★王文海,劉沛宇,謝辰承,武岳浙江大學(xué)
1 引言
隨著(zhù)全球工業(yè)化與信息化的深度融合,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統已成為現代工業(yè)發(fā)展的核心支撐。通過(guò)將工業(yè)設備、生產(chǎn)流程、控制系統與信息技術(shù)有機結合,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現了跨設備、跨系統、跨地域的高效協(xié)同,其核心目標在于提升生產(chǎn)效率、降低運營(yíng)成本、優(yōu)化資源配置,并加速工業(yè)的數字化、網(wǎng)絡(luò )化與智能化進(jìn)程。然而,伴隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統復雜性與規模的持續擴大,其安全性也面臨著(zhù)前所未有的挑戰[1]。
作為國家重大工程和關(guān)鍵基礎設施的核心支柱,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統已逐步發(fā)展為關(guān)鍵領(lǐng)域的“神經(jīng)中樞”、運行中心及安全屏障。電力、煉化和公共服務(wù)等代表性的重大工程項目所依賴(lài)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統,不僅直接影響國民經(jīng)濟的運行效率,還在政治穩定、社會(huì )發(fā)展、國防安全與民生保障等方面發(fā)揮著(zhù)不可替代的作用。這些系統的安全性和可靠性,已成為國家經(jīng)濟與社會(huì )發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。
然而,現有安全分析技術(shù)在應對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全需求時(shí)暴露出諸多局限性:一方面,其分析維度單一,難以對信息、功能、物理與工藝等多層次、多領(lǐng)域的綜合安全性進(jìn)行全面評估;另一方面,其動(dòng)態(tài)威脅預測能力不足,面對復雜多變的安全環(huán)境,難以及時(shí)發(fā)現和應對潛在風(fēng)險。此外,其跨領(lǐng)域安全耦合分析的能力薄弱,使得系統間復雜交互的風(fēng)險隱患難以捕捉;其全生命周期安全保障的覆蓋能力缺失,導致在系統設計、運行和優(yōu)化等階段,缺乏有效的安全支持。更為重要的是,現有技術(shù)難以實(shí)現系統級驗證與優(yōu)化,缺乏在虛擬環(huán)境中對安全策略和功能變更的全面推演與驗證手段,制約了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的進(jìn)一步發(fā)展。
為解決上述問(wèn)題,本文提出了一種基于數字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全分析與驗證平臺。該平臺以數字孿生技術(shù)為核心,通過(guò)構建物理系統與虛擬模型的動(dòng)態(tài)映射,實(shí)現多維度、多階段的綜合安全分析。平臺不僅能夠支持對信息安全、功能完整性、物理設備安全及工藝流程的全方位安全驗證,還能夠通過(guò)數據驅動(dòng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,實(shí)現對潛在威脅的預測與系統運行的優(yōu)化。同時(shí),通過(guò)引入硬件在環(huán)的驗證手段,平臺可以在低風(fēng)險環(huán)境中高效模擬與驗證復雜工業(yè)場(chǎng)景中的安全策略,降低實(shí)際生產(chǎn)中的試錯成本。這種創(chuàng )新性的安全分析與驗證方式,不僅為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的安全保障提供了理論支持和技術(shù)實(shí)現,還為未來(lái)工業(yè)的智能化發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎。
2 研究背景
2.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全
傳統安全策略多關(guān)注單一層面的威脅防御,如信息安全或物理安全,難以有效應對跨層級、多領(lǐng)域的綜合安全需求。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全的概念應運而生,它指的是在整個(gè)系統生命周期內,涵蓋信息安全、功能完整性、物理設施安全及工藝流程優(yōu)化的多維度保障策略。綜合安全不再僅限于應對單點(diǎn)風(fēng)險,而是著(zhù)眼于系統性威脅的預測與防御,確保系統的穩健運行和快速恢復能力。
