一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法。该方法基于生物特性，构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制；实时检测数字孪生加工系统制造过程中的信号，通过神经网络模型实现信号异常的识别；当识别到信号异常时，依据本能反应机制生成与识别到的异常信号对应的控制动作，数字孪生加工系统依据控制动作作出应激反应；基于控制动作，采用图结构算法确定行为异常类型；依据行为异常类型生成控制策略，以实现将赋予机器以人的反应思维模型，使系统可以感知变量并做出相应的控制操作的目的，进而利用生物行为机制针对不同类型、不同情况的加工过程状态进行实时控制，提高控制效率高和准确率。提高控制效率高和准确率。提高控制效率高和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法


[0001]本专利技术涉及智能制造控制领域，特别是涉及一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法。

技术介绍

[0002]制造业是改善生活水平，改良国防科技的重要手段，还是促进科学研究的基础，它是涉及理论力学、材料学、传热学、加工工艺学以及设计学等多门学科的综合，是高新技术最为富集的领域之一。制造技术与设备的先进水平，不仅反映一个国家的工业化的程度和高尖端科技的发展水平，而且是国家先进程度的重要标志之一。
[0003]航空航天制造业是各种制造业中走在最前沿的部分，其发展水平几乎决定了国家军事力量和科技力量的发展。在中国航空航天、运载、国防等重大工程领域中，有着一类必须满足高性能要求的大型不规则难加工零件，大多工作在热、冲击载荷以及其他极端工况下，不但要满足结构、材料、形状及几何精度等要求，更要达到动力、气动、传热及强度等性能指标，制造难度大。这些零件具有较高的尺寸精度和极端的使用要求，如今，军事、航空航天精密加工、精密仪表设备制造等都需要使用大量的类似零件，为了满足时代的需求，生产加工此类零件的精度要求也越来越高，这给制造业提出了一个很大的挑战。由于构件刚度低的原因，国内普遍采用的数控切削的加工方法，加工时由于切削力和热的综合影响会导致零件产生形变，易引起几何尺寸/形状的较大变形误差。
[0004]目前，如何控制此类零件的加工质量，管控制造的加工过程，已成为制约中国重大型号产品研制和批生产的瓶颈问题。随着新一代信息技术如云计算、大数据和人工智能等技术深度应用于制造业，促使大量的相关工业应用得以落地实施，为各类领域内难题提供了解决途径。针对上述的生产过程难管控的问题，数字孪生技术提供了一个很好的解决途径。
[0005]现有技术中，数字孪生(Digital Twin)以设备、生产线甚至厂房等物理实体的数字模型为基础，融合采集到的物理单元实时数据，并使用数字模型仿真现实世界中物理实体的行为，在信息世界中重建现实世界的所有要素，从而形成具有“感”“联”“知”“控”特性的数字孪生体。其中，“感”指使用多传感器协同感知现实物理世界的状态；“联”指连接信息空间与现实物理世界；“知”指通过对传感器感知到的数据进行处理，深刻的认识现实物理世界；“控”指根据对现实世界的认识做出相应的决策，由工作人员或控制系统调动执行器去执行决策从而最终影响现实物理世界。
[0006]数字孪生系统是一个基于仿真数据和实时数据交融的控制系统，尤其是数控加工过程，其为多物理多学科耦合的过程，孪生系统监控的信息元素很多，所以在数字孪生系统反馈控制物理世界时，会面临的多种、高维、大量数据的处理任务，其数据分析相比目前的控制系统来说，处理速度相对较慢。因此，亟需一种孪生过程中仿真数据和实时数据融合的情况下的控制方法或系统，以解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提供一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，能够针对加工过程中遇到的问题进行自适应的决策控制，控制相应快，自适应性强。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0009]一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，包括：
[0010]基于生物特性，构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制；所述本能反应机制包括信号异常和与所述信号异常对应的控制动作；
[0011]实时检测数字孪生加工系统制造过程中的信号，通过神经网络模型实现信号异常的识别；
[0012]当识别到信号异常时，依据所述本能反应机制生成与识别到的异常信号对应的控制动作，数字孪生加工系统依据所述控制动作作出应激反应；
[0013]基于所述控制动作，采用图结构算法确定行为异常类型；
[0014]依据所述行为异常类型生成控制策略。
[0015]优选地，所述本能反应机制存储在规则库中。
[0016]优选地，所述基于数字孪生的加工过程自适应控制方法采用数字孪生加工系统控制装置实现，所述装置包括：
[0017]本能反应机制模块，用于基于生物特性，构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制；所述本能反应机制包括信号异常和与所述信号异常对应的控制动作；
[0018]浅层反应机制模块，用于实时检测数字孪生加工系统制造过程中的信号，通过神经网络模型实现信号异常的识别，还用于当识别到信号异常时，依据所述本能反应机制生成与识别到的异常信号对应的控制动作，数字孪生加工系统依据所述控制动作作出应激反应；
[0019]深层反应机制模块，用于基于所述控制动作，采用图结构算法确定行为异常类型，并用于依据所述行为异常类型生成控制策略。
[0020]优选地，所述深层反应机制模块，还用于深度学习数字孪生加工系统制造过程中的状态信息，并作出与状态信息对应的控制操作。
[0021]优选地，所述浅层反应机制模块，用于实时检测数字孪生加工系统制造过程中的突变信号，并作出与所述突变信号相对应的控制操作。
[0022]优选地，所述基于数字孪生的加工过程自适应控制方法采用计算机可读存储介质实现；所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行程序；所述计算机执行程序用于实施所述基于数字孪生的加工过程自适应控制方法。
[0023]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0024]本专利技术将赋予机器以人的反应思维模型，使系统可以感知变量并做出相应的控制操作，利用生物行为机制能够针对不同类型、不同情况的加工过程状态进行实时控制，控制效率高、控制准确率高，同时具有一定的成长属性，促进加工系统的高精度控制发展。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施
例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1为本专利技术提供的基于数字孪生的加工过程自适应控制方法的流程图；
[0027]图2为本专利技术提供的基于数字孪生的加工过程自适应控制方法与生物学对应的实施架构图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]本专利技术的目的是提供一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，能够针对加工过程中遇到的问题进行自适应的决策控制，控制相应快，自适应性强。
[0030]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0031]如图1所示，本专利技术提供的基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，包括：
[0032]步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，其特征在于，包括：基于生物特性，构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制；所述本能反应机制包括信号异常和与所述信号异常对应的控制动作；实时检测数字孪生加工系统制造过程中的信号，通过神经网络模型实现信号异常的识别；当识别到信号异常时，依据所述本能反应机制生成与识别到的异常信号对应的控制动作，数字孪生加工系统依据所述控制动作作出应激反应；基于所述控制动作，采用图结构算法确定行为异常类型；依据所述行为异常类型生成控制策略。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，其特征在于，所述本能反应机制存储在规则库中。3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的加工过程自适应控制方法，其特征在于，所述基于数字孪生的加工过程自适应控制方法采用数字孪生加工系统控制装置实现，所述装置包括：本能反应机制模块，用于基于生物特性，构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制；所述本能反应机制包括信号异常和与所述信号异常对应的控制动作；浅层反应机制模块，用于实时检测数字孪生加工系统制...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍劲松，刘世民，许敏俊，孙学民，沈慧，丁志昆，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：