CN114415607A - 基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，属于工艺制造技术领域，通过建立孪生数字模型，使实体设备数据驱动孪生数字模型与实体设备进行协同运动，孪生数字模型驱动实体设备与其进行协同运动，实现双向协同运动目的，有效模拟实体设备工作状况，通过对生产数据的采集，按照生产逻辑关系，对大数据进行汇总从而形成一体式管理体制，通过实时对生产数据的监测，模拟车间各***完成整套流程，通过对模拟数据的分析监控，***自动给出车间工作指导建议，将实时数据与管理体制中标准数据库进行差值计算，通过计算结果与隐患时间关联匹配最终进行应急预案的生成，避免出现事故滞留现象，降低生产安全隐患。
Description
技术领域
本发明属于工艺制造技术领域，具体为基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***。
背景技术
智能制造不仅为企业生产运作管理的“兵棋推演”提供了基础和条件，也为企业战略管理的“兵棋推演”提供了基础和条件，因为智能制造有以下三方面的管理特征：首先，智能制造是互联网、大数据和人工智能与先进制造技术深度融合的产物，形成数字李生驱动的制造模式变革；其次，基于数字孪生的智能制造形成规模经济与范围经济的协同，使解决制造管理中效率与灵活的二元性问题提升到一个新的高度；最后，基于智能制造，制造业能够真正实现面向用户需求的管理创新，从而形成现实意义而非理论意义上的用户驱动的管理变革21，因此，智能制造可以为企业战略管理和生产运作的模拟优化提供不同的场景分析。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备***的数字映射***，数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
数字孪生，数字孪生技术起源于美国国家宇航局在阿波罗项目中对飞行器的镜像，并在飞行状态监控中应用。通用电气公司在其云平台上实施数字孪生体，采用大数据、物联网等先进技术，实现对发动机的实时监控、及时检查和预测性维护，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互，数字孪生技术作为一项突破性的技术为此提供了巨大的推动力，它有可能改变今天和未来制造业的面貌。数字孪生，作为现实世界的一面镜子，提供了一种模拟、预测和优化物理制造***和过程的手段。利用数字孪生和智能算法可以实现数据驱动的操作监控和优化，开发创新的产品和服务，提高加工效率保证加工质量。虽然已有研究报道了数字孪生在制造业中的潜在应用前景，但目前在制造领域实现数字孪生的方法缺乏对数字双胞胎的概念、框架和开发方法的深入了解，阻碍了数字孪生应用于智能制造的发展。
基于离散型生产型企业加工生产的工艺流程中，工厂生产工序的监控及管理信息***大多各司其职，单项***仅能单独达到指定功能，使各个***之间缺乏有效联动，出现意外事故时无法将各个***进行有效关联，需依靠人工判断来进行紧急预案的实施，难以应对一系列的突发情况，使事故易出现滞留现象，提高生产的安全隐患，因此需一种基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***的解决上述问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，解决了单项***仅能单独达到指定功能，使各个***之间缺乏有效联动，出现意外事故时无法将各个***进行有效关联，需依靠人工判断来进行紧急预案的实施，难以应对一系列的突发情况，使事故易出现滞留现象，提高生产的安全隐患的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，包括物理实体单元，所述物理实体单元包括传感模组、数据获取模块和GPS定位模块，所述传感模组、数据获取模块和GPS定位模块用于构建实体设备三维模型，所述实体设备三维模型通管通讯模组进行信息传递，所述物理实体单元的输出端与数字孪生平台的输入端连接。
