CN111027209A - 一种数字孪生行为模型快速构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字孪生行为模型快速构建方法，包括：采集物理实体的运动数据，对运动数据添加时间戳并存储，当限位信号有效时停止该次数据采集，记为工序一；继续按步骤一采集、存储数据，并记录各工序间的时间间隔，直到所有工序完成；发送指令让物理实体重复所有工序若干次，将每个工序最终采集到的数据按时间戳去除最大值最小值，并对剩下的数据求均值；将最终数据重新组帧并发送给虚拟模型。本发明能够在一定程度上自动区别并记录物理实体各工序及数据，并基于数据快速构建其数字孪生行为模型，提高模型构建的实时性和准确性。

Description

一种数字孪生行为模型快速构建方法

技术领域

本发明属于电子工程和计算机科学领域，具体涉及一种数字孪生行为模型快速构建方法。

背景技术

数字孪生(Digital Twin)技术目前是国内外研究的热点，其在工业生产、仿真预测、航空航天等领域得到一定程度的落地应用。数字孪生技术的研究目前包括关键使能技术、模型构建、虚实联动、仿真预测等，模型构建是基础。在工厂实际生产线中，数字孪生技术应用首先也需要解决模型构建的问题，以汽车总装生产线中的机器人为例，其在汽车总装流水线上需要按照既定工序动作，同时基于设定的限位信号来区别不同的工序，包括零件的清洗、前桥/后桥/传动轴的组装、润滑油加注等。不仅需要构建三维虚拟模型(该虚拟模型与汽车总装机器人物理实体在外形上一一映射)，而且需要构建三维虚拟模型后台与属性相关的一系列模型，这其中就包括反应汽车总装机器人物理实体一系列工序动作的行为模型。传统行为模型的构建方法主要是按照工艺针对汽车总装机器人物理实体构建其动作的数学公式，这种方法存在一定的难度和不确定性，因为对于非线性的动作，很难总结反应其行为规则的数学公式，基于此，本发明提供一种数字孪生行为模型快速构建方法，采集物理实体的工序数据，并重新组帧发送给虚拟模型，以数据的驱动来反应虚拟模型后台行为规则的属性。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：提供一种数字孪生行为模型快速构建方法，为此本发明公开了一种数字孪生行为模型快速构建方法，包括物理实体数据的采集与存储、各工序间的时间间隔采集与存储、各工序数据按时间戳去除极值并对剩下的数据求均值、将最终数据重新组帧并发送给虚拟模型。本发明能够在一定程度上自动区别并记录物理实体各工序及数据，并基于数据快速构建其数字孪生行为模型，提高模型构建的实时性和准确性。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种数字孪生行为模型快速构建方法，该方法包括如下步骤：

步骤(1)、按照时间增量△t采集物理实体的运动数据，即分别在时刻t₀、t₀+△t、t₀+△t*2、…、t₀+△t*n采集物理实体的n组运动数据，不同的时刻即是采集到的数据的时间戳，当限位信号，所述的限位信号来源于限位开关，限位开关安装在物理实体内部或者外部，用于限定物理实体的运行，当其运行到某个位置时，触发限位开关，限位信号有效，物理实体停止运动；限位信号有效时停止该次数据采集，将物理实体的该次系列动作记为工序一，并将采集到的数据和对应的时间戳存储在缓存中；

步骤(2)、继续采集物理实体的运动数据，并比较两次采集的数据间的差值，当该差值小于等于设定值时，即认为数据并无明显变化，物理实体处于等待中，并持续记录等待的时间，该等待的时间即为工序间的等待时间；否则，认为物理实体开始执行另一个工序，执行步骤(3)；

步骤(3)、返回步骤(1)继续采集、存储物理实体的数据、时间戳，直到物理实体的所有工序完成；

步骤(4)、发送指令让物理实体重复所有工序j次，并将时间戳复位，即保证物理实体在执行工序一时均是从t₀时刻开始，然后按照步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)采集、存储物理实体的数据、时间戳；

步骤(5)、对于采集到的所有数据，按工序将数据存储在不同的缓存中，即将工序一的数据、时间戳存储在一级缓存中，工序二的数据、时间戳存储在二级缓存中，以此类推；对于每个缓存，相同工序的数据存储在不同偏移地址处，将第一次采集到的工序一数据和时间戳存储在一级缓存偏移地址0开始的k-1字节长度空间中、将第二次采集到的工序一数据和时间戳存储在一级缓存偏移地址k开始的k-1字节长度空间中，以此类推，保证数据存储不冲突；

