Der 'digitale Zwilling' in der hardware(HIL)-Simulation: eine konzeptionelle Einführung

Michael Grieves hat den Begriff "digitaler Zwilling" zum ersten Mal 2003 in den Mund genommen, und seither ist viel Tinte und viel Pixel darüber vergossen worden. Wir werden es relativ kurz halten. Während der Begriff "digitaler Zwilling" für viele Menschen viele Bedeutungen haben kann, ist er im Zusammenhang mit Echtzeitsimulationen und/oder Tests) eher eingeschränkt zu verstehen.

Um diese engere Bedeutung zu erklären, denken wir zunächst an eine gespiegelte Kopie einer Festplatte. Es handelt sich dabei um eine regelmäßig aktualisierte Kopie einer aktuell verwendeten Festplatte, die bei Bedarf redundant sein soll. Der Inhalt des gespiegelten Laufwerks kann jederzeit als Duplikat des Quelllaufwerks validiert werden. Es handelt sich also um einen vierdimensionalen Schutzmechanismus (Länge/Breite der Daten, Bittiefe, plus die Dimension der Dauer bzw. Zeit) einer Festplatte. Doch schon diese Metapher ist nicht komplex genug, um alles, worüber wir hier sprechen müssen, angemessen zu umreißen.

Der Eiserne Vogel im digitalen Zeitalter

Eine weitere Metapher könnte uns hier weiterhelfen. In der Flugzeugentwicklung, zu der auch MEA (More Electrical Aircraft) gehört, gibt es ein Konzept, das als "eiserner Vogel" bekannt ist - ein Integrationsprüfstand. Alle Systeme und Teilsysteme eines Flugzeugs werden zusammengebaut und beispielsweise auf dem Boden eines Hangars ausgelegt, so dass das gesamte Flugzeug im Wesentlichen betriebsbereit ist, mit Ausnahme des Fahrgestells selbst - aber es befindet sich nicht in der Luft.

Um das klarzustellen: Der Iron Bird war zum Zeitpunkt seiner Einführung um 1985 ein hybrides physisches/simuliertes Flugzeug in einer Zeit, in der Flugzeuge exponentiell mehr und komplexere Systeme entwickelten. (Die Gründe dafür, dass diese "Systeme von Systemen" nicht häufiger in der Luft getestet wurden, dürften auf der Hand liegen: enorme Kosten, unzählige Permutationen und Kombinationen, enorme Entwicklungszeiten, Verlust von Menschenleben usw.)

Alle Bestandteile dieser Baugruppe werden validiert, empfangen Live-Stimuli und geben Reaktionen und Ausgaben ab, als ob das Flugzeug selbst fliegen würde - aber die Interaktionen mit Triebwerken, Landevorrichtungen, Flügelklappen usw. können virtuell sein oder nicht, je nach Phase der Verifizierung und Validierung (V & V). Die Phase der Tests muss so gut (validiert, genau, vollständig reproduzierbar) sein wie das "wirkliche Leben", d. h. wie ein echter Flug - in der Luftfahrt gibt es sehr wenig bis gar keinen "Spielraum" -, sonst sind diese Tests und dieses Konzept sinnlos.

Der Einsatz eiserner Vögel für die V&V in der Luft- und Raumfahrt, bei der physische Komponenten teilweise durch digitale/virtuelle Teile ersetzt werden, und die Verwendung von Echtzeitsimulationen - wiederum abhängig von der V&V-Phase - ermöglicht es Flugzeugherstellern und ihren Ausrüstungsentwicklern, enorme Summen für das teure Prototyping zu sparen. Natürlich müssen virtuelle Modelle am Ende des Tages noch eingehender auf ihre Dynamik und ihr Ansprechverhalten geprüft werden, bevor sie Sie in Ihren nächsten Sonnenflecken-Urlaub düsen können.

