吳鵬興，郭 宇+，黃少華，楊能俊，熊偉杰,郭具濤

(1.南京航空航天大學(xué) 機(jī)電學(xué)院，江蘇 南京 210016;2.上海航天精密機(jī)械研究所，上海 201600)

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G通訊技術(shù)等新一代信息技術(shù)的迅速發(fā)展，推動(dòng)了制造業(yè)由數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化的跨越式發(fā)展。美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、德國工業(yè)4.0、中國制造2025等制造戰(zhàn)略的提出表明，智能制造已經(jīng)成為全球制造業(yè)的變革潮流與趨勢，而數(shù)字孿生的出現(xiàn)為智能制造增添了新的生命力。數(shù)字孿生自2003年由Grieves教授提出以來[1]，受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，其對推動(dòng)離散制造生產(chǎn)模式變革具有重要作用。因此，如何加快推進(jìn)數(shù)字孿生技術(shù)在離散制造行業(yè)落地應(yīng)用，成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。

離散制造車間從事的是由不同零部件加工/裝配子過程或并聯(lián)或串聯(lián)組成的生產(chǎn)活動(dòng)[2]，其零部件眾多、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、設(shè)備使用及加工工藝靈活。缺乏有效的車間監(jiān)控往往導(dǎo)致在制品管理不透明、管理層與執(zhí)行層出現(xiàn)信息斷層、實(shí)時(shí)調(diào)控能力差，成為制約生產(chǎn)加工效率的一大瓶頸。傳統(tǒng)的離散制造生產(chǎn)監(jiān)控模式主要以軟件二維圖表為主，信息反應(yīng)滯后，監(jiān)控界面人機(jī)交互和可視化程度差，管理員難以及時(shí)掌握車間的實(shí)時(shí)生產(chǎn)情況。隨著我國制造業(yè)的快速發(fā)展，真實(shí)可靠的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)成為各企業(yè)必須解決的問題。有效的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控可以幫助管理者及時(shí)掌握車間生產(chǎn)制造狀態(tài)，快速應(yīng)對突發(fā)情況，調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，從而提高生產(chǎn)效率，創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)利益。當(dāng)前，隨著制造物聯(lián)技術(shù)的日漸成熟[3]，大量的車間數(shù)據(jù)得以發(fā)掘，結(jié)合數(shù)據(jù)建模與三維可視化監(jiān)控技術(shù)，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度在可視化監(jiān)控系統(tǒng)方面進(jìn)行了大量研究。劉明周等[4]采用面向?qū)ο蟮姆椒?gòu)建了制造資源本體模型和支持生產(chǎn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控的對象模型，開發(fā)了實(shí)時(shí)信息驅(qū)動(dòng)的可視化監(jiān)控平臺(tái)；Schroeder等[5]使用AutomationML模型構(gòu)建用于信息交換的數(shù)字模型，并以閥門為實(shí)例驗(yàn)證了其有效性；張濤等[6]提出了基于實(shí)時(shí)問答機(jī)制的介入式三維實(shí)時(shí)監(jiān)控，并在Unity上進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證；尹超等[7]利用Flexsim跟蹤監(jiān)控機(jī)加車間生產(chǎn)任務(wù)執(zhí)行情況，開發(fā)了一種能動(dòng)態(tài)反映生產(chǎn)情況的可視化監(jiān)控系統(tǒng)；莊存波等[8]引入工作流管理和電子看板技術(shù)，針對復(fù)雜產(chǎn)品裝配車間構(gòu)建了動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)；Huang等[9]構(gòu)建了實(shí)時(shí)監(jiān)控制造車間運(yùn)行狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化的虛擬車間地圖，將制造資源的時(shí)空信息與動(dòng)態(tài)事件關(guān)聯(lián)起來，用于生產(chǎn)物流優(yōu)化。