数字孪生技术在电气自动化工程控制系统中的应用

中图分类号：TM12 文献标识码：A

引言

电气自动化工程是现代工业的神经系统和动力源泉，广泛应用于智能制造、智慧城市、能源电力、轨道交通等关键领域。数字孪生技术的出现，为系统性地解决这些痛点提供了全新的方法论和技术路径。它不仅仅是建立一个三维可视化模型，更是构建一个动态、鲜活、持续进化的“数字镜像”，是实现信息物理系统（CPS）深度融合的核心载体。

1、电气自动化控制系统的挑战

传统的电气自动化工程控制系统，通常遵循“设计-安装-调试-运行-维护”的线性流程。在这一模式下，系统设计依赖于工程师的经验和静态的图纸与模型；调试阶段需要在物理设备现场进行，耗时费力且存在安全风险；运行维护则多依赖于定期巡检和事后维修，无法预知突发故障，非计划停机造成巨大经济损失。

同时，现代工业系统正变得空前复杂。一条自动化生产线可能集成了数以千计的传感器、执行器、PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）和机器人。系统内各部件之间耦合紧密，任何一个环节的故障都可能引发连锁反应。如何实现系统的全局优化、提升能源效率、保障安全稳定运行，成为摆在企业面前的严峻挑战。数字孪生技术的出现，为解决上述挑战提供了全新的范式。它不再是简单的3D可视化或离线仿真，而是一个动态、鲜活、与物理实体平行运行的虚拟镜像。通过这个“镜像”，我们可以在虚拟世界中安全、高效、低成本地完成在物理世界中难以实现的操作，从而实现控制系统的跨越式发展。

2、数字孪生的核心架构

一个支持电气自动化控制系统的数字孪生平台通常采用分层架构：数据采集层，位于物理世界，由各类传感器（温度、振动、电压、电流）、执行器、PLC、DCS、SCADA系统等构成，负责实时采集设备状态、环境参数和控制信号等数据；通信与集成层，采用工业以太网、OPC UA、MQTT、5G等协议，将采集到的多源异构数据安全、可靠、实时地传输到云平台或边缘计算节点；数字孪生模型层，通过CAD软件构建的3D模型，直观展示设备外观和结构，物理模型基于CAE软件，模拟设备的物理行为，如电机发热、机械应力、流体动力学等；精确复刻控制系统的逻辑，如PLC代码、控制算法、连锁逻辑等，通常通过与自动化软件（如TIA Portal、Studio 5000）集成实现；整合实时数据、历史数据、物料数据、手册文档等，形成统一的数据底板；功能应用层，基于数字孪生模型开发的各种应用，如虚拟调试、实时监控、故障预测、远程协作、操作培训等，为用户提供价值服务；交互与可视化层，通过PC端、移动端、VR/AR设备等，为工程师、操作员和管理者提供沉浸式的交互体验和数据可视化 dashboard[1]。

3、数字孪生在电气自动化控制系统应用分析

3.1、设计与验证环节

在传统模式中，电气设计与机械设计、软件逻辑设计往往是分离的，直到现场安装调试时才会发现接口不匹配、逻辑冲突、机械干涉等问题，造成大量返工。

应用数字孪生技术后，可以在虚拟环境中进行跨学科协同设计。电气工程师设计的控制柜布局、线缆走向，机械工程师设计的设备模型，软件工程师编写的PLC代码，可以集成在同一个虚拟平台中。通过虚拟调试（Virtual Commissioning），在不消耗任何物理资源的情况下，对完整的自动化系统进行功能测试、逻辑验证和节拍优化。例如，可以模拟传感器信号触发，验证PLC程序是否能正确控制虚拟电机的启停和速度，并能直观地发现机械臂是否会发生碰撞。这种方式将大部分问题消灭在设计阶段，大幅缩短了项目周期（可达 30%-50% ），降低了成本和风险。西门子、罗克韦尔自动化等厂商的数字化软件套件（如西门子NX MCD、罗克韦尔Emulate3D）已成为这一领域的标准工具[2]。

