[发明专利]基于数字孪生的智能生产过程精确建模仿真系统及方法

权利要求书

1.基于数字孪生的智能生产过程精确建模仿真方法，其特征在于：该建模仿真方法包括以下步骤：

S1、生产设备3D模型的建立和动态仿真；

S2、生产设备与3D模型之间移载数据的比对；

S3、3D模型数据的修正和生产设备的故障显示；

S4、利用3D模型对生产设备的更新和升级进行模拟运行；

所述步骤S1还包括以下步骤：

T1、进行生产设备3D模型的建立；

T2、对3D模型进行三维坐标系的建立；

T3、对生产设备进行动态数据的采集；

T4、驱动3D模型进行生产设备的动态仿真；

T5、进行3D模型动态仿真移载标签的添加；

T6、对移载数据进行记录和存储；

所述步骤T1中，利用三维扫描仪对生产设备的三维数据进行扫描，并根据生产设备的三维数据，利用数字计算机对生产设备的3D模型进行建立，并将生产设备的参数输入3D模型中；所述步骤T2中，利用三维坐标建立单元对成型的生产设备3D模型进行三维坐标系(X,Y,Z)的建立；所述步骤T3中，利用智能传感器对生产设备工作过程中的位移量L和角度偏转量θ进行采集，作为3D模型位移量和角度偏转量的数据来源；所述步骤T4中，根据智能传感器所采集的动态数据，利用动态指令执行单元接收数字计算机的指令，并驱动3D模型的相关机械结构进行动态指令的执行，实现对生产设备的动态仿真；所述步骤T5中，根据3D模型的动态仿真以及接受的动态仿真操作指令，对3D模型机械结构移载前的坐标值(X_始,Y_始,Z_始)和移载后的坐标值(X_终,Y_终,Z_终)进行采集，并通过移载标签添加模块将坐标值变化的相关数据制作成标签添加在此次动态仿真操作中；所述步骤T6中，将一次动态仿真的动态仿真指令、移载起始坐标值(X,Y,Z)、周期次数G和移载时长T数据连通动态仿真操作一同打包存储进入存储数据库中；

所述步骤S2-S3中还包括以下步骤：

E1、对3D模型历史移载数据进行调取；

E2、对3D模型的当前动态指令进行识别并仿真；

E3、对3D模型的当前仿真移载数据进行采集；

E4、将3D模型当前移载数据与历史移载数据进行比对；

E5、对3D模型当前移载异常数据进行修正，并对生产设备移载故障点进行显示；

利用移载数据调取单元对存储数据库中存储的历史移载数据进行调取，所述移载数据调取单元所调取的历史移载数据为每一天中相同移载周期次数的历史移载数据，包括初始移载坐标数据和终止移载坐标数据，组成初始移载坐标数据集合P＝{P₁,P₂,P₃,…,P_n}，其中，终止移载坐标数据集合Q＝{Q₁,Q₂,Q₃,…,Q_n}，其中，

根据公式：

其中，L_i表示每天第i周期内的机械结构的移载向量值；

根据公式：

其中，表示n个历史移载坐标向量值的平均值，L_标表示移载坐标向量值变化阈值；

利用移载数据比对单元对当前移载的移载坐标数据指令进行识别，当前移载坐标数据指令的起始坐标为终止坐标为

根据公式：

其中，L_k表示当前移载坐标向量值；

利用移载数据比对单元对当前移载坐标向量值与移载坐标向量值变化阈值进行对比；

当表示当前移载坐标向量值符合设定的阈值标准，不需要对3D模型进行数据修正，也不需要对生产设备进行检修；

当表示当前移载坐标向量值不符合设定的阈值标准，通过模型数据修正单元对3D模型进行数据修正，通过故障坐标显示单元对生产设备的故障坐标位置进行显示。