基于數(shù)字孿生的柔性線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)

姚瀟瀟 包壁禎 祝麗莎 宋詩(shī)軍 方輝

摘要：隨著智能制造的發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用逐步深化，可以用于復(fù)雜設(shè)備的運(yùn)行監(jiān)測(cè)。為實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)線的三維可視化與加工過(guò)程監(jiān)控，同時(shí)指導(dǎo)用戶對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行管理和預(yù)測(cè)，設(shè)計(jì)開發(fā)了一種基于數(shù)字孿生的柔性生產(chǎn)線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)的基本架構(gòu)包括數(shù)據(jù)保障層、建模計(jì)算層、數(shù)字孿生功能層、用戶空間層，保障了系統(tǒng)的功能性、時(shí)效性、可操作性等。同時(shí)從幾何模型、行為模型、數(shù)據(jù)模型三個(gè)維度構(gòu)建了數(shù)字孿生系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)作特征虛實(shí)融合一致性和工藝數(shù)據(jù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)采集。以某柔性生產(chǎn)線為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析，系統(tǒng)可以與實(shí)際柔性生產(chǎn)線正常通訊并對(duì)數(shù)據(jù)做出響應(yīng)，且延遲均值為131.1 ms，可見虛擬映射與現(xiàn)實(shí)狀況保持高度一致，驗(yàn)證了該方法的可行性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生；狀態(tài)監(jiān)控；柔性制造；數(shù)控機(jī)床

中圖分類號(hào)：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2023.11.001

文章編號(hào)：1006-0316 （2023） 11-0001-08

Digital Twin-Based Condition Monitoring and Analysis System for

Flexible Manufacturing Lines

YAO Xiaoxiao1，BAO Bizhen2，ZHU Lisha2，SONG Shijun2，F(xiàn)ANG Hui1

（ 1.The School of Mechanical Engineering， Sichuan University， Chengdu 610065， China;

2.Chengdu SIWI High-Tech Industrial Co.， Ltd.， Chengdu 610097， China ）

Abstract：With the development of smart manufacturing， the application of digital twin technology in manufacturing industry has been gradually deepened and can be used for the operation monitoring of complex equipment. A digital twin-based flexible production line condition monitoring system is designed and developed to realize the 3D visualization and the process monitoring of flexible production lines， as well as to guide users to manage and predict the production process. The basic architecture of the system includes the data assurance layer， the modeling and calculation layer， the digital twin function layer， and the user space layer， which guarantees the functionality， timeliness， and operability of the system. Meanwhile， the digital twin system model is constructed from the 3 dimensions of geometric model， behavioral model and data model， which realizes the consistency of virtual-real fusion of action features and the collection of process data and quality data. The experimental testing and analysis on a flexible production line show that the system can communicate with the actual flexible production line normally and respond to the data， and the average value of delay is 131.1 ms， which shows that the virtual mapping is highly consistent with the real situation and verifies the feasibility of the method.

Key words：digital twin；condition monitoring；flexible manufacturing；CNC machine tools

近年來(lái)，傳統(tǒng)制造業(yè)向著智能化方向快速發(fā)展，各工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家都制定了相應(yīng)的發(fā)展策略，如德國(guó)“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略計(jì)劃，“工業(yè)4.0”在國(guó)際層面上被公認(rèn)為是制造企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)、生產(chǎn)分散化趨勢(shì)和日益增加的市場(chǎng)復(fù)雜性的戰(zhàn)略反應(yīng)之一[1]。我國(guó)制定了“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)計(jì)劃，出臺(tái)了一系列促進(jìn)智能制造發(fā)展的有力舉措。智能制造是新一輪工業(yè)革命的核心技術(shù)之一，是先進(jìn)工業(yè)技術(shù)發(fā)展的制高點(diǎn)、突破口和主攻方向[2]。數(shù)字孿生是智能制造的重要方向之一，智能制造的發(fā)展，使數(shù)字孿生也受到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注。

