数字孪生驱动的车间管理系统开发

在传统车间管理的基础上扩充了物理实体车间在虚拟空间的真实的三维可视化效果,提出了新的数字孪生驱动的车间管理体系架构。用MesWork Data Factory数字孪生虚拟仿真平台,进行孪生车间信息建模,通过OPC UA的数据采集网络架构感知设备的生产数据,前端接收设备运动的实时信号,根据工艺规划,驱动孪生模型运动,从而实现了同步运行的、虚实交互的、数字孪生驱动的车间管理系统。将其应用于某生产车间,实现数字孪生的某车间运行的新模式,验证了系统的有效性以及实用性。     

基于数字孪生的生产状态可视化平台开发北大核心

为实现生产状态各要素、各工艺、各信息数据的可视化展示,提出了基于数字孪生虚拟模型及数据驱动图表的生产状态可视化平台(DT/DC-VP)。并基于数字孪生虚实融合技术和图表可视化技术设计了DT/DC-VP的体系架构,在此基础上对DT/DC-VP的多源异构数据采集、孪生场景的模型以及运动学构建、数字孪生前端可视化构建等的关键实现方法以及功能展开研究。最后借助实际项目将该可视化平台应用于某示范焊接生产线,实现了生产状态实时、稳定、高效、精准的可视化效果,从而验证了DT/DC-VP的可靠性与稳定性。     

纺机车间多源异构数据生产管理系统设计

针对纺织机械制造企业生产过程中的多源异构数据集成、传递和共享问题,结合企业实际生产情况,搭建面向企业业务流程模型,建立车间制造过程数据管理模型,对生产数据进行异常纠正、时间配准、时序数据补足等数据预处理;并采用基于本体的异构数据集成方法,实现纺织机械制造车间智能生产的数据集成与共享,为数字孪生平台、仿真优化决策提供数据支撑;设计和开发了数字化车间数据集成管理系统,通过融合SAP、SCADA等系统数据,实现生产进度跟踪、设备运行监控及生产相关的数据统计分析,并结合三维模型进行三维可视化,满足车间的数据管理需求。     

数字孪生驱动的车间物流可视化监控方法

为解决数字化车间配送过程不透明、监控手段单一、实时性差、智能化管控难等问题，在分析复杂产品装配车间物流监控需求的基础上，提出一种数字孪生驱动的车间物流配送实时监控方法。构建数字孪生体系框架和运行模式，并对支持该系统实现的车间虚拟建模技术、车间物流实时状态信息处理等关键技术进行了研究。设计并开发了服务系统，实验验证结果表明：采用该监控系统显著提高了车间物流的透明度、实时性、交互性，所提方法可行。     

焊接成套装备车间数字孪生系统设计

手工装配是油气管道焊接成套装备装配车间生产的主要方式。为了解决车间现场管理实时性差和信息化程度低的问题,结合数字孪生技术和精益制造的理论，设计一种提高智能化管控程度的数字孪生系统。提出系统的整体架构和功能模块；构建产品数字孪生体和数字孪生车间，并提出了一种减少不确定因素影响的管控方法；阐述各功能的工作原理；最后，以自动焊接成套装备某部件为例验证了系统运行的可靠性。实验结果证明:所提方案对提高焊接成套装备车间的生产效率和实现精益生产方式有显著效果。     

基于数字孪生的带锯床状态实时监控方法

针对传统金属带锯床加工过程中运行状态不稳定以及对运行状态实时监控效果差的问题，结合数字孪生技术，提出一种基于数字孪生的金属带锯床运行状态实时监控方法，构建了虚拟实体与物理实体互联的数字孪生体。首先，构建基于数字孪生五维模型的带锯床运行状态实时监控系统框架；其次，在获取锯床实际运行数据后，使用TWINCAT模拟PLC运行，通过XML文件的TCP/IP通信协议进行数据通信，完成数据的实时传输，最终将数据上传至MySQL数据库中存储；再次，开发了支持实时三维监测锯床运行状态的场景漫游功能、支持通过查询历史运行数据以再现锯床历史运行状态的历史重现功能；最后，测试验证了系统的实时性与有效性。结果表明：此系统实时性、交互性较好。     

面向超塑成形工艺的数字孪生系统研究

为解决超塑成形工艺中热-力-气多物理场集成控制的难题,提升轻量化多层复杂结构件的成形质量、生产效率和产品一致性,通过信息技术与材料、工艺及设备的融合,开发了一种超塑成形工艺数字孪生系统。研究了超塑成形生产单元的物理模型、基于工艺流程的数字孪生体建模、基于边缘网关的多源异构数据采集存储、工艺数据库和数据可视化等关键技术。最后,在自主研发的8000 kN超塑成形/扩散连接设备上开展了实验验证,完成了TC4钛合金半球成形全过程,实现了对超塑成形设备和工艺的可视化监测与控制。为实现超塑成形工艺的数字化、自动化、智能化提供了途径和方法。     

