带能量采集传感器设备的数字孪生系统的制作方法

带能量采集传感器设备的数字孪生系统
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求享有在2019年3月29日提交的美国临时专利申请号62/826,183的优先权，该美国临时专利申请的全部内容通过引用纳入本文用于所有目的。
技术领域
3.本公开内容涉及基于能量采集(energy harvesting)的数字孪生、无电池式无线传输的传感器数据以及所述数据的通信与融合的方法。


背景技术：

4.数字孪生是一个物理对象或空间及其所有内容的数字表示和/或一组传感器数据的表示。数字孪生可以包括物理对象数据(比如物理设备的形状或位置)和非物质的传感器数据，这两种数据可被融合到最终的动态数字孪生。因此，一个数字孪生能够包括：静态部分、用于感测静态及动态数据的传感器和模拟或仿真模型。
5.数字孪生的所述静态部分包括：几何模型，其代表其对应对象(counter-parted object)的三维形状或地理资讯系统(gis)信息。该模型可通过下述途径创建：使用二维/三维计算机辅助设计(cad)模型、地形图(geographic map)或多个cad组件的组合，或者通过测量或激光扫描有形的(“物理的”)对象，例如通过对离散点进行采样然后将其重建为面和边缘，以便克隆所述物理空间或设备。
6.数字孪生的所述静态部分还包括静态传感器。静态传感器可被标记(tagged)到所述几何模型上。所述几何模型的功能是作为参考，以确定所述数字化模型中每个传感器的相对位置。
7.数字孪生的动态部分可以包括从该孪生体或其内容的状态或表现(behavior)的变化衍生得到的实时数据。动态传感器例如可以提供来自该孪生体或其内容的状态/表现的变化的实时数据。许多数字孪生系统被创建于“融合模型”中，所述“融合模型”整合(integrate)了所述实时传感器数据和由模拟或仿真技术计算出来的数据。
8.对于孪生体状态及表现的历史数据能够为所述物理对象或过程提供有用的推演(projection)，以预测它们的未来表现和状态。因此，数字孪生用于例如对物理资产、系统和制造过程的操作和维护进行优化，并且是一种用于工业物联网的造形技术(formative technology)，其中物理对象可活动(live)并与其他机器和人进行虚拟互动。
9.尽管数字孪生及其应用在本领域是已知的，但目前很难有效地重现静态数字孪生并可靠地实时地获得和传送动态数据。具体而言，数字孪生容易出现感应不良的数据和传送延迟，这可能会干扰系统的充分代表设备实际操作的能力。本公开解决了这些和其他问题。


技术实现要素：

10.在一个方面，本公开提供一种用于构建动态数字孪生的系统。所述系统包括：多个
能量采集传感器，其实时监测至少一个物理参数；读取器，其读取所述能量采集传感器产生的传感器数据；物联网中枢，与所述读取器通信；数据存储器，其存储所述能量采集传感器相关联的物理对象或空间的物理几何模型；以及处理器，与所述物联网中枢和所述数据存储器通信，所述处理器被编程为：从所述物联网中枢接收传感器数据和从所述数据存储器接收物理几何模型数据，将所述传感器数据与物理对象或空间的所述物理几何模型相关联，并将所述传感器数据与所述物理几何模型融合以产生动态数字孪生。与所述物联网中枢通信的服务器能够代管所述动态数字孪生。
11.所述能量采集传感器之间的通信可以通过使用低阶读取器协议(low-level reader protocol，llrp)或传感器制造商所提供的高级软件开发工具包(software development kit，sdk)来提供。所述读取器与网关之间以及网关与所述物联网中枢之间的通信通过使用消息查询遥测传输(message querying telemetery transport，mqtt)或http/https协议来提供。所述读取器可以是下列中的至少一种：wi-fi读取器、窄带物联网读取器或无线通信协议。