數(shù)控機(jī)床作為工作母機(jī)，其智能化程度影響著智能制造的發(fā)展。傳統(tǒng)數(shù)控機(jī)床的狀態(tài)監(jiān)控，通常使用二維圖表顯示相應(yīng)的監(jiān)控信息，缺乏信息分析能力，并且虛擬交互性較差[3]。將數(shù)字孿生技術(shù)與機(jī)床狀態(tài)監(jiān)控相結(jié)合，可以提高數(shù)控機(jī)床的智能化水平，具有重要的研究意義和工程價(jià)值。

2003年，由Grieves等[4]提出了“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”的概念，后來(lái)該概念發(fā)展為物理實(shí)體的虛擬化。另一個(gè)人們目前普遍接受的數(shù)字孿生概念，是由美國(guó)宇航局（NASA）[5]提出的，NASA將太空飛行器的數(shù)字孿生定義為“數(shù)字孿生是對(duì)一個(gè)已建成的飛行器或系統(tǒng)進(jìn)行集成化的多物理量、多空間尺度的仿真，該仿真使用了當(dāng)前最為有效的物理模型、傳感器數(shù)據(jù)更新、飛行的歷史等等，以反映其相應(yīng)的孿生對(duì)象的生存狀態(tài)”。近年來(lái)，數(shù)字孿生理念在國(guó)內(nèi)獲得廣泛傳播和深入研究，國(guó)內(nèi)陶飛等[6-7]對(duì)數(shù)字孿生的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)分析，提出了數(shù)字孿生五維結(jié)構(gòu)模型，與相關(guān)學(xué)者共同建立了一套數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系架構(gòu)，為數(shù)字孿生在國(guó)內(nèi)的發(fā)展提供了方法和理論參考。王晉生等[8]則對(duì)數(shù)字孿生理論進(jìn)行了詳細(xì)的分析與分類，其中重點(diǎn)闡述了基于轉(zhuǎn)化過(guò)程的數(shù)字孿生理論，為數(shù)字孿生在數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的思路。

隨著相關(guān)支撐技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用逐步得到落地、深化。Juergen Rossmann等[9]利用數(shù)字孿生技術(shù)，針對(duì)加工數(shù)據(jù)、功能和通信等，模擬了不同的應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)行了綜合的模擬測(cè)試仿真。Elisa Negri等[10]創(chuàng)建了一種數(shù)據(jù)模型，該模型可以構(gòu)造并存儲(chǔ)來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)的物理和操作數(shù)據(jù)，可以支持?jǐn)?shù)字孿生生產(chǎn)系統(tǒng)仿真中必要的數(shù)字連續(xù)性。Benjamin Schleich等[11]則重點(diǎn)關(guān)注了在“工業(yè)4.0”趨勢(shì)下，制造環(huán)境數(shù)字化帶來(lái)的潛力與風(fēng)險(xiǎn)，以及在幾何變化管理中數(shù)字孿生的使用。在國(guó)內(nèi)，施佳宏等[12]提出了生產(chǎn)線邏輯仿真原型系統(tǒng)架構(gòu)，并從幾何、物理、生產(chǎn)行為、仿真規(guī)則四個(gè)維度闡述了該模型的構(gòu)建方法。劉檢華等[13]分析了航天器裝配過(guò)程的困難與特點(diǎn)，提出了一種基于數(shù)字孿生的航天器裝配過(guò)程的監(jiān)控方法，并以空間站某泵組件產(chǎn)品為實(shí)例，驗(yàn)證了該方法的正確性與可行性。張旭輝等[14]設(shè)計(jì)開發(fā)了一種數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的懸臂式掘進(jìn)機(jī)虛擬操控系統(tǒng)，提出了針對(duì)煤礦井下裝備智能控制的“人－信息－物理系統(tǒng)”（HCPS）交互機(jī)制，讓地面虛擬掘進(jìn)與井下實(shí)際掘進(jìn)實(shí)現(xiàn)了深度融合。

