★北京和利时工业软件有限公司刘栋

关键词：数字孪生；流程工业；设备状态监测；监测标准；数据融合

流程工业是国民经济的重要支柱产业，但其生产过程连续、设备运行条件苛刻，因此设备状态监测是保障安全与效率的核心环节。传统监测方式普遍依赖局部传感器和单一算法，存在信息割裂、数据利用率低及诊断滞后等问题。随着传感与计算技术的发展，数字孪生逐渐成为实现设备虚实映射与预测性维护的重要手段。通过引入标准化的指标体系和监测流程，孪生模型的构建更具通用性和可比性，为设备健康管理和智能运维提供了可靠支撑。

1　流程工业设备状态监测的标准体系与发展背景

流程工业遍及能源、化工、冶金等领域，其设备连续运行、工况波动频繁，任何异常都有可能导致停产或事故，由此设备状态监测成为关键。早期的监测依赖人工巡检，随着传感器和计算机技术的发展，监测逐步实现自动化，进入工业4.0阶段后，物联网、大数据和人工智能的引入推动监测迈入了智能化阶段。为规范行业发展，国内外建立了较为完善的标准体系，包括ISO 13374《状态监测与诊断信息处理》、ISO 17359《状态监测通用程序》、GB/T 28821《设备状态监测与诊断通则》，以及新发布的GB/T 44947-2024《机器状态监测与诊断性能诊断方法》。该系列标准在指标诊断、技术应用和数据处理方面实现突破，构建了准确性、可靠性、及时性等多维度评估体系，并纳入了智能算法与先进诊断技术^[1]。同时，围绕监测对象、原理和方法的多项子标准，形成了完整框架。在企业对可靠性和效率需求提升及政策的推动下，流程工业设备状态监测正加速向标准化、智能化和预测性方向发展，为数字孪生应用奠定了基础。

2　数字孪生驱动的设备状态监测方法构建

2.1　数字孪生在设备状态监测中的体系化建模

数字孪生驱动的设备状态监测方法以虚实映射和动态交互为核心，强调在多源数据支持下构建完整的监测框架。体系化建模的理论导向在于将物理实体的运行状态通过传感器和工业控制系统进行采集，经由数据抽取层完成实时数据与历史数据的接入，再进入预处理模块进行清洗、标准化和特征提取。在这一过程中，标准条目的量化指标被映射为数据处理的基本参数，以确保不同工况下的输入能够统一纳入孪生建模逻辑。建模阶段包括物理机理模型与数据驱动模型的协同构建，多源融合机制贯穿其中，使虚拟模型具备对设备状态的结构化刻画与动态响应能力。虚实交互接口则形成设备与模型之间的双向通道，支持监测参数的实时对比与更新。整体结构如图1所示，其完整覆盖数据采集、处理、建模与业务应用的各环节，构成数字孪生驱动的设备状态监测总体架构。

例如，在流程工业压缩机的运行监测中，压力、振动和温度数据通过底层的数据抽取模块接入，随后进入预处理环节完成异常点剔除与信号标准化。经过特征提取与降维，关键指标被传递至孪生建模层，其中物理模型用于描述压缩机性能以及气体流动特性，数据驱动模型则用于捕捉非线性波动规律。多源数据融合后的孪生模型与压缩机实体保持实时同步，通过虚实交互接口不断接收新采集数据并校正模型参数。应用层由监测、诊断、预测和优化等模块构成，直接利用孪生体的输出完成对设备状态的全流程监控。

图1 数字孪生驱动的设备状态监测总体架构

2.2　监测标准条目的转译与孪生模型参数化嵌入

数字孪生的监测方法不仅依赖于虚拟模型的构建，更关键在于将监测标准中的条目转化为孪生模型可调用的参数。将标准化文本的抽象要求具体化，例如将ISO 13374提出的采样频率要求转译为传感器采样周期，将其信号处理流程定义为滤波函数的参数集，再将诊断阈值映射为模型的分类规则。GB/T 28821对设备关键变量的监测指标，如振动幅值、温度上限和压力区间，也需要经过转译，形成孪生体的基础输入参数^[2]。

