黃佳圣，施佳宏，易 揚，許紅祥，閆月暉,劉金鋒，劉曉軍+

(1.東南大學(xué) 機械工程學(xué)院，江蘇 南京 211189；2.中國船舶重工集團公司 第724研究所，江蘇 南京 211189；3.北京航天長征飛行器研究所，北京 100076；4.江蘇科技大學(xué) 機械工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

0 引言

作為電子先進制造技術(shù)的重要組成部分，微組裝技術(shù)已廣泛應(yīng)用于船舶、衛(wèi)星、雷達(dá)等領(lǐng)域[1]。隨著科技的發(fā)展，新一代軍用電子裝備逐漸趨于小型化、輕量化、多樣化[2]，對微組裝產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)速度提出了更高的要求。目前微組裝生產(chǎn)線單元多采用人工和半自動或自動化工藝設(shè)備相結(jié)合的方式進行生產(chǎn)，該方式一方面難以全面采集實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，且對采集到的數(shù)據(jù)也不能有效利用，無法在線監(jiān)控產(chǎn)品的組裝質(zhì)量和組裝過程；另一方面，難以實現(xiàn)自動化工藝設(shè)備的信息化控制，使得自動化工藝設(shè)備不能被合理配置和高效利用，嚴(yán)重影響了生產(chǎn)速度。微組裝生產(chǎn)線單元正面臨著向數(shù)字化、信息化、智能化轉(zhuǎn)型的問題，近年來快速發(fā)展的數(shù)字孿生(digital twin)技術(shù)為其提供了新思路。

數(shù)字孿生的概念最早由美國密歇根大學(xué)教授Michael Grieves于2003年在其所教授的產(chǎn)品全生命周期課程中提出，并于2011年正式命名為數(shù)字孿生，2017年將其定義為：從微觀原子級到宏觀幾何級全面描述潛在生產(chǎn)或?qū)嶋H制造產(chǎn)品的虛擬信息結(jié)構(gòu)[3-5]。數(shù)字孿生技術(shù)最先應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域[6]，隨著GE、西門子等公司的推廣，近年來該技術(shù)在工業(yè)制造領(lǐng)域迅速發(fā)展[7]。Cai等[8]提出一種基于數(shù)據(jù)和信息融合技術(shù)的數(shù)字孿生虛擬機床建模方法，用于提高物理機床的可靠性和網(wǎng)絡(luò)物理制造能力；Aitor等[9]介紹了鈑金沖壓機床數(shù)字孿生模型的構(gòu)建過程，通過交互方式模擬了實際鈑金沖壓機床的基本動作；陶飛等[10-11]于2017年首次將數(shù)字孿生技術(shù)與車間結(jié)合，提出數(shù)字孿生車間(digital twin workshop)的概念，并詳細(xì)闡述了數(shù)字孿生車間的系統(tǒng)組成、運行機制和關(guān)鍵技術(shù)，而后在此基礎(chǔ)上對數(shù)字孿生信息物理融合理論與技術(shù)進行了探索；陳振等[12]在分析飛機裝配車間中所存在問題的基礎(chǔ)上，研究了飛機數(shù)字孿生車間的關(guān)鍵技術(shù)，為航空工業(yè)領(lǐng)域的智能制造提供了參考；柳林燕等[13]建立了車間生產(chǎn)過程孿生系統(tǒng)體系架構(gòu)，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)實現(xiàn)的3個關(guān)鍵技術(shù)，并通過實例對方法的有效性進行了驗證；肖飛等[14]從數(shù)字孿生體的內(nèi)涵出發(fā)，提出過程孿生、模型孿生和數(shù)據(jù)孿生的概念，在此基礎(chǔ)上研究了數(shù)字孿生驅(qū)動的固體發(fā)動機總體設(shè)計系統(tǒng)的運行機制；趙浩然等[15]針對數(shù)字孿生車間的實時可視化監(jiān)控難題，提出一種多層次的三維可視化監(jiān)控模式和實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬車間運行模式。