然而，現(xiàn)有的可視化監(jiān)控系統(tǒng)的目標(biāo)是對現(xiàn)場生產(chǎn)狀況和生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，缺乏對物理車間多維運(yùn)行邏輯的表達(dá)與多尺度場景的重現(xiàn)。數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)為離散制造車間的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控提供了新思路，陶飛等[10-12]首次提出數(shù)字孿生車間概念，闡述了其組成、運(yùn)行機(jī)制、特點(diǎn)、關(guān)鍵技術(shù)，此外，其團(tuán)隊(duì)還對數(shù)字孿生常用的使能技術(shù)和工具進(jìn)行了研究和總結(jié)，為數(shù)字孿生未來的應(yīng)用提供了技術(shù)和工具參考；Bao等[13]提出了一種在制造環(huán)境下的數(shù)字孿生建模和數(shù)字孿生模型間的互操作方法，并對所提方法進(jìn)行了性能評價(jià)；丁凱等[14]研究了基于數(shù)字孿生的虛實(shí)映射建模方法、復(fù)雜多維時(shí)空下制造過程及數(shù)據(jù)建模方法。在數(shù)字孿生技術(shù)的理論框架下，越來越多的學(xué)者圍繞數(shù)字孿生車間的可視化監(jiān)控作出初步探索。趙浩然等[15]分析了數(shù)字孿生車間與可視化監(jiān)控間的關(guān)系，提出了多層次三維可視化監(jiān)控模式，并在Unity上開發(fā)了原型系統(tǒng)；柳林燕等[16]構(gòu)建了車間生產(chǎn)過程數(shù)字孿生系統(tǒng)的體系架構(gòu)，使生產(chǎn)過程透明化，并在車間實(shí)際生產(chǎn)線上進(jìn)行了驗(yàn)證；郭東升等[17]提出了基于數(shù)字孿生的車間建?？蚣?，通過對物理車間的監(jiān)控，有效提高了車間的物流及時(shí)率、設(shè)備利用率，縮短了產(chǎn)品加工時(shí)間；Zhang等[18]提出了基于數(shù)字孿生的中空玻璃自動(dòng)化生產(chǎn)線個(gè)性化快速定制方法，可對中空玻璃生產(chǎn)線狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，推動(dòng)了數(shù)字孿生的落地應(yīng)用。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者圍繞車間可視化監(jiān)控、數(shù)字孿生車間構(gòu)建取得了許多有價(jià)值的研究成果，但目前仍存在以下不足：①當(dāng)前可視化監(jiān)控旨在構(gòu)建一個(gè)鏡像車間，缺乏數(shù)據(jù)建模與邏輯關(guān)聯(lián)模型來體現(xiàn)物理車間全要素、全流程的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行邏輯;②車間數(shù)據(jù)顯示主要以數(shù)值分析與二維圖表為主，監(jiān)控界面人機(jī)交互和可視化程度差，無法多層次多細(xì)節(jié)反映物理車間情況;③針對數(shù)字孿生車間的研究還處于初步階段，理論逐步完善但缺乏落地應(yīng)用的具體實(shí)施方法。為此，本文提出一種基于數(shù)字孿生的離散制造車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控方法，圍繞其具體體系架構(gòu)，總結(jié)了關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)流程，并逐步對其中4個(gè)關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了研究。