在實(shí)際應用中,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的安全隱患主要體現在以下方面:(1)信息安全威脅:網(wǎng)絡(luò )攻擊、數據泄露及惡意軟件可能導致系統數據失真或關(guān)鍵指令被篡改;(2)功能完整性風(fēng)險:系統控制邏輯受到干擾可能引發(fā)功能失效或誤動(dòng)作;(3)物理設施脆弱性:關(guān)鍵設備因物理攻擊或意外故障可能直接威脅生產(chǎn)安全;(4)工藝流程多樣性:工藝優(yōu)化不完善可能導致資源浪費、效率降低,甚至安全事故。
綜合安全的提出不僅順應了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統日益復雜的需求,更是對傳統安全策略的創(chuàng )新與延展。通過(guò)整合多領(lǐng)域安全模型、構建實(shí)時(shí)感知與動(dòng)態(tài)優(yōu)化機制,綜合安全能夠提升系統在應對未知威脅與快速恢復中的能力,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的可靠運行提供了堅實(shí)保障。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的綜合安全必將成為我國工業(yè)領(lǐng)域實(shí)現可靠穩定、安全可信、優(yōu)質(zhì)高效的重要前提。
2.2 現有問(wèn)題與挑戰
隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的復雜性和規模的快速增長(cháng),其綜合安全需求呈現出高度復雜化和多樣化的特征。然而,傳統安全分析技術(shù)在應對這一需求時(shí)顯現出明顯的局限性,具體體現在以下幾個(gè)方面:
單一維度的分析范式。當前的大多數安全分析技術(shù)主要是針對信息安全、網(wǎng)絡(luò )攻擊防護或物理設備防護進(jìn)行分離的單一維度分析。例如,網(wǎng)絡(luò )安全技術(shù)側重于防御數據泄露和網(wǎng)絡(luò )攻擊,而功能安全分析更關(guān)注設備邏輯和硬件完整性。這種分散的分析方法難以有效捕捉系統間復雜交互引發(fā)的綜合性安全隱患。
動(dòng)態(tài)威脅的預測能力不足。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統運行環(huán)境的動(dòng)態(tài)性極強,設備運行狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò )通信拓撲及工藝流程常常隨時(shí)間發(fā)生變化。然而,傳統技術(shù)多基于靜態(tài)模型或歷史規則進(jìn)行分析,缺乏對實(shí)時(shí)數據的深度挖掘和對潛在威脅的動(dòng)態(tài)預測能力,從而導致對突發(fā)安全事件反應遲緩。
跨領(lǐng)域安全耦合分析的缺失。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統涉及多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域,包括控制工程、信息技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò )及機械設備等?,F有安全技術(shù)通常聚焦于某一領(lǐng)域內部的安全問(wèn)題,缺乏多領(lǐng)域安全要素的耦合分析能力,尤其在功能、信息、物理和工藝之間的復雜交互關(guān)系中容易出現分析盲區。
全面覆蓋生命周期的能力不足。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全需求貫穿系統設計、部署、運行及維護的全生命周期。然而,現有分析技術(shù)通常集中于運行階段,對設計階段的安全性驗證、部署階段的風(fēng)險評估及維護階段的安全優(yōu)化關(guān)注不足,導致整體安全保障的連續性和全面性受到限制。
系統級驗證與優(yōu)化的困難。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統中,安全保障的實(shí)現需要將安全策略部署在實(shí)際的復雜環(huán)境中進(jìn)行驗證。傳統技術(shù)缺乏高效的系統級仿真驗證能力,導致在實(shí)際系統中應用安全策略時(shí)可能出現不兼容、性能下降甚至引發(fā)新的安全隱患的問(wèn)題。
綜上所述,傳統安全分析技術(shù)在面對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全需求時(shí)存在明顯的不足,難以滿(mǎn)足當前復雜工業(yè)場(chǎng)景下對多維度、多階段安全保障的需求。因此,亟需一種能夠結合信息、功能、物理和工藝等多維度要素的創(chuàng )新型安全分析方法,以有效應對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的綜合安全挑戰。
