基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统及方法，属于智能制造技术领域，包括物理实体模块、可视交互模块、数据计算模块、数据传输与反馈驱动模块。本发明专利技术将工业设备生产过程中的状态数据全部通过PLC提取出来，再用OPCUA接口把其中的关键数据传输到服务端，借助云服务对数据进行运算处理，配合增强现实设备、PC及移动端设备，实现实体物理空间到数字空间的映射，数字空间对实体物理空间的反馈控制,实现工业设备生产状态的可视化巡检，解决了生产制造过程中存在的数据可视化差及数据之间关联性差等问题，显著提高了工业制造过程中的数据可视化程度及数据实时反馈程度，达到了故障的预警及设备数据实时可视化的目的。

Inspection and monitoring system and method of multi terminal industrial equipment based on digital twin Technology

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统及方法
本专利技术涉及电子装备智能制造
，具体涉及基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统及方法。
技术介绍
随着新一代信息技术(如云计算、物联网、大数据、移动互联、人工智能等)与制造的融合和落地应用，世界各国相继提出了各自国家层面的制造发展战略。这些战略虽提出的背景不同，但其共同目标之一是实现制造的物理世界和信息世界的互联互通与智能化操作，其共同瓶颈之一是如何实现制造的物理世界和信息世界之间的交互与共融。增强现实及混合现实技术的不断成熟，其应用于工业领域的优势也不断显现，其虚实混合的特点能够有效的应用于工业生产中设备及系统的信息实时实地的展示，在一些实际看不见的场景及状态情况下，增强现实技术能够打破物理的壁垒，达到物理空间同数字空间实时通信交流的效果。在中国智能制造2025的大背景下，数字化成为工业的发展趋势，数据可视化及数据的可操控化也是发展大方向。针对以上的生产特点，传统工业生产过程中：设备、系统在运行过程中的运行监控不足、即使有监控设备，也仅仅停留在物理层面上，看不到设备深层次的故障，等到设备、系统发生停机的时候，需要花费很长时间进行故障排查，等找到故障，已经为时已晚，严重影响生产效率；生产过程中，需要在纸质的表格中记录各种作业数据，例如：温度、湿度、检测数据等，还需要手工拍照留存各个设备的状态照片，效率非常低下。在设备运行操作过程中，裸眼中设备的一系列状态数据都不能与设备物理及时对应，状态查看不及时。>设备、系统保养过程中，需要人工检测设备状态，效率低下。设备在停机之后才意识到哪里出了故障，故障不能提前预测，导致每一次故障停机都毫无预测性，损失惨重。只有单一的监控位置，即PC端监控，很多不再工作场地的工作人员不能及时的获取设备的状态信息，导致工作人员沟通不变，效率低下。在上述工作中，主要存在的问题有：故障检测过程麻烦，耗费时间过长、效率低下；手工记录生产环境数据，生产数据效率低，容易丢失，无法进行电子化的快速分析和追溯；数据现实不直观，不利于管理人员的统筹管理；生产数据不能够统一管理。显然，传统的数据记录、数据展示、设备保障、设备维修、控制模式严重影响了工业设备的生产效率和可靠性，为此，提出基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统及方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于：如何更好地解决传统生产过程中设备存在的故障反馈延迟与故障数据可视化差的问题，提供了基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统，该巡检监控系统把实体产线设备的物理生产过程在数字空间映射重现，并结合增强现实技术把其中的关键数据模型进行数据运算处理，在增强现实设备中突出选择显示，达到工业生产展示、运维、预警的作用。