CN116109217B - 一种孪生平台及孪生体的建立方法 - Google Patents

一种孪生平台及孪生体的建立方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种孪生平台及孪生体的建立方法。其中，所述工业数字化孪生平台，包括：孪生体模块，用于分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体；所述工业设备孪生体是根据工艺流程中的至少一个工业设备的物理参数构建的；处理模块，用于输出模拟工艺流程模型；所述模拟工艺流程模型是根据所述至少一个所述工业设备的工业设备孪生体得到的。本发明的方案能够通过数字孪生技术针对工业设备构建所述工业设备的孪生体，从而输出模拟工艺流程模型，实现物理工业设备与数字工业设备的双向交互与闭环优化。

Description

一种孪生平台及孪生体的建立方法
技术领域
本发明涉及数字孪生技术领域，特别是指一种孪生平台及孪生体的建立方法。
背景技术
目前，数字孪生应用仍处于初级阶段，工业领域在高质量生产过程中，数字孪生与工业智能化结合方面主要存在以下几个问题：
可视化：整体工艺及周遭环境、核心工艺环节及核心设备2D、3D拓扑关系及关联数据的可视化；
孪生体搭建：孪生提搭建工具多种多样，如何结合自身工艺及业务发展需求使孪生体得到快速响应，快速迭代；
实时监控与数据分析：监测数据的质量差，在准确性、数据挖掘方面不足，数据价值难以得到体现，实时信息、预警信息等关键信息的及时响应与闭环处理；
辅助决策：如何通过数据分析形成辅助决策建议，缩短决策路径及提高决策执行效率；
算法模型：基本的理想模型、机理模型、不断迭代的机器学习算法等与业务结合途径降本增效的缺乏足够的调控手段与方法，同时缺乏行业专家经验与业务结合途径；
工艺优化：工艺优化实施成本高，实施工期长，效果可评估性差；
运营管理：管理人员无法实时掌握生产情况，SCADA（Supervisory Control andData Acquisition，数据采集与监视控制系统）系统使用场景不满足智能化、智慧化的发展要求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种孪生平台及孪生体的建立方法，能够通过数字孪生技术针对工业设备构建所述工业设备的孪生体，从而输出模拟工艺流程模型，实现物理工业设备与数字工业设备的双向交互与闭环优化。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种孪生平台，包括：
孪生体模块，用于分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体；所述工业设备孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述工业设备的物理参数构建的；
处理模块，用于输出模拟工艺流程模型；所述模拟工艺流程模型是根据所述至少一个所述工业设备的工业设备孪生体得到的；
所述孪生体模块包括：
2D孪生体模块，用于构建第一工业设备的2D孪生体；所述第二工业设备的3D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第一工业设备的物理参数构建的；
3D孪生体模块，用于构建第二工业设备的3D孪生体；所述第二工业设备的3D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第二工业设备的物理参数构建的。
可选的，所述2D孪生体模块，包括：
2D静态孪生体模块，用于获得第一工业设备的2D静态孪生体；所述第一工业设备的2D静态孪生体通过获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择2D静态孪生体模板或实例，并对所述模板或者实例进行参数配置、预警配置和算法配置得到；
2D动态孪生体模块，用于获得第一工业设备的2D动态孪生体；所述第一工业设备的2D动态孪生体通过获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的2D静态孪生体，对继承的2D静态孪生体的模版或实例进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置得到。
可选的，所述3D孪生体模块，包括：
3D静态孪生体模块，用于获得第二工业设备的3D静态孪生体；所述第二工业设备的3D静态孪生体通过获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，导入3D静态孪生体模型，并对所述3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置和算法配置得到；
3D动态孪生体模块，用于获得第二工业设备的3D动态孪生体；所述第二工业设备的3D动态孪生体通过获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的3D静态孪生体，对继承的3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置得到。