近年來，雖然數(shù)字孿生技術(shù)在智能制造的理論層面和技術(shù)層面都得到了快速發(fā)展，但仍缺少對實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)如何真正驅(qū)動多維度融合數(shù)字孿生模型，使孿生模型在行為、狀態(tài)和動作上與物理實體保持一致，以實現(xiàn)虛擬車間與物理車間孿生同步的研究。孿生同步是數(shù)字孿生技術(shù)的基本功能，通過有效處理利用實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)實現(xiàn)生產(chǎn)過程的在線監(jiān)控，在此基礎(chǔ)上為后續(xù)的數(shù)據(jù)增值服務(wù)及設(shè)備的信息化管控提供支持。因此，本文針對目前微組裝生產(chǎn)線單元存在的“數(shù)據(jù)處理難”和“設(shè)備信息化控制難”兩大難題，首先在已有研究基礎(chǔ)上提出面向微組裝生產(chǎn)線單元的數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)，然后詳細(xì)闡述了虛擬生產(chǎn)線單元孿生同步的運行機制及其關(guān)鍵技術(shù)，最后開發(fā)并設(shè)計了微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)字孿生系統(tǒng)，并通過實例進行了驗證。

1 微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)

微組裝生產(chǎn)線單元是微組裝產(chǎn)品制造的執(zhí)行基礎(chǔ)，本文在微組裝工藝流程、生產(chǎn)線單元目前存在的問題以及相關(guān)需求的基礎(chǔ)上，參考陶飛等[16]提出的數(shù)字孿生五維模型，設(shè)計了微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)，如圖1所示?；跀?shù)字孿生車間架構(gòu)理論，微組裝生產(chǎn)線單元架構(gòu)分為物理實體層、虛擬車間層、孿生數(shù)據(jù)層和應(yīng)用服務(wù)層，各層之間通過數(shù)據(jù)連接。

物理實體層是現(xiàn)實世界中微組裝生產(chǎn)線單元生產(chǎn)過程的全要素集合，主要包括人員、微組裝加工設(shè)備(點膠機、共晶貼片機等)、傳送帶、智能料塔、物料、產(chǎn)品和環(huán)境等要素，以及架設(shè)于上述要素之上的無線射頻識別(Radio Frequency IDentification, RFID)讀寫器、各類傳感器、可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller, PLC)等數(shù)據(jù)采集部件。物理實體層是生產(chǎn)活動得以執(zhí)行的基礎(chǔ)，也是其他各層功能得以實現(xiàn)的基礎(chǔ)。

虛擬車間層以物理實體為基礎(chǔ)，通過建模技術(shù)構(gòu)建各生產(chǎn)要素的幾何物理模型、屬性信息模型、行為邏輯模型和約束規(guī)則模型。其中，幾何物理模型是其他3個維度模型的載體，屬性信息模型是對實體要素固有屬性和運動狀態(tài)的客觀描述，行為邏輯模型是控制孿生模型運動邏輯的核心，約束規(guī)則模型是孿生同步過程正確與否的判斷條件。4個維度模型有機結(jié)合形成數(shù)字孿生模型，用于反映各生產(chǎn)要素在現(xiàn)實世界中的形狀、位置、狀態(tài)、關(guān)系等信息，是數(shù)字孿生車間的重要組成部分。

作為數(shù)字孿生技術(shù)的核心，孿生數(shù)據(jù)層主要用于管理孿生數(shù)據(jù)，包括物理實體層的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)、虛擬車間層的孿生同步數(shù)據(jù)、應(yīng)用服務(wù)層的交互反饋數(shù)據(jù)、知識服務(wù)數(shù)據(jù)和融合衍生數(shù)據(jù)。各層之間通過孿生數(shù)據(jù)相互連接，數(shù)據(jù)流在各層間傳輸、解析、運算、驅(qū)動，該過程是實現(xiàn)虛擬車間孿生同步以及后續(xù)應(yīng)用服務(wù)的關(guān)鍵。

