1.1 研究目的及意义

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。推进智能制造，能够有效缩短产品研制周期，提高生产效率和产品质量，降低运营成本和资源能源消耗，加快发展智能制造，对于提高制造业供给结构的适应性和灵活性、培育经济增长新能动都具有十分重要的意义。

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，不仅能为制造业乃至整个实体经济数字化、网络化、智能化升级提供新型网络基础设施支撑，还不断催生新模式、新业态和新产业。工业互联网平台作为工业互联网实施落地与生态构建的关键载体，正成为全球主要国家和产业界布局的关键方向。工业互联网平台的核心是工业PaaS平台，而工业PaaS平台的核心是数字化模型。工业互联网平台要想将人、流程、数据和事物都结合在一起，必须有足够的工业知识和经验，并且把这些以数字化模型的形式沉淀到平台之上，即把工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。

数字孪生与建模仿真技术曾被称作智能制造业的下一波浪潮，工业4.0也要求，若要虚和实的互动以及相互增强，数字化模型必须先出现。数字孪生技术是智能制造系统的基础。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字双胞胎意味着物理对象的属性及状态的最新和准确的镜像，包括形状、位置、状态和运动。此外，数字双胞胎也可用于监测、诊断和预测，借助数据挖掘建立模型，通过物理资产使用中不断产生的和归档的历史信息，在不同地理分布的机器群之间进行比较，以帮助改善预后的结果。

数字孪生技术可以在实际原型设计和生产阶段可以带来更精细的设计，增强了即时测试并提高人为判断的价值。使用极为精细的数字映射设计虚拟工作环境，有助于再造工作场所，提高安全与效率。数字孪生技术有助于发现制造流程和装配流程中的潜在故障，比如工作人员难以顺畅安全地触及的部件，或是工作流程中的瓶颈。数字孪生技术还可以持续地预测装备或系统的健康状况、剩余使用寿命以及任务执行成功的概率，在设备损坏或发生故障以前加以修复，大大减少因停机所造成的损失。

1.2 国内外研究现状

在智能制造领域最先使用数字孪生概念的是美国的航空航天局在阿波罗项目中，美国国家航空航天局使用空间飞行器的数字孪生对飞行中的空间飞行器进行仿真分析，监测和预测空间飞行器的飞行状态，辅助地面控制人员做出正确的决策。从美国国家航空航天局对数字孪生的应用来看，数字孪生主要是要创建和物理实体等价的虚拟体或数字模型，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析，能够根据物理实体运行的实时反馈信息对物理实体的运行状态进行监控，能够依据采集的物理实体的运行数据完善虚拟体的仿真分析算法，从而对物理实体的后续运行和改进提供更加精确的决策。

密歇根大学的迈克尔·格里夫斯教授在2003年提出了“物理产品的数字表达”的概念，并指出物理产品的数字表达应能够抽象的表达物理产品，能够基于数字表达对物理产品进行真实条件或模拟条件下的测试。这个概念虽然没有被称作数字孪生，但是它具备数字孪生所具有的组成和功能，即创建物理实体的等价虚拟体，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析和测试。迈克尔·格里夫斯教授提出的理论，可以被看作是数字孪生在产品设计过程中的应用。

美国国家标准与技术研究院于 2012 提出了MBD（基于模型的定义）和MBE（基于模型的企业）的概念，其核心思想是要创建企业和产品的数字模型，数字模型的仿真分析要贯穿产品设计、产品设计仿真、加工工艺仿真、生产过程仿真、产品的维修维护等整个产品的寿命周期。MBE和MBD的概念将数字孪生的内涵扩展到了整个产品的制造过程。