可选的，所述工业数字化孪生平台还包括：
算法配置模块，用于获得算法包；所述算法包是用户上传的，对所述算法包配置了入参数信息，并进行算法审核。
可选的，所述孪生平台还包括：
组件管理模块，用于对所述孪生体模块的构建过程中用到的组件进行配置，所述组件包括2D静态孪生体的模板或实例或者3D静态孪生体模型构建过程中用到的组件。
可选的，所述孪生平台还包括：
审批管理模块，用于审批2D孪生体模块或者3D孪生体模块的构建。
可选的，所述孪生平台还包括：
规则中心模块，用于处理预警信息；所述处理预警信息包括：对预警推送规则的管理、预警日志的查看操作。
可选的，所述孪生平台还包括以下至少一种模块：
数据源管理模块，用于对接入所述孪生平台的数据源进行配置，所述数据源包括：工艺流程中的至少一个工业设备、数据源所属的物联网平台；
用户信息管理模块，用于对接入所述孪生平台的用户进行用户信息管理、角色管理、账户信息、日志管理；
驾驶舱模块，用于对所述孪生平台的平台内容数据进行统计与展示。
本发明还提供一种孪生体的建立方法，包括：
分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体；所述工业设备孪生体是根据工艺流程中的至少一个工业设备的物理参数构建的；
输出模拟工艺流程模型；所述模拟工艺流程模型是根据所述至少一个工业设备的工业设备孪生体得到的；
其中，构建至少一个工业设备的工业设备孪生体，包括：
构建第一工业设备的2D孪生体；所述第一工业设备的2D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第一工业设备的物理参数构建的；
构建第二工业设备的3D孪生体；所述第二工业设备的3D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第二工业设备的物理参数构建的。
本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
本发明的上述方案，通过孪生体模块，用于分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体；所述工业设备孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述工业设备的物理参数构建的；处理模块，用于输出模拟工艺流程模型；所述模拟工艺流程模型是根据所述至少一个所述工业设备的工业设备孪生体得到的。能够通过数字孪生技术针对工业设备构建所述工业设备的孪生体，从而输出模拟工艺流程模型，实现物理工业设备与数字工业设备的双向交互与闭环优化。
附图说明
图1是本发明实施例提供的孪生平台的模块框示意图；
图2是本发明实施例的2D静态孪生体的构建流程示意图；
图3是本发明实施例的2D动态孪生体的构建流程示意图；
图4是本发明实施例的3D静态孪生体的构建流程示意图；
图5是本发明实施例的3D动态孪生体的构建流程示意图；
图6是本发明实施例的算法配置流程示意图；
图7是本发明实施例的孪生平台的模块架构示意图；
图8是本发明实施例的孪生体的建立方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，本发明的实施例提供一种孪生平台10，包括：
孪生体模块11，用于根据工艺流程中的至少一个工业设备的物理参数，分别构建所述至少一个工业设备的工业设备孪生体；这里，还可以根据工艺流程中的至少一个所述工业设备的外观，通过点位设置，构建所述至少一个工业设备的工业设备孪生体；
处理模块12，用于根据所述至少一个工业设备的工业设备孪生体，得到模拟工艺流程模型，并输出所述模拟工艺流程模型。
本发明的该实施例中，通过所述孪生体模块11和所述处理模块12，能够针对工业设备构建所述工业设备的孪生体，从而输出模拟工艺流程模型，实现物理工业设备与数字工业设备的双向交互与闭环优化。
需要说明的是，所述工业设备孪生模型是针对整个工业生产工艺流程中的每个工艺设备进行构建的工业设备孪生模型。
本发明一可选的实施例中，所述孪生体模块11可以包括：
2D孪生体模块111，用于根据工艺流程中的至少一个第一工业设备的物理参数，构建所述第一工业设备的2D孪生体；
3D孪生体模块112，用于根据工艺流程中的至少一个第二工业设备的物理参数，构建所述第二工业设备的3D孪生体。
本实施例中，所述2D孪生体模块111可以包括：2D孪生体模版模块和2D孪生体实例模块，其中，所述2D孪生体模版模块可以用于工业领域通用生产环境静态孪生体搭建，所述2D孪生体实例模块可以用于工业领域个性化生产环境的孪生体搭建及设备、控制策略等生产要素融合的动态孪生体搭建；
其中，所述2D孪生体模版模块可以对静态孪生体数据进行分类管理、信息统计、除此之外支持基本的搜索、筛选和排序，信息统计主要包括：静态孪生体所包含的点位参数信息、算法信息、预警信息等；
