广泛存在复杂设备，复杂设备具有结构复杂、功能多样、技术集成度高、操作与维护复杂、研制成本高等特点，涉及机械、液压、电气、控制、力学等多学科，以及固、流、热、电磁等多物理场，要素之间的耦合关系复杂。数字孪生技术是通过数字化手段为物理实体构建一个实时同步的虚拟模型，用于模拟、分析、预测和优化其全生命周期行为的技术。数字孪生系统利用高精度的信息采集设备感知物理实体的状态参数和性能参数，实现数据的实时采集和传输。数字孪生技术利用大数据等多种数据处理技术，对数据进行存储、筛选、处理和交互，从而有效判断和处理外部环境的变化。构建复杂装备的数字孪生模型，将难以观测和分析的状态信息映射到虚拟空间中，准确描述和实时动态监控复杂设备的状态，对于实现复杂设备的故障智能诊断，支撑预测性维护，降低使用风险与成本具有重要意义。

本文分析和梳理了复杂装备数字孪生模型构建中数据采集与处理、模型构建与集成、实时动态模拟与交互方面存在的主要问题与挑战，探索精准建模的方法与流程，提出解决数字孪生模型构建问题的相关建议，为推进复杂设备虚实结合试验的深入研究提供了参考。

1 问题与挑战

1.1 数据采集与处理方面

a）采集数据的质量问题

表征复杂设备状态的参数多、数据量大，需部署安装多种不同类型的传感器，尤其是嵌入被监测设备内部的传感器，需改变原有设计，部署难度大。另外，传感器精度不够、传输能力受限、传输网络故障等因素也将影响数据质量，如导致数据缺失与采集信号失真，严重时将不足以满足数据分析需求。此外，不完善的数据预处理方法也可能会降低数据质量，导致数字孪生模型无法准确表征物理实体的真实状态。

b）多源数据的实时融合问题

构建复杂设备的数字孪生模型涉及采集多种类型的数据，包括几何数据 （长、宽、高、角度等）、环境数据 （温度、湿度、振动、气压、风速、噪声等）、工况数据（电流、转速、功率等）、运动数据 （速度、加速度、位移、倾角、转速等）、力学数据 （推力、扭矩、应力/应变、裂纹等）、化学数据 （污染物浓度、腐蚀速率、腐蚀面积等） 等。为了实现对设备物理实体的全方位实时映射，一方面需要同步采集、处理和整合多种类型的物理实体数据，输入数字孪生模型实时动态描述设备的当前状态；另一方面需要通过机械、液压、电气、控制、力学等多学科，以及固、流、热、电磁等多物理场的耦合仿真，基于仿真结果数据预测设备的状态。然而，物理实体数据往往不够完备，仿真数据精度有限，这使得准确描述复杂设备在多工况、多种极端环境下的状态面临巨大的挑战。

c）基于数据驱动的故障动态预测问题

基于数据驱动的故障预测方法需要对设备的大量历史数据进行分析，通过机器学习方法识别设备健康和非健康状态下的典型特征，从而依据现有数据预测未来可能发生的故障。对于性能退化型故障模式，退化数据的采集周期长，依赖采集的少量数据对数字孪生模型进行训练，将难以产生退化特征。

1.2 模型构建与集成方面

a）高精度建模问题

高精度的数字孪生模型是确保试验结果准确的前提，为确保静态模型与动态变化准确，需基于设备的几何特征、属性特征、性能特征、行为特征、逻辑特征、故障特征等构建数字孪生模型。对于部分复杂设备而言，其具有性能跨多学科、结构多尺度、多物理场耦合、失效机理不明等特点，多种材料属性、多种零部件配合关系、多种功能实现、多种局部环境的综合导致精准建模困难，实时计算量庞大。

b）模型的集成问题

数字孪生包括结构外观、运动机构、功能性能、信号传递、控制机制、故障模式等的孪生，所需构建的模型不仅包括三维模型，还包括多领域的机理模型。需要对计算机辅助设计/工程软件和机理模型分析软件 （如Modelica、Matlab等） 进行有效的集成才能保证多领域、多物理场模型的融合。

c）模型的复用问题

通常采用定制化方式构建复杂设备的数字孪生模型。对于模块化、标准化程度较高的设备，其零部件的运行条件、环境条件、工作参数、工况参数等可以复用。当前主流数字孪生建模软件中缺少常见标准化零部件的数字孪生模型库，导致模型复用困难，建模效率较低。

