机床制造加工数字化车间信息模型及其应用研究

车间/工厂内普遍存在来自不同厂家且功能各异的自动化装备和系统,其在信息层面表现为分布于不同网络层次的异构数据。异构系统与设备之间的互联互通是实现制造信息化和智能化的基础,是数字化车间集成的一个核心问题。解决这一问题的关键是建立规范一致的信息模型。针对机床制造加工数字化车间的信息互联互通问题,在分析数字化车间架构、功能要求和信息流的基础上,建立了机床制造加工数字化车间的信息模型架构。通过明确数字化车间信息模型的元素定义、建模规则和建模方法,实现了模型的标准化和一致性。随后,基于OPC统一构架(OPC unified architecture,OPC UA),建立了该信息模型在OPCUA地址空间中的映射规则和基于OPC UA服务器/客户端实现信息模型数据存储和交互的方法。最终,采用OPC UA协议将信息模型映射到OPC UA地址空间,选取典型现场应用场景,完成了信息模型的实例化,验证了所提出的机床制造加工数字化车间信息模型的实用性。     

离散制造车间实时定位数据可视化平台设计

室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而，传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache Kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件，搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台，并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器，相较于传统单机多线程计算方式快218.2s。实现了对车间中叉车、人员、关键物料的实时定位、监管和海量数据的存储，提高了车间的透明化管理水平。     

面向离散车间生产过程的三维可视化监控系统研究

针对传统车间监控方式落后、可视化程度低且实时性差的问题,设计一种面向离散车间生产过程的三维可视化监控系统.通过车间生产过程分析,确定系统的体系架构,明确系统的开发运行模式.对监控Agent构建、多源异构生产要素感知集成、实时信息数据处理和全参数虚拟车间建模技术进行研究.验证表明了该监控系统的有效性.     

基于数字化人的车间数字化制造系统

基于移动通信及移动计算技术,提出了车间数字化制造系统中“数字化人”的概念。数字化人可实时接入车间数字化制造系统,通过感官获取信息,根据形象思维、直觉和经验作出判断,并与基于长期存储、精确推理和快速数据处理的机器智能无缝地结合起来,实现灵活快捷的最佳生产决策。在此基础上,构建了支持数字化人的车间数字化制造系统原型,分析了该原型系统的网络结构和功能。结合多Agent技术,构建了该类型数字化车间的运行模式。     

面向数字化车间的介入式三维实时监控系统

为满足数字化转型过程中对监控系统日益增长的要求,研究了面向数字化车间的介入式3D实时监控系统,并建立了该监控系统的需求框架、体系结构和运行模式。研究了实现该监控系统的关键技术,建立了该监控系统的实时数据库的E-R-T模型。研究了该监控系统的3D场景模型优化技术,阐述了该监控系统的平移和旋转实现方法,提出了基于实时问答机制的介入式显示方法。该系统已成功应用于数字化车间桌面模拟平台,运行效果良好。     

离散制造型数字化车间技术架构与关键技术研究

分析离散制造的特点,研究数字化车间的技术架构,定义了数字化车间信息流与数据交互。为我国离散制造企业规划和建设数字化车间提供了可参考的方向和依据。     

智慧车间信息感知与分析系统

为了满足智慧车间管理系统对数据采集与信息交互的高要求,以LabVIEW为上层软件的开发平台,通过无线传感网(WSNs)和串口通信相结合,利用调用动态库技术,实现多路数据的并行采集,并通过实验验证了该数据采集方法的可行性。研究结果表明,基于LabVIEW的环境监测、生产状态监控和设备故障诊断的车间信息感知与分析系统能快速有效地对各路数据进行处理、分析、实时显示和存储,该方案对未来智慧车间管理系统的优化具有一定的参考价值。     

分布式自主协同制造——一种智能车间运行新模式

为实现生产异常的实时监控、精准预测和快速响应,针对当前以制造执行系统为核心的传统车间运行模式一直存在的异常响应缓慢、决策实时性差、系统稳定性低等问题,提出一种智能车间运行新模式——分布式自主协同制造。阐述了智能车间的分布式自主协同制造的概念、体系架构和运行机制等,探讨了智能车间的分布式自主协同制造的关键技术和特点。最后指出,分布式自主协同制造模式为智能车间的实时管控和运行优化提供了一种有效途径,有可能成为未来复杂离散制造车间的主要运行模式之一。     

大数据驱动的离散制造车间实时能效分析方法

为实现生产过程的节能减排,提出一种大数据驱动的离散制造车间实时能效分析方法。首先,从能耗数据与工艺数据两个方面构建了制造数据封装模型,以实现制造大数据的采集与存储;其次,通过数据聚类与数据关联分析,建立了制造大数据分析方法,实现了能耗数据的特征提取及其与工艺数据的关联融合,并据此建立了离散制造车间多层次实时能效分析指标。该方法将大数据处理与制造车间能效分析相结合,通过能耗数据的挖掘分析与可视化展示,为智能车间的节能控制提供了决策依据。     

智能车间质量数据集成及可视化分析平台设计

为充分利用车间产生的质量数据,解决车间综合质量管理问题,建立了智能车间质量数据集成及可视化分析平台.首先针对平台的整体建设目标设计了系统功能架构;其次,利用基于模板的自然语言生成技术为传统的可视化图表添加文本描述,并在文本中嵌入可视化图表,通过文本与图表之间的交互帮助用户进行数据的可视化探索,减少用户在两者之间频繁切换的问题;最后以某企业制造车间工程质量管理为例,对智能车间质量数据集成及可视化分析平台进行应用验证,结果表明该平台实现了以质量为核心的智能制造,且文本和可视化彼此丰富增强了可视化效果.