所述数字孪生平台的输出端与数据分析单元的输入端连接，所述数据分析单元与数据储存库双向连接，所述数据储存库与数字孪生平台双向连接，所述数字孪生平台的输出端与管理终端的输入端连接，所述管理终端的输入端与数据分析单元的输入端连接。
作为本发明的进一步方案：所述传感模组包括温湿传感模块、时间传感模块、压力传感模块、速度传感模块、流量传感模块。
数据获取模块包括生产综合性数据、计划排程数据、设备参数数据、生产质量关联数据、物料管理数据和生产工艺数据。
作为本发明的进一步方案：所述通讯模组包括网络传输通道和通讯模块。
网络传输通道：支持局域网、LAN、WiFi、Zigbee、5G的传输协议。
通讯模块：包括网络路由、数据通讯接口、人机交互接口和云数据库接入端口。
通过网络和接口标准化接入各物理资源，将其虚拟化为网络中的资源节点，以实现生产车间内物理实体信息的泛在互联，并与虚拟空间进行交互映射。
作为本发明的进一步方案：所述实体设备三维模型的构建步骤如下。
S10、通过物理实体单元获取设备实体数据信息，包括实体设备的设计参数信息和生产过程参数信息。
S11、构建多分辨率地图引擎，对各生产工序环节进行仿真，采用3Dmax/maya建立多种实体设备的初始模型，确定实体设备的物理数据，且物理属性包括温湿数据信息、时间数据信息、压力数据信息、速度数据信息及流量数据信息，将各实体设备参数信息及生产过程参数信息带入初始模型中，得到实体设备三维模型。
作为本发明的进一步方案：所述S11中，三维模型生产工序仿真与地图引擎进行匹配，获取生产各工序的区域缩略图，选择三维模型中其中单个工序环节即可定位至具体工序三维场景。
作为本发明的进一步方案：所述数字孪生平台包括孪生数字模型、剔除模块、渲染模块、远程监控模块和PLC控制模块，所述孪生数字模型的建立步骤如下。
S20、将当前实体设备各参数信息及生产过程参数信息输入孪生***中，确认实体设备进行的各项参数调整和每项工序所需要的时间、运动轨迹、设备构件的压力、工序温湿环境信息、设备构件运行速度及传输流量，在孪生***中创建了包含生产各工序实时数据的孪生数字模型。
S21、采用Unreal引擎作为底层渲染引擎，采用PBR技术对工序设备进行材质设计，并且对孪生数字模型中各工序环节进行渲染，采用渲染线程机制，将程序逻辑和渲染内容并行执行，区分孪生数字模型各个工序构件的位置和运动轨迹。
S22、通过PLC控制模块对数字孪生平台进行控制，使实体设备数据驱动孪生数字模型与实体设备进行协同运动，孪生数字模型驱动实体设备与其进行协同运动，实现双向协同运动目的，采用远程监控模块对实体设备远程监控。
作为本发明的进一步方案：所述S20中，将设备各参数信息及生产过程参数信息录入孪生数字模型过程中，剔除模块用于保留实体设备三维模型中包含工艺运动的构件信息、去除不参与工序步骤的辅助构件。
作为本发明的进一步方案：所述数据分析单元包括差值计算模块、关联匹配模块和策略生成模块；
差值计算模块：用于将监测实时数据与管理体制标准数据库进行差值计算，具体计算步骤如下：
获取各工序关于产品质量特征性的控制数据，计算质量特征性值标准差取平均值X，质量特性值标准差用以S表示，获取各工序的数量为k个，工序控制数据用a表示，质量特征指标值用a1、b1、...、bn表示。
关联匹配模块：用于将各工序质量特性值标准差【S1...S2...Sk】与管理体制标准数据库中的指标信息进行关联匹配，成正态矩阵分布，使【S1...S2...Sk】与【a1、b1、...、bn】中其中一项或几项对应。
策略生成模块：用于根据对应的【a1、b1、...、bn】指标信息匹配管理体制标准数据库中关联的预案调整策略，进行应急预案的生成，并且及时将数据信息反馈至管理终端。
作为本发明的进一步方案：所述数据储存库包括历史数据储存库和管理体制标准数据库。
管理体制标准数据库：用于录入产品质量特征性控制数据及其对应的指标数据，通过不同的特征性控制数据关联对应的预案调整策略。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明中，通过建立孪生数字模型，使实体设备数据驱动孪生数字模型与实体设备进行协同运动，孪生数字模型驱动实体设备与其进行协同运动，实现双向协同运动目的，有效模拟实体设备工作状况，通过对生产数据的采集，按照生产逻辑关系，对大数据进行汇总从而形成一体式管理体制，通过实时对生产数据的监测，模拟车间各***完成整套流程，通过对模拟数据的分析监控，***自动给出车间工作指导建议，将实时数据与管理体制中标准数据库进行差值计算，通过计算结果与隐患时间关联匹配最终进行应急预案的生成，避免出现事故滞留现象，降低生产安全隐患。