1.3 实时交互与动态模拟方面

a）状态映射延迟问题

数字孪生要求物理实体与虚拟模型之间实时映射，需要实时地将采集到的物理实体的运行数据传输给数字孪生模型，但数据采集、传输和分析处理的延迟可能导致数字孪生模型与物理实体的状态不同步。

b）双向交互机制问题

通常要求物理实体与数字孪生模型之间可进行数据双向传输与功能执行反馈。在动作显示与控制方面，数字孪生模型显示物理实体的动作，操作数字孪生模型亦可控制物理实体的动作，这要求物理实体的控制系统能够接收数字孪生模型发出的控制信号并做出实时反馈，由于需改变产品原有的控制方式，双向交互往往难以实现。

c）模型动态变化问题

模型的动态变化包括可逆和不可逆两种情况。变化可逆时，构建模型参数不变的静态数字孪生模型，物理实体的几何形态、结构力学性能、动力学参数的变化未反映在模型上，难以准确描述设备在不同运行工况下的动态变化。变化不可逆时，设备发生不可逆的损伤，如塑性形变导致几何形态发生变化，需检测环境干扰因素、设备的故障情况，通过实时数据动态更新数字孪生模型中的几何参数、故障描述。一是更新涉及重构模型，过程耗时较长，难以满足实时更新要求。二是检测手段难以覆盖物理实体可能出现的各种故障情况，难以准确定位故障部位。例如：物理实体上某零件因局部应力过大和加工缺陷而断裂脱落，数字孪生模型难以反映断裂脱落故障。

2 思考与建议

为构建包含几何特征、属性特征、性能特征、行为特征、逻辑特征、故障特征的数字孪生模型，促进复杂设备虚实结合试验的发展，提出以下数字孪生模型构建建议。

2.1 采用边缘计算与高速通信

通过边缘计算减少数据传输量，将数据处理和存储前移至被采集设备附近，仅传输数据处理结果，减少数据延时，从而实现物理实体与数字孪生模型的实时交互。5G 通信技术具有高速率、低延迟、大容量和高可靠的特点，采用5G通信网络传输分布部署的传感器数据，满足数字孪生系统的数据传输要求。

2.2 多源异构数据采集与融合

标准化是实现接口兼容、模块通用、平台互联、数据共享的重要途径。建立多源数据采集标准规范，统一硬件接口与数据交换格式，开发采用统一数据交换格式的多源数据集中采集与处理设备，兼容多种数据协议，确保数据的实时处理与传输，降低数据集成难度。通过将多源异构数据中的低采样率数据与高采样率数据分开处理，以统一的采样率将数据处理结果实时写入数据库，在数据库中以时序为基准融合各时间点下的电压、电流、温度、振动加速度、转速等数值，实现多源数据的融合，数据采集与处理流程如图1所示。

图1 数据采集与处理流程

2.3 基于数据驱动的智能诊断

为提高数据的准确性与完整性，通过异常值检测与数据插值等方式对数据进行清洗、验证和融合，在数据预处理阶段识别和纠正异常值，确保数据质量。综合应用数据清洗、数据集成和数据转换等技术，对原始数据进行预处理，解决数据质量和格式不一致的问题。图2展示了复杂设备数字孪生模型的构建流程，通过将多种类型的传感器部署安装在复杂设备的机电部件、光电部件、电子部件、流体管路上，多源机构数据经数据分析与处理后，提取数据特征，通过机器学习构建预测性数据分析模型预测未知故障，通过比对知识库中的故障模型监测已知故障，数据特征超限但未故障时监控数据变化趋势，数据特征超限且设备故障时发出报警信号，并显示故障数据关联的部位，匹配和给出专家知识库中推荐的维修方案。复杂设备数字孪生模型方面，基于故障数据对故障部位进行标记，显示故障信息。

2.4 建立故障诊断模型库

从历史数据提取故障特征，使用机理与数据驱动相结合的方式构建故障诊断模型，纳入可动态更新的故障诊断模型库。通过实时比较故障特征参数是否在正常阈值范围，实现设备重复型故障的快速智能诊断。

图2 复杂设备数字孪生模型构建流程

2.5 多物理场融合建模与高性能计算

针对设备的每一个物理特性建立具体的模型，包括各种物理模型，如结构动力学模型、热力学模型、疲劳损伤模型等，以及数字孪生场景下的运行过程模型和数据分析模型。通过模型动态加载所需的实时数据和历史数据。根据不同的物理特性将这些模型连接起来，通过孪生体之间的交互实现多个孪生体的组合，构建复杂的数字孪生体，从而充分发挥其仿真、诊断、预测和控制功能。利用多物理场融合建模 （电磁、热、机械等），依靠服务器的高算力集中开展多物理场融合模型仿真。基于多物理场融合模型的数字孪生能够更加准确地反映物理空间中物理设备的真实状态和行为，从而能够检测虚拟空间中物理设备的功能和性能，实现智能感知和互联互通，以及高效的数据传输和融合。

2.6 动态更新与自适应建模

根据实时数据持续更新参数，使用机器学习与多目标优化算法，可以处理复杂的实时数据流并动态调整模型以适应物理实体的变化。通过调整模型局部参数而非全模型重构，降低计算量，例如：设备的运动部件因磨损老化导致性能下降，根据物理实体的响应调整运动部件的模型参数，实现模型的同步迭代更新。

3 结束语

复杂设备的研制是涉及多学科多领域的系统工程，研制高性能、高可靠、长寿命的复杂设备难度极大。本文分析和梳理了复杂设备数字孪生模型构建过程中存在的主要技术问题，给出了相应的解决思路与建议，提供了复杂设备数字孪生模型构建流程，有助于搭建基于数字孪生模型的健康状态监测与故障诊断系统，促进复杂设备虚实结合试验的发展。

原文刊载于《电子质量》2025年6月 作者：刘放飞  纪春阳 牛建超 陈燕