本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括物理实体模块、可视交互模块、数据计算模块、数据传输与反馈驱动模块；所述可视交互模块包括服务器、PC固定端监控系统、增强现实端现场巡检监控系统、移动端远程监控系统，所述PC固定端监控系统、所述增强现实端现场巡检监控系统、所述移动端远程监控系统分别与所述服务器连接；所述物理实体模块，作为整个生产巡检监测系统的基础模块，即设备运行的实体，需要安装传感器，提取设备状态数据，并通过数据传输与反馈驱动模块传递到可视交互模块的服务器中；所述可视交互模块，用于将当前设备传感器采集的数据同数据计算模块计算得到数据实时可视化展示，并可对设备进行控制，通过云计算对历史数据分析得到设备运行规律，判断设备当前的运行状态是否健康，设备正常运行和非正常运行都是有一系列的运行参数,拿正常运行的值同实际运行的参数值进行比对，即可得到设备运行的健康状态；并把经云计算后数据的仿真计算结果反馈到物理模型，纠正设备的运行；把数据仿真计算结果同步到移动端、PC固定端、增强现实端，使设备处于三位一体的运行保障环境中；所述数据计算模块，用于对从设备中提取出来的数据进行精炼，计算出性能评估的指标值，与当前环境下的正常参考指标值进行对比，反馈回对比结果及矫正数据至服务器中，预测设备状态的走向，进行实时检测、报警；用于在操作过程中在线智能引导操作与预警过程中的数据指导；所述数据传输与反馈驱动模块，用于将所述交互可视模块分别与所述物理实体模块、所述数据计算模块连接。更进一步的，服务器分为数据采集服务器与可视化服务器，设备状态数据通过所述数据传输与反馈驱动模块传递到可视交互模块的服务器中的过程包括以下步骤：S301：设备通过所述数据采集器采集其运动状态数据；S302：再通过OPCUA或其他工业互联网协议将状态数据传输到数据采集服务器；S303：数据采集服务器将传递进来的状态数据转为JSON格式，在可视化服务器中驱动设备模型可视化展示；所述数据计算模块对从设备中提取出来的数据进行精炼的过程包括以下步骤：S201：利用所述设备采集器采集原始数据，原始数据的采集频率在每秒八帧以上；S202：考虑到计算量的大小及服务器的压力，采用matlab、机器学习方法计算得到每帧数据的特征值，并把特征值作为计算输入基于机器学习的预测性运维系统(软件)中。更进一步的，直接从PLC采集的数据是大量的原始数据，这些数据中只有部分有用，所以需要对原始数据进行筛选，即通过所述数据计算模块对数据进行精炼。更进一步的，所述巡检监控系统的还包括云计算平台，用于作为所述数据计算模块的计算场所，所述数据计算模块在云平台上计算后，实时反馈计算结果至服务器，通过分析历史采集数据，构建物理模型的特征，计算特征的相关性，利用逻辑回归进行建模来实现大数据的预测，进而预测设备或者设备运行系统的运行走向。更进一步的，实现设备及设备运行系统处于三位(PC端、移动端、增强现实端)一体的运行保障环境,实现对设备的实时监控、运维、预测性维护，把数字仿真数据同步到增强现实设备中，能够实现设备运行系统的沉浸感展示、控制及维修保障，从而实现对设备的实时监控、运维、预测性维护。更进一步的，所述数据采集器包括设备数据采集接口与多个PLC以及摄像机等，多个所述设备数据采集接口设置在各设备上或设备运行系统中，多个所述传感器通过通讯线与所述PLC连接，多个所述PLC与上位设备连接，从而提取设备运行、状态数据，生成物理模型。更进一步的，所述增强现实设备为AR头盔，所述AR头盔包括增强现实眼镜，所述增强现实眼镜用于在物理模型中查看设备的实时运行、实时状态数据。更进一步的，在线智能引导与操作预警包括以下步骤：S101：操作前，巡检监控系统通过所述数据计算模块的计算后，将待操作设备的虚拟动作投射到实际待操作位置，并显示相关的操作路径、要求、注意事项和操作工具(操作路径、要求、注意事项、操作工具等等模型需要提前导入到增强现实设备中，增强现实端设备在程序逻辑判断下通过光学透视式、视频透射式、视频叠加式方法对这些模型进行调用显示)等信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统，其特征在于：物理实体模块、可视交互模块、数据计算模块、数据传输与反馈驱动模块；/n所述可视交互模块包括服务器、PC固定端监控系统、增强现实端现场巡检监控系统、移动端远程监控系统移动端远程监控系统，所述PC固定端监控系统、所述增强现实端现场巡检监控系统、所述移动端远程监控系统分别与所述服务器连接；/n所述物理实体模块，作为整个生产巡检监测系统的基础模块，即设备运行的实体，需要安装数据采集器，提取设备状态数据，并通过数据传输与反馈驱动模块传递到可视交互模块的服务器中；/n所述可视交互模块，用于将当前设备传感器采集的数据同数据计算模块计算得到数据实时可视化展示，并可对设备进行控制，通过云计算对历史数据分析得到设备运行规律，判断设备当前的运行状态是否健康；并把经云计算后数据的仿真计算结果反馈到物理模型，纠正设备的运行；把数据仿真计算结果同步到移动端、PC固定端、增强现实端；/n所述数据计算模块，用于对从设备中提取出来的数据进行精炼，计算出性能评估的指标值，与当前环境下的正常参考指标值进行对比，反馈回对比结果及矫正数据至服务器中，预测设备状态的走向，进行实时检测、报警；用于在操作过程中在线智能引导操作与预警过程中的数据指导；/n所述数据传输与反馈驱动模块，用于将所述交互可视模块分别与所述物理实体模块、所述数据计算模块连接。/n...