12.所述物联网中枢(internet of things hub，iot hub)、所述数据存储器和所述融合过程可被提供在物联网平台即服务(internet of things platform as a service，iot paas)中。可以提供与所述读取器和所述物联网中枢通信的网关，所述网关能够从所述读取器获取传感器数据、并将所述数据提供给所述物联网中枢。
13.所述能量采集传感器可以是无源rfid传感器(passive rfid sensors)。所述无源rfid传感器可以产生唯一识别码，并且所述处理器可以被编程以基于所述唯一识别码来识别该传感器。所述物理几何模型可以是所述物理空间或对象的计算机辅助设计模型或地形图，并且可以包括所述多个能量采集传感器之中每一个的位置。
14.所述处理器可进一步被编程以提供模拟模型并将所述传感器数据纳入所述模拟模型中。
15.在另一个方面，本公开提供一种用于产生动态数字孪生的方法。所述方法包括以下步骤：通过能量采集传感器获取实时传感器数据；将获取的所述传感器数据传送到数据融合处理器；将获取的所述传感器数据关联于下述数据，其定义该传感器所关联的物理空间或对象；将所述传感器数据和定义所述物理对象的所述数据进行融合；以及构建包括所述传感器数据在内的所述物理空间或对象的数字孪生。
16.所述能量采集传感器可以是无源rfid传感器，其可以向所述读取器传送唯一识别码(uid)。所述数字孪生可提供下列中至少一项：资产跟踪、过程规划、监测和数据可视化。
17.本发明的这些和其他方面将从以下描述中变得明显。在以下描述中，参考了构成本技术一部分的附图，附图中示出了本发明的优选实施方案。该实施方案并非一定代表本发明的完整范围，因此，解释本发明的范围时应参考本技术的发明要求保护范围。
附图说明
18.图1是示出根据本公开的一种用于构建数字孪生的系统的示意图；
19.图2是示出图1类型的系统中的数据流的流程图；
20.图3是示出物联网环境下一种数字孪生系统的系统架构的示意图；以及
21.图4是示出图1和图3所示类型的数字孪生系统中的数据流的数据流程图。
具体实施方式
22.本公开内容述及一种用于产生动态数字孪生的方法，其中，所述动态数字孪生对应于非有形的对象或参数，比如温度、水分(moisture)、湿度(humidity)、运动(movement)、气压或差压、电导率、电压/电位、阻抗、接近度(proximity)、应变、和存在感应(presence sensing)。感应(sensing)是通过使用基于rfid或ble技术的能量采集传感器来实现。所述动态数字孪生然后可被附加到或被关联到物理对象的数字孪生，以表示对象在某一过程中的表现，比如正从烘炉中取出的零件。因此，灵动数字孪生(living digital twin)的创建，包括：首先通过能量采集传感器进行实时感应；然后读取传感器数据；通过网关获取和补充数据，并转发到物联网中枢(iot hub)。利用获取的所述数据，可创建抽象的动态数字孪生(例如温度曲线)，然后将之关联于物理对象，从而能够实现：就对象之表现，进行回溯型及前瞻型分析(例如通过人工智能)。本公开能够通过快速高效地提供参数相关的传感器数据并将这些数据关联于物理对象或场所，实现对磨损时间、产品生命周期、稳定性等的模拟。
23.现在参考图1，图1示出一种根据本公开构建的数字孪生传感器系统10。如图所示，该系统包括：传感器12，其与天线14(比如rfid天线)通信。来自天线14的数据在读取器16处被接收。数据从读取器16被传送到网关18，然后到终端(endpoint)20。现在也参考图2，从终端20处，数字孪生22可被构建并供外部系统访问，以提供各种数据可视化和监测功能。