步骤(6)、对于最终采集到的所有数据，将每个缓存中的同一工序的数据按照时间戳去除最大值和最小值，并对剩下的数据求均值；以一级缓存为例，假定一级缓存存储了j次工序一的数据和时间戳，偏移地址0处存储了第一次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址1处存储了第一次采集到的工序一的数据data₀ ¹，偏移地址k处存储了第二次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址k+1处存储了第二次采集到的工序一的数据data0²，偏移地址(j-1)×k处存储了第j次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址(j-1)×k+1处存储了第j次采集到的工序一的数据data0^j，则按照时间戳t₀搜索数据data₀ ^j，其中j＝1,2,...,j，去除这些数据中的最大值和最小值，并对剩下的数据求取平均值；

步骤(7)、将最终得到的所有数据重新组合成一帧数据并发送给虚拟模型，作为该虚拟模型的数字孪生行为模型。

进一步的，所述步骤(7)中，重新组合的数据帧格式包括帧头、工序一标识字段、工序一所有数据、工序二标识字段、工序二所有数据、…、工序一和工序二间的等待时间、工序二和工序三间的等待时间、…、校验字段、帧尾，其中工序标识字段表示工序的序号，即对于工序f而言，该字段填充数字f；工序所有数据字段只包括数据，不包括时间戳；校验字段的计算方式为除了帧头和帧尾之外的所有数据的相加，并取最低两个字节。

进一步的，数字孪生行为模型快速构建模块跨接在物理实体和虚拟模型中间，采集物理实体的运动数据并经过添加时间戳、去除极值求均值处理后，发送给三维虚拟模型，作为三维虚拟模型后台的行为模型。

进一步的，采用FPGA设计数字孪生行为模型快速构建模块，该模块跨接在物理实体与三维虚拟模型中间，同时在FPGA内部例化多个双端口BRAM模块用来存储数据及时间戳，通过BRAM的端口a完成数据采集与存储、通过BRAM的端口b完成数据读取与比较，提高数据处理的实时性。

本发明与现有技术相比的优点在于：传统行为模型的构建方法主要是按照工艺针对产线设备的物理实体构建其动作的数学公式，这种方法存在一定的难度和不确定性，因为对于非线性的动作，很难总结反应其行为规则的数学公式，本发明以数据的驱动来构建数字孪生行为模型，能够在一定程度上提高模型构建的实时性和准确性；

附图说明

图1为本发明的***结构框图；

图2为本发明的数据帧格式定义图；

图3为本发明的***流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明涉及一种数字孪生行为模型快速构建方法。在实际生产线中，数字孪生技术应用首先需要解决模型构建的问题，以汽车总装生产线中的机器人为例，不仅需要构建三维虚拟模型(该虚拟模型与汽车总装机器人物理实体在外形上一一映射)，而且需要构建三维虚拟模型后台与属性相关的一系列模型，这其中就包括反应汽车总装机器人物理实体一系列工序动作的行为模型。传统行为模型的构建方法主要是按照工艺针对汽车总装机器人物理实体构建其动作的数学公式，这种方法存在一定的难度和不确定性，因为对于非线性的动作，很难总结反应其行为规则的数学公式。为此本发明提供一种数字孪生行为模型快速构建方法，采集物理实体的工序数据，并重新组帧发送给虚拟模型，以数据的驱动来反应虚拟模型后台行为规则的属性。

本发明的***结构框图如图1所示，基于本发明方法构建的数字孪生行为模型快速构建模块跨接在物理实体和虚拟模型中间，采集物理实体的运动数据并经过添加时间戳、去除极值求均值等处理后，发送给三维虚拟模型，作为三维虚拟模型后台的行为模型；本发明的数据帧格式定义图如图2所示、本发明的***流程框图如图3所示，具体实施方式如下：

本发明的方法主要包括物理实体数据的采集与存储、各工序间的时间间隔采集与存储、各工序数据按时间戳去除极值并对剩下的数据求均值、将最终数据重新组帧并发送给虚拟模型。以汽车总装生产线中组装机器人的数字孪生行为模型构建为例，包括如下步骤：

