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.

针对离散制造车间实时监控困难、调控能力差、管理不透明等问题,采用面向对象的方法,提出一种基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法.首先,搭建了基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法体系架构,明确了其关键实现流程;然后,分别围绕4个关键技术:基于AutomationML与OPC UA的数据建模及传输方法、事件驱动的虚实映射方法、基于复杂事件处理的车间逻辑建模方法、信息可视化及推送,详细阐述了该可视化实时监控的实现方法.最后,以某航天产品机加车间为应用案例,结合实际生产过程和开发的原型系统,验证了该监控方法的有效性.