基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统及其建模方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器建模方法，软体机器人或驱动器系统包括物理模型、虚拟模型、孪生数据信息链及服务系统，通过孪生数据信息链传送孪生数据；物理模型包括软体机器人或驱动器本体、传感器和控制系统，通过各种传感器采集物理软体机器人或驱动器实时状态信息，并基于此数据驱动五维可视化引擎渲染生成与物理软体机器人或驱动器一致的虚拟软体机器人或驱动器模型，实现物理软体机器人或驱动器与虚拟软体机器人或驱动器的忠实孪生映射，可在线实时和离线非实时地进行多视角可视化展示，能实时自然交互显示工况，并对工况等信息进行可视化展示及预测，提升软体机器人或驱动器的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统及其建模方法
本专利技术涉及软体机器人
，具体涉及一种基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统及其建模方法。
技术介绍
软体机器人、驱动器由软体材料制造而成，理论上具有无限多自由度，具有良好的顺从性、适应性及安全性等优点，与传统刚性机器人相比较具有巨大的优势，应用越来越广泛，成为学术界和工程界关注的热点。但目前软体机器人、驱动器数字化水平较低。提高软体机器人、驱动器数字化水平，是软体机器人、驱动器面临的一个关键问题。目前，有关软体机器人或驱动器模型大多局限于某一方面。例如中国专利文献CN103978485B公开了一种仿蛇形软体机器人或驱动器的运动学和动力学模型，设计出了一种仿蛇型软体机器人控制系统和控制方法，实现了简化机器人控制系统的目的，同时也避免了普通机器人运动不够灵活，不易控制的缺陷；中国专利文献CN109664312A利用三维建模软件对软体机器人或驱动器外包络轮廓进行建模时，通过三维扫描仪对所需要的软体机器人形状进行三维扫描，然后利用三维建模软件进行建模，公开了一种基于热变形的生长型软体机器人预设变形方法。上述专利提出的软体机器人或驱动器模型，解决了相应的问题，但是不便于实时显示、预测工况，不便于提供智能化服务且管理水平低下。数字孪生集成多物理、多尺度、多领域、多学科属性，具有实时同步、忠实映射、高保真度的特性，是实现物理世界与信息世界交互与融合的有效技术手段。根据数据孪生“五维结构模型”，数据孪生包括物理空间的物理模型、虚拟空间的虚拟模型、管理系统、孪生数据以及连接物理模型和虚拟模型的孪生数据信息链。虚拟模型是对物理模型忠实的数字化镜像，可高效、准确的评估、预测、优化实体模型并能为实体模型赋予智能。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器建模方法，实现在线实时和离线非实时状态的多视角可视化展示，能实时自然交互完成工况显示、预测，实现软体机器人或驱动器虚实映射和深层次的信息物理融合，提升软体机器人或驱动器的智能化水平。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统，包括物理模型、虚拟模型、孪生数据信息链及服务系统；物理模型、虚拟模型和服务系统两两之间通过孪生数据信息链连接；所述物理模型包括软体机器人或驱动器本体、传感器和控制系统，传感器安装在软体机器人或驱动器本体上；传感器通过不同的数据接口与控制系统连接；控制系统通过所述孪生数据信息链对相关数据进行采集与信号传输，控制软体机器人或驱动器的运动，发出报警提示信息；所述虚拟模型包括数字孪生描述模型和数字孪生智能模型，数字孪生描述模型基于虚拟现实及增强现实技术对物理模型的几何、物理、行为要素进行虚拟化的高度真实映射，完成对软体机器人或驱动器工作过程的仿真、优化、评估及实时智能监控与调控；数字孪生智能模型通过对物理模型传感器采集到的实时数据和原有历史数据分析与决策，实现软体机器人或驱动器的工况预测与智能化服务；所述孪生数据包含软体机器人或驱动器物理实体数据、虚拟模型数据、服务数据及知识数据；孪生数据信息链实现软体机器人或驱动器物理模型、虚拟模型、服务及孪生数据间的实时信息交互；所述服务系统包括管理性服务子系统和智能性服务子系统，用于完成数据、算法、建模过程、故障管控、寿命预测、界面操作工作。进一步，在物理模型建模时其对象分为其对象分为控制部分、功能部分及辅助部分；其中，控制部分包括控制器、触摸屏、I/O接口、电磁阀、传感器、数模转换器；功能部分包括软体机器人或驱动器本体、压缩机、储存罐、软管、磁铁、线圈；辅助部分包括过滤器、支撑座。进一步，所述数字孪生描述模型包括机理描述模型和数据驱动描述模型；机理描述模型包括电气系统、液压系统、材料系统和机械系统，用于描述软体机器人或驱动器的工作原理；机械系统负责描述物理软体机器人或驱动器的各个机械部件间的关系，液压系统描述软体机器人或驱动器液压系统关系，电气系统描述软体机器人或驱动器电气系统关系，材料系统描述软体机器人或驱动器材料属性；数据驱动描述模型根据物理模型传感器采集的实时数据和数字孪生智能模型提供的智能数据，运用虚拟现实及增强现实技术驱动三维可视化引擎渲染生成与物理软体机器人或驱动器一致的虚拟软体机器人或驱动器模型，实现物理软体机器人或驱动器与虚拟软体机器人或驱动器的忠实孪生映射和实时交互。进一步，所述数字孪生智能模型包括运行状态数据库、知识库和推理机；运行状态数据库实时存储从软体机器人或驱动器采集来的控制器和传感信息；知识库从历史数据中学习得到相应的知识，推理机基于相应的规则和知识进行决策的推理与故障的预测诊断。一种基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统的建模方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1.创建软体机器人或驱动器物理模型将传感器安装在软体机器人或驱动器本体上，传感器将软体机器人或驱动器的速度、位置、加速度、内部压力、应力应变、体积、气压、流量、湿度、电压、电流、及温度信号传输给控制系统；控制系统采集软体机器人或驱动器本体的操作面板及软体机器人或驱动器传感器数据，并将采集到的数据用信号通信的方式传输给虚拟模型，同时控制软体机器人或驱动器的运动；步骤2.创建软体机器人或驱动器虚拟模型基于虚拟现实及增强现实技术对物理模型的几何、物理、行为要素进行虚拟化的高度真实映射得到虚拟模型，完成对软体机器人或驱动器工作过程的仿真、优化、评估及实时智能监控与调控，实现软体机器人或驱动器的工况预测与智能化服务；步骤3.创建动态实时孪生数据信息链借助现代信息传输技术创建孪生数据信息链，实现软体机器人或驱动器物理模型、虚拟模型、服务及孪生数据间的实时信息交互；步骤4.创建服务系统采用Browser/Server模式，后端用PHP和Mysql，按照MVC规范开发服务系统，实现用户登录、权限判定、信息管理、历史数据查阅及数据分析；步骤5.挖掘孪生数据根据软体机器人或驱动器物理实体数据、虚拟模型数据、服务数据及知识数据得到孪生数据。进一步，所述软体机器人或驱动器物理实体数据包括软体机器人或驱动器的规格、性能及运行相关数据；所述虚拟模型数据包括虚拟模型的尺寸、装配、位置及材料数据；所述服务数据包括算法、数据处理方法及相关管理数据；所述知识数据包括所述虚拟模型中的专家知识及模型库数据。进一步，所述步骤2中虚拟模型包括数字孪生描述模型和数字孪生智能模型，构建数字孪生描述模型步骤如下：首先、利用面向对象的思想、利用基于组件化的、数学方程化的方法对软体机器人或驱动器进行划分为各个零件；然后、利用统一的多领域建模语言，基于相应系统的约束方程和约束与参数等建立相应零部件与子系统的表述模型，各个领域的子系统通过能量转换器进行不同领域的集成，构成数字孪生多领域的描述模型。进一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统，其特征在于：包括物理模型、虚拟模型、孪生数据信息链及服务系统；物理模型、虚拟模型和服务系统两两之间通过孪生数据信息链连接，通过孪生数据信息链传送孪生数据；/n所述物理模型包括软体机器人或驱动器本体、传感器和控制系统，传感器安装在软体机器人或驱动器本体上；传感器通过不同的数据接口与控制系统连接；控制系统通过所述孪生数据信息链对相关数据进行采集与信号传输，控制软体机器人或驱动器的运动，发出报警提示信息；/n所述虚拟模型包括数字孪生描述模型和数字孪生智能模型，数字孪生描述模型基于虚拟现实及增强现实技术对物理模型的几何、物理、行为要素进行虚拟化的高度真实映射，完成对软体机器人或驱动器工作过程的仿真、优化、评估及实时智能监控与调控；数字孪生智能模型通过对物理模型传感器采集到的实时数据和原有历史数据分析与决策，实现软体机器人或驱动器的工况预测与智能化服务；/n所述孪生数据包含软体机器人或驱动器物理实体数据、虚拟模型数据、服务数据及知识数据；/n所述孪生数据信息链实现软体机器人或驱动器物理模型、虚拟模型、服务及孪生数据间的实时信息交互；/n所述服务系统包括管理性服务子系统和智能性服务子系统，用于完成数据、算法、建模过程、故障管控、寿命预测、界面操作工作。/n...

