。HMISCADA监控与数据采集系统（SupervisoryControlAndDataAcquisition），是一种对现场设备进行监视和控制的系统，广泛应用于工业、农业、交通等领域。SCADA055DTA-CP体系架构包含实际生产现场的设备、传感器和执行器等物理元素，是实现数字孪生的基础。通过数字化技术建立的与物理实体相对应的虚拟模型，能够模拟和反映物理实体的状态和行为。负责采集、存储、处理和分析来自物理实体和虚拟模型的数据，为数字孪生的运行提供数据支持。提供各类服务，如数据可视化、优化决策、故障诊断等，以满足不同用户的需求。架构组成物理实体层虚拟模型层孪生数据层服务层数据采集与传输技术实现物理实体数据的实时采集和高效传输，确保数字孪生的实时性和准确性。建模与仿真技术建立精确的虚拟模型，并能够模拟物理实体的动态行为和性能变化。数据分析与优化技术对孪生数据进行深度挖掘和分析，为决策提供科学依据，实现生产过程的优化。关键技术通过数字孪生技术实现生产过程的可视化、可控制和智能化，提高生产效率和产品质量。智能制造利用数字孪生技术对设备进行状态监测和故障诊断，实现预防性维护和降低维修成本。预测性维护通过数字孪生技术对新产品进行设计和验证，缩短研发周期，降低开发成本。产品创新应用场景065.1概述目的为了提供一个复杂产品数字孪生体系架构的标准，以支持自动化系统与集成领域的发展和应用。背景随着数字化、网络化和智能化技术的不断发展，数字孪生技术已成为工业自动化领域的重要发展方向。本标准旨在规范复杂产品数字孪生体系架构的设计和实施，推动工业自动化技术的进步。5.1.1目的和背景5.1.2适用范围本标准适用于指导自动化系统与集成领域中的复杂产品数字孪生体系架构的设计、开发、实施和维护。适用于各类复杂产品的数字孪生系统，包括但不限于制造业、航空航天、能源等领域的产品。““是指通过数字化技术将物理实体与虚拟模型相结合，实现物理世界与数字世界的交互与融合。数字孪生指由多个部件或子系统组成，具有复杂功能和结构的产品。复杂产品指通过自动化技术实现系统的集成和优化，提高生产效率和产品质量。自动化系统与集成5.1.3术语和定义5.1.4引用标准本标准引用了多个相关国家和行业标准，以确保与现有标准的兼容性和一致性。引用标准包括但不限于数据格式、通信协议、信息安全等方面的标准。075.2物理空间层定义物理实体是数字孪生体系架构中的基础，代表真实世界中的具体对象或系统，如设备、生产线、工厂等。作用物理实体通过与数字孪生体的实时数据交互，实现状态监测、远程控制、优化决策等功能。关键技术物联网技术是实现物理实体与数字孪生体连接的关键，包括传感器技术、网络通信技术、数据采集与处理技术等。0203015.2.1物理实体数据传输将采集到的数据通过有线或无线网络传输到数字孪生平台，实现数据的集中存储和处理。数据安全在数据采集与传输过程中，需确保数据的安全性，防止数据泄露或被恶意篡改。数据采集通过各类传感器对物理实体的状态、运行参数等进行实时采集，确保数据的准确性和时效性。5.2.2数据采集与传5.2.3边缘计算与云计算010203边缘计算在物理实体附近进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高实时性。云计算在云端进行大规模的数据存储、处理和分析，提供强大的计算能力和存储空间。协同作用边缘计算与云计算相互协同，实现数据的分布式处理与全局优化。01实时映射数字孪生体需实时反映物理实体的状态变化，确保两者的一致性。5.2.4物理空间与数字空间的交互02双向交互数字孪生体不仅接收来自物理实体的数据，还能将优化决策、控制指令等反馈到物理实体，实现双向交互。03优化决策基于数字孪生体的数据分析与仿真结果，对物理实体进行优化决策，提高其运行效率和性能。085.3虚实数据管理层数据采集方式包括传感器自动采集、人工输入、外部系统导入等多种方式，确保数据的全面性和准确性。5.3.1数据采集与传数据传输技术采用工业以太网、现场总线等通信技术，实现数据的高速、稳定传输。数据预处理对采集到的原始数据进行清洗、去噪、压缩等处理，提高数据质量和利用效率。制定合理的数据备份、恢复和迁移策略，确保数据的安全性和可用性。数据管理策略提供统一的数据访问接口，方便上层应用对数据进行调用和分析。数据访问接口采用分布式存储架构，支持海量数据的存储和扩展。数据存储架构5.3.2数据存储与管理5.3.3虚实数据映射与交互虚实数据映射技术建立物理空间与数字空间之间的数据映射关系，实现虚实数据的实时同步。虚实交互方式支持人机交互、机机交互等多种交互方式，提高虚实融合的灵活性和便捷性。