應(yīng)用服務(wù)層以孿生數(shù)據(jù)和孿生模型為支撐，基于人機虛實交互，為微組裝生產(chǎn)線的單元生產(chǎn)制造、數(shù)據(jù)展示、車間布局、物流調(diào)度、故障維修等方面提供相關(guān)服務(wù)，包括生產(chǎn)過程監(jiān)控、錯誤報警反饋、生產(chǎn)狀態(tài)看板、歷史數(shù)據(jù)回溯、生產(chǎn)質(zhì)量評估、故障原因查找、車間布局優(yōu)化、生產(chǎn)方案優(yōu)化等功能。應(yīng)用服務(wù)層為實現(xiàn)自動化設(shè)備的信息化控制提供服務(wù)平臺，是孿生數(shù)據(jù)管理應(yīng)用的客觀體現(xiàn)。

2 微組裝生產(chǎn)線單元孿生同步機制

虛擬車間層對物理實體層的孿生同步是實現(xiàn)微組裝單元數(shù)字孿生管控的前提，其核心在于利用實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動各要素數(shù)字孿生模型，對物理實體層的生產(chǎn)行為、狀態(tài)和動作進行實時映射。本文基于幾何物理、屬性信息、行為邏輯和約束規(guī)則4個維度有機結(jié)合的數(shù)字孿生模型，提出微組裝生產(chǎn)過程孿生同步機制，如圖2所示。當(dāng)微組裝生產(chǎn)線單元接到生產(chǎn)任務(wù)進行生產(chǎn)加工時，RFID讀寫器、PLC、傳感器等數(shù)據(jù)采集部件采集物理實體層的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)傳輸至孿生數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)處理平臺，數(shù)據(jù)處理平臺對海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行清洗處理，再對有效數(shù)據(jù)進行分類和解析后，存儲至歷史加工數(shù)據(jù)庫，以便在后續(xù)孿生同步過程中發(fā)生錯誤報警時進行歷史數(shù)據(jù)回溯，查找錯誤原因。分類解析后的有效數(shù)據(jù)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)傳輸至虛擬車間層，驅(qū)動4個維度有機結(jié)合的數(shù)字孿生模型以實現(xiàn)孿生同步。行為邏輯模型根據(jù)接收的指令信息進入相應(yīng)的動作模塊進行行為映射；屬性信息模型接收實時數(shù)據(jù)，改變動態(tài)映射信息中的參數(shù)變量進行狀態(tài)映射；動作函數(shù)接收動態(tài)映射信息中的變量信息，驅(qū)動幾何物理模型做出相應(yīng)動作，進行動作映射。在該過程中，將行為、狀態(tài)和動作映射與約束規(guī)則模型中的規(guī)則進行判斷比較，當(dāng)孿生同步過程與規(guī)則發(fā)生沖突時，中止孿生同步過程并進行報警反饋。孿生同步過程中的仿真數(shù)據(jù)將通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)傳輸至系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)庫，作為后續(xù)應(yīng)用服務(wù)層對物理實體層智能管控的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3 微組裝生產(chǎn)線單元孿生同步過程的實現(xiàn)

3.1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分類清洗與解析

3.1.1 數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建

微組裝生產(chǎn)線單元涵蓋了從物料到半成品再到微組裝產(chǎn)品的全過程，作為全自動化產(chǎn)線，在生產(chǎn)過程中，數(shù)據(jù)采集部件采集到的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)(Real-time Procession Data, RPD)包括設(shè)備數(shù)據(jù)(EquipmentData, EPD)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)(ProductData, PRD)和AGV數(shù)據(jù)(AGV Data, AGVD)，因此微組裝生產(chǎn)線單元的實時采集數(shù)據(jù)模型描述為

RPD={EPD,PRD,AGVD}。

(1)

設(shè)備數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)接口直接讀取，包括生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)邏輯數(shù)據(jù)。生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)用于描述設(shè)備實時狀態(tài)，包括各設(shè)備運行狀態(tài)、加工參數(shù)、故障診斷等數(shù)據(jù)，生產(chǎn)邏輯數(shù)據(jù)包括設(shè)備單元運動邏輯、設(shè)備加工邏輯等數(shù)據(jù)。設(shè)備數(shù)據(jù)模型描述為

