一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法及系统

摘要

本发明公开了装备仿真技术领域的一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法及系统，能够高效率的预测装备状态的变化对作战结果产生的影响，并实现在仿真过程中对装备模型的优化。包括：基于收集的真实环境数据，构建作战环境虚拟模型；基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型；基于虚拟现实系统，将作战环境虚拟模型的数据、真实装备的数字孪生模型的数据融合进数字孪生系统中，对真实装备进行模拟测试，获取真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据；基于数字孪生体模型分析系统，分析真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据，获取真实装备的健康值；基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务。

说明书

技术领域

本发明属于装备仿真技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法及系统。

背景技术

伴随着科技水平的不断提高和信息技术的快速发展，新型装备系统结构日趋复杂化，除了系统内部组件数量的剧增之外，各分系统之间的连接关系也越来越复杂，未来军事作战行动必然呈体系化形式出现。体系架构是装备体系发展建设的蓝图，是保证装备体系科学发展的重要基础，具有结构复杂、信息耦合度高等特征。作为体系构架的基础，单一装备在作战时的状态对于整个装备体系在战局中的发挥起到决定性的作用。目前，我军在复杂装备系统体系架构设计方面，主要是在借鉴外军体系结构框架规范的基础上，结合我军特色进行理论研究与开发设计，虽然学术研究成果较多，但较为局部、分散，缺乏系统性。在实际设计过程中，存在诸多问题例如流程规范性较差、复用性较弱、开发效率较低、体系架构设计与仿真平台间的适应性较差等，尚未形成一套完整、规范、通用的体系架构设计。如何构建一套可靠性强、适用性广的复杂装备系统模型，并对作战体系中复杂装备系统的性能进行预测与评估，以确保体系构架的完整性，已经成为了应对未来体系化作战亟待解决的关键问题之一。

在工业智能化过程中，数字孪生实际充当着基础与底座的角色。数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，是一个可执行的物理事物或系统虚拟模型，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。具体来说，数字孪生是需要大数据、传感器、物联网（IoT）以及AI等技术支持的一种动态、实时三维模型仿真技术。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法及系统，能够高效率的预测装备状态的变化对作战结果产生的影响，并实现在仿真过程中对装备模型的优化。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

第一方面，提供一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法，包括：基于收集的真实环境数据，构建作战环境虚拟模型；基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型；基于虚拟现实系统，将作战环境虚拟模型的数据、真实装备的数字孪生模型的数据融合进数字孪生系统中，对真实装备进行模拟测试，获取真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据；基于数字孪生体模型分析系统，分析真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据，获取真实装备的健康值；基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务。

进一步地，所述真实环境数据包括存储于自然环境数据库中的自然环境数据和存储于人工环境数据库中的人工环境数据。

进一步地，所述真实装备的参数包括名称、分类、型号以及几何特征。

进一步地，所述基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型，包括利用3dsMax、solid works或UG软件在数字空间建立虚拟的装备模型即真实装备的数字孪生模型，通过安装于真实装备及其子系统上的传感器实现真实装备与其数字孪生模型的各状态完全同步。

进一步地，所述子系统包括武器系统、推进系统、防护系统和通信系统。

进一步地，所述基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务，包括，当真实装备的健康值不小于给定的健康阈值时，继续执行任务；当真实装备的健康值小于给定的健康阈值时，则对真实装备的参数进行优化改进，重新建立真实装备的数字孪生模型。

第二方面，提供一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证系统，包括：虚拟环境模块，用于基于收集的真实环境数据，构建作战环境虚拟模型；虚拟装备模块，用于基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型；虚拟仿真模块，用于基于虚拟现实系统，将作战环境虚拟模型的数据、真实装备的数字孪生模型的数据融合进数字孪生系统中，对真实装备进行模拟测试，获取真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据；数据分析模块，用于基于数字孪生体模型分析系统，分析真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据，获取真实装备的健康值；服务模块，用于基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务。

进一步地，所述数据分析模块，包括：状态监测系统，用于基于振动分析，监测所研究的真实装备的振动参数，并打包数据传回监控画面；远程诊断系统，用于获取真实装备的故障信号，并通过DDE动态数据交换或DLL动态链接库以实现内存共享；故障预测系统和综合健康管理系统，用于实现建模与仿真、论证与推理、信号与感知、试验与验证以及集成与配置功能。