步骤(1)、按照时间增量△t采集汽车总装机器人物理实体的运动数据，如机器人不同轴向的运动数据，即分别在时刻t₀、t₀+△t、t₀+△t*2、…、t₀+△t*n采集汽车总装机器人物理实体的n组运动数据，不同的时刻即是采集到的数据的时间戳，当限位信号(限位信号来源于限位开关，限位开关安装在汽车总装机器人物理实体内部或者外部，用于限定汽车总装机器人物理实体的运行，当其运行到某个位置时，触发限位开关，限位信号有效，汽车总装机器人物理实体停止运动。)有效时停止该次数据采集，将汽车总装机器人物理实体的该次系列动作记为工序一，并将采集到的数据和对应的时间戳存储在缓存中；

步骤(2)、继续采集汽车总装机器人物理实体的运动数据，并比较数据间的差值，当该差值小于等于设定值时，即认为数据并无明显变化，汽车总装机器人物理实体处于等待中，并持续记录等待的时间，该时间即为工序间的等待时间；否则，认为汽车总装机器人物理实体开始执行另一个工序，执行步骤(3)；

步骤(3)、返回步骤(1)继续采集、存储汽车总装机器人物理实体的运动数据、时间戳，直到汽车总装机器人物理实体的所有工序完成；

步骤(4)、发送指令让汽车总装机器人物理实体重复所有工序j次，并将时间戳复位，即保证汽车总装机器人物理实体在执行工序一时均是从t₀时刻开始，然后按照步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)采集、存储汽车总装机器人物理实体的数据、时间戳；

步骤(5)、对于采集到的所有数据，按工序将数据存储在不同的缓存中，即将工序一的数据、时间戳存储在一级缓存中、工序二的数据、时间戳存储在二级缓存中，以此类推。对于每个缓存，相同工序的数据存储在不同偏移地址处，例如将第一次采集到的工序一数据和时间戳存储在一级缓存偏移地址0开始的k-1字节长度空间中、将第二次采集到的工序一数据和时间戳存储在一级缓存偏移地址k开始的k-1字节长度空间中，以此类推，保证数据存储不冲突；

步骤(6)、对于最终采集到的所有数据，将每个缓存中的同一工序的数据按照时间戳去除最大值最小值，并对剩下的数据求均值。以一级缓存为例，假定一级缓存存储了j次工序一的数据和时间戳，偏移地址0处存储了第一次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址1处存储了第一次采集到的工序一的数据data₀ ¹，偏移地址k处存储了第二次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址k+1处存储了第二次采集到的工序一的数据data0²，偏移地址(j-1)×k处存储了第j次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址(j-1)×k+1处存储了第j次采集到的工序一的数据data₀ ^j，则按照时间戳t₀搜索数据data₀ ^j(j＝1,2,...,j)，去除这些数据中的最大值和最小值，并对剩下的数据求取平均值。将同一工序的多次采集到的时间戳和数据按序存储在邻近内存空间，且不同工序的时间戳和数据彼此独立存储，在进行按时间戳搜索数据时减少了内存查找时间，提高数字孪生行为模块构建的实时性；

步骤(7)、将最终得到的所有数据重新组合成一帧数据并发送给汽车总装机器人虚拟模型，作为该虚拟模型的数字孪生行为模型。参见图2，重新组合的数据帧格式包括帧头、工序一标识字段、工序一所有数据、工序二标识字段、工序二所有数据、…、工序一和工序二间的等待时间、工序二和工序三间的等待时间、…、校验字段、帧尾，其中工序标识字段表示工序的序号，即对于工序f而言，该字段填充数字f；工序所有数据字段只包括数据，不包括时间戳；校验字段的计算方式为除了帧头和帧尾之外的所有数据的相加，并取最低两个字节。

在上述具体实施方式中，可采用FPGA设计数字孪生行为模型快速构建模块，该模块跨接在物理实体与三维虚拟模型中间，同时在FPGA内部例化多个双端口BRAM模块用来存储数据及时间戳，通过BRAM的端口a完成数据采集与存储、通过BRAM的端口b完成数据读取与比较，能够提高数据处理的实时性。

