張立霞 張帥

[摘 要]在新型智能制造模式下，想要解決賽博世界與物理世界互聯、互通、互融等難題，實現虛實精準映射、賽博控制物理的目標，可以進行數字孿生的通信控制組件設計。首先，本文通過研究數字孿生技術，總結了數字孿生應用對通信控制的需求，規(guī)定了通信控制組件設計和應用驗證的范圍;其次，提出了通信控制組件的總體框架和設計思路;最后，對通信控制組件的功能和性能等進行了應用驗證，達到了良好的效果，為打通互聯網技術（Internet Technology，IT）與運營技術（Operational Technology，OT）的融合壁壘奠定了實踐基礎。

[關鍵詞]數字孿生;物聯網;互聯互通;通信控制;信息物理融合

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.24.094

[中圖分類號]TH164;F273[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2020）24-0-04

0? ? ?引 言

隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術逐漸滲透到工業(yè)企業(yè)和制造過程的各個環(huán)節(jié)，推動了“網絡化協同、智能化生產、個性化定制、服務化延伸”為代表的新型智能制造模式的發(fā)展。這些新型智能制造模式的共同目標是要實現制造的賽博空間與物理空間的精準映射、賽博控制物理，并通過相互迭代優(yōu)化實現智能應用。然而，實現這些目標的共同瓶頸之一是物理空間與賽博空間的互聯、互通、互融。從目前制造業(yè)設備孤島嚴重，通信協議多、標準雜，數據實時性差，互聯、互通安全隱患大等難點和急需解決問題的現狀出發(fā)，打破互聯、互通、互融約束，實現上述目標，是數據采集與控制過程中必須克服的問題?；诖?，本研究提出了一種面向數字孿生的通信控制組件設計解決方案。

1? ? ?面向數字孿生的通信控制需求概述

1.1? ?數字孿生技術

數字孿生（Digital Twin）是以數字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現實環(huán)境中的行為，通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優(yōu)化等手段，增加物理實體或擴展新的能力。數字孿生作為解決智能制造賽博物理融合難題和踐行智能制造理念與目標的關鍵技術，在學術界和業(yè)界已經成為共識。數據對數字孿生應用十分重要，是數字孿生的核心驅動力之一，主要源于物理實體、虛擬模型、服務系統，同時在融合處理后又融入各部分中，推動了各部分的運轉，是數字孿生應用的“血液”。因此，數據采集與控制就是數字孿生的“造血干細胞”，源源不斷地為數字孿生提供新鮮“血液”。

1.2? ?數字孿生應用對通信控制的需求

針對目前數字孿生應用在實際執(zhí)行過程中物理空間和賽博空間的數據還存在部分孤立，一致性與同步性差，執(zhí)行結果的實時性、準確性有待提升等現狀，實現賽博物理數據之間“上傳下達”的通信控制組件必須具備以下能力。

1.2.1? ?廣泛異構連接

廣泛異構連接是通信控制的基礎?？紤]到制造現場存在多源設備、多樣協議、異構系統等，通信控制組件必須具備靈活網絡接口、網絡協議、設備驅動、快速部署和配置等基礎能力。

1.2.2? ?采集與控制實時性

工業(yè)領域的控制、執(zhí)行、檢測等行為實時性高，實時性業(yè)務需要實時性數據支撐，因此，通信控制組件的數據采集和指令控制必須具備實時性的能力。

1.2.3? ?數據處理與優(yōu)化

通信控制組件作為物理世界到數字世界的橋梁，是數據的第一入口，擁有大量、實時、完整的數據。在邊緣端預處理和優(yōu)化爆炸式增長的“大數據”可以減輕云端服務器存儲、計算壓力，優(yōu)化資源配置。

1.2.4? ?確定、可靠、安全

工業(yè)現場的工作條件要求苛刻、運行環(huán)境相對惡劣，確定、可靠、安全的工業(yè)組件是保證工業(yè)制造過程連續(xù)創(chuàng)造價值的重要保障。