1 基于數(shù)字孿生的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控方法體系架構(gòu)

數(shù)字孿生車間通過物理車間、虛擬車間、孿生數(shù)據(jù)的連接與集成，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)雙向映射與交互，以及車間全要素、全業(yè)務(wù)、全流程數(shù)據(jù)的集成融合，在滿足特定約束和目標(biāo)下，通過虛實(shí)迭代優(yōu)化，達(dá)到車間生產(chǎn)和管控最優(yōu)。在數(shù)字孿生落地應(yīng)用之初，需完成虛擬車間對物理車間高度真實(shí)的刻畫和模擬，即實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控。本文參考數(shù)字孿生五維模型[19]，構(gòu)建了基于數(shù)字孿生的離散制造車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控方法體系架構(gòu)，通過數(shù)據(jù)層連接物理層與虛擬層，通過服務(wù)層實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，如圖1所示。

(1)物理層是整個(gè)監(jiān)控體系的基礎(chǔ)，結(jié)合監(jiān)控需求，將物理層分為各類支撐資源(傳感器、射頻識(shí)別系統(tǒng)等感知資源；無線網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)關(guān)等網(wǎng)絡(luò)資源；機(jī)床、

自動(dòng)導(dǎo)引小車(Automated Guided Vehicle, AGV)等控制和執(zhí)行資源；企業(yè)資源計(jì)劃、制造執(zhí)行系統(tǒng)等軟件資源)，工藝過程(工藝鏈、工藝參數(shù)等)和產(chǎn)品(半成品、成品等)。物理層主要體現(xiàn)各類資源通過組織、協(xié)調(diào)及管理，經(jīng)過整個(gè)加工工藝路線，將原料由半成品逐步加工為成品的過程，其中感知模塊負(fù)責(zé)采集車間的資源信息、工藝信息、產(chǎn)品信息，將各類動(dòng)態(tài)變化的實(shí)時(shí)信息通過網(wǎng)絡(luò)模塊上傳至數(shù)據(jù)層，控制和執(zhí)行模塊可以接收來自上層結(jié)構(gòu)的信息數(shù)據(jù)，服從上層反饋的信息命令，通過嵌入式控制器或直接控制設(shè)備，調(diào)整控制車間運(yùn)行。

(2)數(shù)據(jù)層是監(jiān)控體系的藍(lán)圖與交通樞紐，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的建模規(guī)劃與數(shù)據(jù)交互傳輸處理。在虛擬層搭建前期，生產(chǎn)系統(tǒng)規(guī)劃員建立整個(gè)車間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)AutomationML數(shù)據(jù)模型[20]，機(jī)械工程師基于初始的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)完成機(jī)械部分的數(shù)據(jù)建模，電氣工程師結(jié)合車間拓?fù)浜蜋C(jī)械數(shù)據(jù)模型，完成車間的電氣部分?jǐn)?shù)據(jù)建模，以此不斷完善車間數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)模型是對物理層的設(shè)計(jì)、提取和抽象，能夠?qū)?fù)雜的信息和數(shù)據(jù)歸納形成一個(gè)清晰簡單的輪廓，通過早期的數(shù)據(jù)建模能初步完成虛擬層的快速構(gòu)建。在車間生產(chǎn)過程中，離散制造過程環(huán)境復(fù)雜，整個(gè)生產(chǎn)過程涉及的制造數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)的特點(diǎn)，通過對物理層實(shí)時(shí)采集的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和增值處理，得到更符合車間需求的有效數(shù)據(jù)，將處理過的數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)模型要求提交到AutomationML數(shù)據(jù)庫中，基于數(shù)據(jù)模型以中間格式構(gòu)建形成OPC UA服務(wù)端，結(jié)合虛擬層中OPC UA客戶端，使整個(gè)數(shù)據(jù)模型具備標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)傳輸接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效實(shí)時(shí)傳輸。在生產(chǎn)制造活動(dòng)中，不斷地完善和填充數(shù)據(jù)模型，形成強(qiáng)大的數(shù)據(jù)模型內(nèi)核，是虛擬層動(dòng)態(tài)映射的基礎(chǔ)與支柱。

(3)虛擬層是物理層在虛擬空間的表現(xiàn)形式。通過三維模型、物理屬性、工藝參數(shù)、相關(guān)事件4個(gè)方面來刻畫虛擬空間的幾何模型、物理模型、邏輯模型、行為模型。將虛擬層多維多尺度的建模規(guī)則與數(shù)據(jù)模型一一對應(yīng)，用虛擬層中孿生模型的動(dòng)態(tài)交互與融合來實(shí)現(xiàn)對物理層的刻畫與描述。同時(shí)，虛擬層包含完整的資源信息、工藝信息、產(chǎn)品信息，能滿足不同層次組織人員的監(jiān)控要求。整個(gè)虛擬層具有交互、協(xié)調(diào)和控制屬性，能對生產(chǎn)現(xiàn)場的各類生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行真實(shí)重現(xiàn)，包括資源位置、動(dòng)作以及工藝過程。在滿足生產(chǎn)現(xiàn)場要求和符合生產(chǎn)過程邏輯的情況下對各類生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行孿生級(jí)的仿真與監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)物理層生產(chǎn)活動(dòng)在虛擬層的分析、優(yōu)化與決策，通過模型校核、驗(yàn)證和確認(rèn)來保證虛擬層的一致性、準(zhǔn)確度、靈敏度等。最后，建立專用模型庫，結(jié)合實(shí)例化技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)快速場景搭建與優(yōu)化。