综上所述，本发明公开了一种数字孪生行为模型快速构建方法，包括物理实体数据的采集与存储、各工序间的时间间隔采集与存储、各工序数据按时间戳去除极值并对剩下的数据求均值、将最终数据重新组帧并发送给虚拟模型。本发明能够在一定程度上自动区别并记录物理实体各工序及数据，并基于数据快速构建其数字孪生行为模型，提高模型构建的实时性和准确性。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种数字孪生行为模型快速构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)、按照时间增量△t采集物理实体的运动数据，即分别在时刻t₀、t₀+△t、t₀+△t*2、…、t₀+△t*n采集物理实体的n组运动数据，不同的时刻即是采集到的数据的时间戳，当限位信号，所述的限位信号来源于限位开关，限位开关安装在物理实体内部或者外部，用于限定物理实体的运行，当其运行到某个位置时，触发限位开关，限位信号有效，物理实体停止运动；限位信号有效时停止该次数据采集，将物理实体的该次系列动作记为工序一，并将采集到的数据和对应的时间戳存储在缓存中；

步骤(2)、继续采集物理实体的运动数据，并比较两次采集的数据间的差值，当该差值小于等于设定值时，即认为数据并无明显变化，物理实体处于等待中，并持续记录等待的时间，该等待的时间即为工序间的等待时间；否则，认为物理实体开始执行另一个工序，执行步骤(3)；

步骤(3)、返回步骤(1)继续采集、存储物理实体的数据、时间戳，直到物理实体的所有工序完成；

步骤(4)、发送指令让物理实体重复所有工序j次，并将时间戳复位，即保证物理实体在执行工序一时均是从t₀时刻开始，然后按照步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)采集、存储物理实体的数据、时间戳；

步骤(5)、对于采集到的所有数据，按工序将数据存储在不同的缓存中，即将工序一的数据、时间戳存储在一级缓存中，工序二的数据、时间戳存储在二级缓存中，以此类推；对于每个缓存，相同工序的数据存储在不同偏移地址处，将第一次采集到的工序一数据和时间戳存储在一级缓存偏移地址0开始的k-1字节长度空间中、将第二次采集到的工序一数据和时间戳存储在一级缓存偏移地址k开始的k-1字节长度空间中，以此类推，保证数据存储不冲突；

步骤(6)、对于最终采集到的所有数据，将每个缓存中的同一工序的数据按照时间戳去除最大值和最小值，并对剩下的数据求均值；以一级缓存为例，假定一级缓存存储了j次工序一的数据和时间戳，偏移地址0处存储了第一次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址1处存储了第一次采集到的工序一的数据

偏移地址k处存储了第二次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址k+1处存储了第二次采集到的工序一的数据

偏移地址(j-1)×k处存储了第j次采集到的工序一的时间戳t₀、偏移地址(j-1)×k+1处存储了第j次采集到的工序一的数据

则按照时间戳t₀搜索数据

其中j＝1,2,...,j，去除这些数据中的最大值和最小值，并对剩下的数据求取平均值；

步骤(7)、将最终得到的所有数据重新组合成一帧数据并发送给虚拟模型，作为该虚拟模型的数字孪生行为模型。

2.根据权利要求1所述的一种数字孪生行为模型快速构建方法，其特征在于：

所述步骤(7)中，重新组合的数据帧格式包括帧头、工序一标识字段、工序一所有数据、工序二标识字段、工序二所有数据、…、工序一和工序二间的等待时间、工序二和工序三间的等待时间、…、校验字段、帧尾，其中工序标识字段表示工序的序号，即对于工序f而言，该字段填充数字f；工序所有数据字段只包括数据，不包括时间戳；校验字段的计算方式为除了帧头和帧尾之外的所有数据的相加，并取最低两个字节。

3.根据权利要求1所述的一种数字孪生行为模型快速构建方法，其特征在于：还包括：数字孪生行为模型快速构建模块跨接在物理实体和虚拟模型中间，采集物理实体的运动数据并经过添加时间戳、去除极值求均值处理后，发送给三维虚拟模型，作为三维虚拟模型后台的行为模型。

4.根据权利要求3所述的一种数字孪生行为模型快速构建方法，其特征在于：还包括：采用FPGA设计数字孪生行为模型快速构建模块，该模块跨接在物理实体与三维虚拟模型中间，同时在FPGA内部例化多个双端口BRAM模块用来存储数据及时间戳，通过BRAM的端口a完成数据采集与存储、通过BRAM的端口b完成数据读取与比较，提高数据处理的实时性。

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