2D孪生体实例模块可以对动态孪生体数据进行分类管理、信息统计、状态监控、控制建议规则管理，除此之外支持基本的搜索、筛选和排序。信息统计主要包括：点位参数信息、算法信息、预警信息、控制建议信息等，状态监控只要包括点位参数的实时状态、在线离线状态、历史数据状态查询、预警信息监控等，控制建议规则管理包括对控制规则的查看与编辑；
所述3D孪生体模块112可以包括：3D孪生体模版模块和3D孪生体实例模块；其中，所述3D孪生体模版模块可以用于工业领域通用生产环境静态孪生体搭建，所述3D孪生体实例模块可以用于工业领域个性化生产环境的孪生体搭建及设备、控制策略等生产要素融合的动态孪生体搭建。
本发明又一可选的实施例中，所述2D孪生体模块111，可以包括：
2D静态孪生体模块1111，用于获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择2D静态孪生体模板或实例，并对所述模板或者实例进行参数配置、预警配置和算法配置，得到所述第一工业设备的2D静态孪生体；
2D动态孪生体模块1112，用于获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的2D静态孪生体，对继承的2D静态孪生体的模版或实例进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置，得到所述第一工业设备的2D动态孪生体。
本实施例中，通过所述2D静态孪生体模块1111和所述2D动态孪生体模块1112，能够完成2D静态孪生体和2D动态孪生体的搭建。
如图2所示，本发明一可选的具体实施例中，所述2D静态孪生体的配置过程具体可以包括：
步骤21，开始创建；
步骤22，基本信息录入；所述基本信息可以包括：名称和分类信息；
步骤23，孪生体搭建；可以使用工业数字化孪生平台拖拉拽式的搭建工具，通过工业数字化孪生平台各组件库的组合搭配使用，完成对工艺流程的搭建；
步骤24，点位参数添加与配置；配置内容主要包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
步骤25，预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
步骤26，算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
步骤27，配置完成。
如图3所示，本发明一可选的具体实施例中，所述2D动态孪生体的配置过程具体可以包括：
步骤30，开始创建；
步骤31，基本信息录入，选择继承的静态孪生体；所述基本信息可以包括：名称、分类、继承的2D静态孪生体模版信息；
步骤32，孪生体搭建；在继承的2D静态孪生体的基础之上，完成个性化内容的搭建；
步骤33，点位参数添加与配置；配置内容主要包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
步骤34，预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
步骤35，算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
步骤36，控制建议规则配置；用于对生产决策的配置；
步骤37，信息推送配置；用于对预警产生的信息推送的配置
步骤38，物联网点位参数绑定配置；用于对工艺中涉及到的参数与物联网点位参数一一绑定；
步骤39，配置完成。
本发明又一可选的实施例中，所述3D孪生体模块112，可以包括：
3D静态孪生体模块1121，用于获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，导入3D静态孪生体模型，并对所述3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置和算法配置，得到所述第二工业设备的3D静态孪生体；
3D动态孪生体模块1122，用于获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的3D静态孪生体，对继承的3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置，得到所述第二工业设备的3D动态孪生体。
通过所述3D静态孪生体模块1121和所述3D动态孪生体模块1122，能够完成3D静态孪生体和3D动态孪生体的搭建。
如图4所示，本发明一可选的具体实施例中，所述3D静态孪生体的配置过程具体可以包括：
步骤41，开始创建；
步骤42，基本信息录入；所述基本信息可以包括：名称和分类信息；
步骤43，3D模型导入解析；通过外部平台将已经制作完成的3D模型直接导入所述工业数字化孪生平台并进行解析；这里，所述3D模型可以包括专业的BIM模型（BuildingInformation Modeling，建筑信息模型）或普通的3D模型；
步骤44，点位参数添加与配置；配置内容主要包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
