数字孪生车间是智能制造背景下车间全息监控、精准分析、实时决策的有效手段。而实时高效的异构数据采集和融合,以及虚实车间的交互连接是驱动数字孪生车间运转的核心。为此,依托制造物联网和OPC UA通信技术,建立了数字孪生车间实时数据采集框架。采用分层融合的策略,去除原始数据中的信息冗余,匹配产生中间事件和生产过程数据,同时基于空间尺度构建实时数据空间对象模型。另外针对提高数据传输实时性的目的,按照信息分类—自适应压缩—节点合并的路线,缩减OPC UA信息模型节点数目和节点容量,设计了面向数字孪生车间的OPC UA信息建模方案。最后,以某航天结构件生产线为案例,为数字孪生车间开发了实时数据采集系统,并验证了此方案的可行性。

为解决数字化车间配送过程不透明、监控手段单一、实时性差、智能化管控难等问题,在分析复杂产品装配车间物流监控需求的基础上,提出一种数字孪生驱动的车间物流配送实时监控方法。构建数字孪生体系框架和运行模式,并对支持该系统实现的车间虚拟建模技术、车间物流实时状态信息处理等关键技术进行了研究。设计并开发了服务系统,实验验证结果表明:采用该监控系统显著提高了车间物流的透明度、实时性、交互性,所提方法可行。

数字孪生车间近年来逐渐成为大众关注的热点,它可借助虚实融合技术实现物理车间与虚拟车间的互联互通,使得虚拟车间的信息更加贴合现实,有助于实际生产。基于数字孪生概念、数字孪生车间的特性和研究应用,对数字孪生车间的虚实融合研究进行综述。介绍了虚实研究对象,即物理车间和虚拟车间;论述了虚实融合系统中车间服务系统的工作过程;分析了虚实融合技术的三大关键部分及相关技术的支撑。最后对数字孪生车间的虚实融合问题进行了展望。