EPD={NameEP,PSDEP,PLDEP}。

(2)

式中：NameEP為設(shè)備名稱；PSDEP為設(shè)備生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)；PLDEP為設(shè)備生產(chǎn)邏輯數(shù)據(jù)。

產(chǎn)品數(shù)據(jù)包括微組裝過程中物料的位置流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)和最終產(chǎn)品的質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)。物料位置流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)通過RFID讀寫器采集，芯片點膠、芯片貼片等微組裝過程核心工序中包括設(shè)備、傳送帶和接駁臺3個工位，將工序信息與工位信息結(jié)合即可得到物料的當(dāng)前狀態(tài)；產(chǎn)品質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)通過自動光學(xué)檢測(Automated Optical Inspection, AOI)儀器數(shù)據(jù)接口采集。產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型描述為

PRD={NameMR,PTD,QLD}。

(3)

式中：NameMR為物料名稱；PTD為物料位置流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)；QLD為產(chǎn)品質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)。

對于AGV數(shù)據(jù)，一方面通過數(shù)據(jù)接口采集運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，另一方面因為AGV取料和卸料過程有多條路徑，即多種可能，所以需要采集邏輯控制數(shù)據(jù)來判斷所執(zhí)行的具體動作。AGV數(shù)據(jù)模型描述為

AGVD={NameAGV,RSDAGV,LCDAGV}。

(4)

式中：NameAGV為AGV名稱；RSDAGV為運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；LCDAGV為AGV邏輯控制數(shù)據(jù)。

3.1.2 數(shù)據(jù)清洗與解析

數(shù)據(jù)采集部件和設(shè)備數(shù)據(jù)接口將采集到的生產(chǎn)數(shù)據(jù)按上述數(shù)據(jù)模型分類，并通過OPC UA數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以JSON格式傳輸?shù)綄\生數(shù)據(jù)層。這些海量數(shù)據(jù)是多源異構(gòu)，且通常含有一些異常的、重復(fù)的或不一致的“臟數(shù)據(jù)”，為了保證虛擬車間層孿生同步過程的正確性與準(zhǔn)確性，需要對第一手?jǐn)?shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗操作，即在分析采集數(shù)據(jù)特點的基礎(chǔ)上制定清洗規(guī)則，并根據(jù)所構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型進行清洗異常數(shù)據(jù)、刪除重復(fù)冗余數(shù)據(jù)、補全缺失值等操作，反復(fù)清洗直到數(shù)據(jù)滿足要求。

微組裝生產(chǎn)線單元的各種加工設(shè)備和物料產(chǎn)品均可被視為帶有多個屬性的主體，而JSON格式文件是“名稱/值”對的集合，即在某一確定時刻，一定有唯一確定的信號與相應(yīng)的狀態(tài)參數(shù)對應(yīng)，從而能夠?qū)崟r映射物理實體的狀態(tài)。然而，“名稱/值”對中的信號不代表數(shù)值本身的含義，不能直接使用，需要通過數(shù)據(jù)解析字典進行解析，即對屬性和信號進行定義和解釋，以便后續(xù)使用數(shù)據(jù)。微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)據(jù)解析字典設(shè)計如表1所示。

表1 微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)據(jù)解析字典

續(xù)表1

3.2 實時數(shù)據(jù)驅(qū)動四維融合孿生模型

某一型號微組裝產(chǎn)品工藝流程如圖3所示，每道工序均由對應(yīng)的物理實體要素完成。在該過程中，行為是物理實體要素在外部指令激勵下做出的相應(yīng)活動，可由一組狀態(tài)和動作變化表示；狀態(tài)是物理實體要素通過一組特定物理量表現(xiàn)出的狀貌特征；動作是通過運動來實現(xiàn)的具有一定動機和目的的運動系統(tǒng)。幾何物理、屬性信息、行為邏輯和約束規(guī)則四維融合的孿生模型是物理實體在虛擬空間的鏡像，具有與物理實體相同的特征和多樣化功能，處理后的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動孿生模型，使其在行為、狀態(tài)和動作上與物理實體保持一致是實現(xiàn)孿生同步的核心。