步骤45，预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
步骤46，算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
步骤47，配置完成。
如图5所示，本发明一可选的具体实施例中，所述3D动态孪生体的配置过程具体可以包括：
步骤50，开始创建；
步骤51，基本信息录入，选择继承的静态孪生体；所述基本信息可以包括：名称、分类、继承的3D静态孪生体模版信息；
步骤52，3D模型导入解析；通过外部平台将已经制作完成的3D模型直接导入所述工业数字化孪生平台并进行解析；这里，所述3D模型可以包括专业的BIM模型（BuildingInformation Modeling，建筑信息模型）或普通的3D模型；
步骤53，点位参数添加与配置；配置内容主要包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
步骤54，预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
步骤55，算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
步骤56，控制建议规则配置；用于对生产决策的配置；
步骤57，信息推送配置；用于对预警产生的信息推送的配置
步骤58，物联网点位参数绑定配置；用于对工艺中涉及到的参数与物联网点位参数一一绑定；
步骤59，配置完成。
本发明又一可选的实施例中，所述工业数字化孪生平台10，还可以包括：
算法配置模块13，用于获得用户上传的算法包，对所述算法包配置了入参数信息，并进行算法审核。
本实施例中，通过所述算法配置模块13可以对工业数字化孪生平台的算法进行统一管理，可以包括算法的管理、算法上传、算法配置、算法审核提交。
如图6所示，本发明一可选的具体实施例中，所述算法配置模块13的算法配置流程具体可以包括：
步骤61，开始创建；
步骤62，基本信息录入，所述基本信息可以包括：算法的名称、分类、算法开发语言、算法描述等信息；
步骤63，上传算法包，所述算法包可以包括Java（计算机编程语言）算法包或Python（计算机编程语言）算法包；
步骤64，配置出入参信息，所述出入参信息可以包括：算法出入参的名称、标识、类型、是否必填、默认值、描述、精度等信息；
步骤65，算法审核；
步骤66，判断所述算法是否通过；若通过则跳转至步骤67，否则返回步骤62；
步骤67，配置完成。
本发明又一可选的实施例中，所述工业数字化孪生平台10，还可以包括：
组件管理模块14，用于对所述孪生体模块的构建过程中用到的组件进行配置，所述组件包括2D静态孪生体的模板或实例或者3D静态孪生体模型构建过程中用到的组件。
本实施例中，所述组件管理模块14可以为孪生体模块搭建过程中的模版或实例搭建步骤中提供丰富的搭建内容，可对组件的内容进行管理，所述组件除了可以提供基本的点线面及其他基础形状外，还拥有丰富的工业场景组件，具体可以包括：设备、线路、管道、阀门、泵、电源、工厂设置等。
本发明又一可选的实施例中，所述工业数字化孪生平台10，还可以包括：
审批管理模块15，用于对2D孪生体模块或者3D孪生体模块的构建进行审批。
本实施例中，通过所述审批管理模块15对2D孪生体模块或3D孪生体模块的构建进行审批，能够对2D孪生体模块或3D孪生体模块的构建情况进行把控。
所述审批管理模块15的审批功能可以包括：我的审批、提交的审批、审批记录、审批流程等。
本发明又一可选的实施例中，所述工业数字化孪生平台，还可以包括以下至少一种模块：
数据源管理模块16，用于对接入所述工业数字化孪生平台的数据源进行配置，所述数据源包括：工艺流程中的至少一个工业设备、数据源所属的物联网平台；
用户信息管理模块17，用于对接入所述工业数字化孪生平台的用户进行用户信息管理、角色管理、账户信息、日志管理；
驾驶舱模块18，用于对所述工业数字化孪生平台的平台内容数据进行统计与展示。
本实施例中，所述数据源管理模块16能够对接入所述工业数字化孪生平台的数据源进行配置，可以包括：数据源配置，用于配置数据源所属的物联网平台；设备管理，用于对数据源设备进行配置；点位参数管理，用于对工业设备参数进行配置；
所述用户信息管理模块17能够对用户、角色、账户信息、系统日志进行管理；
驾驶舱模块18能够对于工业化数字孪生平台的内容数据进行分类统计与展示，具体可以包括：工业化数字孪生平台当前的用户数据、设备总量数据和在线设备数据、算法、模型数据、审批数据和告警统计数据。
需要说明的是，所述工业数字化孪生平台还可以包括：
规则中心模块，用于对预警推送规则的管理、预警日志的查看，具体可以包括：类别管理、列表管理、添加和删除等操作。其中，规则支持实时推送、触发次数、触发频率中的至少一项规则配置；
信息中心模块，用于对预警规则及控制规则触发后的信息推送、接收及推送历史查看，推送可支持的方式包括站内信推送、邮件推送、短信推送中的至少一种；