Ein digitaler Zwilling: Viel mehr als nur ein Simulator

Wenn wir nun dem Begriff der Duplizierung/Redundanz noch einige andere Elemente hinzufügen (siehe: die gespiegelte Kopie der Festplatte) und einige Ebenen der Komplexität, der Austauschbarkeit und der Kommunikation (siehe: der eiserne Vogel), wird die Funktionsweise dessen, was wir derzeit unter dem Begriff "digitaler Zwilling" im Kontext der Echtzeitsimulation (oder HIL) verstehen, klarer.

Wenn wir sie funktional aufschlüsseln würden, nach dem, was sie tut, was sie kann und worin sie sich in unserer heutigen Lesart konzeptionell auszeichnet:

• Der digitale Zwilling kann Daten von/zu seinem physisch arbeitenden Gegenstück lesen und über seine software an eine überwachende Stelle berichten - zur Wartung, zur Protokollierung, zur Berichterstattung, zur Kontrolle usw.
  • Das bedeutet, dass der digitale Zwilling - der selbst virtuell ist -eine Brücke der Konnektivität mit der "realen Welt" hat.
• Der digitale Zwilling verfügt über ein eigenes Profil in Form eines dynamischen Modells und zugehöriger Parameter und passt sich im engen Vergleich mit seinem physischen Gegenstück in Echtzeit oder "nahezu in Echtzeit" an.
  • Sie ist also selbstanpassend
• Der digitale Zwilling ist in der Lage, die Interaktionen seiner inneren Komponenten viel detaillierter zu beschreiben als sein physisches Gegenstück, da letzteres nur über eine begrenzte Anzahl von Sensoren verfügt
  • So kann es als ein in einem Schritt entfernter, eingehender Beobachter fungieren
• Der digitale Zwilling kann auf die gleichen Reize wie sein physisches Gegenstück reagieren und unterstützen , abnormale Vorgänge und Fehlfunktionen zu erkennen und die Ursache des Problems zu identifizieren
  • Es handelt sich also um ein situationsbezogenes und entscheidungsunterstützendes Instrument
• Der digitale Zwilling kann auf synthetische Stimuli reagieren und unterstützen Analyse von Was-wäre-wenn-Szenarien unterstützen , die mit seinem physischen Gegenstück aus praktischen Gründen nicht nach Belieben analysiert werden können. Auf diese Weise unterscheidet er sich von einer Simulation (oder Echtzeitsimulation), da er eine validierte dynamische Nachbildung seines physischen Gegenstücks ist
  • Damit ist es ein äußerst leistungsfähiges Prognoseinstrument und kann zusätzlich als Entwurfs- und Planungsinstrument eingesetzt werden.

Das obige Bild beschreibt, wie ein digitaler Zwilling eines Energiesystems mit seinem physischen Gegenstück durch fortschrittliche Analytik, dynamisches und stationäres Datenmanagement, Automatisierung und Systembetreiber interagieren könnte. Dies ist eine Schlüsseltechnologie, die den sicheren und zuverlässigen Betrieb zukünftiger Energiesysteme während ihres gesamten Lebenszyklus unterstützen wird, da wir jetzt die zunehmende Durchdringung mit Erneuerbare Energien und die abnehmende Trägheit beobachten. Der digitale Zwilling wird als mehrere Instanziierungen beschrieben, jede mit ihrem eigenen Zweck, ihrer eigenen Architektur und ihrer eigenen mathematischen Modelldarstellung. Die Echtzeit-Simulationstechnologie ist definitiv ein Schlüssel für viele Anwendungen, einschließlich der Beschleunigung prädiktiver Simulationen, und der digitale Zwilling kann je nach Zweck als Modell der Modelle, als phasendynamisches, elektromagnetisches instationäres Modell, als Modell des maschinellen Lernens oder in einer anderen Form existieren, oder als digitaler Zwillingsservice.

