[发明专利]基于孪生模型的化纤长丝落卷方法、系统及自动落卷设备

权利要求书

1.一种基于孪生模型的化纤长丝落卷方法，其特征在于，包括：

构建卷绕生产线的数字孪生模型；

通过该数字孪生模型获取一未来时刻该卷绕生产线的预测参数；并以该预测参数，通过路径生成算法获取优化落卷路径，并生成落卷方案；

当到达该未来时刻时，控制该卷绕生产线以该落卷方案进行落卷操作。

2.如权利要求1所述的化纤长丝落卷方法，其特征在于，该卷绕生产线包括多台卷绕机、至少一台落卷机器人和暂存设备，该落卷机器人执行落卷操作，该落卷操作包括对该卷绕机卷绕完毕的卷装进行落卷，并将取下的卷装输送至该暂存设备。

3.如权利要求2所述的化纤长丝落卷方法，其特征在于，通过该卷绕生产线的属性参数构建该数字孪生模型，通过该卷绕生产线的实时参数构建该数字孪生模型与该卷绕生产线之间等价映射；

该属性参数包括：该卷绕机的数量，每台该卷绕机的实际位置，该卷绕机卷绕的卷装类型及对应的满卷时间和爆管时间，该落卷机器人空载、半载和满载时的正常移动速度、最大允许移动速度和最大可用加速度，该落卷机器人的可落卷轴数，该暂存设备的实际位置、正常暂存量和最大可用暂存量；

该实时参数包括：该落卷机器人的当前位置、装载情况，每个该卷绕机的当前卷装类型、卷绕开始时间、拟完成卷装数量和满卷时发出的满卷信号，该暂存设备的当前暂存量。

4.如权利要求3所述的化纤长丝落卷方法，其特征在于，于T₀时刻获取T₀+Δt时刻的预测参数，该预测参数包括：在Δt时长内，发出满卷信号的卷绕机的数量N，每台发出满卷信号的卷绕机的位置，每个该满卷信号发出的时间；

该路径生成算法包括：

对于N个发出满卷信号的卷绕机的落卷顺序进行全排列，获取K条落卷路径；从该K条落卷路径中选取所有未出现爆管状况的K'条落卷路径；

若K'＞0，选取该K'条落卷路径中具有最短执行时间的路径生成该落卷方案；若K'=0，则缩短Δt时长以使Δt时长内发出满卷信号的卷绕机的数量为N-1，并重新执行该路径生成算法；

其中，N、K为正整数，K'为自然数，K≥K'，N＞1。

5.一种基于孪生模型的化纤长丝落卷系统，其特征在于，包括：

模型构建模块，用于构建卷绕生产线的数字孪生模型；

方案生成模块，用于通过该数字孪生模型获取一未来时刻该卷绕生产线的预测参数，并以该预测参数，通过路径生成算法生成优化落卷路径，并生成落卷方案；

操作控制模块，用于当到达该未来时刻时，控制该卷绕生产线以该落卷方案进行落卷操作。

6.如权利要求5所述的化纤长丝落卷系统，其特征在于，该卷绕生产线包括多台卷绕机、至少一台落卷机器人和暂存设备，该落卷机器人执行落卷操作，该落卷操作包括对该卷绕机卷绕完毕的卷装进行落卷，并将取下的卷装输送至该暂存设备。

7.如权利要求6所述的化纤长丝落卷系统，其特征在于，该模型构建模块中，通过该卷绕生产线的属性参数构建该数字孪生模型，通过该卷绕生产线的实时参数构建该数字孪生模型与该卷绕生产线之间等价映射；

该属性参数包括：该卷绕机的数量，每台该卷绕机的实际位置，该卷绕机卷绕的卷装类型及对应的满卷时间和爆管时间，该落卷机器人空载、半载和满载时的正常移动速度、最大允许移动速度和最大可用加速度，该落卷机器人的可落卷轴数，该暂存设备的实际位置、正常暂存量和最大可用暂存量；

该实时参数包括：该落卷机器人的当前位置、装载情况，每个该卷绕机的当前卷装类型、卷绕开始时间、拟完成卷装数量和满卷时发出的满卷信号，该暂存设备的当前暂存量。