文献类型：期刊文章

作　　者：刘大同[1] 郭凯[1] 王本宽[1] 彭宇[1]

Liu Datong;Guo Kai;Wang Benkuan;Peng Yu(Department of Automatic Test and Control,Harbin Institute of Technology,Harbin 150080,China)

机构地区：[1]哈尔滨工业大学自动化测试与控制系

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(61771157,61571160)项目资助

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：11

起止页码：1-10

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着复杂系统诊断、预测和系统健康管理技术的不断发展,在新兴的工业信息系统和工业智能的推动下,数字孪生技术成为智能制造领域和复杂系统智能运行和维护领域的新兴研究热点。鉴于此,针对数字孪生技术在复杂工业系统和复杂装备领域的基本概念、应用前景、技术内涵以及发展趋势、已有初步研究规划和阶段性成果等进行梳理,归纳面向复杂工业系统和复杂装备的智能运行和维护领域的数字孪生技术体系、关键技术、发展趋势和技术挑战等,分析数字孪生与其支撑的工业大数据、云计算、人工智能、虚拟现实等的相互支撑和相互促进的关系,预期能够给复杂系统诊断、预测和系统健康管理领域对数字孪生技术感兴趣研究人员提供一定的参考和借鉴。

关 键 词：数字孪生  复杂工业系统  工业智能  故障诊断 故障预测和健康管理  

分 类 号：TP302.1] TH707[计算机类]