2? ? ?可靠的通信控制組件設計

2.1? ?通信控制組件的架構設計

在實際的軟件設計與開發(fā)過程中，本文提出構建如圖1所示的通信控制組件總體架構，進而實現物理世界和數字世界的連接與互動，支持不同種類異構設備的廣泛連接和通信協議解析，并確保敏捷連接實時可靠，最終滿足業(yè)務實時、數據優(yōu)化、應用智能、安全保護等方面的需求。

2.1.1? ?設備層

設備層主要是現場制造過程中用到的各類設備，包括：以傳感器、采集器等為主的專用采集設備;以可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、遠程終端單元（Remote Terminal Unit，RTU）等為主的通用控制設備;以數控機床、機器人、自動導引運輸車（Automated Guided Vehicle，AVG）等為主的智能設備或裝備。

2.1.2? ?邊緣層

邊緣層主要是指邊緣智能網關功能，實現設備連接、協議解析、數據預處理。其中，為了提高軟件性能，通信控制組件的邊緣層在邏輯上分為兩層。上一層是網關層，包含四大服務：①基礎類服務，具體功能為接口管理、設備管理、日志管理、安全管理、負載均衡等;②控制服務，具體功能為控制信息建模、協議適配、指令解析、異常處理反饋;③消息服務，具體功能為運用消息隊列遙測傳輸外文名（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）等消息隊列機制進行數據消息的接收與分發(fā);④數據預處理服務，具體功能為數據清洗、數據特征標識處理、數據存儲消息接收。下一層是協議層，主要用于各類設備連接、協議解析與轉換、雙向通信。

2.1.3? ?應用層

應用層為生產制造領域中常用的各種應用系統和云平臺相關應用系統。運用Pub/Sub模式，使數據與應用進行異步解耦，不同應用根據需求訂閱相應主題數據，采集上的最新數據實現實時主動推送，上層的決策控制指令通過基于超文本傳輸協議（HyperText Transfer Protocol，HTTP）的接口進行下發(fā)。

2.2? ?通信控制組件的特征與優(yōu)勢

2.2.1? ?組件可配置、可擴展

采用插件機制的協議驅動模塊擴展方式，方便支持各種通信協議，實現主流設備的數據采集，且可以按照實際現場設備通信需求進行協議擴展開發(fā)。

2.2.2? ?組件可靈活部署

通信組件模塊耦合低、采用插件式熱拔插擴展協議驅動，軟件性能強，現場可通過動態(tài)配置快速滿足需求，靈活部署。

2.2.3? ?具備數據采集和設備控制雙向通信能力

可動態(tài)感知設備數據，同時能基于控制信息模型和數據，控制設備執(zhí)行。

2.2.4? ?異常處理機制確保組件可靠

構建具備初始狀態(tài)還原、網絡中斷續(xù)傳、設備故障、反控數據重發(fā)、服務停止自啟動等異常處理機制，保證組件安全可靠。

2.2.5? ?安全機制

支持數據加密、數據存儲隨機化、身份認證和多域訪問控制等功能，保障數據存儲、共享、通信以及管控的安全性和可靠性。

2.2.6? ?邊云協同

與應用層形成邊云協同智能效果。云端負責全局性、非實時、長周期的大數據量處理分析工作;邊緣層快速處理局部、單周期實時數據，支撐本地業(yè)務智能化決策與執(zhí)行。

3? ? ?通信控制組件應用驗證

為避免出現通信控制組件的良好設計只是處于束之高閣的“空中閣樓”局面，無法達到創(chuàng)新實踐的應用價值，本研究構建了相應的測試驗證平臺，可以驗證通信控制組件的通用性、可行性、可靠性、穩(wěn)定性等。

