[发明专利]一种智能制造车间数字孪生模型构建方法与系统

权利要求书

1.一种智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括：

步骤1：在智能制造车间中配置传感设备，采集制造现场生产数据并进行深度融合与分析，形成制造车间实时数据库；

步骤2：基于实时制造数据与跨领域制造过程专家知识，构建制造系统语义知识库；

步骤3：基于制造车间实时数据库与制造车间语义知识库，构建出智能车间的数字孪生模型。

2.根据权利要求1所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

步骤1.1：依据数字孪生模型建模与车间生产管理需求，形成制造现场数据采集目标；

步骤1.2：依据信息采集需求，选择并配置合适的智能采集与信息交互设备；

步骤1.3：通过配置好的信息采集与交互网络，实现对生产现场原始数据的采集，并对原始制造数据进行预处理；

步骤1.4：对制造数据进行增值分析与深度融合；

步骤1.5：对深度融合后的制造数据进行分类处理，形成关键制造过程数据库，并将制造车间实时数据库中的制造信息存储为虚拟空间可用的文件格式。

3.根据权利要求1所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述步骤1.1中，数字孪生模型建模过程需要的数据为多维度信息，包含制造资源的几何、物理、位置、状态；车间生产管理过程需要采集的数据包含生产任务加工进度、生产物料的准备情况、生产设备的运转情况。

4.根据权利要求1所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

步骤2.1：基于制造系统的不同层级结构，将制造系统制造信息转变为多层次事件模型；

步骤2.2：对制造车间进行调研，得到制造车间内部跨领域的员工或专家的生产知识；

步骤2.3：基于步骤2.1得到的多层次制造事件模型和步骤2.2得到的跨领域员工或专家知识，形成制造车间的语义知识库，并用本体论方法存储起来，以供后续数字孪生模型的顺利调用。

5.根据权利要求4所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述步骤2.1中的多层次事件模型为三层结构，分别为制造资源层事件、单元层事件和智能车间层事件，其中，所述制造资源层事件包含加工设备的运行活动或运行状态的事件，所述单元层事件指的是加工过程重要活动的事件，所述智能车间层事件指车间内部生产任务执行或生产设备运行的事件。

6.根据权利要求4所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述跨领域的员工或专家的生产知识包括生产计划、机加过程、装配过程、检测过程与物流方面的知识。

7.根据权利要求4所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述制造车间的语义知识库包括生产工艺知识库、产品设计知识库、故障分析知识库和制造运维知识库。

8.根据权利要求1所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

步骤3.1：基于制造车间实时数据库与制造车间语义知识库，构建出制造资源数字孪生模型；

步骤3.2：基于制造车间语义知识库，将离散的制造资源数字孪生模型聚合到一起，形成智能车间数字孪生模型；

步骤3.3：构建虚拟空间中制造车间数字孪生模型与物理空间中制造车间现场的动态交互机制，以保证虚拟空间中数字孪生模型与物理空间中制造现场保持同步更新。

9.根据权利要求1所述的智能制造车间数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述步骤3.1具体为：

首先，基于制造资源的几何物理尺寸信息，在虚拟空间形成与物理空间对应的孪生体；然后，从实时制造库中获取当前制造资源的实时数据，并对应放置到数字孪生体中。

10.一种智能制造车间数字孪生模型构建系统，其特征在于，包括：

制造数据提取与融合模块，用于通过智能制造车间中配置传感设备，采集制造现场生产数据并进行深度融合与分析，形成制造车间关键制造数据库；

制造知识库构建模块，用于基于实时制造数据与跨领域制造过程专家知识，构建制造系统语义知识库；

数字孪生车间模型构建模块，用于基于制造车间实时数据库与制造车间语义知识库，构建出智能车间的数字孪生模型。