模拟仿真模块，包括算法仿真与工艺仿真，工艺仿真通过物联网历史数据及仿真参数的调整，主要完成对工业数字化孪生平台内生产工艺的模拟，产生结果后从而对数据进行分析，主要可以包括：基本管理与统计、工艺仿真结果分析。工艺仿真管理包括新建、查询、筛选、列表管理等；工艺仿真统计主要是各个仿真状态的数据统计；模拟仿真模块的统计功能，包括数量、各状态方式数量等；工艺仿真结果分析包括单点参数趋势分析、参数关联分析、关联参数自定义等。
算法仿真包括算法仿真的基本管理与统计、算法仿真结果分析，主要用于单个算法的多种数据源验证，算法仿真管理包括新建、查询、筛选、列表管理等；算法仿真统计主要是各个算法仿真的分类数据、状态数据、报告数据的统计；算法仿真结果分析包括：出入参数趋势分析、数据报表分析等。
如图7所示，本发明一可选的具体实施例中，所述孪生平台的模块架构可以包括：
驾驶舱模块、2D孪生体模块、3D孪生体模块、算法配置模块、数据源管理模块、规则中心模块、信息中心模块、模拟仿真模块、算法仿真模块、审批管理模块、组件管理模块、用户信息管理模块；
其中，所述2D孪生体模块可以包括：2D静态孪生体模块和2D动态孪生体模块；所述3D孪生体模块可以包括：3D静态孪生体模块和3D动态孪生体模块。
本发明的上述实施例中，通过所述孪生平台的处理过程具有敏捷性，所述工业数字化孪生平台的敏捷性体现在静态孪生体的快速构建，以及迭代后的快速融合，动态孪生体的实时响应及业务策略及时反馈，平台实现物理世界与数字世界的双向交互与闭环优化；所述工业数字化孪生平台具有丰富的工业组件库、通过拖拉拽等交互方式，使得2D和3D孪生体能够快速构建，支持孪生体快速更新，与工艺保持同步；配合物联网数据源、设备、点位参数，存储设备一手数据包括实时状态、异常数据、历史数据等；按需响应实时数据，最快可达秒级，分层预警多场景信息推送，记录可查；虚实结合，2D数字孪生和3D数字孪生同步显示状态，包括真实点位、真实预警、真实判断等；结合快速响应的能力及平台模型矩阵分析计算，及时提供决策依据及决策结果，提高人员决策效率；不断丰富的数理模型、机理模型、机器模型可通过孪生配置或数据训练及调优后快速实施；控制建议提供工艺优化与专家经验结合的条件，专家经验经过转化可通过控制建议参与到现有工艺生产控制过程当中；同一平台、真实数据、模型矩阵、仿真过程可见、多参数仿真结果对比分析，为工艺优化提供决策依据。
如图8所示，本发明的实施例还提供一种孪生体的建立方法，包括：
步骤81，根据工艺流程中的至少一个工业设备的物理参数，分别构建所述至少一个工业设备的工业设备孪生体；
步骤82，根据所述至少一个工业设备的工业设备孪生体，得到模拟工艺流程模型，并输出所述模拟工艺流程模型。
本实施例中，通过据工艺流程中的至少一个工业设备的物理参数，分别构建所述至少一个工业设备的工业设备孪生体；根据所述至少一个工业设备的工业设备孪生体，得到模拟工艺流程模型，并输出所述模拟工艺流程模型。这样能够通过数字孪生技术针对工业设备构建所述工业设备的孪生体，从而输出模拟工艺流程模型，实现物理工业设备与数字工业设备的双向交互与闭环优化。
需要说明的是，该方法是与上述工业化数字孪生平台对应的方法，上述工业数字化孪生平台实施例中的所有实现方式均适用于该方法的实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种处理设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置（包括处理器、存储介质等）或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种孪生平台，其特征在于，包括：
孪生体模块，用于分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体；所述工业设备孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述工业设备的物理参数构建的；
处理模块，用于输出模拟工艺流程模型；所述模拟工艺流程模型是根据所述至少一个所述工业设备的工业设备孪生体得到的；
所述孪生体模块包括：
2D孪生体模块，用于构建第一工业设备的2D孪生体；所述第一工业设备的2D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第一工业设备的物理参数构建的；
3D孪生体模块，用于构建第二工业设备的3D孪生体；所述第二工业设备的3D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第二工业设备的物理参数构建的；
其中，所述2D孪生体模块，包括：
2D静态孪生体模块，用于获得第一工业设备的2D静态孪生体；所述第一工业设备的2D静态孪生体通过获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择2D静态孪生体模板或实例，并对所述模板或者实例进行参数配置、预警配置和算法配置得到；
