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数字孪生车间.docx

发布时间：2022-06-16 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.82M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    主要系统组成
    数字孪生车间 主要系统组成 如图 2 所示，数字孪生车间主要由四部分组成：物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间 孪生数据。其中，物理车间是车间客观存在的实体集合，主要负责接收 WSS 下达的生产任 务，并严格按照虚拟车间仿真优化后的预定义的生产指令，执行生产活动并完成生产任务。 虚拟车间是物理车间的忠实的、完全数字化镜像，主要负责对生产计划／活动进行仿真、评 估及优化，并对生产过程进行实时监测、预测与调控等。WSS 是数据驱动的各类服务系统功 能的集合或总称，主要负责在车间孪生数据驱动下对车间智能化管控提供系统支持和服务， 如对生产要素、生产计划/活动、生产过程等的管控与优化服务等。车间孪生数据是物理车 间、虚拟车间和 WSS 相关的数据，以及三者数据融合后产生的衍生数据的集合，是物理车 间、虚拟车间和 WSS 运行及交互的驱动。 数字孪生车间运行机制 如图 3 所示，本节将从数字孪生车间的生产要素管理、生产活动计 划、生产过程控制三个方面阐述数字孪生车间的运行机制。
    图 3 数字孪生车间运行机制 图 3 中阶段①是对生产要素管理的迭代优化过程，同时反映了数字 孪生车间中物理车间与 WSS 的交互过程，其中 WSS 起主导作用。当 数字孪生车间接到一个输入（如生产任务）时，WSS 中的各类服务系 统在车间孪生数据中的生产要素管理的历史数据及其它关联数据的驱 动下，根据生产任务对生产要素进行管理及配置，得到满足任务需求及 约束条件并与其它相关环节关联的初始资源配置方案。WSS 获取物理 车间的人员、设备、物料等生产要素的实时数据，对要素的状态进行分 析、评估及预测，并据此对初始资源配置方案进行修正与优化，将方案 以管控指令的形式下达至物理车间。物理车间在管控指令的作用下，将 各生产要素调整到适合的状态，并在此过程中不断的将实时数据发送至
    WSS 进行评估及预测，当实时数据与方案有冲突时，WSS 再次对方案 进行修正，并下达相应的管控指令。如此反复迭代，直至对生产要素的 管理最优。基于以上过程，阶段①最终得到初始的生产计划／活动。阶 段①产生的数据全部存入车间孪生数据库，并与现有的数据融合，作为 后续阶段的数据基础与驱动。 图 3 中阶段②是对生产计划的迭代优化过程，同时反映了数字孪生 车间中 WSS 与虚拟车间的交互过程，在该过程中，虚拟车间起主导作 用。虚拟车间接收阶段①生成的初始的生产计划／活动，在车间孪生数 据中的生产计划及仿真分析结果的历史数据、生产的实时数据以及其它 关联数据的驱动下，基于要素、行为及规则模型等对生产计划进行仿真、 分析及优化，保证生产计划能够与产品全生命周期各环节及企业各层相 关联，并且能够对车间内部及外部的扰动具有一定的预见性。虚拟车间 将以上过程中产生的仿真分析结果反馈至 WSS，WSS 基于这些数据对 生产计划做出修正及优化，并再次传至虚拟车间。如此反复迭代，直至 生产计划最优。基于以上过程，阶段②得到优化后的预定义的生产计划， 并基于该计划生成生产过程运行指令。阶段②中产生的数据全部存入车 间孪生数据库，与现有数据融合后作为后续阶段的驱动。 图 3 中阶段③是对生产过程的实时迭代优化过程，同时反映了数字 孪生车间中物理车间与虚拟车间的交互过程，其中物理车间起主导作用。 物理车间接收阶段②的生产过程运行指令，按照指令组织生产。在实际 生产过程中，物理车间将实时数据传至虚拟车间，虚拟车间根据物理车
    间的实时状态对自身进行状态更新，并将物理车间的实际运行数据与预 定义的生产计划数据进行对比。若二者数据不一致，虚拟车间对物理车 间的扰动因素进行辨识，并在扰动因素的作用下，对生产过程进行仿真。 虚拟车间基于实时仿真数据、实时生产数据、历史生产数据等车间孪生 数据从全要素、全流程、全业务的角度对生产过程进行评估、优化及预 测等，并以实时调控指令的形式作用于物理车间，对生产过程进行优化 控制。如此反复迭代，实现生产过程最优。该阶段产生的数据存入车间 孪生数据库，与现有数据融合后作为后续阶段的驱动。 通过以上三个阶段，车间完成生产任务，并得到生产结果（产品）， 生产要素相关信息存入 WSS 中，开始下一轮生产任务。通过阶段①② ③的迭代优化，车间孪生数据被不断更新与扩充，数字孪生车间也在不 断的进化和完善。 3. 数字孪生车间的特点 3.1 虚实融合 数字孪生车间虚实融合的特点主要体现在两个方面。（1）物理车 间与虚拟车间是双向真实映射的。首先，虚拟车间是对物理车间高度真 实的刻画和模拟。通过虚拟现实、增强现实、建模与仿真等技术，虚拟 车间对物理车间中的要素、行为、规则等多维元素进行建模，得到对应 的几何模型、行为模型和规则模型等，从而真实地还原物理车间。通过
