数字双是上最新表示，模型，在操作实际的物理资产。它反映了目前的资产状况，包括有关资产的相关历史数据。数字双胞胎可以用来评估资产的当前状况，更重要的是，预测未来的行为，细化控制或优化操作。
数字双胞胎可以是一个组件的模型，一个组件的系统，或者一个系统的系统——比如泵，发动机，发电厂，生产线，或者一个车队。数字孪生模型可以包括基于物理的方法或统计的方法。模型反映了操作资产的当前环境、年龄和配置，这通常涉及到将资产数据直接流到调优算法中。
创建和使用数字双胞胎可以作为操作系统的一部分提高智能。拥有实际操作资产的最新表示，可以让您控制或优化资产和更广泛的系统。表示不仅捕获了当前状态，而且通常还捕获了资产的运行历史。数字双胞胎使您能够优化、提高效率、自动化和评估未来的性能。您可以将模型用于其他目的，如虚拟调试或影响下一代设计。
数字双模型在几个领域常用的有：
- 操作优化：使用如天气，机队规模，能源成本，或性能因素变量，模型被触发运行的数百或数千个假设分析模拟，以评估的准备工作或为当前系统的设置点进行必要的调整。这使系统的操作进行优化或操作期间被控制以降低风险，降低成本，或获得任何数量的系统效率的。
Monte Carlo模拟，以评估可能的行为。
- 预见性维护:在工业4.0应用的机型可以决定剩余使用寿命对最佳时机通知操作维修或更换设备。
贝克休斯公司预测性维护报警系统，基于MATLAB。
- 异常检测:模型与实际资产并行运行，并立即标记偏离预期(模拟)行为的操作行为。例如，一家石油公司可能会从持续运行的海上石油钻井平台中收集传感器数据。数字双子星模型将在操作行为中寻找异常，以帮助避免灾难性的破坏。
基于Simulink实时的石油钻机工业物联网部署原型。金宝app图片由国民油井华高提供。
- 误隔离：异常可以触发模拟的电池隔离故障和确定根本原因，因此工程师或系统可以采取适当的行动。
燃料控制系统的故障隔离。
物联网应用程序驱动您需要建模的数字双胞胎的一部分。数字双模型将包括物联网资产所需的组件、行为和动态。
建模方法一般可以分为两类:第一原理或基于物理的方法(如机械建模)和数据驱动的方法(如深度学习)。数字双胞胎也可以是各种建模行为和建模方法的组合，随着更多的使用被确定，可能会随着时间的推移被详细阐述。
建模数字双胞胎方法：第一原则和数据驱动。
模型必须保持最新，并针对正在运行的资产进行调优，这通常涉及将数据从资产直接流到调优数字双胞胎的算法。这允许您考虑资产环境、年龄和配置等方面。
一旦数字双胞胎可用并更新，您就可以使用它以各种方式预测未来的行为、改进控制或优化资产的操作。一些例子包括模拟真实资产上不存在的传感器，模拟未来的场景以通知当前和未来的操作，或者使用数字双胞胎通过发送当前的真实输入来提取当前的操作状态。
有了MATLAB，您可以使用您的连接的资产数据定义模型。您还可以使用Simulink中用于金宝app创建基于物理学的模型多域建模工具。两个数据驱动和基于物理的模型可以从操作资产数据以作为数字双调谐。您可以使用这些预测数字双胞胎，假设模拟，异常检测，故障隔离，等等。
MATLAB提供的数据驱动方法包括机器学习、深度学习、神经网络和系统识别。您通常使用一组数据来训练或提取模型，使用一组单独的验证数据来限定或测试模型。使用MATLAB应用程序，您可以探索这些建模方法，为您的应用程序找到最准确的方法。
分类学习应用程序用于交互式培训，验证和优化分类模型。
使用Simulink进行基于物理的建模涉及到从基本原理设金宝app计系统。模型可以包括机械、液压和电子组件。模型也可以来自使用Simulink进行基于模型设计的上游设计工作。金宝app
金宝appSimulink的电网的数字双模式。它接收来自电网的用于参数估计的测量数据，然后运行几千模拟场景以确定该能量储备是足够和网格控制器是否需要调整。
通过优化方法，您可以调优数字双胞胎模型，并使用标准协议(例如MQTT用于传入的数据流)使它们保持最新。
在边缘计算节点，操作技术基础设施，或IT系统：无论是有意义的，你的应用程序，你可以实现你的数字双。集成在商用系统，如天青物联网中心或AWS物联网，或通过API和其他常用的集成方法，如共享库和RESTful调用需要实现定制的集成。
物联网的拓扑结构：实现数字双只要是有意义的应用。
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