进一步地，所述服务模块，用于通过对数据分析模块传入的孪生数据进行诊断、评估、预测，对其进行知识表述和模型构建，运用PowerBuilder或Oracle Developer建立数据库，并实时记录、反馈故障和维修信息。

进一步地，还包括数据通信模块，所述数据通信模块包括：装备数据库模块，包括多个子数据库，用于存储安装在真实装备的不同部位的传感器所采集到的数据；设备监测端，包括数据分析模块、数字化检测系统和边缘数据处理系统，用于将各传感器采集到的数据进行分析处理并将处理结果展示在终端设备上；用户控制端，用于根据设备监测端对传感器数据的处理结果，确定反馈操作；虚拟战场模块，用于通过装有VR/AR可视化引擎的计算机动态展示虚拟作战场景；通信服务端，用于实时为装备数据库模块、设备监测端、用户控制端和虚拟战场模块提供通信服务。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明通过对基于数字孪生的复杂装备系统模型进行仿真，将数字孪生技术引入原有的复杂装备评估中，在虚拟空间中构建出一种智能化、实时化、可实现操控和干预的数字孪生模型，并在此基础上进行战况模拟、数据收集、作战分析，能够高效率的预测装备状态的变化对作战结果产生的影响，并实现在仿真过程中对装备模型的优化；有效解决了传统装备检测模型建立时效率低、规范性差、系统性不强的问题，提升了物理装备实体在虚拟空间中的真实度，能够在未来建立有关基于数字孪生技术的复杂装备系统模型的可视化仿真，能够通过孪生模型数据对比实时监测装备的状态变化，监控在虚拟模型中物理对象的变化，在问题发生之前先发现问题，预测潜在风险，以确保该模型能够适应战局的随机性、多样性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法的验证流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证系统的系统框架示意图；

图3是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证系统中的数据通信模块的系统框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例一：

如图1所示，一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法，包括：基于收集的真实环境数据，构建作战环境虚拟模型；基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型；基于虚拟现实系统，将作战环境虚拟模型的数据、真实装备的数字孪生模型的数据融合进数字孪生系统中，对真实装备进行模拟测试，获取真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据；基于数字孪生体模型分析系统，分析真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据，获取真实装备的健康值；基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务。

（1）基于收集的真实环境数据，构建作战环境虚拟模型；

根据研究对象所处的环境，提前收集真实环境数据，构建实领域环境数据库，根据设计师需求建立环境模型。

真实环境数据包括存储于自然环境数据库中的自然环境数据和存储于人工环境数据库中的人工环境数据；各项数据分批存放于不同类别的子数据库中，根据设计人员需求，结合复杂装备工作时可能遇到的各种极端情况进行环境模型匹配、搭建。实领域环境数据库主要包括由地球和空间形成的自然环境数据库以及由人为造成的人工环境数据库，综合来说环境影响因素主要有极端压力（真空、高压）、极端温度（低温、高温）、湿度、运动状态（振动、冲击、颠簸、加速度等）、辐射（热辐射、高能光子、带电粒子等）、磁场、电场、引力场（失重、超重）、尘土等，将以上数据存入建筑信息模型（BIM）数据库中，以此为辅助搭建环境模型。

（2）基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型；

真实装备的参数包括名称、分类、型号、设计尺寸以及几何特征等；利用3dsMax、solidworks或UG等软件在数字空间建立虚拟的装备模型即真实装备的数字孪生模型，通过安装于真实装备及其子系统（包括武器系统、推进系统、防护系统和通信系统等）上的传感器实现真实装备与其数字孪生模型的各状态完全同步。

真实装备的数字孪生模型，是获取真实装备（如无人机、装甲车、坦克、舰艇等）的各项参数，基于传感器数据和物理模型构建的虚拟模型，包含装备整体模型数据和各部件模型数据，如坦克武器系统、推进系统、防护系统、通信设备、电器设备和特种设备等，并由各模型子数据耦合成整体数据，为确保孪生模型物理特性与装备实体的一致性，需要在装备各个设备间配备大量传感器，以针对装备运行时状态的监控与预测。