虚实数据可视化采用三维可视化技术，将虚实数据以直观、易懂的方式呈现出来，便于用户理解和分析。数据加密技术采用先进的加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。隐私保护技术采用差分隐私、联邦学习等隐私保护技术，确保用户隐私不被泄露。访问控制策略制定严格的访问控制策略，防止未经授权的访问和操作。5.3.4数据安全与隐私保护095.4数字孪生模型层5.4.1模型构建01数字孪生模型层应支持多领域、多学科的统一建模，涵盖机械、电子、控制等多个领域，确保模型的完整性和准确性。模型应具备高保真度，能够真实反映物理实体的几何、物理、行为和性能等特性，为后续的仿真、优化和决策提供可靠依据。采用模块化设计思想，将复杂产品分解为若干个相对独立的模块，便于模型的快速构建、修改和扩展。0203多领域统一建模高保真度模型模块化设计验证方法通过与实际物理实体进行对比测试，验证数字孪生模型的准确性、可靠性和有效性，确保模型能够真实反映物理实体的实际状态和行为。优化策略5.4.2模型验证与优化根据验证结果，对模型进行针对性的优化和改进，提高模型的预测精度和响应速度，使其更好地服务于产品设计和运营过程。0102VS实现数字孪生模型与相关数据源的集成与共享，确保模型能够实时获取所需的数据信息，支持产品的全生命周期管理。数据安全与隐私保护在模型数据管理过程中，应充分考虑数据安全和隐私保护问题，采取有效的加密、访问控制和数据脱敏等措施，确保数据的安全性和合规性。数据集成与共享5.4.3模型数据管理5.4.4模型应用与拓展拓展能力随着技术的不断发展和应用需求的不断变化，数字孪生模型层应具备良好的拓展能力，能够适应新的应用场景和需求变化，实现持续的价值创造。应用场景数字孪生模型层可广泛应用于产品设计、生产制造、运营维护等多个环节，为复杂产品的全生命周期管理提供有力支持。105.5业务交互层业务交互层是数字孪生体系架构中的关键层次，负责实现与业务应用系统的交互和集成。业务交互层定义通过业务交互层，数字孪生体系能够接收来自业务系统的指令和数据，同时将仿真结果、优化建议等信息反馈给业务系统，实现业务与仿真的双向互动。功能与作用5.5.1业务交互层概述数据接口交互通过定义标准的数据接口，实现数字孪生体系与业务系统之间的数据交换和共享。服务调用交互人机交互5.5.2业务交互方式数字孪生体系提供标准的服务接口，供业务系统调用，以实现特定的业务功能。通过可视化界面，业务人员可以直接与数字孪生体系进行交互，获取所需的信息或下达指令。数据集成技术实现多源、异构数据的整合与集成，确保数据的一致性和准确性。服务化技术将数字孪生体系的功能以服务的形式进行封装和提供，便于业务系统的调用和集成。可视化技术提供直观、易用的可视化界面，降低业务人员的操作难度，提高交互效率。0302015.5.3业务交互层关键技术115.6应用与决策层功能定义应用与决策层是数字孪生体系架构中的最高层，主要负责对数据进行分析、挖掘和应用，为决策提供支持和优化。重要性应用与决策层是实现数字孪生价值的关键环节，能够将数据转化为有用的信息和知识，进而指导实际业务操作和管理决策。5.6.1应用与决策层概述030201监控与优化通过对实时数据的监控和分析，及时发现并处理异常情况，优化生产流程和设备运行。预测与维护利用历史数据和模型预测设备故障和维护需求，提高设备利用率和维护效率。仿真与模拟通过数字孪生模型进行仿真和模拟，评估不同方案的效果，为决策提供科学依据。5.6.2主要应用场景数据分析对收集到的各类数据进行分析，提取有用信息和知识，为决策提供数据支持。决策模型建立决策模型，将数据分析结果与业务场景相结合，为决策者提供可视化、量化的决策依据。优化建议根据数据分析和决策模型的结果，提出针对性的优化建议，帮助决策者制定更合理的方案和计划。5.6.3决策支持与优化126DTA-CP主要模块的逻辑架构和功能DTA-CP逻辑架构包括数据感知层、数据传输层、数据存储层、数据处理层和应用层，各层次之间通过标准接口进行交互。层次结构各模块之间通过标准化的数据格式和通信协议实现信息的共享与交互，确保数据的准确性和一致性。模块间交互6.1逻辑架构数据感知模块负责采集物理空间中的实时数据，包括传感器数据、设备状态数据等，为数字孪生体提供实时、准确的输入。数据传输模块实现数据的可靠传输，确保数据在感知层与存储层之间的安全、高效传递。数据存储模块对采集到的数据进行存储和管理，支持高效的数据检索和查询功能。数据处理模块对存储的数据进行清洗、整合、分析和挖掘，为应用层提供有价值的信息。