針對(duì)柔性生產(chǎn)線的狀態(tài)監(jiān)測(cè)需求，本文從幾何模型、行為模型、數(shù)據(jù)模型三個(gè)維度，構(gòu)建了包括機(jī)床、加工島在內(nèi)的柔性線數(shù)字孿生系統(tǒng)，對(duì)柔性線進(jìn)行虛擬映射，實(shí)現(xiàn)三維可視化展示與加工過(guò)程監(jiān)控。以某柔性生產(chǎn)線為例，驗(yàn)證了該方法可行，為復(fù)雜裝備數(shù)字孿生建模和運(yùn)行監(jiān)控提供有效的技術(shù)支撐。

1 數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)

柔性生產(chǎn)線數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)依賴于諸多先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，從底層數(shù)據(jù)收集層到前端的用戶使用界面，依次為數(shù)據(jù)保障層、建模計(jì)算層、數(shù)字孿生功能層、用戶空間層。如圖1所示為數(shù)字孿生柔性生產(chǎn)線系統(tǒng)架構(gòu)。

數(shù)據(jù)保障層作為整個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)，由高性能傳感器數(shù)據(jù)收集、高速數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)管理三部分組成。高性能傳感器部署在機(jī)床主軸等關(guān)鍵部位，來(lái)收集振動(dòng)、溫度、功率等信息。高速數(shù)據(jù)傳輸縮短了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，保證了系統(tǒng)的時(shí)效性，在傳感器采集到數(shù)據(jù)后，通過(guò)高速數(shù)據(jù)傳輸，將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)管理部分，用來(lái)監(jiān)控和分析設(shè)備狀態(tài)。

建模計(jì)算層是架構(gòu)中的核心部分，主要分為多物理、多尺度建模和一體化計(jì)算平臺(tái)兩部分。以一體化計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以及多物理、多尺度的建模，建立虛擬空間與物理空間的緊密聯(lián)系。在物理空間采集到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)后，通過(guò)交互協(xié)同技術(shù)與數(shù)據(jù)模型融合技術(shù)，將采集到的數(shù)據(jù)在虛擬空間進(jìn)行體現(xiàn)。同時(shí)，利用精細(xì)化建模與仿真技術(shù)在虛擬空間對(duì)物理空間進(jìn)行分析與仿真，使數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)時(shí)同步，并能分析預(yù)測(cè)機(jī)床健康狀態(tài)。

數(shù)字孿生功能層包含了本文所設(shè)計(jì)的柔性線數(shù)字孿生系統(tǒng)的主要功能模塊，通過(guò)三維模型對(duì)實(shí)際加工過(guò)程進(jìn)行可視化展示，在虛擬世界中對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的柔性制造系統(tǒng)進(jìn)行虛擬映射，幫助生產(chǎn)人員進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控；對(duì)機(jī)床的加工過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)故障進(jìn)行提示和處理，并且通過(guò)算法分析，對(duì)機(jī)床的健康狀態(tài)和零件加工的質(zhì)量提供預(yù)防性建議，提高故障的解決效率。

用戶空間層是直接面對(duì)用戶的一層，主要目的在于給用戶提供友好的交互感受。因此，用戶交互界面必須具有可操作性，用戶能夠便捷地獲取數(shù)字孿生系統(tǒng)提供的信息，包括機(jī)床狀態(tài)輔助分析判斷等。

2 數(shù)字孿生柔性生產(chǎn)線建模

數(shù)字孿生建模是數(shù)字孿生柔性生產(chǎn)線系統(tǒng)的基礎(chǔ)，模型必須全面、綜合、真實(shí)，才能更好地理解、預(yù)測(cè)、優(yōu)化和控制真實(shí)實(shí)體或系統(tǒng)。本文從幾何模型、行為模型、數(shù)據(jù)模型三個(gè)方面闡述了該數(shù)字孿生系統(tǒng)的建模方法。

