物联网应用中的数字孪生——一种实现物联网数字孪生的全面的解决方案
2018年01月29日18:08:04?Steel虫虫?阅读数：3833
原文链接：/us/solutions/inter...twins-for-iot-apps-wp-3491953.pdf
简介
随着物联网应用的增加，物理实体的数字化化身概念的重要性在最近几年得到了极大的关注。
最典型的一个例子是Gartner在2016年10月发布的名为“2017的十大战略趋势”的报告，在这个报告中，数字孪生名列第五。这些数字化代理预计将构建在业务专家的知识领域和从设备中采集的实时数据之上。
大多数的物联网平台提供商已经开始进行某种形式的数字孪生的实施，通常会被命名为孪生、影子、设备虚拟化等等。
在本文中，我们将会讨论数字孪生的起源，以及行业中的多种实现。然后，我们将会讨论在Oracle物联网云服务中实现数字孪生。
起源
术语“数字孪生”是由密歇根大学的MichaelGrieves博士在2001到2002年期间定义的。他的最初定义是在产品生命周期管理(PLM)当中。在他的论文当中，“数字孪生”的概念是对所生产的产品的虚拟展现。他提议将数字孪生与工程设计进行对比，来更好的理解产品的生产与设计，在设计与执行之间形成紧密的闭环。
Graves博士为定义数字孪生定义了如下术语：
1．数字孪生原型(DTP):?DTP描述了所创建的资产的信息。比如，DTD会包含资产的3D模型以及描述如何对资产进行制造的物料清单(BOM)和流程清单。
数字孪生模型指的不是资产的特定实例，它更像是一个资产制造的配方。
2.?数字孪生实例(DTI):?DTI是关于资产的一个特定的物理实例。它包括了这个特定资产进行生产所需的精确的零件编号的列表，以及其生产时所遵循的精确的过程步骤。数据孪生实例也包含了从连接到资产的探测器上所捕捉到的当前操作的状态。
3．数字孪生汇总(DTA):?DTA是对多个DTI的简单汇总，它能够对一组资产的信息进行查询。
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数字孪生的价值
数字孪生的概念非常大。我们简单的看一下这个概念所提供的典型的好处:
1.可见性:?数字孪生能够实现机器操作的可见性，以及制造工厂或者机场中大型的互联系统的可见性。
2.?预测性:?使用多种建模技术(基于物理和基于数学的)，数字孪生模型能够用于预测机器未来的状态。
3.?假设分析:?通过适当设计的接口，可以很容易的与模型进行交互，并且对模型询问假设问题，来模拟现实中无法创建的各种条件。
4.?对行为进行理解和解释的记录与沟通机制:数字孪生模型能够作为一种沟通和记录机制，能够对单独的机器或者机器的集合的行为进行理解和解释。
5.?连接不同的系统，比如后端的业务应用:?如果设计的正确，数字孪生模型能够用来连接后端的业务应用，在供应链运作中实现业务成果，包括制造、采购、仓储、运输、物流、现场服务等。
行业实现
看到上面所列的好处，那么，大多数的物联网提供商都对这个概念产生浓厚的兴趣，就不奇怪了。几乎每一个物联网平台都会实现某些数字孪生的功能——尽管他们的成熟度和视野还存在着明显的差异。广义上讲，这些实现通常会分为两类：
1.简单的设备模型
这些实现通常使用包含两个主要属性集的JSON文档：
a．?一组观测值或者报告值：通常，设备上的探测器读取当前值，并更新这些观测属性。比如，一台机器当前观察的转速(比如1000RPM)。
b．一组期望值：这是控制程序希望在设备上设置的值。比如，一个应用能够设置引擎转速到1200RPM。
除了这两组主要的属性，这些实现也在JSON文档中存储了相关的信息，比如设备的名字或者序列号，或者当前的位置。
从本质上讲，这些简单的设备模型构成了一个简单的使用MQTT/HTTP传输协议的设备状态异步通讯机制。请注意，异步通信机制是必须的，因为设备可能是脱机的；或者当后端需要与设备进行通讯时，却无法有效的对它进行轮询。从这个意义上讲，这些模型只实现了Grieves博士的DTI概念中的“从实际传感器数据中捕捉的操作状态——当前、过去实际”部分。
2.工业孪生
这类实现通常被工业物联网供应商所采用，它包括PLM工具设计机器的信息(类似Grieves博士提出的DTP概念)和一台设备的模型(类似于部分DTI概念)。一些工业供应商关注物理属性、设计信息和实时数据，并且将他们展现在一个资产/设备模型图当中。值得注意的是，这些模型通常都基于机器的物理属性。
甲骨文的战略(甲骨文物联网云服务中的数字孪生)
下图描述了在Oracle物联网云当中实现数字孪生的方式：
上图中描述了实现数字孪生综合方法中的要素。在这个方法中有三大支柱。
虚拟孪生：
Oracle的设备虚拟化是指为物理资产创建一个虚拟表示或者是在云中的一个设备。这需要几