[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：

获取卷绕生产线的属性参数，以构建该卷绕生产线的数字孪生模型；

获取该卷绕生产线的实时参数，以构建该数字孪生模型与该卷绕生产线的等价映射；

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，并根据该预测参数通过该数字孪生模型生成落卷方案；

当到达该未来时刻时，通过该等价映射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，该落卷操作包括对至少一台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，该落卷方案包括该落卷机器人进行落卷操作时的实际落卷路径。

4.如权利要求2所述的化纤长丝落卷方法，其特征在于，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；

该预测参数包括：在该未来时刻，该落卷机器人的预测位置、预测装载情况，每个该卷绕机已发出的满卷信号的预测时间，该暂存设备的预测暂存量。

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，用于获取卷绕生产线的属性参数，以构建该卷绕生产线的数字孪生模型；

等价映射模块，用于获取该卷绕生产线的实时参数，以构建该数字孪生模型与该卷绕生产线的等价映射；

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，并根据该预测参数通过该数字孪生模型生成落卷方案；

操作控制模块，用于当到达该未来时刻时，由该等价映射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，该落卷机器人根据该落卷方案对该卷绕机卷绕完毕的卷装进行落卷操作后，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，该落卷方案包括该落卷机器人对该卷绕机进行落卷操作并将取下的卷装输送至该暂存设备的实际落卷路径。

8.如权利要求6所述的化纤长丝落卷系统，其特征在于，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，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；

该预测参数包括：在该未来时刻，该落卷机器人的预测位置、预测装载情况，每个该卷绕机已发出的满卷信号的预测时间，该暂存设备的预测暂存量。

9.一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，该可执行指令被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的化纤长丝落卷方法。

10.一种自动落卷设备，其特征在于，包括：

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，该卷绕机、该落卷机器人和该暂存设备上均设置有获取实时参数的传感器；

中控装置，与该卷绕机、该落卷机器人和该暂存设备通信连接，包括处理器和计算机可读存储介质；该处理器调取并执行该计算机可读存储介质中的可执行指令时，实现如权利要求1-4任一项所述的化纤长丝落卷方法。