【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应用数字孪生的技术，具体涉及一种基于数字孪生的生产车间动态管理方法。
技术介绍
1、在生产车间中，高效的生产计划调度和及时的设备故障预警是确保生产流程稳定运行和生产效率的关键因素。传统的生产车间管理方法通常依赖于手动规划和人工预警，但这种方法在面对复杂多变的生产环境时容易出现效率低、成本高、响应慢等问题。
2、数字孪生技术作为一种虚拟仿真技术，在不同领域展现出强大的优势，通过建立物理系统的数字化副本，实时映射和监测物理系统的运行状态，可以帮助实现物理系统的优化管理和故障预测，为生产车间的动态管理提供了新的解决思路。
3、因此，将数字孪生技术如何应用到生产车间动态管理中，是目前业界亟待解决的问题。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
2、本专利技术的目的在于解决上述问题，提供了一种基于数字孪生的生产车间动态管理方法，实现生产车间的动态管理，提高生产计划调度效率，减少生产设备故障对生产过程的影响，为实际生产提供决策支持。
3、本专利技术的技术方案为：本专利技术揭示了一种基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，方法包括：
4、步骤s1：根据物理车间生产线，建立数据自动更
5、步骤s2：基于蚁群算法对生产计划预先进行调度优化；
6、步骤s3：构建问题预测模型对生产设备进行故障预警；
7、步骤s4：根据调度优化结果在仿真虚拟车间进行验证，结合设备故障预警，为实际生产提供决策支持。
8、根据本专利技术的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法的一实施例，步骤s1进一步包括：
9、步骤s11：利用可扩展的xml标记语言表示物理车间中生产数据库、传感器、控制器产生的完整数据；
10、步骤s12：使用基于xslt的映射和数据转换技术，将步骤s11中获取的数据直接转换为模拟系统内部编程语言的代码，包含内部编程语言的指令，用于创建制造系统的资源、表格形式的信息资源、工作计划、路径数据以及与场景相关的参数；
11、步骤s13：将已经转换为模拟系统内部编程语言的代码加载到仿真系统中，生成仿真虚拟车间并在其中进行仿真实验。
12、根据本专利技术的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法的一实施例，步骤2中，利用基于动态探索阈值的蚂蚁转移规则提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，利用局部信息素更新规则提高算法的多样性，利用全局信息素更新规则基于任务最大完工时间和总延迟时间对生产计划进行优化，从而实现对生产计划的调度优化。
13、根据本专利技术的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法的一实施例，步骤2中，蚁群算法的改进进一步包括：
14、步骤s21：定义一个转移规则使蚂蚁再探索过程中既能根据信息素和启发式距离选择具有吸引性的路径，又能在必要时选择随机路径；
15、步骤s22：定义局部信息素痕迹更新规则，防止蚂蚁过度聚集在同一种任务顺序上，增加算法的多样性；
16、步骤s23：定义一个全局信息素更新规则，针对每次迭代后产生的相对优化后的任务序列进行更新，基于最大完工时间和总延迟时间进行优化。
17、根据本专利技术的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法的一实施例，基于改进的蚁群算法对生产计划调度进行优化的流程包括：
18、步骤a：初始化参数和任务序列，包括：设置蚂蚁数量、迭代次数、信息素初始值、信息素衰减率、探索阈值在内的参数，随机初始化蚂蚁的任务序列，并计算每只蚂蚁的任务完成时间；
19、步骤b：局部信息素更新，包括：对于每只蚂蚁，根据步骤s21中定义的转移规则选择任务路径,并计算每个任务之间的信息素痕迹增量，使用步骤s22中定义的局部信息素更新规则；
20、步骤c：全局信息素更新，包括：对于每次迭代后的所有蚂蚁产生的相对优化后的任务序列，根据步骤s23中定义的全局信息素更新规则更新信息素痕迹，更新信息素时考虑两个评估指标：最大完工时间和总延迟时间；
21、步骤d：更新最佳解，包括：记录每次迭代后的最佳任务序列和对应的目标函数值，用于后续分析和输出结果；
22、步骤e：判断终止条件，包括：检查是否达到预定的迭代次数，如果是，则跳到步骤f，否则返回步骤b；
23、步骤f：输出结果，包括：输出最优任务序列和对应的优化结果，得到最佳生产计划调度方案。
24、根据本专利技术的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法的一实施例，在步骤s3中，构建基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的混合模型，该混合模型包含一个卷积神经网络层、长短期记忆网络层，以及一个全连接层，输入数据进入卷积神经网络层，从输入数据中提取相应特征，提取到的特征作为输入提供给长短期记忆网络，在长短期记忆网络中捕捉历史数据和长期相关性，再将历史数据和长期相关性输入至全连接层，计算出该混合模型的最终预测结果。
25、根据本专利技术的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法的一实施例，步骤s3进一步包括：
26、步骤s31：构建卷积神经网络层，包含卷积层和池化层；
27、步骤s32：构建长期短期记忆网络层，包含遗忘门、输入门、输出门和跨时间步连接组件，以延长信息流的时间跨度，捕捉长期相关性信息，从而实现对生产设备进行故障预警；
28、步骤s33：构建全连接层。
29、本专利技术对比现有技术，有如下的有益效果：在本专利技术的方法中，通过建立基于数字孪生技术的虚拟仿真模型，实现数据自动更新和监测生产车间的运行状态，提高生产效率和资源利用率；通过提前预测设备故障和优化生产计划，本专利技术有助于降低生产车间的风险，并减少因设备故障和低效生产导致的资源浪费和成本增加。综上，本专利技术的动态管理方法可以提高车间生产的灵活性和适应性，降低生产过程中的意外情况带来的负面影响。
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1.一种基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤2中，利用基于动态探索阈值的蚂蚁转移规则提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，利用局部信息素更新规则提高算法的多样性，利用全局信息素更新规则基于任务最大完工时间和总延迟时间对生产计划进行优化，从而实现对生产计划的调度优化。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤2中，蚁群算法的改进进一步包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，基于改进的蚁群算法对生产计划调度进行优化的流程包括：
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，在步骤S3中，构建基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的混合模型，该混合模型包含一个卷积神经网络层、长短期记忆网络层，以及一个全连接层，输入数
7.根据权利要求6所示的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤s1进一步包括：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤2中，利用基于动态探索阈值的蚂蚁转移规则提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，利用局部信息素更新规则提高算法的多样性，利用全局信息素更新规则基于任务最大完工时间和总延迟时间对生产计划进行优化，从而实现对生产计划的调度优化。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生技术的生产车间动态管理方法，其特征在于，步骤2中，蚁群算法的改进进一步包括：
5.根据权利要求4所...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪一玮，易超，南江龙，黄振东，张海霞，李豪，
申请(专利权)人：圆通速递有限公司，
类型：发明
国别省市：
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