【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业制造可视化，尤其涉及一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法及系统。
技术介绍
1、数字孪生是指通过数字技术，将实物的物理信息和虚拟的数字信息构建成一个完整的虚实结合的模型，实现对实物的远程监控、仿真和智能化管理。而可视化监控方法则是通过将数字孪生模型中的信息实时地展示给用户，以便用户及时了解设备的运行状态和监测方案的执行情况，从而做出相应的调整和决策。因此，数字孪生可视化监控方法为工业制造、城市建设和众多领域提供了重要的工具和决策支持。
2、随着数字孪生技术的迅速发展，为实现流程制造车间的三维可视化监控提供了全新的思路；数字孪生技术是一种集成多学科、多维度、多物理量的新型技术，实现了信息世界和物理世界的融合与交互，为构建车间的可视化监控奠定了技术基础。
3、实现上述过程的前提是需要构建数字孪生模型。现有的数字孪生模型的可视化监控过程中缺少对设备所在车间及设备运行路径状态进行实时监控和管理的可视化平台，不能及时同步进行故障筛查和故障问题的快速解决；而为了保证安全工作状态，需要消耗大量的人力去维系车间工作的安全和状态监测。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术提出一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，并进一步提出一种用于实现上述方法的系统，以解决现有技术存在的上述问题。
2、作为本专利技术的第一个方面，提出一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，该方法包括如下步骤：
3、s1、获取车间生产设备运动场景并根据
4、s2、采集设备运行的过程数据，将所述设备运行的过程数据处理并存储为多源异构数据；
5、s3、实时监控生产过程中由所述设备传感器获取的设备运行状态信息，筛选运行状态信息数据并进行设备运行路线预测分析；
6、实时监控车间生产过程数据并进行分析，所述车间生产过程数据包括生产任务、生产进度、设备运行状态、工艺流程及环境情况；
7、s4、对步骤s3中设备运行路线预测分析的结果信息进行上传至所述实体构建数字孪生模型的双向映射，输出监控信息，并根据所述监控信息更新该实体构建数字孪生模型；
8、s5、搭建可视化监控平台，由该可视化监控平台显示所述监控信息。
9、在第一方面进一步的实施例中，筛选运行状态信息数据并进行设备运行路线预测分析的过程包括：
10、按照预设路线获取监测位点的路径图像信息；
11、获取设备显示器在采集图像中的位置变化信息以及设备显示器中的参数变化信息，对设备显示器中的参数变化信息进行分析，判断设备运行状态；
12、通过对设备显示器的空间位置信息与初始设备显示器空间位置信息进行比对，判断设备运行的路径偏移量。
13、在第一方面进一步的实施例中，根据所述监控结果更新该实体构建数字孪生模型的过程包括：
14、根据设备运行的路径偏移量对预设路线的监测点位进行修正调整；
15、将修正调整的内容同步更新至所述实体构建数字孪生模型中。
16、在第一方面进一步的实施例中，该制造车间可视化监控方法还包括根据所述监控信息进行车间故障预测分析，具体过程如下：
17、根据历史数据对不同类型车间故障问题设定对应的异常类型项及环境参数异常因子，生成判断模型；
18、根据车间实时监控信息获取异常类型项并获取异常的环境参数，并将其设定为环境参数异常因子；
19、将异常类型项及环境参数异常因子输入相应的判断模型中，根据重合度对故障问题进行降序排序，选取排序第一的故障问题作为预测故障问题；
20、根据该故障问题预先对应设置的检修策略作为可视化监控平台最终生成的检修策略。
21、本专利技术的第二方面，提出一种制造车间可视化监控系统，该制造车间可视化监控系统可以执行上述第一方面所公开的基于数字孪生的制造车间可视化监控方法。具体来说，该制造车间可视化监控系统包括场景获取模块、设备运行监测模块、车间故障监测模块、数据分析模块、可视化监控平台。
22、场景获取模块用于获取车间生产设备运动场景；
23、设备运行监测模块用于通过图像采集设备和传感器采集设备获取设备运行状态信息；
24、车间故障监测模块用于采集车间监控信息及车间工作环境信息；
25、数据分析模块用于根据设备运行监测模块进行设备运行路线预测分析，并根据车间故障监测模块进行车间故障预测分析；
26、可视化监控平台用于获取数据分析模块分析结果并进行可视化展示，根据分析结果生成检修策略，实现对生产过程进行整体管控。
27、在第二方面进一步的实施例中，所述设备运行监测模块通过多个传感器设置参数采集单元。
28、设备运行监测模块的工作过程包括：
29、通过图像采集设备获取设备运行路线信息参数，获取各个检测位点的位置变化量，形成第一路径参数集{a1，a2，…，an}，当第一路径参数集中的任一路径变化未落入设定阈值区间时，则发出警示信息。
30、通过参数采集单元采集多个传感器监测的各个检测位点的位置变化量，形成第二路径参数集{b1，b2，…，bn}，当第二路径参数集中的任一路径变化未落入设定阈值区间时，则发出警示信息。
31、根据公式di＝δsp×|ai-bi|，计算出第i项路径参数的偏差值，并将di与该项路径变化参数预设的偏差阈值dev进行比对：
32、若di＜dev，则判断传感器状态正常；
33、否则判断传感器监测状态异常，并发出异常指令；
34、其中δsp为空间位置变化权重系数。
35、在第二方面进一步的实施例中，所述场景获取模块获取的场景包括：设备动态场景、车间休息温度场景、车间工作温度场景、工艺流程场景。
36、相比于现有技术，本专利技术存在如下有益效果：
37、(1)本专利技术通过构建流程制造车间的数字孪生体需要建立和物理实体完全对应的几何模型，采集车间的生产运行数据，建立数据交互机制，实现物理实体到孪生模型的实时映射；并且通过双向映射实现对物理实体的高效、实时的监控，并准确获取监控信息结果实现及时的更新数字孪生模型。
38、(2)本专利技术通过实时监控车间生产过程数据信息并进行分析，其中，设置的数据信息包括生产任务、生产进度、设备运行、工艺流程及环境情况，并根据获取的数据信息进行车间生产过程的监控和分析，减少车间故障的发生。
39、(3)本专利技术通过搭建可视化监控平台，保证对实时的设备运行监控情况及位点以及工作车间情况准确和清晰的显示给相关管理人员，并对采集数据进行分析和可视化处理，保证为用户提供实时的监控信息，并实现对生产过程进行整体管控，进而提高维修的效率。
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1.一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，其特征在于，所述车间生产过程数据包括生产任务、生产进度、设备运行状态、工艺流程及环境情况。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，其特征在于，所述筛选运行状态信息数据并进行设备运行路线预测分析，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，其特征在于，所述根据所述监控结果更新该实体构建数字孪生模型，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的制造车间可视化监控方法，其特征在于，还包括根据所述监控信息进行车间故障预测分析：
6.一种制造车间可视化监控系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种制造车间可视化监控系统，其特征在于，所述设备运行监测模块通过多个传感器设置参数采集单元。
8.根据权利要求7所述的一种制造车间可视化监控系统，其特征在于，所述设备运行监测模块的工作过程包括：
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