1.2 工业数字孪生的定义及功能架构

工业数字孪生是多种数字技术的集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建精准物理对象模型，再利用实时物联网（IoT）数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建综合决策能力，推动工业全业务流程闭环优化。工业数字孪生功能架构如图1-1所示。

第一层，连接层。该层具备采集感知和反馈控制两类功能，是数字孪生闭环优化的起始环节和终止环节。该层通过深层次的采集感知可获取物理对象的全方位数据，利用高质量的反馈控制物理对象。

第二层，映射层。该层具备数据互联、信息互通、模型互操作3类功能，同时数据、信息、模型三者间能够实时融合。其中，数据互联是指通过工业通信实现物理对象的市场数据、研发数据、生产数据、运营数据等全生命周期数据的集成；信息互通是指利用数据字典、标识解析、元数据描述等功能，构建统一的信息模型，实现对物理对象信息的统一描述；模型互操作是指通过多模型融合技术将几何模型、仿真模型、业务模型、数据模型等多种模型进行关联和集成融合。

图1-1　工业数字孪生功能架构

第三层，决策层。在连接层和映射层的基础上，该层通过综合决策实现描述、诊断、预测、处置等不同深度应用，并将最终决策指令反馈给物理对象，支撑闭环控制。

全生命周期实时映射、综合决策、闭环优化是数字孪生发展的三大典型特征。全生命周期实时映射指孪生对象与物理对象能够在全生命周期实时映射，并持续通过实时数据修正完善孪生模型；综合决策指数字孪生系统通过数据、信息、模型的综合集成，构建智能分析的决策能力；闭环优化指数字孪生系统能够实现对物理对象从采集感知、决策分析到反馈控制的全流程闭环应用。数字孪生的本质是设备可识别指令、工程师的知识经验与管理者的决策信息在操作流程中的闭环传递，最终实现智慧的累加和传承。