3.1? ?測試驗證平臺設計與構建

本文自主設計并構建了物聯網測試驗證平臺，主要組成部分及說明如圖2所示。

該測試驗證環(huán)境基本包含生產過程全部物理要素：工件、倉庫、設備、物流配送、上下料機器人、多種控制器、交換機、路由器等，是一種典型的工業(yè)異構設備組合。另外，還支持局域網連接、互聯網連接以驗證邊云協同相關技術。該測試驗證平臺能夠在物理空間真實模擬工件生產過程，以數字孿生技術為基礎，借助自主研發(fā)的生產過程控制系統在賽博空間建立生產過程控制映射模型，進而能夠驗證物理世界與賽博世界狀態(tài)、行為、變化的一致性與同步性，賽博控制物理執(zhí)行結果的實時性、準確性。

3.2? ?測試驗證效果

在多品種、小批量生產模式下，以零件的生產過程控制與調度為測試驗證場景，本研究測試了通信控制組件，整體驗證效果可視化展示如圖3所示。

3.2.1? ?邊緣網關能力驗證

通過加工零件的種類與數量、數據采集的頻率與周期（PLC數據、傳感器數據、機器人運行數據）、調度控制邏輯的復雜性、控制活動執(zhí)行的周期性（開始時間與結束時間）、生產過程實時預測和自主學習等方面進行通信控制組件的設備接入、協議解析、數據預處理等。

3.2.2? ?穩(wěn)定性驗證

通過測試驗證平臺的平均無故障運行時間驗證通信控制組件的穩(wěn)定性，對測試驗證環(huán)境進行模擬加工過程中的設備故障、服務程序意外中斷、測試驗證環(huán)境隨機斷網、限速等操作，驗證平臺能否正?；蛘呖焖倩謴瓦\行。

3.2.3? ?安全性驗證

通過相應的功能操作，查看數據采集和控制指令下發(fā)是否正確和符合權限設置要求;使用自動化工具或者人工方法模擬黑客輸入，對應用系統進行攻擊性測試，找出運行時刻存在的安全漏洞;掃描軟件運行時的內存信息，查看是否存在一些有致隱患的信息，如緩沖區(qū)溢出漏洞。

3.3? ?通信組件性能

3.3.1? ?規(guī)模指標

系統可批量設置的數據采集標簽數量達10 000個以上;可管理的設備數量不少于100個;一個循環(huán)周期內可動態(tài)處理

1 000量級的數據量;目前，支持5種協議或接口，支持擴展與集成功能，可迅速擴展到上百種協議。

3.3.2? ?實時性指標

1 000點位的數據采集周期為秒級以內;500個采集控制點范圍內的“感知-分析-決策-控制”數據閉環(huán)周期≤3 s;實時數據更新周期支持在2～5 s調節(jié);狀態(tài)感知到前端顯示延時≤2 s。

3.3.3? ?數據信息處理指標

對設置采集點的采集數據處理正確率為100%;對調度控制輸出的控制指令操作動作準確率為100%。

3.3.4? ?可靠性和可用性指標

通信控制組件實際驗證應用過程中的無故障運行時間達到2個月;網絡中斷后支持數據斷點續(xù)傳和數據重發(fā)功能，恢復后系統在2 s內正常連續(xù)運行;驗證環(huán)境整體斷電后再恢復上電，不需要重新初始化數據和再次開展流程性操作，可以通過一鍵恢復啟動，平均10分鐘能夠全面恢復正常運行，系統可用率達到99%以上。

4? ? ?結 語

本文從智能制造實施落地和技術實踐創(chuàng)新的角度出發(fā)，通過研究數字孿生技術，設計了面向數字孿生的通信控制組件的總體框架，并在自主構建物聯網仿真環(huán)境下驗證了通信控制組件的相關功能和性能，具有較好的技術應用價值和前景。在后續(xù)的研究探索中，仍要進一步探索數字孿生數據的融合與數據驅動的智能應用，不斷提升通信控制組件性能，推動智能制造技術發(fā)展。

主要參考文獻

[1]陸清，吳雙，趙喆，等.數字孿生技術在飛機設計驗證中的應用[J].民用飛機設計與研究，2019（3）：1-8.

[2]王愷，馬權，楊宗昊，等.數字孿生在核儀控DCS中的設計框架及應用探索[J].儀器儀表用戶，2019（11）：52-56.