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一文講解數(shù)字孿生車間的概念、運(yùn)行機(jī)制及關(guān)鍵技術(shù)

傳感器技術(shù) ? 來源:《數(shù)字孿生及車間實(shí)踐》 ? 作者:陶飛,戚慶林,張 ? 2021-05-13 14:16 ? 次閱讀
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「 1. 數(shù)字孿生車間概念模型 」

數(shù)字孿生車間(digital twin shop-floor, DTS)的概念模型如圖1所示,包括物理車間(physical shop-floor, PS)、虛擬車間(virtual shop-floor, VS)、車間服務(wù)系統(tǒng)(shop-floor service system, SSS)、車間孿生數(shù)據(jù)(shop-floor digital twin data, SDTD)、連接(connection, CN)。

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圖1 DTS概念模型[1]

PS是車間客觀存在的生產(chǎn)設(shè)備、人員、產(chǎn)品、物料等實(shí)體的集合,主要負(fù)責(zé)接收SSS下達(dá)的生產(chǎn)任務(wù),并嚴(yán)格按照VS仿真優(yōu)化后的預(yù)定義的生產(chǎn)指令,執(zhí)行生產(chǎn)活動(dòng)并完成生產(chǎn)任務(wù)。PS的設(shè)備、人員、產(chǎn)品、物料等生產(chǎn)要素的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)可通過各類傳感器進(jìn)行有效采集。

由于這些數(shù)據(jù)來自不同數(shù)據(jù)源,存在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同、接口不同、語義各異等問題,因此,為了實(shí)現(xiàn)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入,需要一套標(biāo)準(zhǔn)的接口與協(xié)議轉(zhuǎn)換裝置。[2]

VS是PS的忠實(shí)完全數(shù)字化鏡像,從幾何、物理、行為、規(guī)則多個(gè)層面對PS進(jìn)行描述與刻畫,主要負(fù)責(zé)對PS的生產(chǎn)資源與生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行仿真、評估及優(yōu)化,并對實(shí)際生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)測與調(diào)控等。VS本質(zhì)上是由多個(gè)幾何、物理、行為及規(guī)則模型構(gòu)成的模型集合,能夠?qū)S進(jìn)行全面地多維度描述與刻畫。

根據(jù)數(shù)字孿生3層結(jié)構(gòu)[3],VS中包括人員、設(shè)備、工具等單個(gè)生產(chǎn)要素的單元級模型,由多個(gè)生產(chǎn)要素單元級模型構(gòu)成的系統(tǒng)級產(chǎn)線模型,以及包括多個(gè)系統(tǒng)級產(chǎn)線模型及模型間交互與耦合關(guān)系的復(fù)雜系統(tǒng)級車間模型。

SDTD是PS、VS、SSS相關(guān)數(shù)據(jù)、領(lǐng)域知識,以及通過數(shù)據(jù)融合產(chǎn)生的衍生數(shù)據(jù)的集合,是PS、VS、SSS運(yùn)行交互與迭代優(yōu)化的驅(qū)動(dòng)。融合數(shù)據(jù)是SDTD的重要組成部分,是通過特定的規(guī)則將來自物理和信息空間的數(shù)據(jù)聚合在一起得到的。其中,物理空間的數(shù)據(jù)主要指PS相關(guān)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是物理實(shí)體產(chǎn)生的真實(shí)數(shù)據(jù);

信息空間的數(shù)據(jù)主要指VS相關(guān)數(shù)據(jù)和SSS相關(guān)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不是從物理空間直接采集得到的,而是在物理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用信息空間模型仿真、算法推演、系統(tǒng)衍生等過程得到的,是對物理數(shù)據(jù)的補(bǔ)充。

SSS是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的各類服務(wù)功能的集合或總稱,它將DTS運(yùn)行過程中所需數(shù)據(jù)、模型、算法、仿真、結(jié)果進(jìn)行服務(wù)化封裝,形成支持DTS管控與優(yōu)化的功能性與業(yè)務(wù)性服務(wù)。SSS的運(yùn)行過程包括子服務(wù)封裝、需求解析、服務(wù)組合及服務(wù)應(yīng)用。[1]

CN實(shí)現(xiàn)DTS各部分的互聯(lián)互通,它包括PS和SDTD的連接(CN_PD)、PS和VS的連接(CN_PV)、PS和SSS的連接(CN_PS)、VS和SDTD的連接(CN_VD)、VS和SSS的連接(CN_VS)、SSS和SDTD的連接(CN_SD)。