应用模块基于处理后的数据，构建数字孪生体的可视化界面，提供实时监控、预测分析、优化决策等功能。6.2功能模块0102030405统一组态与编程采用全集成自动化的思想，实现统一的组态和编程环境，降低系统复杂性。统一通信确保各模块之间采用统一的通信协议和标准接口，实现信息的无缝对接和共享。统一数据库管理通过统一的数据库管理系统，实现数据的集中存储和高效管理。6.3全集成自动化支持136.1虚实数据管理逻辑架构和功能数据传输层将采集到的数据传输到数字孪生系统中，确保数据的实时性和准确性。数据处理层对收集到的数据进行清洗、整合和转换，以满足数字孪生系统的数据需求。数据存储层采用分布式数据库等技术，对海量数据进行高效存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。数据采集层负责从物理世界收集实时数据，包括传感器数据、设备运行数据等，为数字孪生提供基础数据支持。逻辑架构04建立物理世界与数字世界之间的数据映射关系，确保两者之间的数据一致性。虚实数据映射01实时监测物理世界的运行状态，一旦发现异常情况，立即触发预警机制，通知相关人员及时处理。数据监测与预警03通过图表、三维模型等方式，将虚实数据以直观、易懂的形式展现出来，便于用户理解和分析。数据可视化02利用大数据分析技术，对虚实数据进行深入挖掘，为企业的运营优化和决策提供数据支持。数据优化与决策支持功能146.2数字孪生模型逻辑架构和功能感知与控制层负责采集物理世界的数据，并执行控制指令，实现与物理世界的交互。这一层包括传感器、执行器、控制器等设备，以及相应的数据采集、传输和处理机制。模型层根据感知与控制层采集的数据，构建数字孪生模型，反映物理世界的实时状态和变化。模型层需要具备高度的逼真度和实时性，以便准确模拟物理世界的运行。数据层存储和管理数字孪生模型所需的大量数据，包括历史数据、实时数据和预测数据等。数据层需要提供高效的数据存储、查询和分析功能，以支持数字孪生模型的运行和优化。应用层基于数字孪生模型提供各种应用服务，如监控、预测、优化、决策支持等。应用层需要根据具体需求定制开发，以满足不同行业和场景的应用需求。数字孪生模型逻辑架构01020304实时监控通过感知与控制层实时采集物理世界的数据，反映到数字孪生模型中，实现对物理世界的实时监控。通过数字孪生模型对物理世界进行模拟和优化，提出最优的决策方案，以提高生产效率和降低成本。基于历史数据和实时数据，利用数据分析技术对物理世界的未来状态进行预测和分析，为决策提供科学依据。当物理世界出现故障时，可以通过数字孪生模型进行故障诊断和定位，快速找到故障原因并提出解决方案。数字孪生模型功能预测分析优化决策故障诊断156.3物理-虚拟空间同步映射逻辑架构和功能01物理空间与虚拟空间的映射关系数字孪生体系通过传感器、执行器等设备实现物理空间与虚拟空间的实时数据交互，确保两者状态的一致性。多源数据融合与处理体系需对来自不同数据源的信息进行融合处理，以提供准确、全面的数据支持。模块化设计为便于系统的扩展与维护，逻辑架构采用模块化设计，各模块之间通过标准接口进行通信。6.3.1逻辑架构0203实时数据采集与传输通过高效的数据采集与传输机制，确保物理空间的状态变化能够实时反映在虚拟空间中。数据分析与优化利用大数据分析、人工智能等技术对采集到的数据进行深度挖掘，为决策优化提供有力支持。可视化展示与交互通过三维可视化技术，将虚拟空间的状态以直观、易懂的方式展示出来，并提供人机交互接口，便于用户进行操作与控制。6.3.2功能实现010203确保物理空间与虚拟空间数据的一致性，是实现同步映射的核心技术。数据同步技术为物理空间与虚拟空间之间的实时数据交互提供通信保障。实时通信技术支持大规模数据处理与复杂算法运算，提高系统的响应速度与处理能力。高性能计算技术6.3.3关键技术智能制造在制造业中，数字孪生体系可实现生产设备的远程监控、预测性维护以及生产过程的优化等功能。智慧城市在城市管理领域，该体系可应用于智能交通、智能电网、智能安防等多个方面，提高城市管理的智能化水平。航空航天在航空航天领域，数字孪生技术可用于飞行器的设计验证、飞行模拟以及故障预测等方面，降低研发成本与风险。6.3.4应用场景166.4设计-制造-服务协同逻辑架构和功能架构组成设计-制造-服务协同逻辑架构包括数据感知与获取层、数据传输层、数据存储层、数据处理层、业务逻辑层和交互层等多个层次，实现信息的全面感知、高效传输、海量存储、智能处理和业务协同。协同机制该架构通过建立统一的数据模型和信息交互标准，实现设计、制造和服务环节之间的无缝衔接和高效协同，提高产