2D动态孪生体模块，用于获得第一工业设备的2D动态孪生体；所述第一工业设备的2D动态孪生体通过获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的2D静态孪生体，对继承的2D静态孪生体的模版或实例进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置得到；
其中，所述3D孪生体模块，包括：
3D静态孪生体模块，用于获得第二工业设备的3D静态孪生体；所述第二工业设备的3D静态孪生体通过获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，导入3D静态孪生体模型，并对所述3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置和算法配置得到；
3D动态孪生体模块，用于获得第二工业设备的3D动态孪生体；所述第二工业设备的3D动态孪生体通过获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的3D静态孪生体，对继承的3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置得到；
其中，所述工业设备孪生模型是针对整个工业生产工艺流程中的每个工艺设备进行构建的工业设备孪生模型；
其中，所述2D静态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入；所述基本信息包括：名称和分类信息；
孪生体搭建；使用工业数字化孪生平台拖拉拽式的搭建工具，通过工业数字化孪生平台各组件库的组合搭配使用，完成对工艺流程的搭建；
点位参数添加与配置；配置内容包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
配置完成；
其中，所述2D动态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入，选择继承的静态孪生体；所述基本信息包括：名称、分类、继承的2D静态孪生体模版信息；
孪生体搭建；在继承的2D静态孪生体的基础之上，完成个性化内容的搭建；
点位参数添加与配置；配置内容包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
控制建议规则配置；用于对生产决策的配置；
信息推送配置；用于对预警产生的信息推送的配置物联网点位参数绑定配置；用于对工艺中涉及到的参数与物联网点位参数一一绑定；
配置完成；
其中，所述3D静态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入；所述基本信息包括：名称和分类信息；
3D模型导入解析；通过外部平台将已经制作完成的3D模型直接导入所述工业数字化孪生平台并进行解析；
点位参数添加与配置；配置内容包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
配置完成；
其中，所述3D动态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入，选择继承的静态孪生体；所述基本信息包括：名称、分类、继承的3D静态孪生体模版信息；
3D模型导入解析；通过外部平台将已经制作完成的3D模型直接导入所述工业数字化孪生平台并进行解析；
点位参数添加与配置；配置内容主要包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
控制建议规则配置；用于对生产决策的配置；
信息推送配置；用于对预警产生的信息推送的配置物联网点位参数绑定配置；用于对工艺中涉及到的参数与物联网点位参数一一绑定；
配置完成。
2.根据权利要求1所述的孪生平台，其特征在于，还包括：
算法配置模块，用于获得算法包；所述算法包是用户上传的，对所述算法包配置了入参数信息，并进行算法审核。
3.根据权利要求1所述的孪生平台，其特征在于，还包括：
组件管理模块，用于对所述孪生体模块的构建过程中用到的组件进行配置，所述组件包括2D静态孪生体的模板或实例或者3D静态孪生体模型构建过程中用到的组件。
4.根据权利要求1所述的孪生平台，其特征在于，还包括：
审批管理模块，用于审批2D孪生体模块或者3D孪生体模块的构建。
5.根据权利要求1所述的孪生平台，其特征在于，还包括：
规则中心模块，用于处理预警信息；所述处理预警信息包括：对预警推送规则的管理、预警日志的查看操作。
6.根据权利要求1所述的孪生平台，其特征在于，还包括以下至少一种模块：
数据源管理模块，用于对接入所述孪生平台的数据源进行配置，所述数据源包括：工艺流程中的至少一个工业设备、数据源所属的物联网平台；
用户信息管理模块，用于对接入所述孪生平台的用户进行用户信息管理、角色管理、账户信息、日志管理；
驾驶舱模块，用于对所述孪生平台的平台内容数据进行统计与展示。
7.一种孪生体的建立方法，其特征在于，包括：
分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体；所述工业设备孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述工业设备的物理参数构建的；