（3）基于虚拟现实系统，将作战环境虚拟模型的数据、真实装备的数字孪生模型的数据融合进数字孪生系统中，对真实装备进行模拟测试，获取真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据；

将环境与各装备的数据融合进数字孪生系统中，使用虚拟现实系统做出可视化展示，进行装备模拟测试；所述进行装备模拟测试时，传感器数据中包含了真实装备的实时运动状态，如坦克的履带转速、飞机的飞行速度和航向、船舶的螺旋桨转速和舵角等，这些运动信息可以直接传递至虚拟现实系统，用于驱动装备的孪生模型，其中基于实领域环境数据库获取的环境信息用于在虚拟现实系统中生成与真实环境一致的虚拟环境，以便对装备运行状态进行评估。

（4）基于数字孪生体模型分析系统，分析真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据，获取真实装备的健康值；

获取真实装备与孪生模型交互传递的数据，经由数字孪生体模型分析系统进行评估测试，判断装备健康值是否达标；

所述数字孪生体模型分析系统，主要以复杂装备的子系统、关键部件为对象进行故障诊断、评估及预测（如评估坦克炮发射角度的不同对坦克产生的冲量、飞机进行极限转向对机体带来的损伤等），目的是通过获取相应的监测参数，实现对子系统乃至整个装备的综合健康状态监测、诊断、评估及预测，进而获取真实装备的健康值。

（5）基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务；

根据数字孪生体模型分析系统评测结果，决定是否对装备进行回收或令其继续工作；若装备需要回收运维，则由设计人员重新对装备参数进行评估、改进，然后返回到前文第（2）部分，再次建立孪生模型进行评测；具体为：当真实装备的健康值不小于给定的健康阈值时，继续执行任务；当真实装备的健康值小于给定的健康阈值时，则对真实装备的参数进行优化改进，重新建立真实装备的数字孪生模型。

本实施例通过对基于数字孪生的复杂装备系统模型进行仿真，将数字孪生技术引入原有的复杂装备评估中，在虚拟空间中构建出一种智能化、实时化、可实现操控和干预的数字孪生模型，并在此基础上进行战况模拟、数据收集、作战分析，能够高效率的预测装备状态的变化对作战结果产生的影响，并实现在仿真过程中对装备模型的优化；有效解决了传统装备检测模型建立时效率低、规范性差、系统性不强的问题，提升了物理装备实体在虚拟空间中的真实度，能够在未来建立有关基于数字孪生技术的复杂装备系统模型的可视化仿真，能够通过孪生模型数据对比实时监测装备的状态变化，监控在虚拟模型中物理对象的变化，在问题发生之前先发现问题，预测潜在风险，以确保该模型能够适应战局的随机性、多样性。

实施例二：

基于实施例一所述的一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证方法，本实施例提供一种基于数字孪生的复杂装备系统模型验证系统，包括：虚拟环境模块，用于基于收集的真实环境数据，构建作战环境虚拟模型；虚拟装备模块，用于基于所研究的真实装备的参数，构建真实装备的数字孪生模型；虚拟仿真模块，用于基于虚拟现实系统，将作战环境虚拟模型的数据、真实装备的数字孪生模型的数据融合进数字孪生系统中，对真实装备进行模拟测试，获取真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据；数据分析模块，用于基于数字孪生体模型分析系统，分析真实装备与其数字孪生模型之间交互传递的数据，获取真实装备的健康值；服务模块，用于基于真实装备的健康值和给定的健康阈值，决定是否继续执行任务。

如图2所示，包括物理实体模块（包括环境实体和真实装备实体）、虚拟实体模块（包括虚拟环境模块和虚拟装备模块）、孪生数据模块（即虚拟仿真模块）、数据分析模块和服务模块，其中：

所述物理实体模块包括真实环境数据和真实装备数据，其中真实环境数据从实地采集后存入数据库；物理实体主要包括各个子系统以及部署的传感器，各子系统具备不同的功能，共同支持装备的运行，传感器对装备信息进行实测点云数据采集。

