浅谈工业互联网设备的建模工程

连接的设备和连接的工厂物联网解决方案将真实的物理设备或物体（例如泵、发电机、自动售货机等）建模为其相应的数字孪生体表示。

发电机组的数字孪生体

上图显示了一台物理设备（发电机组）的JSON表示通过数字孪生体映射到一个位于云的基于“工业互联网参考架构”的物联网平台。

公有云物联网平台非常适合用于表示物体或设备的本身，但它们缺乏对物体或设备之间的层次关系进行建模的能力。例如在物联网平台上利用数字孪生体对包含泵和槽装置的泵站点进行建模。

数字孪生体中相关设备建模的挑战包括：

对系统和组件之间的关系进行建模；

对系统组件之间的“继承”进行建模；

利用数字孪生体表示系统结构的相关问题；

由于操作技术和信息技术团队之间的需求不能完全表达清楚，目前的工具不适合的问题；

利用工厂车间设备的现有语义表示（OPC UA信息建模、SensorML和S95）；

其他问题。

本文提出了一个如何解决这些挑战以生成复杂系统（如工厂）的数字孪生体表示的独特方法。

让我们以一个用例说明数字孪生体如何在工业物联网解决方案实施中发挥核心作用。图45描绘了一个水泵站的简化表示。我们以不同颜色来表来指示静态、命令和被报告的遥测值。

50英尺

基本无变化的静态属性（比如水箱高度）

36.2英尺

动态属性（比如水箱水位）

运行中

对设备发出的命令

我们区分出了至少两种作为水泵站部件的设备：水泵站设备=水箱设备+水泵设备

水泵站的数字孪生体建模

让我们来创建每个设备的基础JSON表示，最后创建整个水泵站的JSON表示。

首先创建水箱设备的JSON数字孪生体表示。

水箱的JSON数字孪生体模型

正如所看到的，水箱的JSON表示有一些基本不会发生变化的“静态属性”（比如名字、位置、水箱高度等）和“遥测属性”（比如外部温度、水位高度、进水水流等）。水箱的JSON表示没有包括“命令”。GUID#1是被生成的识别此设备的唯一身份编码。

我们可以得到其他的运营信息，比如：

可用的瞬时水量，

利用可用水量支持水流量的能力，

根据历史数据模拟出水流量。

接下来水泵设备的JSON数字孪生体表示是：

水泵JSON数字孪生体模型

与水箱设备相似，水泵的JSON模型展示了静态属性、遥测数据和命令。GUID#2是被生成的识别此设备的唯一身份编码。我们再一次可以获得其他的运营信息，比如：

计算水泵是否能跟上即将到来的供水量；

使用历史功率、流量或累计运行时间等的水泵的预测性维护警报。

水泵站设备是水箱和水泵设备的总和（甚至更多）。针对讨论，我们提出了水泵站表示的建议方案。

水泵站JSON数字孪生体模型

我们赋予每个子孪生体一个唯一的标识符，通过引入子孪生体将相应的水箱和水泵设备连接起来。这清楚地模拟了这三种设备之间的物理关系。水泵站表示与子设备的任何静态或动态属性相关联，而同时泵站设备管理着对每个子孪生的命令。

以上是通过数字孪生体表示来模拟物理世界复杂性的第一个基本步骤。接下来，我们想通过添加围绕子孪生体的“逻辑规则”来扩展该模型。

水泵站数字孪生体的高级建模

上文提出的模型包含一个数字孪生体表示，它封装了物理组件及其关系的行为。通常，这种复杂的建模需要超出基本物联网框架的专有云后台支持，但我们希望在不久的将来，云平台即服务（PaaS）基础架构将在本地支持这一点。

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