2.3 數字孿生技術(shù)
數字孿生(Digital Twin)技術(shù)是一種通過(guò)創(chuàng )建物理實(shí)體、系統或過(guò)程的虛擬模型,以實(shí)現對其實(shí)時(shí)監控、分析和優(yōu)化的技術(shù)。它結合了物理世界與虛擬世界,通過(guò)傳感器、數據采集和實(shí)時(shí)反饋等手段,將物理對象的狀態(tài)、行為和環(huán)境特征數字化,再通過(guò)模擬和分析,精確地反映物理系統的實(shí)際運行情況[2~4]。
數字孿生技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應用,推動(dòng)了多個(gè)行業(yè)的創(chuàng )新和效率提升。在智能制造領(lǐng)域,數字孿生技術(shù)可用于模擬和優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程,幫助提高效率和產(chǎn)品質(zhì)量[5]。此外,數字孿生技術(shù)也被用于預測維護需求[6、7]、提高建筑安全性[8]、增強供應鏈韌性[9]、支撐水資源安全管理[10]等。
3 基于數字孿生的綜合安全分析與驗證平臺
3.1 框架設計
基于數字孿生的綜合安全分析與驗證平臺的整體框架如圖1所示。該平臺主要由虛擬層、實(shí)物層和數字孿生層三部分構成。這一框架通過(guò)多層次協(xié)作和緊密聯(lián)動(dòng),實(shí)現對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統安全的全面監測、動(dòng)態(tài)評估和有效驗證。
圖1 基于數字孿生的綜合安全分析與驗證框架
虛擬層是平臺的展示與交互界面,同時(shí)也是設備虛擬化的實(shí)現區域。在這一層中,平臺能夠以直觀(guān)的方式顯示場(chǎng)景的整體拓撲結構,包括系統中各設備、節點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò )的連接關(guān)系。此外,虛擬層還承擔了設備虛擬化的任務(wù),可以將實(shí)物層控制器的操作員站以虛擬機形態(tài)呈現,從而為用戶(hù)提供便捷的可視化交互手段。在安全分析過(guò)程中,虛擬層不僅支持場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)展示,還能夠直觀(guān)反映系統狀態(tài)和安全策略的實(shí)施效果。
實(shí)物層由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統中的實(shí)際控制器和其他實(shí)物設備組成,是數字孿生技術(shù)與物理世界連接的關(guān)鍵節點(diǎn)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò ),實(shí)物層設備與虛擬層進(jìn)行通信,傳輸設備狀態(tài)信息、網(wǎng)絡(luò )流量等實(shí)時(shí)數據。此外,實(shí)物層還通過(guò)輸入輸出(I/O)映射接口,與數字孿生層中的模型保持同步連接。這種雙向通信確保了平臺能夠獲取精準的物理設備運行數據。
數字孿生層是平臺的核心功能模塊,承載了被控設備的數字孿生模型。通過(guò)實(shí)時(shí)更新和多維度數據集成,數字孿生層實(shí)現了對物理設備的全面建模和動(dòng)態(tài)仿真,涵蓋設備的尺寸、物理、化學(xué)、行為等多方面特性。該層不僅可以實(shí)時(shí)反映被控設備的運行狀態(tài),還能夠在虛擬環(huán)境中模擬各種安全場(chǎng)景、測試安全策略,并支持對潛在威脅和系統異常的預測和評估。此外,數字孿生層與實(shí)物層和虛擬層的緊密交互,使其成為實(shí)現系統動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)與綜合安全分析的重要中樞。
這一框架通過(guò)虛擬層的設備虛擬化與拓撲展示、實(shí)物層的實(shí)時(shí)數據采集與網(wǎng)絡(luò )連接,以及數字孿生層的高精度仿真與動(dòng)態(tài)交互,實(shí)現了從物理設備到虛擬環(huán)境的全方位安全分析。通過(guò)將物理與數字世界深度融合,該平臺能夠有效彌補傳統安全分析技術(shù)的不足,提供跨領(lǐng)域、全生命周期的安全支持,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的高效運行與安全保障提供了可靠的技術(shù)支撐。
3.2 核心應用流程
基于數字孿生的綜合安全分析與驗證平臺的核心應用流程包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟,形成了一套完整、高效的安全分析閉環(huán)系統。