24.仍参考图1和图2，传感器12(比如rfid传感器)可被置于预计有状态变化的对象之中或之上。每个传感器12都具有唯一识别码(unique identifier，uid)，其可以是应答器id(transponder id，tid)或电子产品代码id(electronic product code id，epc id)。此唯一id(uid)被附在传感器12所发出的任何数据或信号上，以便识别和关联来自单个传感器的一系列数据。所述传感器优选是无电池式的，即能量采集传感器。也就是说，所述传感器能够从外部源取得能量。所述rfid可以例如是无源(passive)rfid，其从rfid读取器场(field)取得能量。所述rfid传感器可被提供在芯片上，所述芯片能够使用已编码的识别号码来自动识别和追踪贴附在对象上的标签。无源rfid传感器可以是特别有利的，因为：与其他传感器技术相比，它们价格低廉，从而允许所述传感器的大规模部署或冗余部署，以确保准确度和全面覆盖。所述传感器可由使用超高频(uhf)技术的读取设备进行读取，并且可被放置在离接收器数米或更远的地方。另外，所述读取器能从多个传感器中自发地收集数据。
25.尽管可以使用无源rfid传感器，但是，替代性地，所述无电池式传感器可以是下述传感器，其能够捕获和存储通过太阳能、热能、风能、盐度梯度(salinity gradients)以及动能或环境能衍生的能量。所述传感器进一步可通过使用各种类型的无线技术(比如上述的rfid)或蓝牙低能量(bluetooth low energy，ble)技术而工作。其他适用的无线技术对于本领域技术人员来说将是显而易见的。
26.如上所描述，典型的传感器12可监测温度、水分、湿度、运动(加速度计)、气压或差压、电导率、电压/电位、阻抗、接近度、应变或存在感知(识别界定空间内对象的存在)。
27.读取器16产生将由天线14发射的信号，并接收来自传感器12的返回信号。天线14发射无线电波以与传感器12通信，该无线电波激励(energize)传感器12，由此，允许传感器12在受激励时进行状态变化的计算。每次计算的结果连同用于明确(unambiguously)识别该传感器的uid一起被传送回天线14，并且该数据或信号被读取器16捕获。读取器16可包括：处理器，其可产生供传送给所述传感器的信号并在内部解码和处理所述传感器信号。该
处理器还可处理接收到的传感器数据，比如，例如将多个信号汇总(aggregate)成一个值(例如，汇总10个周期的温度信号以产生一个平均温度值)。读取器16还可包括：通信接口，其可通过使用wifi、nb-iot、蜂窝电话通信协议比如3g、4g和5g、lora协议或其他协议从而与所述网关通信(见图2)。读取器设备16通常还将包括存储器组件，并可能包括用户界面。天线14尽管在图1中被示出为一单独的部件，但例如在图2中所示的，所述天线可以构成读取器设备16的一部分。
28.网关18从读取器16获取最终的传感器值，并且还可以确定传感器12的位置。网关18可同时从若干个读取器收集数据以实现三角测量(triangulation)。或者，可使用读取器坐标来识别传感器12的位置。
29.然后，网关18将所述值封装(package)成消息，所述消息可例如通过使用无线网络或互联网通信协议(包括例如mqtt、高级消息队列协议(advanced message queuing protocol，apmq)、http、https、或以上讨论的那些协议)、经由通信接口而被传送。网关18将所述数据传送到终端20，该终端被配置为接受和处理所述消息。三角测量数据可被结合(combined)起来、以推导出网关18处、端点20处或读取器设备16处传感器的位置信息。网关18也可包括处理器，并可通过整合来自多个读取器的数据来处理数据、以产生相比任何单独的数据源所提供的更一致、更准确和更有用的信息。
30.区块链技术或其他加密或安全措施可被用于：使本文所描述的任何通信中的数据不被篡改。
31.如上所描述，终端20可以收集所述消息、提取传感器值(温度、水分等)并根据存储的规则将所述值路由(route)到预期目的地(数字孪生22)。所述存储的规则是可定制的，以依据应用提供不同类型的数据和不同的计算方法。如图所示，终端20可以是基于云的物联网(iot)中枢、远程计算机或服务器或各种类型的局域和广域网，包括有线和无线系统，或这些设备的组合，其可以共同形成平台即服务(paas)，如图3所示和下面将讨论的。