3.2.1 行為實時映射

行為邏輯模型是對物理實體生產(chǎn)過程行為的抽象表達(dá)，作為典型的離散事件動態(tài)系統(tǒng)，微組裝生產(chǎn)線單元一般采用Petri網(wǎng)描述車間行為邏輯，但是因為基本Petri網(wǎng)不包含時間因素，不利于后續(xù)應(yīng)用服務(wù)層的系統(tǒng)性能分析，所以本文根據(jù)石柯等[17]提出的一種面向?qū)ο蟮馁x時Petri網(wǎng)(Object-Oriented Timed Petri-Net, OOTPN)建模方法構(gòu)建微組裝生產(chǎn)線單元行為邏輯模型。該方法引入了信息位，通過信息位令牌表示系統(tǒng)中傳遞的信息，包括信息輸入位和反饋輸出位。微組裝生產(chǎn)線單元的行為邏輯模型如圖4所示，本文以器件出庫工序中的AGV取料行為為例，詳細(xì)說明數(shù)據(jù)驅(qū)動行為邏輯模型實現(xiàn)行為實時映射的過程。

當(dāng)微組裝生產(chǎn)線單元未接到生產(chǎn)任務(wù)時，虛擬車間層中的所有設(shè)備均處于空閑待機狀態(tài)Pu1，生產(chǎn)任務(wù)通過制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Executive System, MES)下達(dá)到微組裝生產(chǎn)線單元，虛擬車間層同步接收生產(chǎn)指令Mu1，系統(tǒng)按照工藝流程首先對器件出庫工序涉及的主要設(shè)備AGV安排生產(chǎn)任務(wù)Tu1。此時AGV處于空閑待機狀態(tài)Pu2，當(dāng)接到系統(tǒng)發(fā)出的取料指令Mu2后，接取任務(wù)開始運行Tu2，此時AGV處于正常工作狀態(tài)，進入取料模塊進行取料；當(dāng)AGV完成取料Tu3時，抓取裝有盒體零件的載具，并向系統(tǒng)反饋取料完成信息Mu3；AGV根據(jù)相應(yīng)路徑移動到加工設(shè)備卸料點，接到系統(tǒng)發(fā)送的卸料指令Mu4后，接取卸料任務(wù)開始運行Tu4，進入卸料模塊進行卸料；當(dāng)AGV完成卸料Tu5時，裝有盒體零件的載具被搬運至接駁臺Pu3，給系統(tǒng)反饋放料完成信息Mu5，并回到Pu2空閑可接任務(wù)狀態(tài)。

微組裝生產(chǎn)過程中，各物理實體要素接收MES系統(tǒng)發(fā)送的控制指令并做出相應(yīng)行為，虛擬車間層通過設(shè)備接口采集得到的指令數(shù)據(jù)，根據(jù)行為邏輯模型進入相應(yīng)的行為模塊，驅(qū)動微組裝生產(chǎn)線孿生模型進行行為實時映射。

3.2.2 狀態(tài)實時映射

屬性信息模型包括靜態(tài)測量數(shù)據(jù)和動態(tài)映射信息，其中靜態(tài)測量信息用于描述物理實體要素的固有屬性，較長一段時間內(nèi)不發(fā)生變化；動態(tài)映射信息反映微組裝過程中物理實體要素的動態(tài)參數(shù)，根據(jù)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)同步發(fā)生變化。微組裝生產(chǎn)線單元屬性信息分類如圖5所示，其中產(chǎn)線級靜態(tài)測量數(shù)據(jù)由工藝管理信息和產(chǎn)線布局信息組成，動態(tài)映射數(shù)據(jù)由功耗信息、設(shè)備信息和產(chǎn)能信息組成，其形式化表達(dá)可描述為

PCIj)∪CPI。

(5)