(4)服務(wù)層是建立在物理層、數(shù)據(jù)層和虛擬層之上，面向用戶服務(wù)的層級(jí)。在數(shù)字孿生車間生產(chǎn)活動(dòng)中，物理層各類生產(chǎn)設(shè)備協(xié)調(diào)運(yùn)行、互聯(lián)協(xié)作，虛擬層模型實(shí)時(shí)映射，在虛實(shí)交互的過程中將產(chǎn)生大量的孿生數(shù)據(jù)。通過車間運(yùn)行的實(shí)際情況與實(shí)際需求，依靠大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，模型的學(xué)習(xí)與演化，算法的優(yōu)化與豐富，能夠滿足對生產(chǎn)現(xiàn)場全要素全流程的三維實(shí)時(shí)監(jiān)控、多維多角度的仿真分析、海量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析與提供完善的解決方案，以供專業(yè)人員作出決策。

基于上述體系架構(gòu)，將基于數(shù)字孿生的車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)現(xiàn)過程總結(jié)為：物理車間構(gòu)建、數(shù)據(jù)處理、虛擬車間搭建、監(jiān)控結(jié)果輸出4個(gè)方面，具體實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。與傳統(tǒng)可視化監(jiān)控不同的是，基于數(shù)字孿生的車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控不只是對物理車間的單向映射，還應(yīng)該在不斷積累物理車間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合車間工藝及計(jì)劃，體現(xiàn)車間要素運(yùn)行邏輯與演化過程。為了準(zhǔn)確描述離散制造車間的各類生產(chǎn)活動(dòng)，對車間全要素信息進(jìn)行采集，既包括生產(chǎn)過程所需的“人、機(jī)、物、料”等關(guān)鍵信息，又包括各類實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)制造數(shù)據(jù)處理技術(shù)，將其清洗、分類、增值，建立數(shù)據(jù)模型并統(tǒng)一數(shù)據(jù)描述結(jié)構(gòu)后，用于虛實(shí)映射。在虛擬層中以幾何模型刻畫物理車間、行為事件表現(xiàn)車間動(dòng)態(tài)過程、邏輯模型表達(dá)車間運(yùn)行邏輯，通過模型的動(dòng)態(tài)變化，真實(shí)反映物理車間的生產(chǎn)行為，最后在可視化監(jiān)控結(jié)果輸出模塊中，既實(shí)現(xiàn)車間運(yùn)行情況監(jiān)控又可通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)及分析，發(fā)現(xiàn)車間運(yùn)行規(guī)律。

2 關(guān)鍵技術(shù)

本文圍繞數(shù)字孿生車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控的體系架構(gòu)，按照其關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)流程，逐步對4個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，采用AutomationML與OPC UA的數(shù)據(jù)建模及傳輸方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效組織，通過事件驅(qū)動(dòng)的虛實(shí)交互方法實(shí)現(xiàn)物理與虛擬車間的映射，在此基礎(chǔ)上，通過基于復(fù)雜事件處理(Complex Event Processing, CEP)[21]的車間邏輯模型表示車間運(yùn)行邏輯，最后以信息可視化及推送完成人機(jī)交互，實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)字孿生的離散制造車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控。

2.1 基于AutomationML與OPC UA的數(shù)據(jù)建模及傳輸方法

離散制造車間數(shù)據(jù)量大且數(shù)據(jù)類型多，數(shù)字孿生的出現(xiàn)對數(shù)據(jù)的管理與傳輸提出了新的要求，建立完善的數(shù)字孿生場景的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)模型的建立。數(shù)據(jù)模型能完全體現(xiàn)數(shù)據(jù)間的層次與關(guān)聯(lián)關(guān)系，表達(dá)車間制造過程。本文采用AutomationML+OPC UA的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的初步構(gòu)建與傳輸。AutomationML遵循面向?qū)ο蟮男畔⒋鎯?chǔ)方式，可將生產(chǎn)系統(tǒng)的物理和邏輯組件建模為數(shù)據(jù)對象。對象之間有層次關(guān)系，每個(gè)對象可以包含拓?fù)洹缀?、運(yùn)動(dòng)、邏輯等多種屬性信息。將物理車間從資源、工藝、產(chǎn)品3個(gè)角度建立數(shù)據(jù)模型，可形式化描述為：

PSF::=SRni+STnj+SPnk;

(1)

SRi={NUid,NMid,Rtype,RGet,RSet,

ACTet,RDet,SIet,Info};

(2)

STj={NUid,NMid,Ttype,TSet,TPet,

TTet,TCet,Info};

(3)

