基于OTS2000+的数字孪生智慧生产系统的设计与应用

孟 飞，李镇江，丘仕能，李亦凡，薛 飞

（1.北京中水科水电科技开发有限公司,北京 100038；2.广西大藤峡水利枢纽开发有限责任公司,广西 南宁 537226）

随着智慧水电站建设的快速发展，数字孪生技术作为一种先进的虚拟仿真技术，得到了广泛应用。OTS2000+大藤峡智慧生产系统通过建立水电站、船闸、坝区等设备的精细化三维模型，对工程及库区环境、工程各重要组成部分形象、机电设备运行情况进行3D 仿真，致力于孪生出一套与现场环境、机电设备完全一致的3D 模型。如此，可在3D 模型的依托下开发运行仿真与检修仿真两部分，从而实现智慧化生产的过程管理。为了解系统的应用效果，本研究以大藤峡项目为例，考察和分析系统在水电站数字孪生建设中的功能实现情况，以期为水电数字化、智能化转型提供参考。

1 系统组成

OTS2000+大藤峡智慧生产系统主要由数据接口程序、3D 可视化模型、仿真培训平台等组成，系统还包含优化分析模块、知识库模块等组成。

1.1 数据接口程序

OTS2000+云平台基于B/S 架构，开发有开放性接口，用于与其他业务系统对接，在大藤峡智慧生产系统应用上，主要对接了现场的统一门户平台、发电厂、枢纽及船闸等MIS 系统、对接了数据中心平台。一方面对接统一门户与MIS 系统，用户可以在多个平台直接链入智慧生产系统，随时随地进行仿真培训与仿真模拟；另一方面对接数据中心平台，可以将现场采集的实时数据通过kafka 数据消费的方式，接入智慧生产系统，用户可以在智慧生产系统前端页面中进行仿真数据源与实时数据源中切换，既可以检验仿真数据的可靠性，又可以随时随地查看分析现场实时数据。

图1 实时数据接入

1.2 3D 可视化模型

OTS2000+大藤峡智慧生产系统最终目标是构建成一个集可视化、数字化、信息化、智能化技术于一体的沉浸式三维虚拟现实仿真培训系统。通过高精度3D 还原结合图形化数学模型结合虚拟现实设备，可以使现场运行或检修人员在实物映射的虚拟环境中进行设备巡检、设备操作、案例模拟、故障处置等，可以直观的提升各业务部门工作人员的设备认知与技术水平，降低上岗周期，保证现场作业安全性、规范性，通过数字化手段实现智慧生产。

1.3 仿真培训平台

系统通过集成图形化数学建模、监控系统、运行仿真系统、检修仿真系统、培训考核系统、评分系统、案例构置系统、学员教员系统等，将整套培训仿真一体化，结合3D 可视化模型，实现可视化巡检、可视化模拟实操等[1]。

其一，在运行领域，可结合系统内搭建的数学模型，通过捕捉运行人员在3D 模型中的设备操作，经过命令下发——逻辑运算——状态上送的通信方式，实现3D 模型中呈现出和实际现场一样的设备状态变化，且所有设备的物理模型符合实际水利水电行业各设备机理，遵守能量、质量和动量守恒定律。其二，在检修领域，通过构建设备内部模型，可以实现零部件展示、爆炸图、模型剖切等，保证检修人员在非检修期间，可以对设备内部结构以及设备检修过程中的操作步骤进行充分了解，随时随地学习，在降低现场设备操作成本的基础上提高工作效率。

1.4 优化分析模块

指对水电站的运行数据进行智能分析优化。该模块集成了模型建立、参数优化、状况预测、决策支持等功能[2]。

其一，模型建立功能，利用机器学习算法，根据历史运行数据建立水电站运行的数字孪生模型。模型采用神经网络等深度学习技术，实现高精度模拟。其二，参数优化功能，根据建立的数字孪生模型，结合优化算法（如遗传算法、粒子群算法等），寻找水电站运行参数的最优解，提高运行效率。其三，状况预测功能，基于模型预测水电站未来运行状态，评估健康状态，预测关键部件的剩余寿命。其四，智能决策功能，根据预测结果，给出水电站维护、运行的参数调整建议，辅助工作人员进行智能决策。