2.1 幾何模型

為保障數(shù)字模型盡可能真實(shí)反映實(shí)體，在幾何建模部分就要還原物理模型的幾何尺寸、材質(zhì)顏色、相對(duì)位置等。目前幾何建模過(guò)程主要分為：網(wǎng)頁(yè)展示場(chǎng)景搭建、三維模型繪制和部件運(yùn)動(dòng)關(guān)系構(gòu)建。

（1）網(wǎng)頁(yè)展示場(chǎng)景搭建，如圖2（a）所示。Verge3D是一款旨在基于常用的三維軟件來(lái)創(chuàng)建沉浸式WebGL應(yīng)用的輕量級(jí)框架。為一個(gè)強(qiáng)大的三維引擎，被廣泛的應(yīng)用在可視化仿真、游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)、科學(xué)計(jì)算、汽車等領(lǐng)域。通

過(guò)Verge3D可以從Blender、Maya或3ds Max中直接創(chuàng)建出基于網(wǎng)頁(yè)的沉浸式三維互動(dòng)體驗(yàn)。本文采用Verge3D作為圖形渲染引擎，以實(shí)現(xiàn)光源管理、模型管理、相機(jī)管理等場(chǎng)景環(huán)境設(shè)置。

（2）三維模型繪制，如圖2（b）所示。在三維建模領(lǐng)域，虛擬的幾何模型必須盡可能還原現(xiàn)實(shí)物理模型，如圖為在在SolidWorks中建立的模型。但為了提高計(jì)算機(jī)圖形處理的效率，在建模時(shí)需要減小三維模型所占內(nèi)存，也就是對(duì)三維模型進(jìn)行輕量化處理，保留關(guān)鍵部件，如機(jī)械手、機(jī)床外殼、機(jī)床床身、各個(gè)運(yùn)動(dòng)軸等部件，簡(jiǎn)化與圖形孿生無(wú)關(guān)的部件，如螺絲釘、排屑系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、數(shù)控面板、液壓裝置等。同時(shí)，為全面描述柔性生產(chǎn)線的屬性參數(shù)，輸入數(shù)控系統(tǒng)、坐標(biāo)零點(diǎn)、各軸運(yùn)動(dòng)行程等參數(shù)，并將上述參數(shù)綁定到三維模型上。

（3）部件運(yùn)動(dòng)關(guān)系構(gòu)建。Blender是一款免費(fèi)開源三維圖形圖像軟件，提供從建模、動(dòng)畫、材質(zhì)、渲染、到音頻處理、視頻剪輯等一系列動(dòng)畫短片制作解決方案。為了構(gòu)建合理的運(yùn)動(dòng)關(guān)系，做其中的一項(xiàng)工作是在軟件Blender中設(shè)置正確的從屬關(guān)系，以便于之后的動(dòng)作可以準(zhǔn)確、流暢地進(jìn)行，如圖2（c）所示。機(jī)械手設(shè)置了合理的從屬關(guān)系，貨叉從屬于機(jī)械手X臂，在機(jī)械手X軸伸出時(shí)貨叉會(huì)跟著移動(dòng)；機(jī)械手X臂從屬于機(jī)械手X軸，機(jī)械手X臂會(huì)隨機(jī)械手X軸上下移動(dòng)；機(jī)械手X軸從屬于機(jī)械手Z軸，機(jī)械手X軸會(huì)隨機(jī)械手Z軸繞著Z軸旋轉(zhuǎn)。

2.2 行為模型

如圖3所示，行為模型主要是將柔性生產(chǎn)線運(yùn)行狀態(tài)映射至虛擬空間，構(gòu)建出虛擬的柔性制造系統(tǒng)。行為模型的構(gòu)建過(guò)程主要分為三個(gè)：三維模型的導(dǎo)入、在網(wǎng)頁(yè)中引用Verge3D框架和建立網(wǎng)頁(yè)運(yùn)行環(huán)境、在網(wǎng)頁(yè)中實(shí)現(xiàn)行為模型。