32.然后，所述传感器数据和被感测的参数可由包括处理器的计算设备使用，以创建数字孪生22，如图2所示。数字孪生22可被附加到/关联于物理对象，以表示该物理对象随时间推移和在特定感测条件下的表现。如图2所示，数字孪生22可被用于数据可视化过程、监测系统、资产追踪和其他过程。因此，数字孪生22能够实现下列项的模拟：磨损时间、产品生命周期、稳定性、预警场景(例如，建筑物中因潮湿而导致的霉菌生长)以及其他场景，如下面的示例中所述。
33.现在参考图3，图3示出根据本公开构建的物联网(iot)系统中的数字孪生的系统架构。多个无电池式能量采集传感器12被定位，以获取数据。如上所描述，每个传感器12可以是包含唯一识别码(uid)的无源rfid芯片。所述传感器数据可通过无源射频技术以电磁信号加以收集。所述rfid集成电路芯片能够通过利用嵌入在电路中的阻抗以射频漂移(shift of radio frequency)响应环境物理的变化。然后，该射频变化可被探测到并被转化成数字计量(digital measurement)。rfid芯片还可生成识别号码，该识别号码被编码在该rfid芯片的自动识别和追踪所述传感器的集成电路(ic)中。处理器可被编程为根据所述唯一识别码来识别所述传感器数据，如以下将描述。
34.从传感器12获得的数据可被无线传送到读取器16，读取器16然后将该数据无线传送到网关18，网关18与物联网(iot)中枢24进行通信。物联网中枢24与数据存储器30通信，
而例如，数据存储器30可以与外部计算机或服务器32和34(比如企业资源规划(erp)系统)通信。物联网中枢24与传感器或数据融合处理器26进行通信，并且数据融合处理器26同样与数据存储器30进行通信。数据融合处理器26的输出被提供至代管(host)数字孪生22的计算机或服务器28。获得的信息也可以被传送到计算机或网络34进行分析。
35.虽然可以使用各种通信协议，但在一个实施例中，传感器12通过使用低阶读取器协议(llrp)向读取器16传送数据，该低阶读取器协议(llrp)是一种rfid感知协议，其为rfid读取器提供标准网络接口、因而提供标准数据格式供下游使用。读取器16可通过使用mqtt向网关18传送，该mqtt是一种轻量的发布-订阅网络协议，其在设备之间传输消息并通常使用tcp/ip协议。物联网中枢24、数据融合处理器26和数据存储器30可有利地被提供于云上，所述云例如是物联网平台即服务(paas)25，其提供可存储、传递和管理或处理获得的数据的管理云平台，并使所连接的设备能够轻松安全地与云应用程序及其他设备进行互动。paas系统在本领域是已知的，并且包括例如azure/iot和aws/iot。此外，尽管以上描述了一种具体的paas系统，但是提供处理和数据存储的各种基于云的服务都可被使用。此外，所述物联网中枢可被提供在局域网的中央服务器中，该中央服务器提供以上描述的数据获取和数据整合过程。各种其他类型的包括数据存储和处理能力的有线和无线网络也可被使用。
36.现在也参考图4，图4示出图3的系统中的数据流的流程图。作为起始，在步骤40中，如以上描述的，从传感器12收集传感器数据。收集的所述数据然后被传送到网关18，并在步骤42中进入事件管道(event pipeline)。在数据融合处理器26中，收集的所述传感器数据被结合起来，使得结果所得的信息比单独使用这些源时可能得到的信息具有更少的不确定性，从而提供更准确、更完整和更可靠的结果。所述传感器或数据融合可使用诸如下列算法：中心极限定理(central limit theorem)、卡尔曼滤波器(kalman filters)、贝叶斯网络(bayesian networks)、dempster-shafer和卷积神经网络(convolutional neural networks)等。所述传感器数据也可结合于：来自存储的形状或几何模型50的几何建模数据、传感器静态数据52和erp数据54。在数据融合处理器26融合所述传感器数据后，融合后的所述数据进入数据出口(data egress)步骤46，在步骤46中数据被传送到服务器28，以便用于可视化和分析所述数字孪生22(如步骤48中所示)。如图所示，模拟或仿真控制器41可接收几何模型数据50，并将模拟提供至事件管道42。所述模拟引擎或仿真控制器41可被用于在传入的传感器数据所产生的离散数据状态之间进行连续插值，并触发事件管道42。例如，如果rfid传感器每10秒收集一次温度，所述仿真引擎可计算出中间数据点的温度并依此管理传感器数据的变化。