SPk={NUid,NMid,Ptype,PL,PP,PCet,

PGet,SIet,Info}。

(4)

其中：PSF表示物理車間；SRni表示車間資源集合，包括加工、運(yùn)輸?shù)仍O(shè)備資源和生產(chǎn)管理系統(tǒng)等軟件資源；STnj表示車間工藝過程集合，包含工藝鏈、工藝參數(shù)等；SPnk表示車間中各類產(chǎn)品；+表示資源、產(chǎn)品、工藝之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；SRi表示資源集合中第i類資源，各類屬性集包括資源編號(hào)NUid、資源名稱NMid、資源類型Rtype、幾何集RGet、狀態(tài)集RSet、動(dòng)作集ACTet、數(shù)據(jù)集RDet、數(shù)據(jù)接口集SIet、其他信息Info等；STj表示工藝過程中第j類工藝，各類屬性集包括工藝編號(hào)NUid、工藝名稱NMid、工藝類型Ttype、工藝標(biāo)準(zhǔn)集TSet、工序集TPet、時(shí)間要求集TTet、約束集TCet、其他信息Info等；SPk表示產(chǎn)品集合中第k類產(chǎn)品，各類屬性集包括產(chǎn)品編號(hào)NUid、產(chǎn)品名稱NMid、產(chǎn)品類型Ptype、產(chǎn)品位置PL、產(chǎn)品父級(jí)PP、產(chǎn)品子級(jí)PCet、幾何集PGet、數(shù)據(jù)接口集SIet、其他信息Info等。在實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中，將物聯(lián)網(wǎng)采集的各類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，引入AutomationML數(shù)據(jù)交換格式，并按照以上數(shù)據(jù)描述層次，從實(shí)例層次(Instance Hierarchy, IH)、角色庫(Role Library, RL)、接口庫(Interface Library, IL)、系統(tǒng)單元庫(System Unit Class Library, SUC LIB))4個(gè)角度建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。其中：系統(tǒng)單元庫包括車間、產(chǎn)線、工位等層級(jí)，由可重用的系統(tǒng)組件模板構(gòu)成;角色庫包括不同的接口與屬性;接口庫定義基本接口及其規(guī)則;實(shí)例層次通過引用系統(tǒng)單元庫和接口庫，使角色庫實(shí)例化，最終使用內(nèi)部元素(Internal Element,IE)對生產(chǎn)系統(tǒng)中的物理組件進(jìn)行建模，如圖3所示。以數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)，通過中間格式可擴(kuò)展標(biāo)記語言(eXtensible Markup Langu-

age, XML)建立形成相應(yīng)的OPC UA服務(wù)端，在此基礎(chǔ)上，OPC UA客戶端可直接對保存于服務(wù)端地址空間中的一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行讀取或?qū)Τ掷m(xù)變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行訂閱和監(jiān)聽。結(jié)合AutomationML技術(shù)和OPC UA技術(shù)能夠有效解決異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)集成，加強(qiáng)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型的可用性。不同設(shè)備、不同工藝、不同階段產(chǎn)品的數(shù)據(jù)能夠有條不紊地整合在一起，數(shù)據(jù)模型將數(shù)據(jù)有序分析組合使其能夠真實(shí)地反映現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)制造活動(dòng)。

2.2 事件驅(qū)動(dòng)的虛實(shí)映射方法

在數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中不斷發(fā)生資源向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的過程，數(shù)據(jù)模型不斷豐富，需要在虛擬車間建立相對應(yīng)的孿生模型，將數(shù)據(jù)模型與孿生模型一一對應(yīng)，建立對應(yīng)的映射規(guī)則，將物理車間的某種變化以空間或時(shí)間敏感的形式反映在虛擬車間中，實(shí)現(xiàn)兩者在時(shí)空上的緊密相互作用。而這些交互通常由事件控制，事件是在特定時(shí)間范圍內(nèi)在受監(jiān)視環(huán)境中的特定時(shí)間點(diǎn)的事實(shí)狀態(tài)的顯著變化[22]，在物理車間中發(fā)生的事件，可以通過實(shí)時(shí)屬性與映射規(guī)則自主反映在虛擬車間中。

