工業數字李生中VR驅動的虛實同步誤差補償模型

中圖分類號：D26.4 文獻標志碼：A

0 引言

隨著工業4.0與智能制造的快速發展，數字孿生技術已成為連接物理實體與虛擬空間的橋梁，通過實時數據交互與動態建模實現工業系統的全生命周期管理。其中，VR的引入進一步增強了數字孿生的交互性與沉浸感，使操作人員能夠直觀感知物理設備的運行狀態并通過虛擬場景模擬優化決策過程[1]。然而，在工業數字孿生系統中，虛實同步的精度直接決定了系統可靠性，而VR驅動的虛實同步誤差已成為制約其工程應用的主要障礙。當前工業場景中，數字孿生系統須處理高動態、多模態的物理數據并通過VR界面實時映射至虛擬空間。然而，受限于數據傳輸帶寬、模型計算復雜度及人機交互延遲，虛擬場景與物理實體之間可能存在顯著的同步誤差，導致操作人員誤判、控制策略失效甚至安全隱患。構建動態誤差預測與實時修正機制，可有效降低VR驅動的虛實映射偏差，提升數字孿生系統的魯棒性與實用性。本文聚焦工業數字孿生場景，通過理論分析與實驗驗證，探索虛實同步誤差的量化表征方法與補償策略，為高精度數字孿生系統的工程化應用提供技術支撐。

1工業數字孿生中VR驅動的虛實同步誤差補償模型的設計

1.1基于數字孿生設計虛實同步映射邏輯在工業數字孿生系統中，虛實同步誤差補償是保障系統可靠性與實用性的核心技術。若虛擬模型與物理實體存在偏差，可能導致操作失誤、效率降低甚至安全事故。因此，本文以數控加工為研究對象，針對虛實同步誤差進行VR驅動補償設計。在數控加工的物理實體層面，核心組件涵蓋數控系統、進給系統等，其中進給系統作為實體空間的關鍵載體，融合了機械傳動結構與數控控制邏輯，承載著幾何尺寸約束、運動學關系及材料力學特性等多維信息2；而在虛擬空間中，可通過伺服系統內置的編碼器與高精度光柵尺傳感器，實時獲取加工過程中的位移、速度等動態數據，這些數據為構建VR驅動的動態誤差補償模型提供了底層支撐。

基于此需求，為實現物理實體動作的實時精準映射，設計基于VR的驅動框架以支撐孿生系統的誤差補償功能。具體流程為，先將數控機械的數字化模型文件集成至Unity孿生開發引擎中，隨后針對機械模型各部件設置物理參數（如轉動慣量、剛度系數、阻尼約束條件)，構建VR驅動核心引擎，其驅動力計算公式為：

S=X^*[Z-V]-C(j_Z-j_ν)

公式中， X 代表轉動剛度， V 代表轉動目標角度，Z 代表轉動角度， c 代表電機阻尼，代表目標速度，代表當前速度。

在數控加工的數字孿生控制中，以當前孿生機械模型的各關節角度為初始狀態，將解析得到的目標位置數據作為運動的目標終點。獲取目標位移參數后，為優化孿生模型的運動流暢性，在VR引擎中通過Quaternion.Lerp函數對 30ms 數據采集周期內的各部件運動量進行角度插值計算（插補角度 β ）。隨后由VR驅動引擎以 10ms 幀率執行部件驅動。系統通過累計運動時間與目標角度差值（ Δβ )進行雙重判斷：當累計時間超出采集周期，或當前角度差值 Δβ 小于單幀插補角度 β 時，直接將目標角度強制同步至孿生機械模型的驅動引擎。此機制可實時校準孿生體的動作狀態，確保物理實體與虛擬模型在運動過程中的角度一致性，進而實現基于VR驅動的虛實同步映射邏輯。

1.2基于VR驅動的動態誤差預測

基于上述設計的虛實同步映射機制，本文將針對VR驅動的虛實映射環節中可能出現的偏差與誤差開展預測研究。通過引入神經網絡智能算法，構建面向數字孿生的誤差預測模型，提出一種融合SE注意力機制的卷積-循環混合神經網絡預測方案。具體而言，利用卷積神經網絡提取輸入數據的空間局部特征，同時結合循環神經網絡捕捉時間序列的長周期依賴關系，從而高效構建面向數字孿生的VR驅動誤差動態補償模型。