例如，在流程工业中对离心泵的状态监测，GB/T 28821规定泵体振动速度均方根值的上限为4.5mm/s，并要求采集频率不低于1kHz。该条目在孪生模型中被具体嵌入为数据采集模块的采样参数和预警阈值，传感器每毫秒采集一次振动信号，数据进入模型时自动调用4.5mm/s的判定阈值。在信号处理环节，ISO 13374要求对噪声信号进行带通滤波。该要求在孪生模型中转译为Butterworth滤波器的截止频率参数，直接应用于实时数据流。在诊断阶段，标准对不同振动幅值对应的健康等级作出了分级判据，孪生体内的健康指数函数调用这些分级参数，将实时监测结果映射为标准化的健康等级。

2.3　多源监测数据融合与异常诊断技术实现

多源数据融合的核心在于将来自振动、温度、压力、声学及工艺控制信号等不同通道的数据统一到孪生体中，形成一致的状态表征。数据融合方法通常基于加权最小二乘准则，对各类传感器信号进行归一化处理，其计算公式如式（1）所示：

其中X_i为各监测信号，W_i为权重因子。通过该运算，孪生模型在特征空间中获得统一的输入向量，再结合标准化判据执行诊断逻辑。异常诊断技术则结合物理机理模型与数据驱动模型，前者用于刻画设备运行的物理约束，后者基于历史大数据训练分类器，实现对异常模式的判别。两类模型在虚实交互接口中融合，实时对比输入信号与模型输出的差异，完成状态识别与异常定位。

例如，在反应釜系统中，釜体外壁温度、釜内压力、搅拌电机电流和振动信号分别由不同传感器采集。数据在进入孪生体前，首先进行时间戳对齐和缺失值补偿，随后进入融合模块。根据反应工况的重要性分配，温度与压力信号被赋予较高权重，振动与电流作为辅助信号纳入加权运算，形成统一的特征向量输入。孪生体中的物理模型描述热力学、流体力学、反应动力学以及设备工作规律，而数据驱动模型采用支持向量机对异常模式进行分类。运行过程中，一旦融合后的特征向量与模型输出偏离度超过标准设定的阈值，系统自动将该状态标记为异常并定位到相关变量^[3]。

2.4　孪生—实物对比校准与闭环优化机制

孪生模型与实际设备间的对比校准是保证监测结果准确性的关键步骤。校准过程以实测数据为基准，将孪生模型输出的状态向量与真实监测值进行偏差计算。常用的方法是最小均方误差准则，其校准量可表示为式（2）：

其中Y_real为设备实测数据，Y_model为孪生模型预测值，Δ为需要修正的差异量。通过迭代更新模型参数，使孪生体在动态工况下保持与设备状态的一致性。闭环优化机制则强调结果反馈，监测中的偏差信息被回传至数据处理与模型层，对参数设定和特征选取进行再调整，逐步形成自校正体系。

例如，在管道泵系统的监测中，流量、压力和振动信号均由传感器实时采集，并与孪生模型预测值进行逐点比对。当发现预测流量与实测流量存在系统性偏差时，校准模块通过计算残差，动态修正模型中的流体阻力系数。在闭环优化环节，偏差修正不仅更新了流体力学子模型的参数，还触发了数据预处理模块重新调整采样窗口，使输入数据的特征提取与修正后的模型保持匹配。随着多次运行周期的积累，孪生体不断吸收新的工况信息，更新参数库和判别逻辑，形成自适应的动态监测模式。为验证数字孪生监测方法在实际工况下的有效性，项目团队在典型设备上开展应用验证，重点考察设备状态监测的准确性、预警提前量与诊断可靠性。