【技术特征摘要】
1.基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统，其特征在于：包括物理模型、虚拟模型、孪生数据信息链及服务系统；物理模型、虚拟模型和服务系统两两之间通过孪生数据信息链连接，通过孪生数据信息链传送孪生数据；
所述物理模型包括软体机器人或驱动器本体、传感器和控制系统，传感器安装在软体机器人或驱动器本体上；传感器通过不同的数据接口与控制系统连接；控制系统通过所述孪生数据信息链对相关数据进行采集与信号传输，控制软体机器人或驱动器的运动，发出报警提示信息；
所述虚拟模型包括数字孪生描述模型和数字孪生智能模型，数字孪生描述模型基于虚拟现实及增强现实技术对物理模型的几何、物理、行为要素进行虚拟化的高度真实映射，完成对软体机器人或驱动器工作过程的仿真、优化、评估及实时智能监控与调控；数字孪生智能模型通过对物理模型传感器采集到的实时数据和原有历史数据分析与决策，实现软体机器人或驱动器的工况预测与智能化服务；
所述孪生数据包含软体机器人或驱动器物理实体数据、虚拟模型数据、服务数据及知识数据；
所述孪生数据信息链实现软体机器人或驱动器物理模型、虚拟模型、服务及孪生数据间的实时信息交互；
所述服务系统包括管理性服务子系统和智能性服务子系统，用于完成数据、算法、建模过程、故障管控、寿命预测、界面操作工作。