2、本发明中，通过建立实体设备三维模型，构建多分辨率地图引擎，对各生产工序环节进行仿真，三维模型生产工序仿真与地图引擎进行匹配，获取生产各工序的区域缩略图，选择三维模型中其中单个工序环节即可定位至具体工序三维场景，有利于人员对三维模型构造的查看及修整，孪生数字模型建立过程中，剔除模块用于保留实体设备三维模型中包含工艺运动的构件信息、去除不参与工序步骤的辅助构件，减轻孪生数字模型体量，提高虚拟调试速度，同时对孪生数字模型中各工序环节进行渲染，进一步提高三维仿真效果及该孪生***的使用性能。
附图说明
图1为本发明结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
如图所示，本发明提供一种技术方案：基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，包括物理实体单元，物理实体单元包括传感模组、数据获取模块和GPS定位模块，传感模组、数据获取模块和GPS定位模块用于构建实体设备三维模型，实体设备三维模型通管通讯模组进行信息传递，物理实体单元的输出端与数字孪生平台的输入端连接。
数字孪生平台的输出端与数据分析单元的输入端连接，数据分析单元与数据储存库双向连接，数据储存库与数字孪生平台双向连接，数字孪生平台的输出端与管理终端的输入端连接，管理终端的输入端与数据分析单元的输入端连接。
传感模组包括温湿传感模块、时间传感模块、压力传感模块、速度传感模块、流量传感模块。
数据获取模块包括生产综合性数据、计划排程数据、设备参数数据、生产质量关联数据、物料管理数据和生产工艺数据。
通讯模组包括网络传输通道和通讯模块。
网络传输通道：支持局域网、LAN、WiFi、Zigbee、5G的传输协议。
通讯模块：包括网络路由、数据通讯接口、人机交互接口和云数据库接入端口。
通过网络和接口标准化接入各物理资源，将其虚拟化为网络中的资源节点，以实现生产车间内物理实体信息的泛在互联，并与虚拟空间进行交互映射。
实体设备三维模型的构建步骤如下。
S10、通过物理实体单元获取设备实体数据信息，包括实体设备的设计参数信息和生产过程参数信息。
S11、构建多分辨率地图引擎，对各生产工序环节进行仿真，采用3Dmax/maya建立多种实体设备的初始模型，确定实体设备的物理数据，且物理属性包括温湿数据信息、时间数据信息、压力数据信息、速度数据信息及流量数据信息，将各实体设备参数信息及生产过程参数信息带入初始模型中，得到实体设备三维模型。
S11中，三维模型生产工序仿真与地图引擎进行匹配，获取生产各工序的区域缩略图，选择三维模型中其中单个工序环节即可定位至具体工序三维场景。
数字孪生平台包括孪生数字模型、剔除模块、渲染模块、远程监控模块和PLC控制模块，孪生数字模型的建立步骤如下。
S20、将当前实体设备各参数信息及生产过程参数信息输入孪生***中，确认实体设备进行的各项参数调整和每项工序所需要的时间、运动轨迹、设备构件的压力、工序温湿环境信息、设备构件运行速度及传输流量，在孪生***中创建了包含生产各工序实时数据的孪生数字模型。
S21、采用Unreal引擎作为底层渲染引擎，采用PBR技术对工序设备进行材质设计，并且对孪生数字模型中各工序环节进行渲染，采用渲染线程机制，将程序逻辑和渲染内容并行执行，区分孪生数字模型各个工序构件的位置和运动轨迹。
S22、通过PLC控制模块对数字孪生平台进行控制，使实体设备数据驱动孪生数字模型与实体设备进行协同运动，孪生数字模型驱动实体设备与其进行协同运动，实现双向协同运动目的，采用远程监控模块对实体设备远程监控。
S20中，将设备各参数信息及生产过程参数信息录入孪生数字模型过程中，剔除模块用于保留实体设备三维模型中包含工艺运动的构件信息、去除不参与工序步骤的辅助构件。
数据分析单元包括差值计算模块、关联匹配模块和策略生成模块；
差值计算模块：用于将监测实时数据与管理体制标准数据库进行差值计算，具体计算步骤如下：
