论文阅读|《基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法》

Posted 2021-06-02 码丽莲梦露

《基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法》

清华大学学报/2021/

1 论文总体框架

2 产品数字孪生及其建模方法研究进展

2.1 产品数字孪生模型的组成和特性

数字孪生模型包括：物理实体、虚拟模型、服务系统、孪生数据和连接在内的五维结构模型，其中虚拟模型可进一步分解为几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，孪生数据包括来自物理模型、虚拟模型、服务系统的数据、领域知识和融合数据。

产品数字孪生模型的数据根据其迭代模式可分为两类：

（1）静态数据，包括产品的基本信息、几何模型、材料参数、仿真模型等，这类数据相对稳定，随版本变化离散地进行迭代

（2）动态数据，主要包括产品测试和使用过程中各类传感器记录地大量实测数据，这些数据随时间连续更新，是产品虚拟空间地数字模型对物理实体进行精确映射，实现虚实结合、以虚控实的关键，也是本文处理的目标数据类型。

2.2 产品数字孪生模型的建模方法

当前对产品数字孪生建模方法的主要研究方向是针对产品中的多源异构数据研究通用的继承建模方法。

3 产品数字孪生动态数据的特征及存储模式

3.1 产品数字孪生模型动态数据的主要特征

（1）庞大的数据模型。为实现集成多物理、多尺度、超写实的产品数字孪生模型，需根据装备的结构和功能特点布置各类传感器，并通过高频采集装备实时运行数据实现数字孪生模型对物理实体的高保真映射，这一过程产生的数据规模通常极其庞大。

（2）统一的数据结构。产品在测试和使用过程中，传感器的布置方式相对固定，因此采集得到的数据表现为随时间变化在相同维度重复取值，而数据结构保持稳定。

（3）稳定的添加模式。传感器在运行状态下会对数据进行持续的采集，因此产品动态数据的添加模式主要为插入，较少涉及更新、删除等复杂操作。

（4)固定的时间属性。动态数据必须与时间对应才有实际意义，因此收集到的每个数据点都具有明确的时间戳。

产品动态数据的建模需求：快速写入、高效存储

3.2 产品数据孪生模型动态数据存储模式

数据库类型分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库采用关系模型，通常采用“B+树”数据结构作为存储和索引结构，以包含行和列的二维表格及其之间的关系组成数据组织，发展应用广泛的有：mysql、Oracle、Microsoft SQL Sever等一系列主流产品。

时序数据库是一种基于日志索引结构树的LSM树替代“B+”树，，为解决写入时机械硬盘出现的性能瓶颈问题提供了有效手段，支持实时和高效并发写入。

4 基于时序数据库的产品数字孪生动态数据建模方法