首先,根據具體的安全分析任務(wù)確定分析場(chǎng)景。這一步驟需要明確待分析系統的范圍、目標及場(chǎng)景中的關(guān)鍵要素,例如涉及的設備類(lèi)型、交互關(guān)系以及潛在的威脅場(chǎng)景。通過(guò)對分析需求的清晰定義,為后續的模型構建和分析提供明確的方向。
接著(zhù),基于場(chǎng)景需求構建數字孿生模型。平臺采用NGM[11]作為核心建模工具。NGM工具具備非因果、多領(lǐng)域、多尺度建模能力,能夠處理復雜的工業(yè)系統建模需求。它支持聯(lián)立方程的求解和大規模并行處理,同時(shí)提供專(zhuān)業(yè)的參數分析與優(yōu)化方法,使得模型的構建和驗證過(guò)程更加精準和高效。此外,NGM還支持模型交換與聯(lián)合仿真,為跨領(lǐng)域、多系統的集成分析提供了便利。NGM工具覆蓋了煉油、化工、電廠(chǎng)等工業(yè)流程的全流程單元設備建模,并內置豐富的物性數據庫和多種適配的物性方法包。這些功能使得它能夠滿(mǎn)足不同工業(yè)場(chǎng)景下的建模需求。利用NGM構建的數字孿生模型,能夠全面映射物理系統的尺寸、物理、化學(xué)和行為特性。這些模型通過(guò)對設備進(jìn)行精細的數字化仿真,提供了高度貼近真實(shí)環(huán)境的虛擬實(shí)驗平臺,使安全分析人員可以在其中開(kāi)展多維度的系統研究。
在模型搭建完成后,搭建真實(shí)控制系統并與數字孿生系統形成閉環(huán)。這一階段通過(guò)將物理設備與數字孿生層實(shí)現實(shí)時(shí)交互,使得數字孿生模型能夠動(dòng)態(tài)反映物理系統的運行狀態(tài),同時(shí)也能通過(guò)虛擬層的策略測試和仿真結果,反向優(yōu)化物理系統的運行模式和安全策略。這種閉環(huán)聯(lián)動(dòng)機制確保了物理世界與虛擬環(huán)境之間的實(shí)時(shí)數據同步和交互,為安全分析的精確性和有效性提供了技術(shù)保障。
最后,安全分析人員在平臺中對系統進(jìn)行全面的分析。在這一階段,分析人員利用平臺提供的虛擬環(huán)境,模擬各種故障場(chǎng)景和安全事件,通過(guò)觀(guān)察數字孿生系統的響應行為和安全策略的適應性,識別潛在的風(fēng)險點(diǎn)。此外,平臺支持對不同的安全策略和配置方案進(jìn)行測試和比較,幫助分析人員驗證策略的可行性,并制定優(yōu)化后的安全防護措施。
這一核心應用流程通過(guò)明確的任務(wù)劃分和嚴密的步驟執行,不僅實(shí)現了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的綜合安全分析,還提供了靈活的策略驗證手段,為系統設計、運行和優(yōu)化中的安全需求提供了強有力的技術(shù)支撐。
3.3 平臺主要優(yōu)勢
相比于傳統安全分析方法,本平臺通過(guò)引入數字孿生技術(shù),具備以下主要優(yōu)勢:
(1)多維度安全綜合評估?,F有安全分析技術(shù)往往只關(guān)注單一的安全維度,難以對信息安全、功能安全、物理安全和工藝安全等多層次的安全需求進(jìn)行綜合評估。本平臺能夠建立物理設備、網(wǎng)絡(luò )系統和業(yè)務(wù)流程的虛擬副本,從而在數字環(huán)境中對各個(gè)層次的安全性進(jìn)行全方位的監控和評估。通過(guò)將信息、功能和物理層面的安全數據進(jìn)行整合,本平臺可以提供跨層次、跨領(lǐng)域的綜合安全分析,幫助安全人員全面了解系統的潛在風(fēng)險。
(2)動(dòng)態(tài)威脅預測與風(fēng)險識別?,F有技術(shù)在應對動(dòng)態(tài)安全威脅時(shí)能力不足,尤其在面對不斷變化的安全環(huán)境時(shí),難以及時(shí)發(fā)現潛在的安全風(fēng)險。數字孿生技術(shù)能夠反映出系統狀態(tài)的變化,并進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真。結合人工智能和大數據分析,數字孿生可以實(shí)現對安全威脅的實(shí)時(shí)監測和預測,提前發(fā)現潛在的漏洞或攻擊行為,為系統提供預警和應急響應機制,從而提高系統對突發(fā)安全事件的應對能力。
(3)跨領(lǐng)域安全耦合分析。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統通常涉及多個(gè)領(lǐng)域和子系統之間的復雜交互,現有技術(shù)在跨領(lǐng)域安全耦合分析方面的能力較弱,無(wú)法有效捕捉系統間交互帶來(lái)的風(fēng)險隱患。數字孿生技術(shù)能夠模擬和仿真不同系統、不同領(lǐng)域之間的交互過(guò)程,通過(guò)虛擬環(huán)境中的多維度數據整合,揭示出潛在的耦合風(fēng)險和交互問(wèn)題。例如,它可以在生產(chǎn)系統、信息系統和控制系統之間進(jìn)行深度分析,識別系統間不當交互可能導致的安全漏洞,從而提供更為精確的安全防護方案。