基于数字孪生的MPS智能控制系统设计与应用北大核心

为了提高对MPS系统的自动化管理、使得MPS系统更加符合实际生产要求,提出了一种基于数字孪生的MPS智能控制系统和方法。基于MPS数字孪生五维模型架构,对其物理MPS、虚拟MPS、连接、孪生数据和服务系统五维结构进行分析。设计了MPS数字孪生智能控制系统框架,对系统开发中的虚拟模型建立、数据采集、实时驱动等关键技术进行了阐述。结合案例设计开发了MPS数字孪生智能控制系统,完成了对MPS系统可视化监控、安全管理与决策、智能控制、MES追溯等功能的实现,反映了MPS系统的全生命周期过程。     

小型制造单元远程可视化系统设计

为解决制造型企业生产设备数据采集、可视化、远程监控及管理等问题,设计基于B/S架构的生产企业小型制造单元的远程可视化系统。通过对企业生产过程中数据采集及远程可视化问题进行深层次的分析,设计远程可视化监控系统的通信总体技术框架。利用OPC、SQL技术,实现基于B/S架构的小型制造单元远程可视化系统。系统由设备状态、仓储管理、运行监控等功能模块组成,通过图表直观地反映制造单元的设备、仓储、生产情况,通过可视化系统提高了企业生产过程中的管理水平。     

离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法

为了提高数字孪生模型的准确度，提出了一种离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法。根据数据驱动仿真参数修正的方式，将数字孪生模型的仿真参数划分为静态属性、动态属性和性能属性3类，设计了一种基于深度学习的时间序列预测算法—DF-LSTM用于表征性能属性。在复杂离散制造车间的仿真模型基础上，用时间序列预测算法的预测结果作为仿真模型的性能属性值，以实时数据驱动仿真模型的动态属性和性能属性的更新，实现了由仿真模型向数字孪生模型的转变。开发了装配车间的数字孪生系统，实现了装配车间的可视化监控和数字孪生模型的在线运行，最终实验验证了方法的可行性。     

面向数字孪生的制造系统健康状态分析

数字孪生体的建模和与物理实体间的交互都以数据映射的方式实现，为日益复杂的制造系统健康状态分析提供了新思路。针对产品质量、机床性能和任务执行状态，构建数据交互融合的数字孪生车间健康状态评估和预测框架；建立综合考虑设备性能退化和产品质量对故障率影响的机床故障期望函数，并提出了任务可靠性与产品质量相关联的Copula制造系统健康表达。以某柴油机缸盖制造系统为例，结果表明所提方法能动态高效地判断制造系统健康状态，有效识别不同因素对制造系统健康状态的影响。     

基于数字孪生的船舶分段自动化喷涂车间监测系统

针对大型分段船体自动化喷涂车间喷涂作业时产生大量毒害气体以及固体颗粒物，难以进行实时喷涂情况的监测，以及喷涂现场实例数据与工艺系统性能不匹配导致成膜质量差等问题，提出基于数字孪生技术的智能监测方法。建立数字孪生五维模型的系统架构及孪生模型,采用模型数据驱动技术，提出针对喷涂膜厚的数字孪生建模新方法。通过实验-仿真比对验证，该数字孪生系统能够高度还原喷涂膜厚及其均匀性。结合喷涂过程循环迭代的特点，通过累积、处理现场数据，可在加工前、加工时、加工后对喷涂工艺参数进行迭代优化，提高喷涂效率与喷涂质量。     

钢材预处理线的动态模拟监控系统

钢材预处理线采用可编程控制器PLC做全过程自动控制,通过上位机动态模拟监控系统对全线的工作状态和异常情况进行实时监控,实现工厂级生产过程资料共享,各故障点自动检测查找,对易损件等功能部件实现运行累计时,为及时更换备品备件提供有效的数据支持,确保设备的稳定运行。结果表明采用所提供的技术方案大大提高了设备的机电一体化水平,实现了机械设备数字化、可视化、智能化的跨越,适合大量推广应用。     

基于工业互联网的钢管产线关键设备健康管理

针对钢管产线设备管理中的薄弱环节,提出了基于工业互联网的钢管产线关键设备健康管理体系架构,通过关键设备在线状态监测诊断、控制系统工艺参数、生产现场视频、现场点检、离线检测的整体融合,推进设备管理由事后维修、计划维修向预测性维护迈进,实现数字设备智能运维。结果表明：通过设备故障预测及预测性维护,平均为每条钢管生产线在6个月内减少非计划停机时间近96 h,对于关键设备的故障漏报率为0,误报率低于5%,有效降低了点检人员的工作量,设备故障停机率降低18%,生产作业率提高15%。应用应力波分析技术对穿孔机、连轧机等关键机械设备实施状态监测,利用现场丰富的生产数据,建立了设备健康状态在线监测诊断模型,对设备在多种工况下表现出的故障特征信息进行综合分析,通过数据异常报警、故障诊断及预测性维护,实现了钢管生产线关键设备故障预测及健康管理。     