當(dāng)微組裝生產(chǎn)線單元進行生產(chǎn)加工時，數(shù)據(jù)采集部件實時采集設(shè)備狀態(tài)、加工參數(shù)等動態(tài)映射數(shù)據(jù)，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)傳輸至虛擬車間層，驅(qū)動設(shè)備屬性信息模型中存儲動態(tài)映射數(shù)據(jù)的相應(yīng)變量同步發(fā)生變化，實現(xiàn)設(shè)備級孿生模型在狀態(tài)上對物理實體要素的實時映射。對于產(chǎn)線級屬性信息模型，在對設(shè)備級屬性信息模型接收的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，計算生產(chǎn)線單元的功耗信息和產(chǎn)能信息，并將其與各設(shè)備加工狀態(tài)以車間看板的形式實時展示，對產(chǎn)線級孿生模型的狀態(tài)進行實時映射。

3.2.3 動作實時映射

幾何物理模型是對物理實體層各生產(chǎn)要素外形的直觀描述，微組裝生產(chǎn)線單元的幾何物理模型通過SolidWorks，Pro/E等常見三維建模軟件構(gòu)建，具有與物理實體相同的形狀尺寸和約束關(guān)系。微組裝生產(chǎn)線單元孿生模型實現(xiàn)動作實時映射的過程如圖6所示，產(chǎn)線級孿生模型由零部件級孿生模型和設(shè)備級孿生模型組成，其動作是二者動作的集合，實時數(shù)據(jù)驅(qū)動各設(shè)備孿生模型對物料孿生模型進行加工和運輸操作，該過程即可被視為產(chǎn)線級孿生模型的動作實時映射過程。設(shè)備的加工過程可被視為許多極短時間間隔內(nèi)平移和旋轉(zhuǎn)動作的組合，在某一瞬時時刻，屬性信息模型中動態(tài)映射信息的各個變量被映射為實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并以這些變量為實際參數(shù)，調(diào)用最小粒度的平移和旋轉(zhuǎn)動作函數(shù)，驅(qū)動幾何物理模型在該極短時間間隔內(nèi)完成平移和旋轉(zhuǎn)動作，最終在一段較長時間間隔內(nèi)完成相應(yīng)的加工動作，實現(xiàn)設(shè)備級孿生模型在動作上對物理實體的實時映射。

3.2.4 孿生同步的正確性保證

約束規(guī)則模型作為約束條件，包括行為映射規(guī)則、狀態(tài)映射規(guī)則和動作映射規(guī)則，用于判斷孿生同步過程的正確性，進而保證微組裝實際生產(chǎn)過程能夠正確執(zhí)行。其中，行為映射規(guī)則根據(jù)微組裝產(chǎn)品工藝流程構(gòu)建的生產(chǎn)線行為邏輯模型，對當(dāng)前虛擬車間層接收的指令數(shù)據(jù)與正在進入的行為模塊進行判斷和比較，用于判斷孿生模型運動邏輯的正確性；狀態(tài)映射規(guī)則將接收到的設(shè)備加工參數(shù)與設(shè)備靜態(tài)測量信息中的最大加工能力進行比較，用于判斷動態(tài)映射信息的數(shù)值是否超出正常范圍；動作映射規(guī)則通過干涉檢測的方法檢查動作執(zhí)行是否合理。當(dāng)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的孿生同步過程與上述約束規(guī)則發(fā)生沖突時，孿生同步過程中止并向系統(tǒng)發(fā)送報警反饋信號，為后續(xù)應(yīng)用服務(wù)層的故障診斷服務(wù)提供支撐。

4 應(yīng)用實例

某廠以微組裝產(chǎn)品工藝過程設(shè)計的微組裝生產(chǎn)線單元布局如圖7所示。該生產(chǎn)線單元主要由智能倉儲模塊、物流運輸模塊、微組裝加工模塊、輔助制造模塊和控制模塊組成，其中：智能倉儲模塊用于物料、半成品和成品的存儲；物流運輸模塊用于物料、半成品和成品在生產(chǎn)線各工位間的流轉(zhuǎn)；微組裝加工模塊用于提供微組裝產(chǎn)品生產(chǎn)的核心工藝，如芯片點膠、芯片貼片、金絲鍵合等；輔助制造模塊用于提供上下料操作以及對成品的質(zhì)量檢測。