(1)幾何模型 幾何模型是數(shù)字孿生虛擬層的重要組成部分，建立孿生模型的首要任務(wù)是建立精確的幾何模型，設(shè)備的幾何模型是數(shù)據(jù)模型的外在“軀干”。建立幾何模型時(shí)不僅要保證準(zhǔn)確、真實(shí)、滿足約束規(guī)則，還要兼顧計(jì)算機(jī)資源消耗、模型的擴(kuò)展與動(dòng)態(tài)行為的實(shí)現(xiàn)。本文結(jié)合紋理映射技術(shù)對單個(gè)三維模型進(jìn)行表面優(yōu)化，利用父子節(jié)點(diǎn)關(guān)系建立模型內(nèi)的相互運(yùn)動(dòng)關(guān)系，具體關(guān)系為“父節(jié)點(diǎn)變化必定影響子節(jié)點(diǎn)變化，子節(jié)點(diǎn)變化不會(huì)影響父節(jié)點(diǎn)變化”。利用層次細(xì)節(jié)技術(shù)，采用距離標(biāo)準(zhǔn)對場景進(jìn)行顯示優(yōu)化。

(2)虛實(shí)映射 依據(jù)OPC UA客戶端對不同節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的提取，可對幾何模型添加對應(yīng)的屬性值、數(shù)據(jù)接口，建立模型與數(shù)據(jù)的聯(lián)系，作為孿生模型的基礎(chǔ)。同時(shí)孿生模型的“物理”“行為”“邏輯”需在“幾何模型”中進(jìn)行體現(xiàn)、關(guān)聯(lián)與集成，達(dá)到物理車間與虛擬車間的初步融合，可形式化描述為：

VSF::=VMm+VPnj+VBnk+VInz;

(5)

VMni←VPnj??VBnk??VInz;

(6)

(7)

ONVEj

THENVBk。

(8)

現(xiàn)以零件在兩個(gè)加工工位上進(jìn)行加工為例，說明虛實(shí)映射中事件驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)流程機(jī)制，如圖4所示。AGV接收物流任務(wù)，屬性值發(fā)生實(shí)時(shí)變化，按照條件規(guī)則判斷是否觸發(fā)對應(yīng)事件，之后執(zhí)行對應(yīng)事件下的動(dòng)作，當(dāng)發(fā)生故障事件或事件異常時(shí)，可根據(jù)算法庫直接做出決策或提供解決方案給管理人員從而作出決策。通過屬性的實(shí)時(shí)更新，CEA規(guī)則的事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制，算法庫的不斷豐富，解決當(dāng)前物理空間與信息空間虛實(shí)映射程度低的問題。

2.3 基于CEP的車間邏輯建模

傳統(tǒng)的可視化監(jiān)控旨在構(gòu)建一個(gè)與物理車間同步的、高度形似的鏡像車間，而基于數(shù)字孿生的可視化監(jiān)控除了“形似”以外，更重要的是通過高保真、“神似”的邏輯關(guān)聯(lián)模型來體現(xiàn)物理車間全要素、全流程的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行邏輯。本文采用CEP技術(shù)，依據(jù)物理車間工藝過程及生產(chǎn)計(jì)劃，通過分析基本事件間的時(shí)間、空間和因果關(guān)系，制定規(guī)則和約束來實(shí)現(xiàn)車間邏輯模型的表達(dá)。同時(shí)可持續(xù)地從基本事件序列中分析得到更復(fù)雜的復(fù)合事件，或通過追溯成員事件，了解該復(fù)雜事件產(chǎn)生的起因，形成車間邏輯閉環(huán)，提高車間的推理與決策水平，可形式化描述為：

[(VEm,1,…,VEm,k,…,VEm,n)??

(9)

(10)

(11)

關(guān)聯(lián)匹配矩陣的列表示工藝路線上的基本事件，行表示時(shí)間窗口。通過定義標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)匹配矩陣模板，可描述工藝加工過程，判斷工藝事件發(fā)生與否，追溯異常工序。Abt的展開形式為：

Abt=[aij]n×n;

(12)

SRi={V1,…,Vk,…,Vm},?k∈[1,m]。

(13)

