CC BY
0УДК 004
Михайлов А.Н.
студент
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
(г. Санкт-Петербург, Россия)
ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ: КАК МОДЕЛИРОВАНИЕ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ ПОМОГАЕТ УПРАВЛЯТЬ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
Аннотация: в статье рассматривается концепция цифровых двойников, их применение в промышленности и ключевая роль в управлении производственными процессами. Особое внимание уделено математическим моделям, используемым для построения цифровых двойников, а также способам их интеграции с существующими системами управления. Приведены примеры успешного использования цифровых двойников для повышения эффективности производства и предотвращения аварийных ситуаций.
Ключевые слова: цифровые двойники, промышленность, моделирование, управление процессами, оптимизация, реальное время.
Введение
Быстрое развитие цифровых технологий оказывает значительное влияние на промышленный сектор. Одним из наиболее перспективных направлений является внедрение цифровых двойников — виртуальных моделей физических объектов или процессов, которые обновляются в режиме реального времени на основе данных с сенсоров и других источников. Цифровые двойники позволяют проводить анализ, прогнозирование и оптимизацию производственных процессов с высокой степенью точности. Цель данной статьи — исследовать математические и технологические аспекты создания и использования цифровых двойников в управлении промышленными процессами.
Принципы работы цифровых двойников
Цифровой двойник представляет собой модель, которая точно отражает состояние физического объекта и его поведение во времени. Основные компоненты цифрового двойника включают:
1. Физическую модель. Основой цифрового двойника является математическая модель, описывающая физические процессы объекта. Например, уравнения движения для механических систем или уравнения теплообмена для энергетических установок.
2. Данные реального времени. Сенсоры, установленные на физическом объекте, передают данные о его текущем состоянии, включая температуру, давление, скорость, вибрацию и другие параметры. Эти данные используются для обновления модели.
3. Систему обратной связи. Цифровой двойник взаимодействует с системой управления, позволяя оптимизировать параметры работы объекта на основе анализа текущих данных и прогнозов.
Математические аспекты моделирования
Математическое моделирование является основой создания цифровых двойников. Применяются следующие методы и подходы:
1. Дифференциальные уравнения. Для описания динамики физических объектов используются системы обыкновенных и частных дифференциальных уравнений. Например, уравнение теплопроводности для анализа температурных полей:
где — температура, — время, — коэффициент теплопроводности.
2. Методы конечных элементов (FEM). Используются для решения задач механики, теплопередачи и гидродинамики. FEM позволяет разбить объект на множество конечных элементов, для каждого из которых строится локальная модель.
3. Оптимизационные алгоритмы. Например, градиентные методы применяются для поиска оптимальных параметров работы системы:
где — параметры на текущем шаге, — скорость обучения, — функция
потерь.
4. Машинное обучение. Включает алгоритмы регрессии, классификации и нейронные сети для обработки больших объемов данных и прогнозирования поведения системы.
Преимущества и вызовы
Использование цифровых двойников предоставляет значительные преимущества. Среди них — повышение точности управления, снижение эксплуатационных затрат, предотвращение аварий и увеличение срока службы оборудования. Однако реализация таких систем связана с рядом вызовов, включая высокую стоимость разработки, сложность интеграции с существующими системами и необходимость обработки больших объемов данных в реальном времени.
Примеры применения цифровых двойников
Цифровые двойники уже находят применение в различных отраслях промышленности. В энергетике они используются для мониторинга и прогнозирования состояния турбин и генераторов, позволяя снизить вероятность отказов и увеличить КПД оборудования. В машиностроении цифровые двойники применяются для тестирования новых конструкций, сокращая время разработки и затраты на прототипирование. В нефтегазовой промышленности виртуальные модели помогают оптимизировать процессы добычи и транспортировки ресурсов, минимизируя риски аварий.
Заключение
Цифровые двойники представляют собой мощный инструмент для управления производственными процессами, открывая новые возможности для оптимизации и повышения эффективности. Развитие математических моделей и технологий обработки данных продолжает расширять области их применения. Несмотря на существующие вызовы, внедрение цифровых двойников становится ключевым элементом цифровой трансформации промышленности, обеспечивая конкурентные преимущества для компаний.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Царев М. В., Андреев Ю. С. Цифровые двойники в промышленности: история развития, классификация, технологии, сценарии использования // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. — 2021. — Т. 64, № 7. — С. 517-531;
2. Халиулин Р.А. Цифровые двойники как инструмент мониторинга производственных процессов в индустрии 4.0 // Вестник Казанского технологического университета. — 2023. — Т. 25, № 2. — С. 45-50
Mikhailov A.N.
St. Petersburg State University of Economics (St. Petersburg, Russia)
DIGITAL TWINS IN INDUSTRY: HOW REAL-TIME MODELING IMPROVES PRODUCTION MANAGEMENT
Abstract: the article explores the concept of digital twins, their application in industry, and their key role in managing production processes. Special attention is given to the mathematical models used to build digital twins and methods for integrating them with existing management systems. Examples of successful use of digital twins to improve production efficiency and prevent accidents are provided.
Keywords: digital twins, industry, modeling, process management, optimization, real-time.
