近日，江西科駿實業(yè)有限公司聯手清華大學組建多元化學科交叉科技創(chuàng)新團隊，啟動軌道交通數字孿生聯合研發(fā)項目。該項目綜合采用“結構孿生+機理孿生”耦合實時信息交互與擴展現實呈現的創(chuàng)新開發(fā)理念，集成多人協同操作、無編碼可拖拽、云端動態(tài)渲染等技術，搭建具有模塊化功能、可擴展架構的軌道交通數字孿生平臺。

　　國家發(fā)改委、中央網信辦于2020年4月印發(fā)“發(fā)改高技[2020] 552號文件”《關于推進“上云用數賦智”行動 培育新經濟發(fā)展實施方案》。該文件明確指出：數字孿生體代表了未來數字經濟的數字化發(fā)展主線，是包含大數據、人工智能、云計算、5G、物聯網和區(qū)塊鏈等的七大新一代數字技術之一。同時還著重提出了“數字孿生創(chuàng)新計劃”，鼓勵倡導研究機構、產業(yè)聯盟聚焦數字孿生體專業(yè)化分工中的難點和痛點，提出企業(yè)發(fā)展數字孿生的解決方案。

　　在以打造數字化企業(yè)、構建數字化產業(yè)鏈、培育數字化生態(tài)為核心發(fā)展目標的背景下，數字孿生技術作為實體系統(tǒng)的數字化、信息化映射載體，將在第四次工業(yè)革命中擔負不可替代的重要使命。近年來，我國軌道交通事業(yè)呈現爆炸式蓬勃發(fā)展趨勢，高速列車已成為大國重器中的“金名片”。伴隨城市軌道交通網的急速擴張，車輛檢修、運營維護、安全管控等日常成本俱增，行業(yè)數字化與信息化升級迫切。

　　此次與清華大學的合作項目，圍繞模型自主重構的結構孿生、車輛運行狀態(tài)的機理孿生和車輛故障分析的機理孿生等研究方向，以取得理論突破、技術創(chuàng)新與實踐成果為目標。在模型自主重構的結構孿生方面，提出基于視頻流的軌道交通全場景三維重建方法，解決因目標遮擋、點云稀疏造成建模精度低且耗時長的難題。在車輛運行狀態(tài)的機理孿生方面，以車輛動力學性能為底層邏輯，借助類腦計算，構建駕駛經驗自學習系統(tǒng)，在重現或預測車輛全服役周期運行狀態(tài)的同時，實現節(jié)能駕駛曲線的規(guī)劃與決策，解決列車駕駛節(jié)能、平順性、穩(wěn)定性及合理調度的難題。在車輛故障分析的機理孿生方面，提出基于隨機噪聲臨界相變分析的軌道交通車輛故障預測方法，解決監(jiān)測數據不全、高維、高噪、時變條件下的精確預測難題。提出基于圖模型統(tǒng)一表征的軌道交通系統(tǒng)故障領域知識表示及知識庫構建方法，解決復雜裝備系統(tǒng)多領域耦合關聯性部件故障的精確診斷難題。

　　該項目研究將有望突破數字孿生技術在工業(yè)領域推廣應用中可能面臨的一系列瓶頸難題，助力軌道交通系統(tǒng)實現全空間、全線網、全服役周期運管模式的數字化、信息化、智能化全面升級。促進軌道交通數字孿生智能技術發(fā)展，構建軌道交通運營新模式，實現“提質、降本、增效、節(jié)能”的終極目標。