Digitale Zwillinge: Der aktuelle Stand der Dinge

Als Liebhaber von Echtzeitsimulationen sollten Ihnen die potenziellen Einsatzmöglichkeiten inzwischen klar sein, aber ich möchte einige allgemeine Beispiele für aktuelle Anwendungen nennen:

• Ein Elektroautohersteller kann während des Betriebs seiner Fahrzeuge große Mengen an Daten sammeln. Die Daten können nach Kategorie , geografischem Standort des Fahrzeugs und vielen anderen Gesichtspunkten aufgezeichnet, angezeigt und analysiert werden, was wertvolle und/oder nützliche Ergebnisse zutage fördern kann. (Eine der Hauptstärken von "Big Data" ist die Vielzahl von Blickwinkeln, aus denen sie gelesen werden können, wobei jeder neue Blickwinkel potenziell neue Erkenntnisse bietet). Auf diese Weise kann der Hersteller Benachrichtigungen an die örtliche Werkstatt oder an den Endnutzer senden, wenn z. B. ein Batteriemanagementsystem ein unerwartetes Verhalten zeigt oder ein Motorteil ausgetauscht werden muss.
• Ein Stromversorgungsunternehmen kann durch diese Kombination aus Protokollierung/Berichterstattung, KI und riesigen Datenmengen etwas über die Nutzungs-/Verbrauchsmuster lernen, um das zu automatisieren, was heute als Demand Response bezeichnet wird: die Anpassung von Heizkesseln und Heizungen in Privathaushalten, um eine ausreichende Spinnreserve oder einen stabilen Betrieb zu gewährleisten.
• In naher Zukunft wird es eine vorausschauende Wartung geben, bei der - noch bevor es zu einem Ausfall eines Verbrauchsgutes kommt - ein möglicher zukünftiger Ausfall vorhergesagt werden kann, alle möglichen Wege zu einem positiven Ergebnis analysiert werden können und Maßnahmen ergriffen werden können, bevor der Benutzer überhaupt merkt, dass etwas Unerwünschtes passiert ist.

In die große, offene Zukunft

Wir stehen an der Schwelle zu dieser besonderen Kombination aus gegenwärtigen und zukunftsweisenden Verbesserungen, die in vielen Kategorien zum Nutzen von Design, Prototyping, regelmäßiger Nutzung und Wartung/Ersatz angewendet werden können. Das Zusammentreffen verschiedener aktueller Phänomene hat diesen Ansatz und alle damit verbundenen Anwendungen möglich gemacht: Big Data, KI, 5G und schnellere Netze, Cloud Computing und das Internet der Dinge, um nur einige zu nennen.

Wie werden 'digitale Zwillinge' in den nächsten 50 Jahren und darüber hinaus unterstützen Betrieb von Stromnetzen unterstützen ? Sie werden unsere Energiesysteme durch Diagnose, Überwachung und Erfahrung unterstützen und durch "Was-wäre-wenn"-Szenarien vorhersagen. Sie sind in gewisser Weise eine digitale Zeitreise: Sie gehen in der Zeit zurück, um die Historie aggregierter Daten zu untersuchen; sie gehen in die Zukunft, um Ergebnisse vorherzusagen. Sie werden uns unterstützen unsere Stromnetze besser und sicherer zu betreiben, und sie werden ein Vielfaches an Testmöglichkeiten für Upgrades und Verbesserungen bieten.

Da sie all dies leise und zuverlässig tun, werden sie auch bessere, zahlreichere und detailliertere Datensätze liefern und so das Training und die Leistung der KI unermesslich verbessern. Sie werden es uns auch ermöglichen, Vorteil zu erforschen, an die wir vielleicht nie gedacht hätten, und zwar auf der Grundlage der Daten ihres physischen Zwillings. Sie werden unterstützen dabei unterstützen , Gegenmaßnahmen zu finden, um großflächige Ausfälle zu verhindern und Netzausfallzeiten zu verringern. Sie werden den autonomen Systembetrieb verbessern und uns unterstützen , die Auswahl unserer Simulationsszenarien durch modellgestützte KI zu optimieren.

Der "digitale Zwilling" ist ein Konzept, das bisher nur sehr lose verwendet wurde - doch die Kombinationen der Fortschritte, die durch diese Denkweise möglich werden, versprechen spannende und unvermeidliche Fortschritte für die Echtzeitsimulation. Die Frage ist nicht, ob dieses Konzept und die damit verbundenen umfassenden Verbesserungen und Nuancen genutzt werden, sondern wann und wie.