3　典型应用案例与实施成效分析

3.1　流程工业关键设备监测案例背景

山东某能源企业是区域热电联产关键单位，其输煤、燃烧、供热等环节连续性强，设备长期处于高温、高粉尘、高负荷状态。传统人工巡检监测不连续、异常识别滞后，难以满足实时监测需求。为提升状态感知与诊断能力，企业引入数字孪生技术构建了智能巡检系统。该系统通过3D建模实现了输煤线设备的可视化展示，并布设多模态传感器采集温度、振动、声发射、电流等数据，形成了可复制的设备级监测体系。

3.2　基于标准的数字孪生监测方法实施过程

在项目实施阶段，数字孪生监测系统围绕输煤系统中的托辊、电机与皮带机三类核心设备展开部署与参数化配置。系统总体架构分为数据采集、模型构建与交互应用三层，遵循GB/T 28821《设备状态监测与诊断通则》、ISO 13374《状态监测与诊断信息处理》及GB/T 44947-2024《机器状态监测与诊断性能诊断方法》的技术要求，确保监测过程的完整性与可追溯性。

在数据采集层，系统沿输煤主线布设高精度温度、振动、声发射及电流传感器共60个，采样频率设定为1kHz。传感信号经A/D转换后由边缘计算单元完成滤波与特征提取，采用ISO 13374推荐的Butterworth带通滤波算法消除高频噪声，并以统一时间戳进行编码。传感器与数据网关的布置位置根据设备受力特征确定：托辊传感器贴合支架内侧，电机电流互感器安装于配电柜出线端，皮带机图像采集装置固定于栈桥顶部，实现对运行状态的全覆盖采样。所有原始信号经边缘节点预处理后实时上传至企业局域数据中心，为孪生建模提供连续数据流。

在模型构建层，系统基于工业互联网平台建立三维可视化模型，按照GB/T 44947-2024的性能诊断框架设置准确性、可靠性和及时性三个性能维度。各监测标准条目被转译为模型可调用的参数集：托辊振动速度均方根值上限4.5mm/s、表面温度上限80℃，电机电流偏差限值、温升速率上限及皮带偏移量、边缘磨损率等均被嵌入模型逻辑。系统利用初期采集的基线数据生成设备健康曲线，后续的实时数据按时间序列叠加形成动态映射，实现物理设备状态与数字模型参数的同步更新^[4]。

在监测运行阶段，孪生模型持续接收传感器数据并自动执行特征识别。托辊模块通过振动与温度信号计算健康指数（HealthIndex，HI），并在模型内完成状态分级；电机模块分析电流波形变化，对异常频段执行包络解调和频谱识别；皮带机模块利用改进型DeepLab-v3+算法对图像进行语义分割，计算皮带边缘偏移角与裂纹长度，实现视觉参数的标准化提取。所有监测数据在平台数据库中以时间序列方式存储，并自动关联到相应设备节点，形成动态监测档案。

在交互应用层，孪生系统通过工业以太网与厂区DCS实现信息互通。平台界面以三维模型实时显示设备运行状态，操作员可点击设备节点查看标准条目、历史趋势及特征参数。现场技术员可通过手持终端核对系统报警源并进行人工复核，结果同步回传平台，用于模型偏差校准与标准一致性验证。系统自动生成采样与处理日志，记录信号来源、算法类型与执行时间，确保数据链完整可追溯。

项目运行初期，技术团队每周进行一次模型参数审查，对采样频率、信号强度及传感器漂移情况进行核验。当系统检测到参数超差或采样间隔异常时，会提示维护人员重新标定设备或调整布设点位。随着监测周期延长，模型逐步形成覆盖各设备的多维运行画像，并依据标准条目持续更新参数库。