「 2. 數(shù)字孿生車間運(yùn)行機(jī)制 」

下面從DTS的生產(chǎn)要素管理、生產(chǎn)活動(dòng)計(jì)劃、生產(chǎn)過程控制3個(gè)方面闡述DTS的迭代優(yōu)化機(jī)制,如圖2所示。其中,基于PS與SSS的交互,可實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)要素管理的迭代優(yōu)化;基于SSS與VS的交互,可實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)計(jì)劃的迭代優(yōu)化;基于PS與VS的交互,可實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程控制的迭代優(yōu)化。

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圖2 數(shù)字孿生車間運(yùn)行機(jī)制[1]

圖2中階段①是對生產(chǎn)要素管理的迭代優(yōu)化過程,反映了DTS中PS與SSS的交互過程,其中SSS起主導(dǎo)作用。當(dāng)DTS接到一個(gè)輸入(如生產(chǎn)任務(wù))時(shí),SSS中的各類服務(wù)在SDTD中的生產(chǎn)要素管理數(shù)據(jù)及其他關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,根據(jù)生產(chǎn)任務(wù)對生產(chǎn)要素進(jìn)行管理及配置,得到滿足任務(wù)需求及約束條件的初始資源配置方案。

SSS獲取PS的人員、設(shè)備、物料等生產(chǎn)要素的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),對要素的狀態(tài)進(jìn)行分析、評估及預(yù)測,并據(jù)此對初始資源配置方案進(jìn)行修正與優(yōu)化,將方案以管控指令的形式下達(dá)至PS。PS在管控指令的作用下,將各生產(chǎn)要素調(diào)整到適合的狀態(tài),并在此過程中不斷將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送至SSS進(jìn)行評估及預(yù)測,當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與方案有沖突時(shí),SSS再次對方案進(jìn)行修正,并下達(dá)相應(yīng)的管控指令。

如此反復(fù)迭代,直至對生產(chǎn)要素的管理最優(yōu)?;谝陨线^程,階段①最終得到初始的生產(chǎn)計(jì)劃/活動(dòng)。階段①產(chǎn)生的數(shù)據(jù)全部存入SDTD,并與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合,作為后續(xù)階段的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與驅(qū)動(dòng)。

圖2中階段②是對生產(chǎn)計(jì)劃的迭代優(yōu)化過程,反映了DTS中SSS與VS的交互過程,在該過程中,VS起主導(dǎo)作用。VS接收階段①生成的初始的生產(chǎn)計(jì)劃/活動(dòng),在SDTD中的生產(chǎn)計(jì)劃及仿真分析結(jié)果數(shù)據(jù)、生產(chǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及其他關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,基于幾何、物理、行為及規(guī)則模型等對生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行仿真、分析及優(yōu)化。

VS將以上過程中產(chǎn)生的仿真分析結(jié)果反饋至SSS,SSS基于這些數(shù)據(jù)對生產(chǎn)計(jì)劃做出修正及優(yōu)化,并再次傳至VS。如此反復(fù)迭代,直至生產(chǎn)計(jì)劃最優(yōu)?;谝陨线^程,階段②得到優(yōu)化后的預(yù)定義的生產(chǎn)計(jì)劃,并基于該計(jì)劃生成生產(chǎn)過程運(yùn)行指令。階段②中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)全部存入SDTD,與現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合后作為后續(xù)階段的驅(qū)動(dòng)。

圖2中階段③是對生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)迭代優(yōu)化過程,反映了DTS中PS與VS的交互過程,其中PS起主導(dǎo)作用。PS接收階段②的生產(chǎn)過程運(yùn)行指令,按照指令組織生產(chǎn)。在實(shí)際生產(chǎn)過程中,PS將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳至VS,VS根據(jù)PS的實(shí)時(shí)狀態(tài)對自身進(jìn)行狀態(tài)更新,并將PS的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與預(yù)定義的生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。

若二者數(shù)據(jù)不一致,VS對PS的擾動(dòng)因素進(jìn)行辨識,并通過模型校正與PS保持一致。VS基于實(shí)時(shí)仿真數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)從全要素、全流程、全業(yè)務(wù)的角度對生產(chǎn)過程進(jìn)行評估、優(yōu)化及預(yù)測等,并以實(shí)時(shí)調(diào)控指令的形式作用于PS,對生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化控制。