其中：VK表示第i類資源的第k個(gè)設(shè)備資源；aij表示以Vi為起始點(diǎn)，以Vj為終點(diǎn)的工藝數(shù)量；矩陣的行表示單個(gè)工位對應(yīng)下一加工階段工序情況，列表示單個(gè)工位對應(yīng)上一加工階段工序情況。通過資源間的有向圖鄰接矩陣，可描述資源間的相互關(guān)聯(lián)情況，根據(jù)時(shí)間和空間的變化，物料在工位內(nèi)和不同工位間流轉(zhuǎn)，依照加工工藝要求，車間每個(gè)生產(chǎn)資源都有一系列自身內(nèi)部的事件變化和與其他資源的組合事件變化，如圖5所示。

2.4 信息可視化及推送

車間可視化監(jiān)控反映了車間全要素、全流程的生產(chǎn)狀態(tài)，既包括各類生產(chǎn)資源的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)信息，也包含各類統(tǒng)計(jì)和分析信息。為了滿足車間可視化監(jiān)控的各項(xiàng)需求，本文通過不同的方式向不同角色提供不同生產(chǎn)狀況下的信息可視化及推送，體現(xiàn)信息的有效性和合理性，最終幫助用戶解決問題，如圖7所示。

數(shù)據(jù)層主要包括數(shù)字孿生車間下針對各類資源的模型實(shí)時(shí)屬性數(shù)據(jù)；針對工藝的各類工藝數(shù)據(jù)；針對產(chǎn)品的訂單數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)；其他數(shù)據(jù)，如各類環(huán)境數(shù)據(jù)。根據(jù)車間監(jiān)控的實(shí)際需求，以不同采集頻率對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。

信息關(guān)聯(lián)匹配層中部分?jǐn)?shù)據(jù)可直接進(jìn)行顯示利用，部分?jǐn)?shù)據(jù)需要進(jìn)一步處理,體現(xiàn)各類數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)匹配層次，分為數(shù)據(jù)集間關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)因果關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)變量關(guān)聯(lián)3個(gè)層次，可分別形式化描述為：

Xi?Yi?Zi;

(14)

Xi?{X(i,j-1),X(i,j),X(i,j+1)};

(15)

Z(i,j+1)。

(16)

顯示層圍繞角色和生產(chǎn)狀態(tài)兩個(gè)角度，以不同維度和不同尺度進(jìn)行信息推送。對于車間管理人員，依據(jù)其監(jiān)控需求，主要通過全息展示、警示彈窗、懸浮框、統(tǒng)計(jì)圖表等對生產(chǎn)進(jìn)度、設(shè)備利用率、人員出勤情況、質(zhì)量情況等宏觀信息進(jìn)行監(jiān)控；對于普通工人，則主要通過全息展示、警示彈窗、懸浮框等對設(shè)備狀態(tài)、加工任務(wù)、物料信息等與工位加工密切相關(guān)的信息進(jìn)行監(jiān)控。同時(shí)，根據(jù)生產(chǎn)狀態(tài)的改變，實(shí)時(shí)更新推送信息類別，保證推送信息的有效性和及時(shí)性。

通過信息可視化及推送模塊，實(shí)現(xiàn)了車間實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)顯示和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，為用戶提供了主動(dòng)、及時(shí)、個(gè)性化、高效的服務(wù)方式，滿足各類監(jiān)控需求。

3 系統(tǒng)應(yīng)用驗(yàn)證

某航天產(chǎn)品機(jī)加車間是典型的離散制造車間，具有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、突發(fā)情況多、計(jì)劃變更頻繁的特點(diǎn)。由于缺乏有效的車間監(jiān)控，導(dǎo)致故障反應(yīng)時(shí)間長、生產(chǎn)進(jìn)度掌握困難，嚴(yán)重影響和制約了企業(yè)的生產(chǎn)效率。針對以上問題，在機(jī)加車間部署了大量的物聯(lián)信息采集設(shè)備，實(shí)時(shí)采集各類動(dòng)態(tài)信息，并基于本文方法開發(fā)了一套生產(chǎn)車間的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，該監(jiān)控對現(xiàn)場動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有效的組織，提高了車間實(shí)時(shí)性和可視化程度，使車間各級(jí)組織人員都能快速掌握車間生產(chǎn)情況，實(shí)現(xiàn)車間的精準(zhǔn)管控。該車間的主要制造設(shè)備包括：10個(gè)加工工位，10臺(tái)數(shù)控機(jī)床，1臺(tái)AGV，12個(gè)邊線庫以及夾具、刀具、人員、大量的物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備等輔助資源。