    不断积累物理车间的实时数据，虚拟车间真实地记录了物理车间的进化 过程。反之，物理车间忠实地再现虚拟车间定义的生产过程，严格按照 虚拟车间定义的生产过程以及仿真和优化的结果进行生产，使得生产过 程不断得到优化。物理车间与虚拟车间并行存在，一一对应，共同进化。 （2）物理车间与虚拟车间是实时交互的。在数字孪生车间运行过程中， 物理车间的所有数据会被实时感知并传送给虚拟车间。虚拟车间根据实 时数据对物理车间的运行状态进行仿真优化分析，并对物理车间进行实 时的调控。通过物理车间与虚拟车间的实时交互，二者能够及时地掌握 彼此的动态变化并实时地做出响应，生产过程不断地得到优化。 3.2 数据驱动 WSS、物理车间和虚拟车间以车间孪生数据为基础，通过数据驱 动实现自身的运行以及两两之间的交互。（1）对于 WSS：首先，物理 车间的实时状态数据驱动 WSS 对生产要素配置进行优化，并生成初始 的生产计划。随后，初始的生产计划交给虚拟车间进行仿真和验证。在 虚拟车间仿真数据的驱动下，WSS 反复地调整、优化生产计划直至最 优。（2）对于物理车间：WSS 生成最优生产计划后，将计划以生产过 程运行指令的形式下达至物理车间。物理车间的各要素在指令数据的驱 动下，将各自的参数调整到适合的状态，并开始生产。在生产过程中， 虚拟车间实时地监控物理车间的运行状态，并将状态数据经过快速处理 后反馈至生产过程中。在虚拟车间反馈数据的驱动下，物理车间及时动 作，优化生产过程。（3）对于虚拟车间：在产前阶段，虚拟车间接收
    来自 WSS 的生产计划数据，并在生产计划数据的驱动下仿真并优化整 个生产过程，实现对资源的最优利用。在生产过程中，在物理车间实时 运行数据的驱动下，虚拟车间通过实时的仿真分析及关联、预测及调控 等，使得生产能够高效进行。数字孪生车间在车间孪生数据的驱动下， 不断地被完善和优化。 3.3 全要素、全流程、全业务集成与融合 数字孪生车间的集成与融合主要体现在以下三个方面。（1）车间 全要素的集成与融合：在数字孪生车间中，通过物联网、互联网、务联 网等信息手段，物理车间的人、机、物、环境等各种生产要素被全面接 入信息世界，实现了彼此间的互联互通和数据共享。由于生产要素的集 成和融合，实现了对各要素合理的配置和优化组合，保证了生产的顺利 进行。（2）车间全流程的集成与融合：在生产过程中，虚拟车间实时 监控生产过程的所有环节。在数字孪生车间的机制下，通过关联、组合 等作用，物理车间的实时生产状态数据在一定准则下被加以自动分析、 综合，从而及时挖掘出潜在的规律规则，最大化地发挥了车间的性能和 优势。（3）车间全业务的集成与融合：由于数字孪生车间中 WSS、虚 拟车间和物理车间之间通过数据交互形成了一个整体，因此，车间中的 各种业务（如，物料配给与跟踪、工艺分析与优化、能耗分析与管理等） 被有效集成，实现数据共享，消除信息孤岛，从而在整体上提高了数字 孪生车间的效率。全要素、全流程、全业务的集成与融合为数字孪生车 间的运行提供了全面的数据支持与高质量的信息服务。
    3.4 迭代运行与优化 在数字孪生车间中，物理车间、虚拟车间以及 WSS 两两之间不断 交互，迭代优化。（1）WSS 与物理车间之间通过数据双向驱动、迭代 运行，使得生产要素管理最优。WSS 根据生产任务产生资源配置方案， 并根据物理车间生产要素的实时状态对其进行优化与调整。在此迭代过 程中，生产要素得到最优的管理及配置，并生成初始生产计划。（2） WSS 和虚拟车间之间通过循环验证、迭代优化，达到生产计划最优。 在生产执行之前，WSS 将生产任务和生产计划交给虚拟车间进行仿真 和优化。然后，虚拟车间将仿真和优化的结果反馈至 WSS，WSS 对生 产计划进行修正及优化。此过程不断迭代，直至生产计划达到最优。（3） 物理车间与虚拟车间之间通过虚实映射、实时交互，使得生产过程最优。 在生产过程中，虚拟车间实时地监控物理车间的运行，根据物理车间的 实时状态生成优化方案并反馈指导物理车间的生产。在此迭代优化中， 生产过程以最优的方案进行直至生产结束。数字孪生车间在以上三种迭 代优化中得到持续的优化与完善。 4. 数字孪生车间关键技术 如图 4 所示，数字孪生车间的关键技术依据其主要系统组成，主要 分为 5 大类：①物理车间“人-机-物-环境”互联与共融技术，②虚拟车间
    建模、仿真运行及验证技术，③车间孪生数据构建及管理技术，④数字 孪生车间运行技术，⑤基于数字孪生车间的智能生产与精准服务技术。 图 4 数字孪生车间关键技术 （1）物理车间“人-机-物-环境”互联与共融技术。主要包括：①异构 制造资源协议解析与数据获取技术；②异构多源多模态数据融合与封装 技术；③多源异构传感器协同测量及优化布局技术；④异构多源数据通 讯与发布技术；⑤异构资源分布式协同控制技术；⑥异构制造资源感知 接入技术与装置研制；⑦物理车间实时运行智能监测与优化控制技术等。 （2）虚拟车间构建、仿真运行与验证技术。主要包括：①虚拟车 间建模技术，如车间“要素－行为－规则”多维多尺度建模与仿真技术； ②多维多尺度模型集成与融合技术；③虚拟车间运行机理及演化规律；
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