如此反復(fù)迭代,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程最優(yōu)。該階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存入SDTD,與現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合后作為后續(xù)階段的驅(qū)動(dòng)。

通過階段①②③的迭代優(yōu)化,SDTD被不斷更新與擴(kuò)充,DTS也在不斷進(jìn)化和完善。

「 3. 數(shù)字孿生車間的特點(diǎn) 」

DTS特點(diǎn)主要包括4個(gè)方面。

1)虛實(shí)映射

DTS虛實(shí)映射的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

(1)PS與VS是雙向真實(shí)映射的。首先,VS通過數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新與模型校正,實(shí)現(xiàn)與PS不斷從不一致到一致的共同進(jìn)化。其次,PS忠實(shí)地再現(xiàn)VS定義的生產(chǎn)過程,嚴(yán)格按照VS定義的生產(chǎn)過程以及仿真和優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行生產(chǎn),使得生產(chǎn)過程不斷得到優(yōu)化。

(2)PS與VS是實(shí)時(shí)交互的。在DTS運(yùn)行過程中,PS的所有數(shù)據(jù)會被實(shí)時(shí)感知并傳送給VS。VS根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對PS的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行仿真優(yōu)化分析,并對PS進(jìn)行實(shí)時(shí)的調(diào)控。通過PS與VS的實(shí)時(shí)交互,二者能夠及時(shí)地掌握彼此的動(dòng)態(tài)變化并實(shí)時(shí)地做出響應(yīng),生產(chǎn)過程不斷地得到優(yōu)化。

2)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

SSS、PS和VS以SDTD為基礎(chǔ),通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)自身的運(yùn)行以及兩兩之間的交互。

(1)對于SSS:首先,PS的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SSS對生產(chǎn)要素配置進(jìn)行優(yōu)化,并生成初始的生產(chǎn)計(jì)劃。隨后,初始的生產(chǎn)計(jì)劃交給VS進(jìn)行仿真和驗(yàn)證。在VS仿真數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,SSS反復(fù)地調(diào)整、優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃直至最優(yōu)。

(2)對于PS:SSS生成最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃后,將計(jì)劃以生產(chǎn)過程運(yùn)行指令的形式下達(dá)至PS。PS的各要素在指令數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,將各自的參數(shù)調(diào)整到適合的狀態(tài),并開始生產(chǎn)。在生產(chǎn)過程中,VS實(shí)時(shí)地監(jiān)控PS的運(yùn)行狀態(tài),在VS反饋數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,PS優(yōu)化生產(chǎn)過程。

(3)對于VS:在產(chǎn)前階段,VS接收來自SSS的生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù),并在生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下仿真并優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)過程,實(shí)現(xiàn)對資源的最優(yōu)利用。在生產(chǎn)過程中,在PS實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,VS不斷校正與更新,實(shí)現(xiàn)對模型的迭代優(yōu)化與進(jìn)化。

3)全要素、全流程、全業(yè)務(wù)集成與融合

DTS的集成與融合可體現(xiàn)在以下3個(gè)方面。

(1)車間全要素的集成與融合:在DTS中,通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、務(wù)聯(lián)網(wǎng)等信息手段,PS的人員、設(shè)備、物料、環(huán)境等生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)被全面接入信息世界,實(shí)現(xiàn)了彼此間的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享。更重要的是,在全面的生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,VS與SSS的仿真、評估及分析功能能夠在考慮其他要素狀態(tài)的同時(shí)優(yōu)化各要素行為,從而支持要素間的聯(lián)動(dòng)和優(yōu)化組合,保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。

(2)車間全流程的集成與融合:在生產(chǎn)過程中,PS生產(chǎn)的所有環(huán)節(jié)與流程(如生產(chǎn)、裝配、清洗、檢驗(yàn))數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)監(jiān)控。在DTS環(huán)境下,通過關(guān)聯(lián)、組合、加權(quán)平均等操作,這些數(shù)據(jù)在一定準(zhǔn)則下被加以自動(dòng)分析、評估、綜合,從而支持各環(huán)節(jié)間的交互、集成及協(xié)作。

(3)車間全業(yè)務(wù)的集成與融合:由于DTS中SSS、VS和PS之間通過數(shù)據(jù)交互形成了一個(gè)整體,因此,車間中的各種業(yè)務(wù)(如生產(chǎn)資源配置、生產(chǎn)計(jì)劃生成、生產(chǎn)過程控制等)彼此緊密關(guān)聯(lián),通過SDTD實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,消除信息孤島,從而在整體上提高DTS的效率。