（1）三維模型的導(dǎo)入。

在SolidWorks中建立好模型后，模型的格式為step，在導(dǎo)入Verge3D之前還需要進(jìn)行一個(gè)格式的轉(zhuǎn)換，利用軟件CADexchanger將step轉(zhuǎn)換為stp，如圖3（a）所示。在軟件Blender中安裝插件好Verge3D gltf Exporter后，將stp文件導(dǎo)入Blender，再利用該插件導(dǎo)出到Verge3D相應(yīng)的根目錄后，就可以在網(wǎng)頁(yè)上查看渲染的模型了。

（2）在網(wǎng)頁(yè)中引用Verge3D框架和建立網(wǎng)頁(yè)運(yùn)行環(huán)境。

打開安裝好的Verge3D，在其頁(yè)面中點(diǎn)擊create new app，如圖3（b），創(chuàng)建網(wǎng)頁(yè)運(yùn)行環(huán)境，并在其對(duì)應(yīng)的根目錄中導(dǎo)入之前建立并輕量化處理好的模型。然后建立一個(gè)空白的html網(wǎng)頁(yè)，在編輯的html文件中引用my_iframe，就能編輯使用三維模型的指定網(wǎng)頁(yè)。

（3）在網(wǎng)頁(yè)中實(shí)現(xiàn)動(dòng)作模型。

Verge3D拼圖編輯器是一個(gè)用于創(chuàng)建行為場(chǎng)景的工具，功能強(qiáng)大且易于使用。借助拼圖，為三維模型添加與用戶之間的交互式響應(yīng)。實(shí)現(xiàn)動(dòng)作起到最大作用的拼圖是every frame，如圖4所示，每渲染一幀（通常以每秒60幀的速度）就觸發(fā)一次“do”插槽中的拼圖。通過(guò)在這里面設(shè)置每幀的柔性制造系統(tǒng)位置，創(chuàng)建流暢的柔性制造系統(tǒng)動(dòng)畫。

①動(dòng)作方向判斷

柔性生產(chǎn)線要做的動(dòng)作主要有機(jī)械手Z軸繞Z軸旋轉(zhuǎn)、機(jī)械手X軸在Z方向的上下移動(dòng)、機(jī)械手X軸臂在y方向伸出與收回、機(jī)床1與機(jī)床2的工作臺(tái)X方向的位移。

②動(dòng)作位置判斷

將如圖4（b）所示邏輯判斷放在上文提到的every frame中，每渲染一幀（通常以每秒60幀的速度）就觸發(fā)一次邏輯判斷，也就是說(shuō)，如果現(xiàn)有位置沒(méi)有到達(dá)目標(biāo)位置，就會(huì)每幀向目標(biāo)位置移動(dòng)0.0075 m（因?yàn)樵O(shè)置移動(dòng)速度mspeed為0.0075 m），直到現(xiàn)有位置與目標(biāo)位置距離小于0.0075 m，就會(huì)直接將現(xiàn)有位置設(shè)置為目標(biāo)位置，確保了位置的準(zhǔn)確性，即使不歸位直接做下一動(dòng)作，也不會(huì)發(fā)生誤差的疊加。同理Z軸旋轉(zhuǎn)的判斷也要復(fù)雜很多。

③動(dòng)作順序

參考行為模型說(shuō)明表，動(dòng)作類型總共有四大類，分為緩存入線、機(jī)床上料、機(jī)床出料、緩存出線，每一類行為都包括機(jī)械手的取料、放料。

