应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法，其中所述的应用于工业生产的数字孪生系统基于工业化的智能生产系统而设置，包括依次连接的物理实体层、数据采集层、数字孪生及其信息模型层、过程优化层，且过程优化层还通过反馈控制连接物理实体层，形成闭环。本发明专利技术能够对生产进行更加智能化的控制，适用于所有生产及厂务系统（生产设备、生产线）和使用维护中的监控及预测管理系统。

【技术实现步骤摘要】
应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法
本专利技术属于智能制造领域，涉及一种数字孪生系统，具体地说是一种应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法。
技术介绍
数字孪生技术起源于美国国家宇航局在阿波罗项目中对飞行器的镜像，并在飞行状态监控中应用。通用电气公司在其云平台上实施数字孪生体，采用大数据、物联网等先进技术，实现对发动机的实时监控、及时检查和预测性维护。应用于工业化生产的数字孪生技术能够把研发到生产的技术流程打通，且能够利用虚拟模型仿真未知的领域和设计，也可以避免直接在生产中的实施产生的安全隐患。同时，数字孪生体的是信息物理网络CPS实施和发展的技术手段，将对产品制造过程的智能化和产品本身的智能化结合起来。使得实体产品的生产加工和运行状态能够实时、精确地反映在虚拟空间中，实现了信息的双向流动，利用信息的反馈机制对产品制造进行精确控制成为。数字孪生模拟与知识库联系，形成分析和决策结果，指导实际生产。因此将数字孪生技术应用于工业生产是非常必要的。但由于数字孪生技术尚不成熟，主要应用于产品设计，在生产系统和车间方面的应用较少。因此，如何将数字孪生技术应用于实际工业生产中，成为现有技术研究的方向。
技术实现思路
为解决现有技术中存在的以上不足，本专利技术旨在提供一种应用于工业生产的数字孪生系统，以令其能够促进工业化生产，实现工业化生产的智能化。本专利技术还提供了一种上述应用于工业化生产的数字孪生系统与生产系统的映射方法。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种应用于工业生产的数字孪生系统，基于工业化的智能生产系统而设置，包括依次连接的物理实体层、数据采集层、数字孪生及其信息模型层、过程优化层，且过程优化层还通过反馈控制连接物理实体层，形成闭环。作为对本专利技术的限定：所述数据采集层包括设于物理实体层各个机械设备上的传感器，用于实时采集工业化生产进度数据、物流数据、实施工时数据、人员状态数据、质量数据、仪器设备数据、工装工具数据、逆向问题数据。作为对本专利技术的另一种限定：所述数字孪生及其信息模型层包括虚拟空间的数字孪生体与数据模型，其中虚拟空间的数字孪生体包括流程化数字孪生体、产品数字孪生体，数据模型包括制造信息库、工艺信息库、三维模型信息库，以及流程化数字孪生体。本专利技术还提供了一种应用于工业生产的数字孪生系统与生产系统的映射方法，包括依次进行的以下步骤：一、形成映射关系：将物理实体层中的各个设备以及其之间的连接关虚拟化，形成工业化生产中实体与孪生数字系统的映射关系；二、搭建相应的数字孪生体系：分别建立不同的模型，令数据采集层采集物理实体层的各项数据信息；本步骤中通过数字线程集成远程运维生命周期全过程的模型，并与实际的智能生产系统和数字化测量检测系统匹配，进一步与嵌入式的信息物理融合系统进行无缝的集成和同步，从而使远程运维及其大数据平台上看到物理实体层中的实际物理设备可能发生的情况；三、数字孪生体框架搭建：将物理实体层、数据采集层、数字孪生及信息模型层、过程优化层依次连接，形成闭环。作为对上述方法的限定：所述步骤一包括依次进行的以下步骤：1）建立仿真分析模型，2）将工业化生产系统的功能定义为数字化模型，将远程运维的控制流程转换为数字化线程，并形成各线程间建立的生产运维流程模型，再配合智能的制造系统、数字化测量检验系统，以及信息物理融合系统的结果，最终形成全环节的模型。作为对上述方法的另一种限定：所述步骤二中建立的模型包括：仿真模型，功能模型，流程设计模型，设备耗材管理流程设模型，故障检测与预测、维修维护数字模型、数据分析及安全管理模型。由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，所取得的有益效果是：本专利技术充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成生产系统、厂务系统多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。本专利技术的数字孪生智能系统能反映对象从微观到宏观的所有特性，展示设备的生命周期的演进过程。综上所述，本专利技术能够对生产进行更加智能化的控制，适用于所有生产及厂务系统（生产设备、生产线）和使用维护中的监控及预测管理系统。附图说明下面结合附图及具体实施例对本专利技术作更进一步详细说明。