一、数字孪生
背景
在2002年，密歇根大学的Dr. Michael Grieves教授首次提出Digital Twin（数字孪生）技术概念，就是通过一个数字模型来监控物体的实时状态。由于当时的数字化技术水平比较低，该技术没有深入发展。随着3D建模技术、大数据技术等技术的提升，2014年Digital Twin这个概念又重新回到了人们的视线里。
简单来说，数字孪生就是对真实存在的物理系统的一个虚拟复制品，虚拟体和实体之间通过数据交换建立联系，通过这种联系，可以监测实体的实时动态。因此我们可以说，数字孪生中的实体和虚拟体其实是不分彼此的。
优点
直观观测。可视化的远程监控，实时动态的仿真真实场景，方便用户观测，加速对新产品的了解。
减少成本。模拟不同产品细节部件，不同部件参数，在不同条件下的生产活动过程，避免错误选择，提高产品参数配置的准确性；计算多种方案的结果，减少人力财力，避免研发决策失误，从而得出最佳决策。
预测风险。根据数据，预测后续行为轨迹，能够预判可能出现的生产瓶颈、部件损害、产能降低等风险，避免损失。时时优化策略，实现稳定并不断优化的生产过程。
符合长远发展。数字孪生不仅仅是一项通用的使能技术，也将会是在数字社会，人类认识和改造世界的方法论。将成为支撑社会治理和产业数字化转型的发展范式。
项目
数字孪生类的项目可以分为三个阶段。
设计阶段。通过对孪生产品进行各种功能测试，在虚拟空间进行优化，从而有效提升产品的质量。
生产阶段。通过对各个流程的仿真推演，计算出最高效的生产方式。
维护阶段。测试、监测产品的动态变化，提前预防和调整异常状况。
二、孪生风机
工作原理
风机的工作原理很简单，风带动叶片转动，叶片带动发电机轴旋转发电。
但并不是有风就可以发电，大自然的风，其风向和速度是变化的。风小了，叶片不转；风大了，对叶片内部零件会有损伤，甚至直接吹毁。所以风机上都会有风向标和风速仪。根据风向和风速，通过转头和改变扇叶角度，尽可能充分利用风能。
除此之外，还会有很多意想不到的不良环境。我们需要通过多种传感器监测数据，例如通过温度传感器监测内部是否过热或结冰，通过声音传感器监测是否正常传动等。但传感器反馈给我们的只有结果，仍无法准确了解到风力发电机关键部位的运行状态，也无法对特殊情况进行主动调整。当我们需要对风机进行全方位的监测，孪生风机出场了。
孪生风机：综合运用感知、计算、建模、深度学习等技术；结合风机的物理、机理等数字模型；覆盖描述、诊断、预测、决策辅助功能，实现风机的数字孪生的展现 。
系统功能
展示功能。以一个直观的方式，呈现出产品各种核心部件的状态信息。
故障检测功能。当产品发生故障时，我们可以第一时间感知。系统具有故障识别及故障定位功能，能够描述故障类型及位置。
预测功能。风机的工作环境是不断变化的，会出现极端环境，可能会对风机的各部件产生不可估量的损害。系统可以根据大数据和实时运行状态，提前预测各部件的寿命和可能发生故障的时期，面对不同的情况作出相应的动态调整。例如通过算法来计算机械振动及评估诊断；来预测评估发电机、齿轮箱、主轴及联轴器等可能出现的问题，提前作出预防措施，延长核心部件寿命。
结束语
本篇向大家介绍了数字孪生风机。如此淋漓尽致的数据展现，到底需要怎样的前端技术实现呢？
下一篇文章将揭秘该技术的前端实现过程。欢迎大家点赞评论和关注，我们都会回复哦～