這里以緩存入線為例，說(shuō)明動(dòng)作順序的實(shí)現(xiàn)方法，如圖4（c）所示，左側(cè)是取料的判斷，右側(cè)是放料的判斷，不論取料放料都會(huì)先進(jìn)行機(jī)械手臂是否伸出的判斷，如果是伸出，在執(zhí)行動(dòng)作前先進(jìn)行收回的動(dòng)作。Timer計(jì)時(shí)器觸發(fā)放置在“do”插槽中的拼圖，并在指定的延遲后觸發(fā)。在相同的延時(shí)后重復(fù)此動(dòng)作若干次，次數(shù)是在“repeat”中槽中指定的。指定的ID可以用來(lái)覆蓋或取消定時(shí)器。Timer計(jì)時(shí)器可以確保上個(gè)設(shè)置的位置定位好后，再進(jìn)行下個(gè)位置的定位移動(dòng)。在收回機(jī)械臂后，進(jìn)行motion11取料動(dòng)作，先定位機(jī)械臂旋轉(zhuǎn)角度和機(jī)械臂y軸的位置，然后伸出機(jī)械臂，最后有一個(gè)抬起的動(dòng)作。右側(cè)是放料的動(dòng)作，與取料的不同在，最后一個(gè)動(dòng)作是放下，然后收回機(jī)械臂。

2.3 數(shù)據(jù)模型

如圖5所示，數(shù)據(jù)模型的建立主要是對(duì)柔性線加工狀態(tài)信息、數(shù)控系統(tǒng)信息、傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析處理。主要建模過(guò)程分為：系統(tǒng)傳輸協(xié)議說(shuō)明、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與融合、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析。

（1）數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議說(shuō)明。首先要區(qū)分一個(gè)概念，生產(chǎn)任務(wù)和加工任務(wù)，機(jī)床執(zhí)行的是加工任務(wù)，即一個(gè)托盤所對(duì)應(yīng)的任務(wù)，對(duì)機(jī)床相關(guān)任務(wù)顯示就是對(duì)該類任務(wù)進(jìn)行展示；生產(chǎn)任務(wù)是一批零件加工任務(wù)（可理解成批次任務(wù)），包含了若干個(gè)加工任務(wù)，對(duì)產(chǎn)線或柔性制造系統(tǒng)的整體任務(wù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)展示，也就是對(duì)該類任務(wù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)展示。

機(jī)床具體傳輸如表2所示，在柔性制造系統(tǒng)任務(wù)傳輸協(xié)議中，接口提供方是數(shù)字孿生系統(tǒng)，接口調(diào)用方是FMS管理系統(tǒng)，通過(guò)WebAPI的調(diào)用方式，請(qǐng)求參數(shù)包括產(chǎn)品名、工序狀態(tài)、預(yù)計(jì)可用設(shè)備、預(yù)分配設(shè)備等，同時(shí)會(huì)返回結(jié)果。

（2）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與融合。數(shù)字孿生系統(tǒng)調(diào)用柔性制造執(zhí)行控制系統(tǒng)接口，傳輸條件為定時(shí)詢問(wèn)，接口方式為WebService，執(zhí)行控制系統(tǒng)收到請(qǐng)求后調(diào)用數(shù)字孿生系統(tǒng)接口，返回狀態(tài)Json。柔性制造系統(tǒng)的控制系統(tǒng)反饋當(dāng)前狀態(tài)，傳輸條件為接受詢問(wèn)后應(yīng)答，接口方式為HTTP，包括機(jī)器人坐標(biāo)、機(jī)器人任務(wù)類型、任務(wù)起點(diǎn)、終點(diǎn)、柔性制造線狀態(tài)、貨位狀態(tài)等。

（3）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析。為給操作人員提供有效的輔助分析與決策，提高機(jī)床的利用率，保證機(jī)床處在良好的加工狀態(tài)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與分析需要具有時(shí)效性、準(zhǔn)確性。前置

的邊緣計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)處理分析各類傳感器的反饋信號(hào)，這些反饋信號(hào)反映了機(jī)床健康狀態(tài)和切削加工狀態(tài)信息。高速物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，連接數(shù)字孿生系統(tǒng)各部件，確保系統(tǒng)高速數(shù)據(jù)流傳輸，進(jìn)一步保證了數(shù)據(jù)的時(shí)效性。通過(guò)該系統(tǒng)，邊緣計(jì)算機(jī)向中心服務(wù)器報(bào)送各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，中心服務(wù)器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息，并且用于數(shù)字孿生系統(tǒng)各類核心業(yè)務(wù)處理。