所述虚拟实体模块包括虚拟环境构建和孪生模型构建，从BIM数据库中调用所需数据进行虚拟环境构建，研究人员能够根据需要进行环境因素调整；通过对采集到的原始点云数据进行数据预处理、点云关键点提取、点云分割和分类、目标识别检索，得到最贴合实际装备模型的实测点云孪生数据，并将处理好的点云孪生数据通过特征值匹配配准到CAD模型中，采用曲面（NURBS）建模技术通过三维重建构建孪生模型。

所述孪生数据模块包括物理实体数据、虚拟实体数据、服务数据、领域知识和融合数据，孪生数据是物理设备、虚拟设备、服务运行的驱动。

所述数据分析模块包含四大基本系统模块：状态监测系统（CMS）、远程诊断系统（RMDS）、故障预测系统（PHM）和健康管理系统（ISHM），如下所示：

状态监测系统（CMS），用于基于振动分析，监测所研究的真实装备的振动参数（包括各传动部件如传动轴、齿轮、皮带、齿轮箱、滚动轴承、电机等等的异常现象），并打包数据传回监控画面；

远程诊断系统（RMDS），用于获取真实装备的故障信号，并通过DDE动态数据交换或DLL动态链接库以实现内存共享；远程诊断系统借助于时域、频域分析，非平稳信号的短时傅立叶变换，Wigner分布和小波分析技术等先进的信号分析手段获取设备故障信号后，通过DDE动态数据交换或DLL动态链接库以实现内存共享；

故障预测系统和综合健康管理系统，用于实现建模与仿真、论证与推理、信号与感知、试验与验证以及集成与配置功能；故障预测系统（PHM）和综合健康管理系统（ISHM）功能上较相似，包含五大基本功能，建模与仿真（MSM）、论证与推理（RIM）、信号与感知（SOM）、试验与验证（TVM）以及集成与配置（IIM），MSM提供功能和失效数学模型，以及仿真分析，以确定研究对象的健康参考状态和指标；RIM提供智能专家分析工具，快速萃取、处理、分类、量化系统状态信号；SOM提供传感器选型信息，进行传感器布局优化分析；TVM建立为验证系统健康状态的试验平台；IIM借助数字孪生及虚拟现实技术，提供系统软硬件布局优化技术，并建立真实装备和地面维护中心的通信协议。

所述服务模块，用于通过对数据分析模块传入的孪生数据进行诊断、评估、预测，对其进行知识表述和模型构建，运用PowerBuilder或Oracle Developer或其他语言设计建立数据库，并实时记录、反馈故障和维修信息。

如图3所示，还包括数据通信模块，所述数据通信模块包括装备数据库模块、设备监测端、用户控制端、虚拟战场模块和实时通信服务端，其中：

装备数据库模块，包括多个子数据库，如武器系统数据库、推进系统数据库、通信系统数据库、电气设备数据库和特种设备数据库，其中子数据库的数据由大量安装在分系统上的传感器采集获得；用于存储安装在真实装备的不同部位的传感器所采集到的数据；

设备监测端，包括数据分析模块、数字化检测系统和边缘数据处理系统，用于将各传感器采集到的数据进行分析处理并将处理结果展示在终端设备上；监测人员可以在桌面设备、移动设备或者虚拟现实设备上进行实时监测；

用户控制端，用于根据设备监测端对传感器数据的处理结果，确定反馈操作；主要由研究人员负责，通过接收设备监测端中数据分析模块的数据，运维人员判断是否需要进行装备回收操作，设计人员判断是否能够进行装备升级；

虚拟战场模块，用于通过装有VR/AR可视化引擎的计算机动态展示虚拟作战场景；

以上四个模块通过通信服务端相连接；通信服务端，用于实时为装备数据库模块、设备监测端、用户控制端和虚拟战场模块提供通信服务；采用工业无线技术，以多层系统网络体系结构为支撑，各模块间的通信均采用基于Socket传输层的OPC UA接口协议，由于OPCUA集成性更强、更加开放、具有平台无关性，数据间能够实现更快速传输，并且OPC UA扩展了对象类型，支持更复杂的数据类型，易于配置和使用，更加灵活安全，因此本实施例采用OPC UA接口协议实现各模块间的通信。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。