数字孪生技术在智能轧钢车间的应用与探索

针对当前我国钢铁生产智能化建设,对数字孪生技术在轧钢车间的应用进行了探索,分析了智能轧钢过程的数字孪生系统体系架构;提出了建立基于数字孪生的智能轧钢车间参考模型、设备互联信息模型、工艺流程信息模型及组织性能控制模型。介绍了智能轧钢车间可以达到的效果:实现工艺智能设计,使生产成本降低5%~10%,订单交付速度提升10%~15%;实现生产计划智能管理,解决客户个性化小批量需求与大生产之间的矛盾;实现轧材质量智能管控,使成材率提升3%~6%;实现设备在线智能诊断,使设备有效作业率达5%~10%。最后指出:构建轧钢车间数字孪生模型存在很多难点,各轧钢企业智能感知、智能装备及智能物流等技术的发展水平不同,企业要从自身实际出发,认真梳理企业经营、生产计划,工艺控制,设备运维,质量检测,物流配送等各个环节智能化体系方面的问题,确定可行的数字孪生项目,才能实现轧钢车间各工序智能化、精细化的业务管理,提升劳动生产率。     

基于数字孪生的工业机器人虚实联动系统开发

为实现工业机器人与数字孪生体之间数据的双向驱动，基于数字孪生系统架构，开发一种工业机器人虚实联动系统。在Unity3D中搭建虚拟场景，建立关节控制、末端点位控制、末端轨迹控制等多种方式实现虚拟机器人的仿真运动。基于TCP/IP协议的Socket网络通信模式，利用双向传输的机器人位姿状态等数据驱动虚实模型同步运动。经测试，该系统具有良好的实时性与沉浸性，能够满足工业机器人的实时监测与可视化控制要求。     

基于数字孪生技术的钛合金管件智能制造与质量管控的数字线程

数字时代驱动下的智能制造技术是国家工业水平的重要体现。在国内外材料基因工程、集成计算材料工程、数字孪生等众多国家战略的促进下数字化技术获得了蓬勃发展，有助于满足材料、工艺、产品、装备等关键部件的全寿命周期质量管控的迫切需求，并将加速传统制造业向数字化、网络化和智能化的转型升级。本文基于数字孪生全流程和全寿命周期大数据的数字线程，介绍了钛合金管件智能制造与质量管控的典型铸造和挤压工艺及其材料组织性能控制的关键技术，旨在开发有效提升材料及其产品智能开发设计和智能制造的关键技术。其中，铸造过程样品和样件的智造技术主要包括凝壳炉设备的数据感知和可视化运行监测，以及铸造样品的铸造性能和标准试样高通量制备。通过对钛合金管件进行模板化、标准化、流程化的智能设计，工艺模拟仿真技术以及制造过程中工艺数据的自动化采集，提出了样件加工生产中热处理工艺组织调控的算法模型。这些关键技术的应用将有利于原材料性能的快速测试，提高钛合金管件制造过程和质量管控的效能，节省时间和成本，以期为智能制造技术的发展提供重要技术支撑。     

复杂装备数字孪生跨域高效协同建模平台与应用

随着装备朝着复杂化、集成化、智能化方向发展,如何快速准确构建高保真数字孪生模型是复杂装备智能运维的基础性工作与最大技术障碍。提出依靠设计结构矩阵(DSM矩阵)进行任务耦合度优化与智能分发的策略,实现复杂装备数字孪生多点建模全方位动态监管;基于DSM矩阵特点提出一种改进遗传算法,改进优化流程并提高任务处理速度;最后,开发基于Web的分布式协同建模平台,实现了丝杠试验台数字孪生实体模型的协同构建。试验结果表明：该试验台协同建模效率得到了显著提升,为复杂装备数字孪生模型快速构建提供了工程案例,为复杂装备智能运维提供了技术支撑。     

基于数字孪生的全周期智慧车间系统

为了实现从产线规划到生产监控的全生命周期管理,提高车间的信息化、智能化水平,保证车间的生产效率,降低车间安全事故发生的概率。基于数字孪生技术建立物理产线的数字孪生体,提出"内部驱动仿真—虚拟控制器联调—真实控制器联调"的联合仿真方式,基于OPC UA协议完成数字孪生体与物理产线的"虚实交互",以高精度、高实时性、高可信度反映物理产线的运行情况,根据数字孪生体对实际生产过程进行指导和改进。建立了汽车减速器壳体生产车间的智慧车间系统,完成了从孪生体搭建、多步仿真调试、信息交互,现场展示到指导生产的全周期智慧车间系统的设计和验证。     

基于数字孪生的液压支架姿态监测

针对液压支架姿态监测中的远程监测图像质量差、监测结果的可靠性不强等问题，提出一种用于液压支架姿态监测的数字孪生模型的构建方法。以液压支架运动学模型、环境数据以及同步控制信号构建物理模型；以液压支架姿态的历史数据以及实时监测数据构建数据驱动模型；以物理模型和数据驱动模型的数据通过长短期记忆网络处理生成用于液压支架姿态监测的数字孪生模型数据；并以数字孪生模型的数据为基础驱动液压支架姿态监测的虚拟模型。实验表明：所提出的基于数字孪生的液压支架姿态监测方法在提高了监测可靠性的同时，实现了支架异常姿态的准确预警。研究结果为数字孪生模型的构建以及推动数字孪生技术在液压支架姿态监测的应用提供参考。