本系統(tǒng)依據(jù)車間生產(chǎn)情況，首先采用AutomationML對各類數(shù)據(jù)建立了角色類庫、屬性以及實(shí)例層次模型，如圖8所示。依據(jù)數(shù)據(jù)模型，將機(jī)床和傳感器數(shù)據(jù)，使用KEPSERVER形成一級(jí)OPC UA服務(wù)端，對于RFID、UWB等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，一般具有專用的數(shù)據(jù)傳輸接口，本文借助RFID中間件和MQTT客戶端進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸處理，最終形成OPC UA服務(wù)端。

同時(shí)，虛擬車間采用SolidWorks、CATIA等三維建模軟件對物理車間進(jìn)行等價(jià)造型，通過中間格式將模型導(dǎo)入U(xiǎn)nity3D引擎平臺(tái)，利用C#和JScript開發(fā)語言，初步形成了模型的自定義屬性與事件腳本，最終封裝成為模型庫，支持虛擬場景的快速搭建，如圖9所示。

結(jié)合物理層采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模型屬性與事件腳本的動(dòng)態(tài)變化，通過腳本實(shí)現(xiàn)車間作業(yè)邏輯與作業(yè)流程，同時(shí)采用實(shí)例化技術(shù)與紋理映射技術(shù)，優(yōu)化場景顯示。新工件進(jìn)入車間時(shí)，根據(jù)工件角色類型調(diào)取對應(yīng)的模型庫模型，確定其工藝流程，由腳本體現(xiàn)邏輯模型，調(diào)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)配套模型運(yùn)行。手工工位則只需執(zhí)行操作動(dòng)畫，通過不同工位的加工，工件外形不斷發(fā)生變化，直至加工結(jié)束。虛擬車間構(gòu)建了各類懸浮框、警示彈窗，可依據(jù)角色與生產(chǎn)狀態(tài)對車間各類信息進(jìn)行個(gè)性化推送。系統(tǒng)監(jiān)控情況可通過PC端或移動(dòng)設(shè)備端進(jìn)行實(shí)時(shí)查看，方便管理員實(shí)時(shí)掌握車間運(yùn)行情況，圖10為監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行監(jiān)控畫面。在此基礎(chǔ)上，對各類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析處理，實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備利用率、任務(wù)進(jìn)度、庫存統(tǒng)計(jì)等信息的有效實(shí)時(shí)監(jiān)控，可根據(jù)具體需求，改變算法庫規(guī)則，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更深層次的分析挖掘，數(shù)據(jù)分析顯示如圖11所示。通過本系統(tǒng)的初步實(shí)施與應(yīng)用，目前基本實(shí)現(xiàn)了物理車間信息的動(dòng)態(tài)采集，虛擬車間物料及設(shè)備的動(dòng)態(tài)映射，生產(chǎn)過程的有效監(jiān)控等功能，有效解決了線邊庫存管理混亂，故障反應(yīng)時(shí)間長，關(guān)鍵資源實(shí)時(shí)定位跟蹤難等問題。模型庫中模型包含95%以上的物理車間資源，虛擬車間與物理車間的相似度在95%以上，虛實(shí)映射時(shí)間延遲小于2 s。

4 結(jié)束語

在企業(yè)發(fā)展智能化車間需求強(qiáng)烈的背景下，本文針對車間生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控困難問題，提出一種基于數(shù)字孿生的車間可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控方法，構(gòu)建了其完整的體系架構(gòu)。在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)建模、虛實(shí)映射、邏輯建模、信息可視化及推送4個(gè)關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，開發(fā)了監(jiān)控原型系統(tǒng)，為加快促進(jìn)數(shù)字孿生技術(shù)落地應(yīng)用進(jìn)行了初步階段性的探索。但是數(shù)字孿生技術(shù)的完全實(shí)現(xiàn)還需要跨領(lǐng)域、跨專業(yè)技術(shù)的集成與融合，需要廣大學(xué)者的不斷努力。目前，5G、AR、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的不斷發(fā)展將給數(shù)字孿生技術(shù)帶來更多可能，后續(xù)的研究將聚焦于通過關(guān)聯(lián)規(guī)則對海量孿生數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，探索各類屬性間的影響規(guī)律，找出異常屬性參數(shù)變化對重要屬性參數(shù)變化的影響，提供數(shù)字孿生場景下生產(chǎn)預(yù)警功能。