37.示例
38.以上描述的过程可用于构建许多类型的数字孪生。数字孪生系统的示例可包括例如“桥”，其中传感器可通过电导率、应变和其他传感器来监测混凝土的腐蚀和/或老化，以及通过压力传感器来指示交通负荷(traffic load)，或就稳定性方面对模拟未来的表现等。
39.在另一个示例中，数字孪生系统可以是“建筑物”。在此例中，传感器可包括水分、温度和气压。所述传感器数据可被用于控制空调和监测该建筑物在例如预防霉菌方面的“健康”水平。
40.在又一个示例中，数字孪生可以是“智能工厂”。在此例中，传感器可被提供在机器、零件或部件、和其他设备上以及建筑物内。传感器数据可被用于提供高效的生产计划、机器维护、机器停机计划、以及类似的操作。
41.在再一个示例中，数字孪生可以是“产品生命周期管理”系统。在此例中，例如，物品可以在生产时或最初投入使用时以传感器或无传感器化(sensor-less)的rfid或ble标签进行标记(tagged)。传感器可被用于监测磨损和阈值温度。这些数据也可被用于追踪和预测产品的生命周期(“从出品到消亡(cradle to grave)”)或产品的可回收性(“从出品到新生(cradle to cradle)”)。
42.在另一个示例中，数字孪生可用于“农业”或“农场到食品卡车(farm to truck)”追踪系统。在此例中，所述传感器可监测例如土壤水分以防止诸如长期过度灌溉的问题，或监测未加工/烹调的食物以尽可能减少由于细菌、霉菌和霉变造成的腐败。传感器还可监测特别是室内温室/农场中的湿度、盐度或肥料，以使产量最大化。
43.在另一个示例中，数字孪生可用于“汽车”系统中。在此例中，例如，水分感测可用于确认防水，温度感测可用于确认绝缘效果。温度感测也可用于确认油漆固化和层压板固化。
44.在另一个示例中，数字孪生可用于“航空航天”系统。在此例中，例如，运动感测可用于探测机身部件的过度振动极限。温度感测可用于监测内部表面或舱室的上/下限，而压力感测可用于探测加压舱室中是否存在泄漏。
45.在另一个示例中，数字孪生可用于“保健”系统。在此例中，湿度感测可用于探测被单、床单和尿布的过度湿气(dampness)，其表明有出血、尿液等。此外，传感器可用于识别对储物柜、瓶、柜等的篡改，或探测各种密封是否被破坏。
46.尽管这里给出了具体示例，但显然，许多不同类型的数字孪生都可被构建。数字孪生例如可提供物理空间的克隆，所述物理空间比如建筑物、交通载具(飞机、汽车、船舶)、农业环境(农田/果园/葡萄园)。另外，数字孪生可提供所述物理空间的内容的克隆，所述内容可包括例如机器、房间、建筑材料、控制系统、hvac、和传感器。数字孪生还可提供所述物理空间及其内容的表现或状态的克隆，所述表现或状态比如温度、湿度/水分含量、位置、速度、气压、加速度，以及对设备是否密封或损坏的分析。许多其他传感器和模型对本领域技术人员而言将是显而易见的。额外的细节可在作为附件a(exhibit a)的文件中找到，该文件通过引用纳入本文。
47.尽管已描述了优选实施例，但显然，在本发明的精神和范围内可做出一些修改。例如，尽管上文详细描述了具体的硬件和通信协议，但显然，硬件和通信系统两方面的变型都可使用。如以上描述，天线可作为所述读取器设备的一部分来提供。类似地，在一些应用中，可以将所述网关和读取器的功能结合到单个设备中。此外，计算可在包括所述读取器、所述网关或所述终端的所述系统之中任何数量的不同位置处进行。
48.为了让公众了解本发明的范围，给出以下发明要求保护范围。