3 實(shí)驗(yàn)例證

本文所設(shè)計(jì)的柔性生產(chǎn)線數(shù)字孿生系統(tǒng)研究，主要包含實(shí)現(xiàn)相關(guān)三維模型同步展示，F(xiàn)anuc機(jī)床數(shù)據(jù)、柔性制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取。用JAVA實(shí)現(xiàn)機(jī)床模型、柔性制造系統(tǒng)模型的三維重建，機(jī)床數(shù)據(jù)、柔性制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸測(cè)試工具采用VisualStudio 2022集成開發(fā)工具，用C#實(shí)現(xiàn)機(jī)床數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、發(fā)送，采用Idea2019作為集成開發(fā)工具。機(jī)床振動(dòng)檢測(cè)測(cè)試工具采用PyCharm集成開發(fā)工具，用python實(shí)現(xiàn)機(jī)床振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、發(fā)送。

采用C++程序模擬數(shù)據(jù)發(fā)送的方式進(jìn)行測(cè)試，訪問(wèn)http接口地址，使用post方法發(fā)送一個(gè)名為data 的json字符串?dāng)?shù)據(jù)。按照不同任務(wù)類型與始終點(diǎn)修改json數(shù)據(jù)相應(yīng)字符，調(diào)用數(shù)字孿生系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)接口發(fā)送數(shù)據(jù)。三維模型頁(yè)面會(huì)自動(dòng)讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)作映射，接收到的數(shù)據(jù)可在console頁(yè)面查看，可見其內(nèi)容與發(fā)送的json內(nèi)容一致。發(fā)送的json數(shù)據(jù)、接收到的數(shù)據(jù)、三維模型頁(yè)面接收到任務(wù)數(shù)據(jù)后會(huì)立即開始執(zhí)行，相應(yīng)動(dòng)作都如圖6所示。

測(cè)試采用在PC機(jī)上安裝VMware15虛擬機(jī)，運(yùn)行2個(gè)FANUC NC guide模擬器副本的方法，編輯并運(yùn)行NC加工程序，模擬同時(shí)對(duì)2臺(tái)機(jī)床進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、傳輸和三維重建。啟動(dòng)測(cè)試結(jié)果如圖7所示。圖中顯示了機(jī)床數(shù)據(jù)的更新時(shí)間和次數(shù)，可用于計(jì)算單次更新所需時(shí)間，如1分零967毫秒更新477次，即每次更新機(jī)床數(shù)據(jù)所需通訊延遲時(shí)間為60 967/477＝127.8 ms。

多次連接機(jī)床、柔性制造系統(tǒng)模擬測(cè)試，計(jì)算單次更新數(shù)據(jù)所需時(shí)間平均值分別為：機(jī)床1延遲均值為129.9 ms；機(jī)床2延遲均值為132.2 ms；柔性制造系統(tǒng)延遲均值為131.1 ms。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的數(shù)字孿生系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)線狀態(tài)監(jiān)測(cè)和分析提供了技術(shù)解決方案。柔性制造系統(tǒng)任務(wù)動(dòng)作映射具有較快的響應(yīng)性和較高的一致性。通過(guò)機(jī)床模擬器和柔性制造系統(tǒng)模擬程序發(fā)送柔性制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及在機(jī)床上布置振動(dòng)加速度傳感器的方法，可在數(shù)字孿生系統(tǒng)上采集到相應(yīng)數(shù)據(jù)，用于評(píng)估設(shè)備狀態(tài)。

4 結(jié)論

針對(duì)包括兩臺(tái)數(shù)控機(jī)床的FMS系統(tǒng)，對(duì)本文所設(shè)計(jì)的柔性線數(shù)字孿生系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試，取得了如下主要成果：