(4)全生命周期的安全保障?,F有的安全技術(shù)缺乏全生命周期的保障,無(wú)法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的設計、運行和優(yōu)化等各個(gè)階段提供有效的安全支持。數字孿生技術(shù)可以貫穿整個(gè)系統生命周期,從設計階段開(kāi)始進(jìn)行安全評估和優(yōu)化。在系統開(kāi)發(fā)過(guò)程中,利用數字孿生模型模擬各種場(chǎng)景和風(fēng)險情況,幫助設計人員在早期階段識別安全隱患并加以修正;在運行階段,通過(guò)實(shí)時(shí)監控和動(dòng)態(tài)反饋,進(jìn)行安全監測和漏洞修復;在優(yōu)化階段,數字孿生還可以根據實(shí)際運行數據對安全策略進(jìn)行調整和優(yōu)化,確保系統始終處于安全的狀態(tài)。
(5)虛擬環(huán)境中的安全策略驗證與優(yōu)化?,F有技術(shù)缺乏在對安全策略和功能變更的全面推演與驗證手段,導致系統級的驗證與優(yōu)化存在困難。數字孿生技術(shù)通過(guò)創(chuàng )建高度還原的虛擬模型,能夠在不影響實(shí)際系統運行的情況下,進(jìn)行各種安全策略的驗證和優(yōu)化。通過(guò)模擬不同的攻擊場(chǎng)景、故障狀態(tài)和應急響應策略,數字孿生可以幫助企業(yè)測試和驗證安全防護措施的有效性,確保安全策略在復雜環(huán)境下的適應性和可靠性,從而提高整個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的安全水平。
綜上所述,數字孿生技術(shù)通過(guò)實(shí)現物理與數字世界的實(shí)時(shí)連接,提供了一個(gè)多維度、跨領(lǐng)域、全生命周期的安全分析與預測平臺,能夠解決現有技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全方面的多項局限。它不僅能實(shí)現綜合安全評估、動(dòng)態(tài)威脅預測、跨領(lǐng)域風(fēng)險識別和全生命周期的安全保障,還能通過(guò)虛擬環(huán)境中的推演與驗證,優(yōu)化安全策略,提升系統的整體安全性。因此,數字孿生技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全中的應用具有重要的價(jià)值和潛力,能夠為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統提供更加可靠和全面的安全防護。
4 應用前景分析
本文提出的基于數字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全分析與驗證平臺在人員培訓和流程熟悉方面具有重要作用。該平臺為新員工提供了一個(gè)安全、可控的環(huán)境,使其在實(shí)際操作前能夠全面了解工控系統的各項功能和流程。這種培訓方式降低了培訓成本,提高了培訓的有效性,有助于新員工快速掌握操作技能,從而減少因操作不當引發(fā)的事故和故障。
此外,平臺可以對工控系統進(jìn)行全面的測試驗證。在實(shí)際生產(chǎn)中,系統的升級和調整可能帶來(lái)未知的風(fēng)險,而通過(guò)虛擬環(huán)境進(jìn)行推演分析,可以在不影響實(shí)際生產(chǎn)的情況下評估各種調整的效果。這種預演能力使得企業(yè)能夠在決策過(guò)程中更加科學(xué)合理,降低了因系統不穩定引發(fā)的經(jīng)濟損失。
平臺的推廣應用將為相關(guān)行業(yè)的綠色發(fā)展和可持續運營(yíng)做出重要貢獻。隨著(zhù)全球對環(huán)境保護和低碳排放的要求日益提高,行業(yè)面臨著(zhù)巨大的社會(huì )壓力。
通過(guò)數字孿生平臺的應用,可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)工藝,降低能源消耗,從而有效減少碳排放和環(huán)境污染風(fēng)險。這不僅有助于企業(yè)實(shí)現環(huán)保目標,也符合全球推動(dòng)綠色發(fā)展的政策方向。
5 總結與展望
本文提出的基于數字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統綜合安全分析與驗證平臺,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統的高效與安全運行提供了全面的理論和實(shí)踐支持。隨著(zhù)人工智能、大數據與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入發(fā)展,數字孿生在更多復雜工業(yè)領(lǐng)域的應用前景廣闊,將在推動(dòng)工業(yè)智能化和數字化轉型中發(fā)揮更加重要的作用。