1.5 知识库模块

除三维实操外，系统还开发有理论知识题库模块与知识学习模块，理论答题功能，可作为水电站或水利枢纽人员针对不同的技能鉴定或安全生产考试进行模拟答题，题目试卷可随机或手动配置，方便用户随时随地练习，提升答题效率。知识学习功能可支持上传多类型学习资料，在用户登录系统进行知识学习时，系统会有后台记录，记录用户学习内容与学习时长，同时系统还会根据学习内容，分配相关试题用作学习试炼，便于用户提升知识水平。

图3 理论题库模块

2 系统结构

2.1 主系统结构

系统采用B/S 架构的Web 方式、Pod 分布式计算方式实现，支持多用户在线协同开发维护[3]。平台部署现场虚拟服务器，具备自动集群部署功能，既可以通过交换机构建实验室局域网，用于仿真测试服务，又可以通过内网为公司做培训考核服务，系统通过提供弹性伸缩的高可用计算集群，可实现大规模Web 并发访问的动态负载均衡。

平台整体采用三层架构：

第一层基础服务：包含消息队列、用户认证、监控、任务计划、日志等系统服务，以及关系数据库、非关系数据库、缓存等数据服务。

第二层业务服务：包含数学模型、算法、运行工况、故障模拟、案例库、考试题库、工程管理等与项目相关的服务，以及对服务的监视调度。

第三层人机交互界面：可为不同用户角色如工程师站、教练员站、学员站、管理员站等分配不同权限，其中学员站与教练员站主要用于新员工日常实操培训，工程师站可以编写程序，搭建模型，做日常程序、设备配置修改的仿真测试，故障重现故障模拟等。

客户端设计简洁合理、模块清晰、操作方式符合常规用户习惯。主系统结构设计图如图4 所示。

图4 主系统结构图

图5 可视化检修仿真

2.2 三维结构

系统的三维引擎体系庞大复杂，设计将其核心功能封装为虚拟场景绘制模块，其他功能封装为独立部件，与核心部分互动。三维引擎结构设计参照体系结构要求，相关设计模块如下：

（1）虚拟场景绘制引擎：采用Unity 与UE4 引擎，具备大场景加载更新、场景流畅浏览、3D 模型初始化定位、模型渲染、特效处理等核心功能，也可扩展数据接口，与数学模型、硬件设备做数据交互。

（2）3D 地形模块：利用三维地理信息技术，在虚拟场景中还原精细地形、建筑、植被等。

（3）粒子系统模块：处理3D 模型和场景精细度，实现动态模型逼真效果，例如水的流动，火的蔓延，设备动作等。

（4）数据采集接口：支持地理数据、仿真数据、外部系统数据以及动态模型数据等采集，兼容各类外接设备，可二次扩展。

（5）3D 模型库：包含静态和动态模型，与实际场景1：1 对应，动作方式符合现场动作规范。

（6）三维多媒体模块：实现三维立体声音效果。

3 系统主要技术

3.1 可视化数学建模技术

OTS2000+大藤峡智慧生产系统的数学建模采用面向对象的可视化建模方式，以图形的方式描述各仿真任务模块，包含图形模型的绘制与模块的属性设置。系统已经过多个水电仿真项目的应用检验，目前已形成成熟的、先进的水利水电仿真算法模型库，包括有厂用电、水轮机、励磁、油水气系统、电网、闸门系统、船只通航人字门系统、泄洪闸门系统等模型算法，用户只需要根据实际图册按照相应设备工作机理搭建，搭建完成后通过各模块的输入输出配置及参数配置进行系统调试，调试完成后就形成了一个完整的系统模型[4]。多个系统模型数据结合起来，即可构建一个水电厂或水利枢纽的数学模型。同时，若已有算法不满足需求，用户也可按照C++代码，扩充模型算法，便于建模使用。OTS2000+系统将模型算法库、工况库、故障库、案例库等功能集成至云端工程师页面，可以在网页端进行多人协同开发。