3.2、运维与监控环节

传统的设备维护要么是故障后维修，要么是固定的周期检修，前者导致非计划停机，后者可能造成“过度维修”或“维修不足”。基于数字孪生的预测性维护彻底改变了这一模式。数字孪生体持续接收来自物理设备的实时数据（如电机电流、绕组温度、轴承振动频谱），并将其与虚拟模型中设定的健康参数阈值、历史故障数据进行比对和分析。通过内置的AI算法，可以提前识别出设备的异常征兆（如轴承磨损初期带来的特定频率振动），准确预测剩余使用寿命（RUL），并在故障发生前生成维护工单，提示维护人员更换特定部件。这不仅避免了意外停机带来的巨大生产损失，也实现了备件库存的精准管理，显著提升了设备综合效率（OEE）。例如，在大型风力发电场，为每个风机建立数字孪生，可以预测齿轮箱故障，优化维护路线和计划，极大降低了高空作业的风险和成本[3]。

3.3、系统优化与决策支持环节

数字孪生为整个控制系统的优化提供了安全的“沙盒”环境。管理者可以在虚拟模型上模拟各种生产计划、工艺参数调整、设备调度方案，并分析其对生产效率、能耗、设备损耗的影响，即进行“what-if”（如果…会怎样）分析。当需要调整生产配方或生产节拍时，可以先在数字孪生体中进行仿真运行，观察整个系统的响应，找到最优的工艺参数，再下发给物理生产线执行，确保切换过程的平稳与高效。对于复杂的配电网络，数字孪生可以实时监测各环节的能耗，并通过仿真分析不同生产模式下的用电负荷，提出最优的削峰填谷策略，或发现能源浪费点，从而实现显著的节能降耗。系统可以基于实时数据和模型预测，为操作员提供最优的操作建议，例如在保证质量的前提下，如何调整参数以降低能耗。

3.4、培训与安全教育环节

传统的电气自动化培训需要在真实的设备上进行，存在安全风险，且设备占用会影响生产。利用数字孪生技术构建的虚拟培训系统，操作员和维护人员可以在高度逼真的虚拟环境中进行设备操作、故障处理、应急演练等培训。他们可以反复练习高风险操作（如高压柜停送电），甚至可以“制造”各种故障（如短路、过载），学习如何诊断和排除，而完全不用担心人身安全或设备损坏，这种沉浸式培训效果远优于纸质手册和视频教学，能快速提升员工技能水平[4]。

结束语

数字孪生技术绝非昙花一现的概念，而是驱动电气自动化工程控制系统迈向智能化、精准化、高效化未来的核心引擎。它通过构建物理世界与数字世界双向闭环的映射与交互，彻底重塑了系统的设计、建造、运营和维护方式。尽管目前仍面临成本、技术和数据方面的挑战，但随着技术的不断成熟、成本的逐步下降以及行业标准的完善，数字孪生必将在更广泛的工业场景中落地生根，成为企业构建未来竞争力的关键所在。对于电气自动化领域的从业者而言，主动拥抱并深入理解这一技术，将是把握未来工业发展脉搏的必然选择。

参考文献：

[1]韦学艺. 基于智能技术的电气工程自动化控制系统分析[J].科技视界,2025,15(16):1-3.

[2]张银敬. 面向工业 4.0 的电气自动化与工业仿真技术集成创新[J].中国轮胎资源综合利用,2025,(05):153-155.DOI:10.19307/j.cnki.ctrr.2025.05.031.

[3]王勇. 工业 4.0 背景下数字技术在工业电气自动化系统中的应用[J].现代工业经济和信息化,2024,14(09):77-80.

[4]王民,顾欢. 数字技术在工业电气自动化中的应用与创新[J].中国宽带,2023,19(10):82-84.