誤差預測過程如下：運用幾何分析方法量化輪廓偏差，將計算結果與數控加工參數的目標輸入共同構成神經網絡訓練數據集[3；基于VR驅動完成誤差預測模型的訓練后，導入目標加工軌跡的參考坐標數據，通過神經網絡快速迭代計算輸出誤差預測值；幾何法計算的輪廓誤差為神經網絡提供基礎訓練樣本，實際應用中采用密切圓最短距離（見圖1)表征誤差值，即通過計算實際位置 G₁ 與理論參考位置 G₂ 在密切圓上的最小弧長 ?^′ 實現誤差量化。

圖1誤差幾何關系

其中， G₂ 處的曲率半徑為 γ ，其對應圓心 o 的坐標為 (X₀，Y₀) ，定義目標點切線方向與 X 軸的夾角為θ 。設實際位置 G₁ 相對于目標位置 G₂ 在 X 軸和 Y 軸方向上的誤差分別為 s_x 和 s_y 。基于上述幾何約束，實際位置 G₁ 的坐標 (X₁，Y₁) 可通過以下關系式表示：

通過幾何法可得出輪廓加工誤差的結果：

將上述公式估計所得的輪廓誤差值作為神經網絡輸出層的訓練標簽數據，同時，將與數控加工輸入參數一致的參考軌跡數據集作為模型輸入特征，通過構建CNN-BiLSTM-SE混合神經網絡架構，完成數字孿生誤差預測模型的迭代訓練。

1.3虛實同步誤差實時補償模型的建立

根據上述誤差預測模型的輸出結果，本文將建立虛實同步誤差實時補償模型，以實現誤差補償的目的，通過交叉耦合輪廓誤差補償模型對數控加工進行誤差補償，降低數控加工的輪廓誤差值，提高虛實同步誤差實時補償模型的仿真精度。

為實現數控加工輪廓誤差的精準校準，確保虛擬仿真部件與物理實體完全匹配，系統需基于修正數據對數控機床進行二次泰勒級數優化處理[4]，重新規劃部件的插補運動軌跡。當插補過程中無數據點丟失（即丟失點數為0)時，當前部件已完成一次虛實同步誤差的閉環補償[5]。則該虛實同步誤差實時補償模型的表達公式如下：

公式中， h_x，h_y 代表對應的系數項。

由此，通過仿真計算將誤差預測值轉化為交叉耦合控制增益參數[6-7]，利用虛實同步補償模型將增益參數分別應用于數控加工的 X，Y 軸，從而完成基于數字孿生的VR驅動誤差補償。

本文提出的虛實同步誤差實時補償模型在工業數字孿生領域具有顯著創新性。該模型采用CNN-BiLSTM-SE混合神經網絡架構，通過卷積神經網絡提取空間特征、雙向長短期記憶網絡捕捉時序依賴關系，嵌入SE注意力機制增強關鍵特征權重，實現了動態誤差的智能預測。在誤差量化方面創新性地融合密切圓幾何法與數據驅動方法，既保證了誤差表征的物理可解釋性，又實現了補償策略的自適應優化。補償階段采用交叉耦合控制增益參數對多軸進行協同補償，結合二次泰勒級數優化插補軌跡，有效避免了傳統單軸補償的誤差累積問題。該模型建立了“預測一補償一反饋”的智能閉環機制，不僅能實時修正當前誤差，還能通過數字孿生體動態更新虛擬模型參數，在虛擬調試階段預演補償效果，為智能制造提供了高精度、高可靠性的同步解決方案。

2 實驗測試與分析

2.1 實驗準備

為評估本文設計的工業數字孿生中VR驅動的虛實同步誤差補償模型在工業場景中的實時性、準確性，現進行實驗測試，本次測試以數控機床的進給系統為實驗對象，其加工參數如表1所示。

表1實驗加工參數

實驗基于EtherCAT通信協議構建物理實體與數字孿生體之間的雙向數據交互通道，以實現數字空間與物理系統的實時同步。實驗平臺由多軸運動控制器、驅動模塊及伺服執行機構組成。

