数字孪生是一种最新的表示，一个模型，一个实际的物理资产运行。它反映了当前的资产状况，包括有关资产的历史数据。数字双胞胎可以用来评估资产的当前状况，更重要的是，可以预测未来的行为，改进控制，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，或一个系统的系统，如泵，引擎，发电厂，生产线，或车队的系统。数字孪生模型可以包括基于物理的方法或统计方法。这些模型反映了操作资产的当前环境、年代和配置，这通常涉及到将资产数据直接流到调优算法中。
蒙特卡罗模拟，以评估可能的行为。
贝克休斯预测维修报警系统，基于MATLAB。
- 异常检测：该模型与实际资产平行运行，并立即标记偏离预期（模拟）行为的操作行为。例如，石油公司可以从持续运行的海上石油钻机中流传感器数据。数字双床模型将寻找操作行为中的异常，以帮助避免灾难性的损害。
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- 误隔离：异常可能会触发电池的模拟，以隔离故障并识别根本原因，因此工程师或系统可以采取适当的动作。
燃料控制系统的故障隔离。
IOT应用程序驱动您需要模型作为数字双胞胎的一部分。数字双床模型将包括IOT资产所需的组件，行为和动态。
建模方法通常可以分为两种类型：基于第一原理或物理学的方法（例如，机械建模）和数据驱动方法（例如，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复合性，并且随着鉴定的用途，可能会随着时间的推移被阐述。
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数字双胞胎的建模方法：第一个原则和数据驱动。
用于交互式训练、验证和调整分类模型的分类学习者应用程序。
金宝app一个电网的Simulink数字孪生模型。它接收来自网格的测量数据进行参数估计，然后运行数千个模拟场景来确定能量储备是否足够，网格控制器是否需要调整。
通过优化方法，您可以对数字孪生模型进行调优，并使用MQTT等用于传入数据流的标准协议使它们保持最新。
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