3.2 虚拟仿真技术

系统整体采用3Dmax 建模，结合Unity、Ue4 等虚拟仿真引擎，搭建三维交互环境，实现人机交互和过程模拟。在三维引擎基础上开发有与数学模型通信接口，开发了自定义组件和插件，通过构建三维动态图元，关联3D 点表，实现对特定电气/机械设备的模拟控制[5]。同时，一些特定运行或检修操作案例，需要通过建立极为精细化的三维模型，结合标准操作步骤，实现如机组零部件的拆装，集电环及碳刷打磨等案例处置，同时也可结合虚拟现实设备进行模拟训练。

3.3 机器学习技术

系统积极采用了当前机器学习领域的前沿技术，以实现高效准确的状态评估和故障预测。系统整合了TensorFlow、PyTorch 等主流开源深度学习框架，可以灵活选择构建不同类型的神经网络模型。采用卷积神经网络（CNN）等对图像特征表达能力强的模型做三维扫描点的云数据分析，实现对设备零部件的自动化识别和质量检验。而对于时序运行数据，则使用门控循环神经网络（GRU）等能够学习时间序列规律的模型来实现对设备寿命的预估。此外，还研发了专门针对水电站特定系统的状态评估模型，能对功能状态和潜在故障进行准确判断。

3.4 大数据技术

系统使用大数据技术来实现海量数据的高效存储与智能计算。构建了分布式文件系统，可扩展到大容量的数据存储。使用分布式计算引擎，通过内存计算实现高速数据处理。系统还使用了非结构化数据存储数据库，以适应海量非结构化数据的存储需要。在数据计算方面，采用了基于GPU 的并行加速技术，能够实现实时的模型训练与预测分析。此外，还使用了流式计算框架，可以实时处理传感器等不断生成的数据流。通过这些大数据技术的集成应用，本系统实现了对海量水电站运行数据的高效管理与智能分析。

4 系统功能

OTS2000+大藤峡智慧生产系统，利用虚拟现实和计算机仿真技术构建了一个沉浸式的大藤峡三维数字化生产仿真与培训系统，实现了与现实场景实时映射的三维可视化监视、巡检、操作、检修等三维可视化智能应用，也可以作为仿真培训系统对技术人员开展应急演练、提升技能、技能鉴定等训练考核工作。系统主要功能有三维智能巡检、三维可视化检修、沉浸式虚拟现实交互、理论与实操高度结合的培训功能。

4.1 三维智能巡检

系统收集了发电厂、枢纽中心、船闸中心等生产设备信息，构建了完整的生产设备系统信息库，采用三维仿真建模技术，在虚拟平台上展现水轮发电机组、泄洪闸门系统、船闸人字门系统等生产设备全物理过程的精确模型，逼真地模拟出发电厂、枢纽中心、船闸中心各种设备的运行工况和故障现象，同时接入生产大区的工业控制系统数据，通过通信点表配置，在智慧生产系统中的监控系统以及三维虚拟平台均可展现与现实场景完全一致的现场设备信息、设备状态，达到在系统上便可对设备进行全方位的远程巡视检查，可对现场设备信息进行远程把控，大幅度提高运维人员的巡回检查效率，缩短了突发事件应急响应的准备时间。

4.2 三维可视化检修

系统根据设备的结构特点、拆卸/装配顺序、检修维护要点以及典型故障和事故处理经验等，开展高精度的三维建模，如发电机、水轮机、调速器等，并通过构置设备拆装、检修操作步骤，予以全过程拆装、检修的说明与展示，用户可任意选择将要进行操作的设备模型，在强大的3D 引擎支持下，进行高保真的人机交互式训练[6]，在系统界面中可以通过点击3D 模型的各个组件，实现将模型设备“从零到整，从整到零”的全过程拆卸、组装，在操作的同时可显示各组件的详细参数信息，从而帮助检修维护人员进一步深化对设备结构的了解与掌握，特别是对长期运行无法拆卸的设备和预埋设备的熟悉了解，对提高维护人员技术水平，全方位掌握设备情况提供了安全、高效的手段，可以将以往靠想象力进行的事故演练变成了可以直观查看的可视化仿真场景，为设备故障、事故的判断与处理提供了可靠的决策依据。

