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HIL(Hardware in the Loop)と‘Digital Twin’

Michael Grievesが2003年に‘digital twin’という言葉を最初に発して以来、多くの解釈や議論がなされています。

"digital twin"は多くのことを意味しますが、リアルタイムシミュレーションやHiL(Hardware in the Loop)テストで取り上げる場合、ある程度限定されてきます。

一例として、ハードドライブのミラーコピーについて考えてみます。
定期的に更新される使用中のハードドライブのコピーは、必要に応じた冗長化を目的としています。
ミラードライブの内容は、いつでもソースドライブの複製として検証できます。

つまり、ハードドライブの4次元の保護メカニズム(データの長さ/幅、ビット深度、および期間または時間の次元)です。
この比喩だけでは、ここで概略を適切に説明する為には十分ではありません。


The Iron Bird in the Digital Era

さらに追加の比喩が必要になります。
MEA(More Electric Aircraft)を含む航空機の設計およびエンジニアリングサイクルでは、統合テストリグである‘iron bird’として知られる概念が存在します。

航空機のすべてのシステム・サブシステムを組み立て、格納庫の床に配置します。シャーシを除いて、飛行機全体は基本的に操作可能ですが、物理的には空中にありません。

"iron bird"が1985年頃に誕生したとき、飛行機は多くの複雑なシステムを指数関数的に進化させており、‘iron bird’はその過程のハイブリッド物理/シミュレーション飛行機でした。
(このような ‘systems of systems’がまだ一般的ではなかったため、空中テストが増えることになりました 結果は:莫大な費用、無数の順列と組み合わせ、膨大な開発時間、命の喪失など)
"iron bird"の構成要素はすべて検証され、飛行機自体が飛行しているかのようにライブ刺激を受け、反応と出力を出します。
ただし、エンジン、着陸装置、翼フラップなどとの相互作用は、V & V (Verification and Validation)のフェーズにより、仮想に依存できる場合とそうでない場合があります。

"iron bird"テストフェーズは、「実生活」、つまり実世界のフライトと同じくらい良好(検証済み、正確、完全に再現可能)である必要があります。
さもなければ、このテスト段階と概念は目的を果たしません。

航空宇宙のV&Vに”iron birds”を使用すると、物理的なコンポーネントの一部がデジタル/仮想部品に置き換えられ、リアルタイムシミュレーションを使用して(V&Vのフェーズに応じて)、航空機メーカーは高価なプロトタイピングを作らずに済み、莫大な資金を節約できます。
最終的に仮想モデルは、実際に運用飛行に移る前に、さらに広範囲なダイナミクス検証と応答検証が必要です。


A Digital Twin: 単なるシミュレータ以上

ここで、複製/冗長性の概念(ハードドライブのミラーコピーを参照)に、ある程度の複雑さ、互換性、および通信(iron birdを参照)を追加すると、リアルタイムシミュレーション(またはHIL)のコンテキストで、「デジタルツイン」がより明確になり始めています。

現時点において概念的に、何をするか、何ができるか、何が優れているかという点から、機能的に解明することにします。

  • デジタルツインは、物理的に動作している対象間でデータを読み取り、ハードウェア/ソフトウェア環境を介して、監視エンティティに報告をします(メンテナンス、ロギング、レポート、制御など)。
    • つまり、デジタルツイン(それ自体が仮想)は、「実世界」と接続の架け橋を持っています
  • デジタルツインは、動的モデルと関連パラメータの形で独自のプロファイルがあり、リアルタイムまたは、「ほぼリアルタイム」で物理的な対象物と比較してそれ自体を調整します。
    • つまり、自己適応型です
  • デジタルツインは、センサーの数が限られているため、物理的なコンポーネントよりも、内部コンポーネントの相互作用をより詳細に説明できます。
    • つまり、一歩距離を置くことで、深く観察ができます。
  • デジタルツインは、物理的な対象と同じように応答し、異常な動作、誤動作、および問題の原因の特定に役立ちます。
    • つまり、状況認識し、意思決定の支援ツールです。
  • デジタルツインは、様々な要因に応答することができ、実際に懸念される物理的対応だけでは思うようにいかない、what-ifシナリオ分析に役立ちます。
    • つまり、予測ツールとして非常に強力で、設計および計画ツールとしても使用できます。