图1为本专利技术实施例的映射关系图；图2为本专利技术实施例的体系结构图；图3为本专利技术实施例的数字孪生体实施框架图。具体实施方式实施例1一种应用于电子行业超纯水工业生产的数字孪生系统本实施例基于目前电子制造行业的洁净室系统、动力系统、超纯水系统而设置，且上述的三个系统均具有智能的控制系统。本实施例如图3所示，包括依次连接的物理实体层、数据采集层、数字孪生及其信息模型层、过程优化层，且过程优化层还通过反馈控制连接物理实体层，形成闭环。其中物理实体层包括洁净室系统、动力系统、超纯水系统中的所有装备；而数据采集层包括设于物理实体层各个机械设备上的传感器，所述的传感器能够实时采集工业化生产进度数据、物流数据、实施工时数据、人员状态数据、质量数据、仪器设备数据、工装工具数据、逆向问题数据。所述数字孪生及其信息模型层包括虚拟空间的数字孪生体和数据模型，其中虚拟空间的数字孪生体包括流程化数字孪生体、产品数字孪生体，数字模型则包括制造信息库、工艺信息库、三维模型信息库，其中流程化数字孪生体与产品数字孪生体相连接；所述过程优化层则用于调度优化、质量实施监控、精度分析与优化、流水线实时监控、资源实时监控、物料优化配送。本实施例的工作原理为：数据采集层实时采集电子企业厂务系统（主要包括：洁净室系统、动力系统、超纯水系统）的产生新风、动力、超纯水等生产需要的资源；而厂务系统资源生产过程中产生的动态数据可分为：人员数据、仪器设备数据、工装工具数据、物流数据、进度数据、质量数据、实时工时数据、逆向问题数据八大类。数字孪生及信息模型层接收到数据采集层的信息后首先针对制造资源，结合生产现场的特点与需求，利用物联网技术进行制造资源信息标识，对制造过程感知的信息采集点进行设计，构建一个制造物联网络，实现对制造资源的实时感知，其中人员数据、仪器设备数据、工装工具数据、物流数据为实时感知数据，进度数据、质量数据、实时工时数据、逆向问题数据为过程数据，前者推动后者的产生。对上述多源、异构数据，进行定义、识别、清洗，以及封装。反馈控制，与通过数据服务驱动的信息模型（包括:三维模型、工艺模型、制造信息）之间进行交互。实现数字孪生体实例的生成和不断更新，将反馈控制与真实空间的装配实体数据进行关联，彼此通过统一的数据知识库实现数据交互；过程优化层为基于数字孪生体的状态监控和过程优化虚拟空间，实现产品生产过程的闭环反馈控制以及虚实之间的双向连接。具体功能包括质量实时监控、精度分析与优化、资源和质量实时监控、调度优化和物料优化配送等。实施例2一种应用于电子行业工业生产的数字孪生系统的形成方法本实施例是实施1的形成方法，包括依次进行的以下步骤：一、形成映射关系：将物理实体层中的各个设备以及其之间的连接关虚拟化，形成工业化生产中实体与孪生数字系统的映射关系。本步骤又按照以下的步骤进行：1）建立仿真分析模型，2）将工业化生产系统的功能定义为数字化模型，将远程运维的控制流程转换为数字化线程，并形成各线程间建立的生产运维流程模型，再配合智能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于工业生产的数字孪生系统，基于工业化的智能生产系统而设置，其特征在于：包括依次连接的物理实体层、数据采集层、数字孪生及其信息模型层、过程优化层，且过程优化层还通过反馈控制连接物理实体层，形成闭环。

【技术特征摘要】
1.一种应用于工业生产的数字孪生系统，基于工业化的智能生产系统而设置，其特征在于：包括依次连接的物理实体层、数据采集层、数字孪生及其信息模型层、过程优化层，且过程优化层还通过反馈控制连接物理实体层，形成闭环。2.根据权利要求1所述的应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法，其特征在于：所述数据采集层包括设于物理实体层各个机械设备上的传感器，用于实时采集工业化生产进度数据、物流数据、实施工时数据、人员状态数据、质量数据、仪器设备数据、工装工具数据、逆向问题数据。3.根据权利要求1或2所述的应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法，其特征在于：所述数字孪生及其信息模型层包括虚拟空间的数字孪生体与数据模型，其中虚拟空间的数字孪生体包括流程化数字孪生体、产品数字孪生体，数据模型包括制造信息库、工艺信息库、三维模型信息库，以及流程化数字孪生体。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的应用于工业生产的数字孪生系统的构成方法，其特征在于包括依次进行的以下步骤：一、形成映射关系：将物理实体层中的各个设备以及其之间的连接关虚拟化，形成工业化生产中实体与孪生数字系统的映射关系；二、搭建相...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈洁，项颢，王立，贾琨，徐超，张振国，
申请(专利权)人：中国电子工程设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11