在實驗過程中，須對數控機床模擬刀具磨損導致的虛實位置偏差分別使用本文模型與傳統誤差補償方法進行具體測試分析，同時，選取誤差補償效果及實時性作為關鍵指標。其中，誤差補償效果體現為補償前的誤差值與2種方法補償后數值的對比；實時性指標即為補償模型從誤差檢測到參數調整的延遲時間。

2.2實驗結果與分析

2種方法的誤差補償測試結果如圖2所示。

根據圖2的誤差補償對比可以看出，本文提出的VR驅動虛實同步誤差補償模型相較于傳統方法在降低數控加工輪廓誤差方面表現顯著。實驗數據顯示，傳統補償方法處理后的誤差值仍存在較大波動，而本文模型通過動態誤差預測和實時補償，將輪廓誤差穩定控制在更低水平。具體而言，通過泰勒級數優化和插補軌跡修正實現閉環補償，使得虛擬模型與物理實體的位置偏差得到有效校準。實驗結果表明，該模型能夠顯著提升同步精度，滿足工業場景對高精度數字孿生的需求。

圖2誤差補償對比

2種方法的實時性測試結果如圖3所示。

圖3實時性對比

圖3的實時性對比測試結果清晰體現了2種方法在補償延遲時間上的顯著差異。實驗數據顯示，傳統誤差補償方法的延遲時間普遍在 12～18ms 范圍內波動，存在明顯的響應滯后現象。本文提出的VR驅動虛實同步誤差補償模型表現優異，其補償延遲時間穩定控制在 4～6ms ，且波動幅度顯著小于傳統方法。相比之下，傳統方法因缺乏智能預測機制和優化補償算法，其延遲時間明顯更長。實驗結果驗證了該模型能夠在保證精度的同時，滿足數控加工等工業場景對實時同步的硬性需求，為數字孿生系統的工程化應用提供了可靠的技術支撐。

綜上所述，VR驅動的虛實同步誤差補償模型通過動態誤差預測和實時補償，顯著提升了工業數字孿生系統的同步精度。未來隨著 5G+ 工業互聯網的普及，該模型可進一步應用于遠程運維、智能質檢等場景，推動工業制造向更高水平的智能化邁進。

3結語

在工業數字孿生技術蓬勃發展的當下，VR驅動的虛實同步誤差補償模型作為連接虛擬與現實的關鍵紐帶，展現出了不可估量的應用價值。本研究對虛實同步誤差的深人剖析與針對性補償策略的構建，為工業數字孿生系統的高精度運行提供了堅實的技術支撐。本模型不僅有效解決了虛擬模型與實際物理實體在動態過程中因各種因素導致的同步偏差問題，還通過實時誤差監測與智能補償算法，顯著提升了虛實交互的準確性與及時性。這一成果對于提升工業生產的智能化水平、優化生產流程、降低運營成本具有重要意義。隨著工業4.0時代的加速到來，工業數字孿生技術將在更多領域得到廣泛應用。VR驅動的虛實同步誤差補償模型也將面臨更多挑戰與機遇。此外，隨著5G、AI等新興技術的不斷融合，相信VR驅動的虛實同步誤差補償模型將在工業數字孿生領域催生出更多創新應用，為工業生產的智能化轉型注入新的活力，引領工業制造邁向更加精準、高效、綠色的未來。

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(編輯戴啟潤)

參考文獻

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VR-driven virtual and real synchronous error compensation model in industrial digital twin

GUO Yanan (Chengdu Vocational and Technical College of Industry and Trade， Chengdu 611731，China)

Abstract:To effectively enhance thesynchronizationaccuracy of industrial digital twin systems，a VR-driven virtualreal synchronization error compensation model has been designed.This model integrates digital twin technology to construct a virtual-real synchronizationmapping logic for CNC machining processes.Based onthis logic，aneural network algorithm is introduced to predict dynamic erors under VR-driven conditions during the machining process. Using thepredicted error values asinput，areal-timevirtual-real synchronization error compensation model is established，enabling VR-driven error compensation basedon digital twins.Experimental resultsshow that the VRdriven virtual-real synchronization error compensation model significantly improves the synchronizationaccuracy of industrial digital twin systems through dynamic error prediction and real-time compensation.

Keywords:error compensation;error prediction；digital twin technology;virtual and real synchronization; VR drive