2.根据权利要求1所述的基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统，其特征在于：在物理模型建模时其对象分为其对象分为控制部分、功能部分及辅助部分；其中，控制部分包括控制器、触摸屏、I/O接口、电磁阀、传感器、数模转换器；功能部分包括软体机器人或驱动器本体、压缩机、储存罐、软管、磁铁、线圈；辅助部分包括过滤器、支撑座。


3.根据权利要求1所述的基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统，其特征在于：所述数字孪生描述模型包括机理描述模型和数据驱动描述模型；
机理描述模型包括电气系统、液压系统、材料系统和机械系统，用于描述软体机器人或驱动器的工作原理；机械系统负责描述物理软体机器人或驱动器的各个机械部件间的关系，液压系统描述软体机器人或驱动器液压系统关系，电气系统描述软体机器人或驱动器电气系统关系，材料系统描述软体机器人或驱动器材料属性；
数据驱动描述模型根据物理模型传感器采集的实时数据和数字孪生智能模型提供的智能数据，运用虚拟现实及增强现实技术驱动三维可视化引擎渲染生成与物理软体机器人或驱动器一致的虚拟软体机器人或驱动器模型，实现物理软体机器人或驱动器与虚拟软体机器人或驱动器的忠实孪生映射和实时交互。


4.根据权利要求1所述的基于数字孪生五维模型的软体机器人或驱动器系统，其特征在于：所述数字孪生智能模型包括运行状态数据库、知识库和推理机；运行状态数据库实时存储从软体机器人或驱动器采集来的控制器和传感信息；知识库从历史数据中学习得到相应的知识，推理机基于相应的规则和知识进行决策的推理与故障的预测诊断。

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【专利技术属性】
技术研发人员：王亚洲，王有良，杨亮，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62