[发明专利]一种面向制造设备的数字孪生模型构建方法

说明书

本申请属于数字孪生技术领域，提出一种面向制造设备的数字孪生模型构建方法，数字孪生模型由数字几何模型、IoT模型、算法模型、物理特征抽象和设备驱动单元组成，物理模型建模的过程由参数化数据信息和数字虚拟技术实现，通过模型参数在运行时仿真物理设备的行为，将仿真的虚拟设备即数字孪生体应用至生产中，并通过设备驱动与物理设备建立起双向通讯。在设备驱动实例运行过程中，通过设备驱动实时采集数据并传递至数字孪生模型中进行分析，对设备健康状态和故障征兆进行判断和预测，实现任务仿真、状态监测、任务优化、故障分析和预测功能，提高制造企业的可持续生产能力，支撑企业的生产规划与决策分析。

技术领域

本发明涉及一种面向制造设备的数字孪生模型构建方法。通过利用数字几何模型、物理 特征模型、IoT模型、算法模型和混合设备驱动单元组，结合参数化数据信息和数字虚拟技 术，构建数字孪生模型，通过数字孪生体模型仿真制造设备的运行/运转行为，将仿真的虚拟 设备即数字孪生体应用至生产中，并通过混合设备驱动单元组与制造设备建立起双向通讯， 在混合设备驱动单元组运行过程中，通过混合设备驱动单元组实时采集数据并传输至数字孪 生模型进行分析，对设备健康状态和故障征兆进行判断和预测，实现任务仿真、状态监测、 任务优化、故障分析和预测功能，提高制造企业的可持续生产能力，支撑企业的生产规划与 决策分析，属于数字孪生技术领域。

背景技术

工业系统的自动化运行程度将越来越高，随之而来的设备故障越来越多，故障问题也越 来越复杂。物联网技术在工业网络里的应用顺应了信息化的发展趋势，通过各种传感器实时 监控设备运行状态，分析系统产生的运行数据，提前感知设备的故障，更有效的掌握设施、 设备的工作状况，帮助企业避免损失，更加精确地将企业的真正生产状况反馈到决策层，完 善企业制造生产环境中不合理要求。

数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期，对于实 现智能互联的复杂产品，尤其是高端智能装备，将实时采集的设备运行过程中的传感器数据 传输至数字孪生模型进行分析，可以对设备的健康状态和故障状况进行诊断分析和故障预测； 在以往，设备维护中遇到难题时，往往需要多个单位及相关部门进行大量的现场勘查和调研， 经过多次研讨协商，才能找到问题，过程繁琐，效率低下，而且解决效果差。如何解决日趋 复杂的设备远程监控运维、因种类繁多的传感器和与大量已启用设备而产生的工业大数据的 问题，将面临巨大的挑战，企业迫切需要一种有效的数据采集与状态监测方案，帮助企业分 析特定的工作条件并预测故障点，从而在生产和运维方面节约成本，因此如何快速方便构建 设备的数字孪生模型将是解决这一需求的关键点。

发明内容

实现制造设备在仿真过程中使用数字化技术解决虚拟映射的问题，本发明提供了一种面 向制造设备的数字孪生模型构建方法，包括构建数字几何模型、Iot模型、算法模型、物理 特征模型和混合设备驱动单元组，其中混合设备驱动单元组通过算法模型中的控制与决策规 则库，完成制造设备的命令下发与数据采集，结合相关制造属性的数据信息和数字虚拟技术， 构建数字孪生模型，并通过在运行时产生的相关制造属性数据对制造设备的操作行为进行优 化和功能扩展，然后建立混合设备驱动单元组与制造设备间的双工通信模式，通过混合设备 驱动单元组实时采集制造设备属性数据并传输至数字孪生模型中进行分析，并对设备健康状 态和故障征兆进行评估和预测，实现任务仿真、状态监测、任务优化、故障分析和预测功能， 提高制造企业的可持续生产能力，支撑企业的生产规划与决策分析，具体通过以下步骤实现：

A.构建制造设备的数字孪生模型；

B.完成制造设备的数字孪生模型中数字几何模型构建、物理特征模型信息收集、IoT模型 信息配置、算法模型配置、混合设备驱动单元组构建功能单元的具体实施；

C.实现算法模型中混合设备驱动单元组的构建。