输出模拟工艺流程模型；所述模拟工艺流程模型是根据所述至少一个所述工业设备的工业设备孪生体得到的；
其中，分别构建至少一个工业设备的工业设备孪生体，包括：
构建第一工业设备的2D孪生体；所述第一工业设备的2D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第一工业设备的物理参数构建的；
构建第二工业设备的3D孪生体；所述第二工业设备的3D孪生体是根据工艺流程中的至少一个所述第二工业设备的物理参数构建的；
其中，所述2D孪生体模块，包括：
2D静态孪生体模块，用于获得第一工业设备的2D静态孪生体；所述第一工业设备的2D静态孪生体通过获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择2D静态孪生体模板或实例，并对所述模板或者实例进行参数配置、预警配置和算法配置得到；
2D动态孪生体模块，用于获得第一工业设备的2D动态孪生体；所述第一工业设备的2D动态孪生体通过获取至少一个第一工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的2D静态孪生体，对继承的2D静态孪生体的模版或实例进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置得到；
其中，所述3D孪生体模块，包括：
3D静态孪生体模块，用于获得第二工业设备的3D静态孪生体；所述第二工业设备的3D静态孪生体通过获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，导入3D静态孪生体模型，并对所述3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置和算法配置得到；
3D动态孪生体模块，用于获得第二工业设备的3D动态孪生体；所述第二工业设备的3D动态孪生体通过获取至少一个第二工业设备的物理参数信息，根据所述物理参数信息，选择继承的3D静态孪生体，对继承的3D静态孪生体模型进行参数配置、预警配置、算法配置、控制建议规则配置、信息推送配置和物联网点位参数绑定配置得到；
其中，所述工业设备孪生模型是针对整个工业生产工艺流程中的每个工艺设备进行构建的工业设备孪生模型；
其中，所述2D静态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入；所述基本信息包括：名称和分类信息；
孪生体搭建；使用工业数字化孪生平台拖拉拽式的搭建工具，通过工业数字化孪生平台各组件库的组合搭配使用，完成对工艺流程的搭建；
点位参数添加与配置；配置内容包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
配置完成；
其中，所述2D动态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入，选择继承的静态孪生体；所述基本信息包括：名称、分类、继承的2D静态孪生体模版信息；
孪生体搭建；在继承的2D静态孪生体的基础之上，完成个性化内容的搭建；
点位参数添加与配置；配置内容包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
控制建议规则配置；用于对生产决策的配置；
信息推送配置；用于对预警产生的信息推送的配置物联网点位参数绑定配置；用于对工艺中涉及到的参数与物联网点位参数一一绑定；
配置完成；
其中，所述3D静态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入；所述基本信息包括：名称和分类信息；
3D模型导入解析；通过外部平台将已经制作完成的3D模型直接导入所述工业数字化孪生平台并进行解析；
点位参数添加与配置；配置内容包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
配置完成；
其中，所述3D动态孪生体的配置过程具体包括：
开始创建；
基本信息录入，选择继承的静态孪生体；所述基本信息包括：名称、分类、继承的3D静态孪生体模版信息；
3D模型导入解析；通过外部平台将已经制作完成的3D模型直接导入所述工业数字化孪生平台并进行解析；
点位参数添加与配置；配置内容主要包括物理点位参数添加与配置，用于对工艺中涉及到的参数配置；
预警配置；点位参数预警配置，用于对参数上下限值的规则配置；
算法配置；孪生体算法配置，用于点位参数所涉及到的算法绑定配置；
控制建议规则配置；用于对生产决策的配置；
信息推送配置；用于对预警产生的信息推送的配置物联网点位参数绑定配置；用于对工艺中涉及到的参数与物联网点位参数一一绑定；
配置完成。
8.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求7所述的方法的步骤。
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