4)迭代運(yùn)行與優(yōu)化

在DTS中,PS、VS以及SSS兩兩之間不斷交互,迭代優(yōu)化。

(1)SSS與PS之間通過數(shù)據(jù)雙向驅(qū)動(dòng)、迭代運(yùn)行,使得生產(chǎn)要素管理最優(yōu)。SSS根據(jù)生產(chǎn)任務(wù)產(chǎn)生資源配置方案,并根據(jù)PS生產(chǎn)要素的實(shí)時(shí)狀態(tài)對其進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。在此迭代過程中,生產(chǎn)要素得到最優(yōu)的管理及配置,并生成初始生產(chǎn)計(jì)劃。

(2)SSS和VS之間通過循環(huán)驗(yàn)證、迭代優(yōu)化,達(dá)到生產(chǎn)計(jì)劃最優(yōu)。在生產(chǎn)執(zhí)行之前,SSS將生產(chǎn)任務(wù)和生產(chǎn)計(jì)劃交給VS進(jìn)行仿真和優(yōu)化。然后,VS將仿真和優(yōu)化的結(jié)果反饋至SSS,SSS對生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行修正及優(yōu)化。此過程不斷迭代,直至生產(chǎn)計(jì)劃達(dá)到最優(yōu)。

(3)PS與VS之間通過虛實(shí)映射、實(shí)時(shí)交互,使得生產(chǎn)過程最優(yōu)。在生產(chǎn)過程中,VS實(shí)時(shí)地監(jiān)控PS的運(yùn)行,根據(jù)PS的實(shí)時(shí)狀態(tài)生成優(yōu)化方案并反饋指導(dǎo)PS的生產(chǎn)。在此迭代優(yōu)化中,生產(chǎn)過程以最優(yōu)的方案進(jìn)行直至生產(chǎn)結(jié)束。

DTS在以上3種迭代優(yōu)化中得到持續(xù)的優(yōu)化與完善。

「 4. 數(shù)字孿生車間關(guān)鍵技術(shù) 」

如圖3所示,DTS的關(guān)鍵技術(shù)依據(jù)其主要系統(tǒng)組成分為6大類。

(1)PS“人-機(jī)-物-環(huán)境”共融技術(shù)。主要包括:①多源異構(gòu)數(shù)據(jù)封裝技術(shù);②多源異構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù);③異構(gòu)制造資源感知接入技術(shù)與裝置研制;④多源異構(gòu)傳感器協(xié)同測量及優(yōu)化布局技術(shù);⑤多源異構(gòu)數(shù)據(jù)通訊與發(fā)布技術(shù);⑥異構(gòu)制造資源分布式協(xié)同控制技術(shù);⑦邊緣端部署與邊緣計(jì)算技術(shù)等。

(2)VS構(gòu)建、仿真運(yùn)行及驗(yàn)證技術(shù)。主要包括:①VS建模技術(shù),如車間“要素-行為-規(guī)則”多維多尺度建模與仿真技術(shù);②多維多尺度模型集成與融合技術(shù);③VS運(yùn)行機(jī)理及演化規(guī)律;④多維多尺度模型驗(yàn)證技術(shù);⑤模型運(yùn)行與管理技術(shù);⑥車間VR和AR應(yīng)用技術(shù)等。

(3)SDTD構(gòu)建與管理技術(shù)。主要包括:①多類型、多時(shí)間尺度、多粒度數(shù)據(jù)規(guī)劃與清洗技術(shù);②數(shù)據(jù)級、特征級、決策級數(shù)據(jù)融合技術(shù);③數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù);④數(shù)據(jù)使用與維護(hù)技術(shù);⑤數(shù)據(jù)測試技術(shù);⑥車間大數(shù)據(jù)技術(shù)等。

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圖3 數(shù)字孿生車間關(guān)鍵技術(shù)[1]

(4)SSS精準(zhǔn)服務(wù)產(chǎn)生與管理技術(shù)。主要包括:①服務(wù)封裝技術(shù);②服務(wù)優(yōu)選技術(shù);③供需匹配技術(shù);④服務(wù)組合優(yōu)化技術(shù);⑤服務(wù)QoS評估技術(shù);⑥服務(wù)容錯(cuò)技術(shù);⑦服務(wù)維護(hù)技術(shù)等。

