[发明专利]一种基于数字孪生的复杂产品装配车间管控方法有效

专利信息
申请号: 202010776095.1 申请日: 2020-08-05
公开(公告)号: CN112016737B 公开(公告)日: 2022-03-22
发明(设计)人: 王明阳;郝博;徐东平;张力;于青峰;吕超 申请(专利权)人: 东北大学秦皇岛分校
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G16Y10/25;G16Y20/10;G16Y20/20;G16Y20/30;G16Y20/40;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/60
代理公司: 中国商标专利事务所有限公司 11234 代理人: 姜司晨
地址: 066004 河北省秦*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数字 孪生 复杂 产品 装配车间 方法
【权利要求书】:

1.一种基于数字孪生的复杂产品装配车间管控方法,其特征在于:基于数字孪生的复杂产品装配车间管控方法技术架构分为五个部分,即真实装配车间、孪生装配车间、装配车间孪生数据、数据服务平台、装配车间管控系统,包括以下步骤:(1)根据复杂产品装配车间实际情况,分析和判断对装配质量、装配效率产生影响的因素,确定真实装配车间的组成;(2)对真实装配车间进行建模和映射,包括车间模型、工位模型、设备模型、规则,形成孪生装配车间;(3)通过包括RFID无线射频识别、UWB超宽带、振动监控标签、电流监控标签、三坐标测量仪、物联网螺丝刀、物联网扳手、过程监控铆枪、工业传感器对真实装配车间庞大的多源异构信息进行采集并进行异常值去除和数据去噪处理,并且在孪生装配车间基于真实装配车间的实测数据利用欧几里得距离算法、马尔可夫方法、曼哈顿距离算法进行仿真计算,产生仿真数据,最终将真实装配车间的实测数据和孪生装配车间的仿真数据进行整合,形成装配车间孪生数据;(4)数据服务平台是真实装配车间与孪生装配车间进行实时交互的平台,主要包括现场总线、数据接口、智能网关,通过对装配车间孪生数据进行整合、分类、封装后发送到SQL SERVER数据库进行存储,供装配车间管控系统调用;(5)装配车间管控系统从数据库中实时调用装配车间孪生数据,通过包括物联网、AI监控平台、多维仿真技术基于完整信息数据和明确机理对当前装配状态进行分析、判断、预警并提供解决方案,实现以虚控实;(6)根据装配车间管控系统提供的解决方案,调整即将对装配质量和装配效率产生负面影响的操作,然后循环(3)—(5)步骤,直至整个产品保质保量装配完成;

步骤(2)中孪生装配车间是真实装配车间里物料、人员、运输设备、工装、工具及装配过程中行为规则在数字空间的映射集合,采用Unity3D软件进行孪生装配车间装配资源的渲染与交互动作建模,并通过包括软件中粒子特效、三维漫游、场景切换功能模块实现数字孪生体的构建和人机交互功能;

步骤(3)中通过RFID和UWB实现综合定位,即对物料、工装、工具这些不经常改变位置的装配资源用RFID进行区域定位,对人员、运输设备、零部件这些频繁改变位置且需要追踪移动轨迹的装配资源用UWB进行精确定位,保障装配资源充分定位且避免定位设备浪费;

步骤(3)中电流监控标签通过与耗电装配资源串联可以实现资源定位以及设备占用状态检测,振动监控标签基于装配资源在使用时的振动信号强度明显高于装配资源在待命时的振动信号强度的事实,通过给非耗电装配资源安装振动监控标签可以对其占用状态进行检测,三坐标测量仪主要用于形位公差和装配变形误差的检测,物联网螺丝刀、物联网扳手、过程监控铆枪主要用于采集工人装配操作过程中产生的力、扭矩、位移、圈数信息,工业传感器主要用于采集生产过程中设备的耗电量、温升、频率信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的复杂产品装配车间管控方法,其特征在于:步骤(3)中基于DSP采用小波阈值去噪算法对采集到的混杂的信息进行滤波处理,降低装配车间的噪声对各种信号的影响,为装配车间管控系统提供可靠的、准确的信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的复杂产品装配车间管控方法,其特征在于:步骤(3)中可根据RFID、UWB采集到的装配资源的位置信息,利用欧几里得距离算法计算装配资源到装配工位的距离,从而衡量各装配资源到装配工位的实际路径距离,并且利用电流监控标签、振动监控标签对设备占用状态进行检测,以此找出距离装配工位最近且处于待命状态的装配资源,实现装配资源优化调度。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的复杂产品装配车间管控方法,其特征在于:在装配车间,零部件需从各加工工位运输至装配工位进行装配,步骤(3)中可根据UWB采集到的各零部件位置信息、移动轨迹以及到达装配工位的时间先后判断装配流程,在待装配件到达装配工位但未装配时生成装配序列,并利用马尔可夫方法根据当前的装配序列预测其未来装配序列。

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