获取各工序关于产品质量特征性的控制数据，计算质量特征性值标准差取平均值X，质量特性值标准差用以S表示，获取各工序的数量为k个，工序控制数据用a表示，质量特征指标值用a1、b1、...、bn表示。
关联匹配模块：用于将各工序质量特性值标准差【S1...S2...Sk】与管理体制标准数据库中的指标信息进行关联匹配，成正态矩阵分布，使【S1...S2...Sk】与【a1、b1、...、bn】中其中一项或几项对应。
策略生成模块：用于根据对应的【a1、b1、...、bn】指标信息匹配管理体制标准数据库中关联的预案调整策略，进行应急预案的生成，并且及时将数据信息反馈至管理终端。
数据储存库包括历史数据储存库和管理体制标准数据库。
管理体制标准数据库：用于录入产品质量特征性控制数据及其对应的指标数据，通过不同的特征性控制数据关联对应的预案调整策略。
综上所得：
通过建立孪生数字模型，使实体设备数据驱动孪生数字模型与实体设备进行协同运动，孪生数字模型驱动实体设备与其进行协同运动，实现双向协同运动目的，有效模拟实体设备工作状况，通过对生产数据的采集，按照生产逻辑关系，对大数据进行汇总从而形成一体式管理体制，通过实时对生产数据的监测，模拟车间各***完成整套流程，通过对模拟数据的分析监控，***自动给出车间工作指导建议，将实时数据与管理体制中标准数据库进行差值计算，通过计算结果与隐患时间关联匹配最终进行应急预案的生成，避免出现事故滞留现象，降低生产安全隐患。
通过建立实体设备三维模型，构建多分辨率地图引擎，对各生产工序环节进行仿真，三维模型生产工序仿真与地图引擎进行匹配，获取生产各工序的区域缩略图，选择三维模型中其中单个工序环节即可定位至具体工序三维场景，有利于人员对三维模型构造的查看及修整，孪生数字模型建立过程中，剔除模块用于保留实体设备三维模型中包含工艺运动的构件信息、去除不参与工序步骤的辅助构件，减轻孪生数字模型体量，提高虚拟调试速度，同时对孪生数字模型中各工序环节进行渲染，进一步提高三维仿真效果及该孪生***的使用性能。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (9)
1.基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，包括物理实体单元，其特征在于：所述物理实体单元包括传感模组、数据获取模块和GPS定位模块，所述传感模组、数据获取模块和GPS定位模块用于构建实体设备三维模型，所述实体设备三维模型通管通讯模组进行信息传递，所述物理实体单元的输出端与数字孪生平台的输入端连接；
所述数字孪生平台的输出端与数据分析单元的输入端连接，所述数据分析单元与数据储存库双向连接，所述数据储存库与数字孪生平台双向连接，所述数字孪生平台的输出端与管理终端的输入端连接，所述管理终端的输入端与数据分析单元的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述传感模组包括温湿传感模块、时间传感模块、压力传感模块、速度传感模块、流量传感模块；
数据获取模块包括生产综合性数据、计划排程数据、设备参数数据、生产质量关联数据、物料管理数据和生产工艺数据。
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述通讯模组包括网络传输通道和通讯模块；
网络传输通道：支持局域网、LAN、WiFi、Zigbee、5G的传输协议；
通讯模块：包括网络路由、数据通讯接口、人机交互接口和云数据库接入端口；
通过网络和接口标准化接入各物理资源，将其虚拟化为网络中的资源节点，以实现生产车间内物理实体信息的泛在互联，并与虚拟空间进行交互映射。
4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述实体设备三维模型的构建步骤如下；
S10、通过物理实体单元获取设备实体数据信息，包括实体设备的设计参数信息和生产过程参数信息；
S11、构建多分辨率地图引擎，对各生产工序环节进行仿真，采用3Dmax/maya建立多种实体设备的初始模型，确定实体设备的物理数据，且物理属性包括温湿数据信息、时间数据信息、压力数据信息、速度数据信息及流量数据信息，将各实体设备参数信息及生产过程参数信息带入初始模型中，得到实体设备三维模型。