作者簡(jiǎn)介
王文海(1967-),男,浙江寧波人,研究員,博士,現就職于浙江大學(xué),主要從事控制裝備及綜合安全方面的研究。
劉沛宇(1993-),男,山東濰坊人,研究員,博士,現就職于浙江大學(xué),主要從事工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統安全方面的研究。
謝辰承(1993-),男,浙江杭州人,工程師,學(xué)士,現就職于浙江大學(xué),主要從事工控安全方面的研究。
武 岳(1994-),男,吉林長(cháng)春人,工程師,碩士,現就職于浙江大學(xué),主要從事工業(yè)控制系統信息安全方面的研究。
參考文獻:
[1] 王秋華, 吳國華, 魏東曉, 等. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢及路徑研究, 中國工程科學(xué)[J], 2021, 23 (2) : 46 - 55.
[2] Juarez M G, Botti V J, Giret A S. Digital twins: Review and challenges. Journal of Computing and Information Science in Engineering[J], 2021, 21 (3) : 030802.
[3] Tao F, Xiao B, Qi Q, et al. Digital twin modeling. Journal of Manufacturing Systems[J], 2022, 64 : 372 - 389.
[4] Sun Y, Wang W, Yang Q, et al. Inaugural editorial‐Digital Twins and Applications. Digital Twins and Applications[J], 2024, 1 (1) : 1 - 3.
[5] Li L, Lei B, Mao C. Digital twin in smart manufacturing. Journal of Industrial Information Integration[J], 2022, 26: 100289.
[6] Li L, Aslam S, Wileman A, et al.. Digital twin in aerospace industry: A gentle introduction. IEEE Access[J], 2021,10 : 9543 - 9562.
[7] Yu W, Patros P, Young B, et al. Energy digital twin technology for industrial energy management: Classification, challenges and future. Renewable and Sustainable Energy Reviews[J], 2022, 161 : 112407.
[8] Deng T, Zhang K, Shen Z J M. A systematic review of a digital twin city: A new pattern of urban governance toward smart cities. Journal of Management Science and Engineering[J], 2021, 6 (2) : 125 - 134.
[9] Ivanov D, Dolgui A. A digital supply chain twin for managing the disruption risks and resilience in the era of Industry 4.0. Production Planning & Control[J], 2021, 32 (9) : 775 - 788.
[10] Henriksen H J, Schneider R, Koch J, et al.. A new digital twin for climate change adaptation, water management, and disaster risk reduction (HIP digital twin). Water[J], 2022, 15 (1) : 25.
[11] Zhang Y, Wang W, Yang Q,et al. Promoting digital twin technology application for process industry: A novel generation modelling platform and its implementations. Digital Twins and Applications, 2024[J], 1(1) : 51 - 74.
摘自《自動(dòng)化博覽》2025年1月刊