（1）實(shí)現(xiàn)了FMS現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與虛擬環(huán)境的實(shí)時(shí)雙向映射，通過(guò)三維模型對(duì)實(shí)際加工過(guò)程進(jìn)行可視化展示和動(dòng)態(tài)監(jiān)控。通過(guò)瀏覽器流暢地在局域網(wǎng)內(nèi)的任意節(jié)點(diǎn)展示虛擬場(chǎng)景，通過(guò)智能前置信息采集單元保持較高的實(shí)時(shí)性和一致性。

（2）通過(guò)加工中心主軸振動(dòng)與功率變化、機(jī)床噪音等運(yùn)行數(shù)據(jù)信息進(jìn)行智能實(shí)時(shí)處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)床健康狀態(tài)和銑削狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

（3）初步構(gòu)建了基于數(shù)字孿生技術(shù)的FMS數(shù)字化智能化制造實(shí)施體系，為后續(xù)進(jìn)行基于數(shù)字孿生的智能制造工程實(shí)踐，奠定了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。

本文研究工作目前已將數(shù)字孿生系統(tǒng)在生產(chǎn)線上進(jìn)行了初步測(cè)試，但由于測(cè)試時(shí)間不足，還有一些問(wèn)題沒(méi)有暴露出來(lái)，后續(xù)會(huì)進(jìn)行更多的系統(tǒng)測(cè)試分析，采集更多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，再利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)包括設(shè)備及其關(guān)鍵部件的性能預(yù)測(cè)、預(yù)防性維護(hù)等復(fù)雜應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]Negri E，F(xiàn)umagalli L，Macchi M. A Review of the Roles of Digital Twin in CPS-based Production Systems[J]. Procedia Manufacturing，2017（11）：939-948.

[2]周濟(jì). 智能制造——“中國(guó)制造2025”的主攻方向[J]. 中國(guó)機(jī)械工程，2015，17（1）：2273-2284.

[3]肖通，江海凡，丁國(guó)富，等. 五軸磨床數(shù)字孿生建模與監(jiān)控研究[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2021，33（12）：2880-2890.

[4]王旭初，白清順，王鵬，等. 微細(xì)銑削的數(shù)字孿生建模技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 航空制造技術(shù)，2021，64（20）：56-64.

[5]Qi Q，Tao F，Hu T，et al. Enabling technologies and tools for digital twin[J]. Journal of Manufacturing Systems，2021（58）：3-21.

[6]陶飛，劉蔚然，劉檢華，等. 數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2018，24（1）：1-18.

[7]陶飛，馬昕，胡天亮，等. 數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2019，25（10）：2405-2418.

[8]王晉生，畢雪峰，黃杰，等. 基于轉(zhuǎn)化過(guò)程數(shù)字孿生模型的裝備數(shù)字化方法與實(shí)踐[J]. 中國(guó)儀器儀表，2021（11）：19-24.

[9]Michael Schluse M P L A. Experimentable Digital Twins—Streamlining Simulation-Based Systems Engineering for Industry 4. 0[J]. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS，2018，14（4）：1722-1731.

[10]Negri E，F(xiàn)umagalli L，Cimino C，et al. FMU-supported simulation for CPS Digital Twin[J]. Procedia Manufacturing，2019（28）：201-206.

[11]Schleich B，Warmefjord K，Soderberg R，et al. Geometrical Variations Management 4.0：towards next Generation Geometry Assurance：15TH CIRP CONFERENCE ON COMPUTER AIDED TOLERANCING，CIRP CAT 2018[Z]. MORONI G，PETRO S. 15th CIRP Conference on Computer Aided Tolerancing （CIRP CAT）： 2018：3-10.

[12]施佳宏，劉曉軍，劉庭煜，等. 面向生產(chǎn)線仿真的數(shù)字孿生邏輯模型構(gòu)建方法[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2022，28（2）：442-454.

[13]張佳朋，劉檢華，龔康，等. 基于數(shù)字孿生的航天器裝配質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)測(cè)技術(shù)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2021，27（2）：605-616.

[14]張旭輝，張超，王妙云，等. 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的懸臂式掘進(jìn)機(jī)虛擬操控技術(shù)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2021，27（6）：1617-1628.