上の図は、電源システムのデジタルツインが、高度な分析、ダイナミックや定常状態でのデータ管理、自動化、およびシステムオペレーターを通じて、物理的対応物とどのように相互作用するかを示しています。

これは、再生可能エネルギーの増加と、慣性の減少を目の当たりにする状態で、将来の電力システムのライフサイクル全体を含めた、安全で信頼性の高い動作を保証することに役立つ、重要なテクノロジーです。

デジタルツインは、それぞれが独自の目的、アーキテクチャ、および数学モデル表現を持つ、複数のインスタンスとして記述されます。リアルタイムシミュレーションテクノロジーは、予測シミュレーションの高速化など、多くのアプリケーションにとって重要な要素です。
その中でもデジタルツインは、設計段階や製品供給後のサービス等の目的に応じて、フェーザダイナミック、過渡電磁気、機械学習モデルなどの大規模で複雑なモデルとして存在します。


Digital Twins:現状

リアルタイムシミュレーションを取り扱う立場として、(この時点で潜在的な用途となりますが)現在の用途のいくつかの一般的な例を示します。

  • 電気自動車メーカーは、稼働中に車両に関する膨大な量のデータを蓄積できます。

    データはピボットテーブルで作成され、ドライバータイプのプロファイル、車の地理的位置、および貴重で有用な結果を発見できる可能性のある、その他多くのデータや視点から、ログに記録、表示、分析でされます。
    (いわゆる「ビッグデータ」の長所の1つは、それを無数の角度から読み取ることができることです。新しい角度ごとに新しい洞察が提供される可能性があります)
    これにより、メーカーは、バッテリー管理システムに予期しない動作があった場合や、エンジン部品の交換などの場合に、ローカルガレージまたはエンドユーザーに通知を送信できます。
  • 電気事業者は、ロギング/レポート、AI、および膨大な量のデータの組み合わせを通じて、使用状況/消費パターンについて学習し、住宅用ボイラーとヒーターを調整して、十分な回転予備または安定運転を確保することにより、デマンドレスポンスと呼ばれるものを自動化できます。
  • 近い将来、予測メンテナンスにより消費財でさえ、障害が発生する前に潜在的な将来の故障を予測でき、前向きな結果に至るすべての可能ルートを分析し、不都合なことが起こったことを認識してしてもらい、ユーザー不在になる前にアクションを実行できます。


Digital Twins:大きく開かれた未来へ

私たちは、設計、プロトタイピング、定期的な使用、メンテナンス/交換に際して、現在と将来を見据えて、多くのカテゴリに適用できる機能強化を組み合わせる流れの頂点にいます。

最近のさまざまな現象のクラスタリングにより、このアプローチと関連する使用法が可能になりました。ビッグデータ、AI、5Gおよび、より高速なネットワーク、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどがそれらにあたります。


「デジタルツイン」は今後の電力網運用にどのように役立つか?

診断、監視、経験、および「what if」シナリオによる予測を通じて、電力システムの安定化に役立ちます。

ある意味、デジタルタイムトラベルです。過去にさかのぼって、集計されたデータの履歴を調べ、今後の結果を予測し、電力網をより良く、より安全に操作する方法を学ぶのに役立ちます。
また、アップグレードや改善のためのテストカバレッジが、何倍にも向上します。

これらのすべてを粛々かつ確実に行うことで、多くの優れた、より詳細なデータセットを提供し、AIトレーニングとその出力を、計り知れないほど向上させます。
また、フィジカルツインデータに基づいて、シミュレーションですら考えられなかった、エッジ/コーナーケースを調査することもできます。
それらは、広域障害を防ぎ、グリッドのダウンタイムを減らすための対策を見つけるのに役立ちます。
これらは自律システムの動作を改善し、モデル化されたAIを通じて、シミュレーションシナリオ選択の最適化に役立ちます。

「デジタルツイン」という言葉は、今までかなり曖昧に使われていた概念です。
この思考で可能になる進歩の組み合わせは、リアルタイムシミュレーションのエキサイティングな進歩を約束します。
このコンセプトと、問題はそれに関連する大規模な改善とニュアンスを活用するかどうかということではなく、いつ、どのように活用するかです。


さらに

電力網の回復力を高めるために、デジタルツインで記録されたRT20パネルディスカッションをご覧ください。



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