4.3 沉浸式虚拟现实展示

系统采用三维虚拟现实技术将三维视景、图像、声音、文字结合的方式对设备的工作原理及真实操作场景、进行全方位仿真，利用可穿戴的沉浸式虚拟现实设备，实现人机交互。用户既可以在三维场景中进行飞天漫游，感受工程的宏大场景，也可以模拟现地实际操作和设备检修拆装过程，进一步提升了人机交互的亲和性，加强了仿真学习的真实感。

4.4 理论与实操高度结合的培训功能

系统不但提供了丰富的、贴合生产实际的仿真实操培训，例如发电厂倒闸操作、船闸人字门泵房动力配电屏停电处理、泄洪闸起落门操作、应急装置、柴油发电机使用等，还提供了行业内最新的安全生产、技能鉴定等理论知识培训，能够根据技术人员的实际需求，自动生成理论训练和考试试卷，形成了一整套“教-学-练-考-评”的完整演练及培训考核评价系统。为大藤峡技术、技能人才培养提供了优质的平台。

4.5 数据中心实时数据支持

系统在数字化三维引擎中开发了专用数据接口，通过数据中心项目接入了生产设备的实时监控数据，在虚拟场景及云端集成的监控系统中，能够实时展示大藤峡工程生产设施的工作状态、关键数据及报警信息，可实现在控制大区以外的办公三区，对生产现场设备的远程实时监控，同时开放的数据接口除接入实时数据外，也可在后续接入实际生产硬件设备进行测试，例如用智慧生产系统的数学模型搭建设备执行模型与参数变化，同时结合上位机监控系统操作，搭配实际硬件PLC 做性能测试，同时也能针对生产过程中的疑难杂症通过模型搭建做综合测试等。

4.6 后续的应用拓展

大藤峡智慧生产系统可与现场工业电视结合、与巡检机器人做开发接口，将工业电视调用接口接入三维可视化场景中，在虚拟巡检时可以随时打开查看现场情况，以减轻巡视人员的巡视范围，提升巡检效率；将巡检机器人的巡检影像与巡检数据接入智慧生产云平台，用作后期的数据分析与仿真推演。同时可集成拓展生产设备趋势分析，用于提升设备的安全系数，通过专家分析将设备检修进行标准化与精准化；集成综合信息展示，将重要数据或易出现问题的实时数据实时展示在参观大屏或领导办公电脑中，除一区的监控人员外，其他大量人员也可参与对现场运行情况的多重监视，既可减轻了现场监控人员的压力，又能提升生产运行的安全系数；最后可结合3D 打印技术、结合PLC，实现虚拟到物理的仿真演练。

5 结语

大藤峡智慧生产系统充分利用了三维数字化、虚拟仿真、机器学习与大数据分析等前沿技术，形成了覆盖生产全周期的智能化解决方案。三维数字化技术打破了数据采集的限制，实现对关键工艺环节的虚拟化复现;仿真技术支持各类过程的模拟仿真，可大幅提升作业效率与质量;而机器学习与大数据技术实现了对海量数据的挖掘与监测预测，使系统向更智能化方向发展。

这套系统已经在多个水电站得到成功应用，显著提升了运行效率、降低了安全风险。与此同时，我们也应充分认识到，要实现从智能制造到智能生产的战略转型，任重而道远。这需要产学研用各界通力协作，深入开展关键核心技术研发与集成创新，以适应产业升级的迫切需要。本文所述系统只是迈向这一宏伟目标的有益探索，希望能对行业发展提供借鉴。