3.3　实施成效对比分析

在完成数字孪生监测系统部署与标准化运行配置后，项目团队针对山东某能源企业的输煤系统进行了为期半年的试运行比对。为确保验证口径统一，数据来源分为两类：一类为运维部门人工巡检记录，主要包括温度计读数、振动检测值和每日运行日志；另一类为孪生系统自动采集日志，涵盖传感器原始信号、预处理结果及告警时间戳。比对以同一台输煤皮带机为对象，时间段严格对应，数据经标准化处理后进入统计模块。

在对比分析中，故障预警提前量通过计算巡检表中首次异常记录时间与设备实际停机时间差得出：人工巡检的平均预警时间不足24小时，而孪生系统的告警触发与停机间隔普遍在72小时以上。数据缺失率依据应采集数据量与实际采集量比对得出：在180天周期内，人工方式应采集3600条数据，实际仅完成3299条，缺失率8.3%；孪生系统应采集412万条信号，实际采集约407万条，缺失率1.2%。标准符合度以GB/T 28821中规定的采样频率与采集周期为依据，对比人工与系统监测参数执行情况，结果显示人工巡检满足率约65%，孪生系统超过95%，如表1所示。

表1传统监测方式与数字孪生监测方式对比结果

4　数字孪生驱动的监测标准优化路径

在典型案例验证中，数字孪生监测方法实现了监测标准条目的可执行化与模型参数的结构化嵌入。但在不同工况下，其仍存在标准条款静态化、数据流转链条复杂等问题^[5]。为实现数字孪生模型与监测标准的深度融合，项目团队从标准内嵌机制、流程规范化与动态适配能力三个方面进行了系统优化。首先，在标准与模型结合方面，将GB/T 28821和GB/T 44947-2024中的关键监测指标转化为可计算参数，通过标准参数库实现模型内部统一调用，使采样频率、信号质量和健康分级等规则在系统运行中得到实时执行。该机制使标准不再停留于文件层面，而是嵌入模型逻辑成为系统内生约束。其次，在流程方面，优化数据采集、特征提取与校准的执行顺序，建立从采样到诊断的闭环结构。系统在每一阶段均生成日志记录，覆盖信号采集、算法调用与模型参数调整，实现全过程可追溯。为提升动态工况下的适应性，系统通过自校准模块周期性比对标准阈值与实际运行数据差异，当偏差超限时自动修正采样策略或阈值设定，实现标准参数的自更新与场景化匹配。

5　结语

本文对数字孪生驱动的流程工业设备状态监测方法进行了系统探讨，研究涵盖标准体系、建模方法、案例应用及优化路径。实践表明，该方法能够在数据采集、特征处理、参数化建模和闭环校准等环节全面嵌入标准条目，实现了设备状态的精准监测与异常诊断。与传统方式对比，数字孪生在监测的完整性、规范性和可追溯性方面均展现出显著优势，为流程工业的智能化和标准化发展提供了可行路径。

作者简介：

刘　栋（1977-），男，河北张家口人，高级工程师，硕士，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事工业自动化、信息化以及智能化相关产品及方案的市场开拓及经营管理工作。

参考文献：

[1] 杨海明, 张弼强, 陈谋, 等. 基于数字孪生技术的煤炭生产流水线优化与监测系统[J]. 电子设计工程, 2025, 33 (18) : 31 - 34 + 39.

[2] 周玲玲. 数字孪生技术在电气设备自动化故障预测中的应用研究[J]. 电气技术与经济, 2025, (09) : 34 - 36.

[3] 肖萍. 数字孪生技术在智能制造质量检测与控制中的应用[J]. 轻工科技, 2025, 41 (05) : 98 - 100.

[4] 陈振浩. 基于数据驱动的流程工业数字孪生建模方法研究[D]. 广州: 广州大学, 2025.

[5] 王明. 基于数字孪生的LF精炼炉智能控制系统研究[D]. 西安: 西安理工大学, 2024.

[6] 李军兵. 基于数字孪生技术的LNG模块智能制造全流程自动化控制研究[J/OL]. 机械研究与应用, 2026, (06) : 1 - 4.

摘自《自动化博览》2025年12月刊