【技术特征摘要】
20191029 CN 20191103768411.基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统，其特征在于：物理实体模块、可视交互模块、数据计算模块、数据传输与反馈驱动模块；
所述可视交互模块包括服务器、PC固定端监控系统、增强现实端现场巡检监控系统、移动端远程监控系统移动端远程监控系统，所述PC固定端监控系统、所述增强现实端现场巡检监控系统、所述移动端远程监控系统分别与所述服务器连接；
所述物理实体模块，作为整个生产巡检监测系统的基础模块，即设备运行的实体，需要安装数据采集器，提取设备状态数据，并通过数据传输与反馈驱动模块传递到可视交互模块的服务器中；
所述可视交互模块，用于将当前设备传感器采集的数据同数据计算模块计算得到数据实时可视化展示，并可对设备进行控制，通过云计算对历史数据分析得到设备运行规律，判断设备当前的运行状态是否健康；并把经云计算后数据的仿真计算结果反馈到物理模型，纠正设备的运行；把数据仿真计算结果同步到移动端、PC固定端、增强现实端；
所述数据计算模块，用于对从设备中提取出来的数据进行精炼，计算出性能评估的指标值，与当前环境下的正常参考指标值进行对比，反馈回对比结果及矫正数据至服务器中，预测设备状态的走向，进行实时检测、报警；用于在操作过程中在线智能引导操作与预警过程中的数据指导；
所述数据传输与反馈驱动模块，用于将所述交互可视模块分别与所述物理实体模块、所述数据计算模块连接。


2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统，其特征在于：服务器分为数据采集服务器与可视化服务器，设备状态数据通过所述数据传输与反馈驱动模块传递到可视交互模块的服务器中的过程包括以下步骤：
S301：设备通过所述数据采集器采集其运动状态数据；
S302：再通过OPCUA协议将状态数据传输到数据采集服务器；
S303：数据采集服务器将传递进来的状态数据转为JSON格式，在可视化服务器中可视化展示；
所述数据计算模块对从设备中提取出来的数据进行精炼的过程包括以下步骤：
S201：利用所述设备采集器采集原始数据，原始数据的采集频率在每秒八帧以上；
S202：计算得到每帧数据的特征值，并把特征值作为计算输入基于机器学习的预测性运维系统中。


3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统，其特征在于：所述巡检监控系统的还包括云计算平台，用于作为所述数据计算模块的计算场所，所述数据计算模块在云平台上计算后，实时反馈计算结果至服务器，通过分析历史采集数据，构建物理模型的特征，计算特征的相关性，利用逻辑回归进行建模来实现大数据的预测，进而预测设备或者设备运行系统的运行走向。


4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的多终端工业设备巡检监控系统，其特征在于：所述数据采集器包括设备数据采集接口与多个PLC，多个所述设备数据采集接口设置在各设备上或设备运行系统中，多个所述传感器通过通讯线与所述PLC连接，多个所述PLC与上位设备连接。
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【专利技术属性】
技术研发人员：张燕龙，郭磊，陈亮希，魏一雄，周金文，田富君，周红桥，张红旗，陈兴玉，李广，肖龙，张源晋，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十八研究所，
类型：发明
国别省市：安徽;34