(5)基于CN的雙向交互與互聯(lián)互通技術(shù)。主要包括①異構(gòu)制造資源協(xié)議解析與數(shù)據(jù)交互技術(shù);②多源異構(gòu)數(shù)據(jù)映射技術(shù);③多源異構(gòu)數(shù)據(jù)傳輸安全技術(shù);④連接兼容性、可靠性、敏感性測試技術(shù);⑤系統(tǒng)集成測試技術(shù)等。

(6)DTS運(yùn)行技術(shù)。主要包括:①生產(chǎn)要素管理、生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)過程等迭代運(yùn)行與優(yōu)化技術(shù);③DTS運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議及技術(shù)規(guī)范等;④DTS設(shè)備PHM技術(shù);⑤DTS設(shè)備動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù);⑥D(zhuǎn)TS生產(chǎn)過程參數(shù)選擇決策技術(shù);⑦DTS能耗管理與優(yōu)化技術(shù)等。

引自:《數(shù)字孿生及車間實(shí)踐》(作者:陶飛,戚慶林,張萌,程江峰)

編輯:jq

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原文標(biāo)題:智造講堂:數(shù)字孿生車間的概念、運(yùn)行機(jī)制及關(guān)鍵技術(shù)

文章出處:【微信號:WW_CGQJS,微信公眾號:傳感器技術(shù)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    的頭像 發(fā)表于 12-11 14:03 ?201次閱讀
    中國信通院發(fā)布2025年<b class='flag-5'>數(shù)字</b><b class='flag-5'>孿生</b>十大<b class='flag-5'>關(guān)鍵</b>詞

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    發(fā)表于 12-03 07:29

    圖撲 HT 數(shù)字孿生在智慧加油站中的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用解析

    渲染技術(shù),構(gòu)建了智慧加油站數(shù)字孿生可視化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)從設(shè)備監(jiān)控到應(yīng)急管理的全流程技術(shù)賦能。本文將從技術(shù)架構(gòu)、核心模塊實(shí)現(xiàn)邏輯及
    的頭像 發(fā)表于 10-17 14:11 ?232次閱讀
    圖撲 HT <b class='flag-5'>數(shù)字</b><b class='flag-5'>孿生</b>在智慧加油站中的<b class='flag-5'>技術(shù)</b>實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用解析

    數(shù)字孿生仿真工作站:如何挑選適配的UPS不間斷電源?

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    的頭像 發(fā)表于 09-19 09:12 ?441次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)字</b><b class='flag-5'>孿生</b>仿真工作站:如何挑選適配的UPS不間斷電源?

    基于 HT 引擎鋁型材擠壓車間數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)

    在工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,數(shù)字孿生技術(shù)成為連接物理世界與虛擬空間的核心紐帶。圖撲軟件(Hightopo)基于自研的 HT 引擎,以 Web 3D 技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 08-06 16:41 ?568次閱讀
    基于 HT 引擎鋁型材擠壓<b class='flag-5'>車間數(shù)字</b><b class='flag-5'>孿生</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>實(shí)現(xiàn)

    電機(jī)系統(tǒng)節(jié)能關(guān)鍵技術(shù)及展望

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    發(fā)表于 04-30 00:43

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    的頭像 發(fā)表于 04-14 14:55 ?594次閱讀
    光伏電站<b class='flag-5'>數(shù)字</b><b class='flag-5'>孿生</b>可視化平臺涉及哪些<b class='flag-5'>技術(shù)</b>?

    直流充電測試負(fù)載關(guān)鍵技術(shù)解析

    100MS/s采樣率,配合AI診斷算法實(shí)現(xiàn)故障特征秒級定位,使測試效率提升40%以上。 在\"雙碳\"戰(zhàn)略推動(dòng)下,新代測試負(fù)載正向智能化、標(biāo)準(zhǔn)化方向演進(jìn)。數(shù)字孿生技術(shù)的深度應(yīng)用將推動(dòng)
    發(fā)表于 03-05 16:18

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    的頭像 發(fā)表于 03-01 09:07 ?704次閱讀
    數(shù)據(jù)采集平臺與<b class='flag-5'>數(shù)字</b><b class='flag-5'>孿生</b>的關(guān)系

    煙臺數(shù)字孿生工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三維可視化技術(shù),賦能新型工業(yè)化智能制造工廠

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    的頭像 發(fā)表于 02-08 14:56 ?614次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 01-11 09:35 ?864次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 01-06 10:41 ?788次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 12-23 11:01 ?1091次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 12-18 11:23 ?814次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 12-16 16:37 ?894次閱讀