針對當(dāng)前微組裝生產(chǎn)線存在的問題，根據(jù)前文提出的微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)和孿生同步方法，設(shè)計并開發(fā)了基于Web網(wǎng)頁的微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)字孿生系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用WebGL第三方庫中的three.js技術(shù)，將輕量化處理后的三維模型在Web上顯示，并通過OPC UA數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)傳輸實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)。目前，該生產(chǎn)線單元的原型系統(tǒng)已開發(fā)完成并試行，其前端交互界面如圖8所示。

系統(tǒng)運行過程中，虛擬車間層接收實時數(shù)據(jù)流，并通過數(shù)據(jù)流驅(qū)動微組裝生產(chǎn)線單元數(shù)字孿生模型，將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為物料在各工位間的流轉(zhuǎn)以及設(shè)備的狀態(tài)變化和相應(yīng)動作。AGV接收到取料指令后，將物料盒搬運到生產(chǎn)線上，通過傳送帶移動到設(shè)備中；設(shè)備接收到加工指令后，從待機狀態(tài)進入工作狀態(tài)，相應(yīng)的設(shè)備信號燈由黃色轉(zhuǎn)為綠色，各加工設(shè)備正在加工的零件ID和已加工時間顯示在加工信息表上；加工完成后，設(shè)備接收到物料離開指令，通過傳送帶將物料運輸?shù)较乱还の?，直到完成全部工序，返回貨架。在此過程中，虛擬車間已接收的指令數(shù)據(jù)采用命令列表的形式顯示，以便于查找各零件已經(jīng)完成的工藝，這些信息可通過人機交互的方式選擇隱藏或展示。當(dāng)孿生同步過程發(fā)生錯誤時，相應(yīng)的設(shè)備信號燈由綠色轉(zhuǎn)為紅色，同時系統(tǒng)將報警反饋信息以彈窗的形式在人機交互界面顯示，并將信息發(fā)送至MES系統(tǒng)，由操作人員判斷是否停止生產(chǎn)，達(dá)到以虛控實的目的。

在實現(xiàn)虛擬生產(chǎn)線單元同步孿生的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)構(gòu)建了數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、設(shè)備信息查詢和文檔資料子模塊，為微組裝生產(chǎn)線單元提供生產(chǎn)信息統(tǒng)計、故障維修指導(dǎo)等服務(wù)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析子模塊將采集到的工件實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析處理，以統(tǒng)計圖表的形式展示，如圖9a所示；設(shè)備信息查詢子模塊用于展示設(shè)備信息、設(shè)備圖片、提供工藝等靜態(tài)信息，如圖9b所示；文檔資料子模塊用于提供操作指南、故障手冊、維護指南等文檔，以及離線下載設(shè)備加工視頻等指導(dǎo)性文件，以便于操作人員處理相應(yīng)的情況，如圖9c所示。

5 結(jié)束語

本文針對當(dāng)前微組裝生產(chǎn)線單元在數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型中遇到的“數(shù)據(jù)處理難”和“設(shè)備信息化控制難”問題，基于通用的數(shù)字孿生車間參考系統(tǒng)架構(gòu)模型設(shè)計了面向微組裝生產(chǎn)線單元的系統(tǒng)架構(gòu)，提出微組裝生產(chǎn)線單元同步孿生機制，并研究了實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集、分類和解析存儲方法，重點闡述了數(shù)據(jù)驅(qū)動四維融合數(shù)字孿生模型以實現(xiàn)虛擬生產(chǎn)線單元對物理實體實時映射的過程。本文研究成果已應(yīng)用于某廠微組裝生產(chǎn)車間并取得了一定的效果，但由于部分設(shè)備來自國外廠商，其數(shù)據(jù)采集難度較大，后續(xù)將在此基礎(chǔ)上采集所有設(shè)備的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并利用孿生數(shù)據(jù)對生產(chǎn)方案優(yōu)化、生產(chǎn)資源合理調(diào)配等數(shù)據(jù)增值服務(wù)進行深入研究。