意义

1. 运营优化：调整系统运行的参数变量，触发模型运行成百上千个假设分析仿真，以评估系统的性能，对系统设置进行优化调整。以前学现代控制论时，接触过状态估计器的概念，不知道数字孪生和状态估计器是否是类似的。
2. 预测性维护：用模型来确定剩余使用寿命。
3. 异常检测：模型与实际并行运行，立刻标记偏离预期的运营行为。
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4. 异常隔离 ：异常触发一连串的仿真，以便隔离故障，识别根本原因。

工作原理

建模方法一般划分为两大类：第一性原理或基于物理的方法和数据驱动的方法（如深度学习）。

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简单来说，就是建立并维持一个与真实系统高度一致的数字系统。有了这个数字系统，就可以进行很多尝试了。通过对数字系统的尝试来了解真实的系统，解决真实系统中的问题。

ref: MathWorks介绍的数字孪生