5.根据权利要求4所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述S11中，三维模型生产工序仿真与地图引擎进行匹配，获取生产各工序的区域缩略图，选择三维模型中其中单个工序环节即可定位至具体工序三维场景。
6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述数字孪生平台包括孪生数字模型、剔除模块、渲染模块、远程监控模块和PLC控制模块，所述孪生数字模型的建立步骤如下；
S20、将当前实体设备各参数信息及生产过程参数信息输入孪生***中，确认实体设备进行的各项参数调整和每项工序所需要的时间、运动轨迹、设备构件的压力、工序温湿环境信息、设备构件运行速度及传输流量，在孪生***中创建了包含生产各工序实时数据的孪生数字模型；
S21、采用Unreal引擎作为底层渲染引擎，采用PBR技术对工序设备进行材质设计，并且对孪生数字模型中各工序环节进行渲染，采用渲染线程机制，将程序逻辑和渲染内容并行执行，区分孪生数字模型各个工序构件的位置和运动轨迹；
S22、通过PLC控制模块对数字孪生平台进行控制，使实体设备数据驱动孪生数字模型与实体设备进行协同运动，孪生数字模型驱动实体设备与其进行协同运动，实现双向协同运动目的，采用远程监控模块对实体设备远程监控。
7.根据权利要求6所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述S20中，将设备各参数信息及生产过程参数信息录入孪生数字模型过程中，剔除模块用于保留实体设备三维模型中包含工艺运动的构件信息、去除不参与工序步骤的辅助构件。
8.根据权利要求7所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述数据分析单元包括差值计算模块、关联匹配模块和策略生成模块；
差值计算模块：用于将监测实时数据与管理体制标准数据库进行差值计算，具体计算步骤如下：
获取各工序关于产品质量特征性的控制数据，计算质量特征性值标准差取平均值X，质量特性值标准差用以S表示，获取各工序的数量为k个，工序控制数据用a表示，质量特征指标值用a1、b1、...、bn表示；
关联匹配模块：用于将各工序质量特性值标准差【S1...S2...Sk】与管理体制标准数据库中的指标信息进行关联匹配，成正态矩阵分布，使【S1...S2...Sk】与【a1、b1、...、bn】中其中一项或几项对应；
策略生成模块：用于根据对应的【a1、b1、...、bn】指标信息匹配管理体制标准数据库中关联的预案调整策略，进行应急预案的生成，并且及时将数据信息反馈至管理终端。
9.根据权利要求1所述的基于数据驱动的设计工艺制造一体化数字孪生***，其特征在于：所述数据储存库包括历史数据储存库和管理体制标准数据库；
管理体制标准数据库：用于录入产品质量特征性控制数据及其对应的指标数据，通过不同的特征性控制数据关联对应的预案调整策略。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116822353A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-09-29 | 盐城工学院 | 一种制造工艺过程的数字孪生模型快速构建方法 |
| CN117351132A (zh) * | 2023-12-04 | 2024-01-05 | 山东再起数据科技有限公司 | 基于数字挛生和tcp传输控制协议的远程终端设备渲染方法 |
| CN117391625A (zh) * | 2023-10-18 | 2024-01-12 | 上海形拓科技有限公司 | 一种基于数字孪生的智能制造管理***及方法 |
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2021
- 2021-12-20 CN CN202111560499.8A patent/CN114415607A/zh active Pending
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