基于數字孿生的智能裝配機械臂實驗系統

林潤澤， 王行健， 馮毅萍， 趙久強

(浙江大學 控制科學與工程學院，杭州 310027)

0 引 言

在智能制造環境下，制造物聯網搭建了車間人、機、物之間的互聯互通，實現物理實體的可識別、可跟蹤、可交互；而數字孿生[1](Digital Twin，DT)技術則構建了車間“情境感知-仿真計算-協同決策-生產執行”的閉環邏輯，通過信息空間數據/模型與物理空間實體之間的實時互操作，實現車間生產過程透明化、高效化和自治化[2-4]，使得制造業生產管控模式發生了顯著變化[5-6]。

DT技術利用數字建模和仿真的方法，對物理實體的動力學特征、結構拓撲、三維動態數據等關鍵信息進行描述與刻畫，并融合其在全生命周期中產生的歷史數據和實時反饋信息，在虛擬空間中建立與實際物理對象相互映射的虛擬實體。從多模型融合角度構建DT模型，需要將涉及智能制造全流程的多種異構模型進行集成，并融合到DT體模型中[7]。

初期DT概念包含物理實體、虛擬實體及其相互連接三個維度[1]，隨著面向服務的智能制造、大數據分析挖掘等概念的發展，陶飛等提出DT五維模型[8-9]的全新概念，將數據維和服務維融入DT體系框架。

本文以智能流水線教學工廠核心設備智能裝配機械臂為例，研究DT體實驗教學系統框架。結合基于機械臂全生命周期多維模型集成融合實驗案例，梳理其三維設計模型、虛擬樣機運動學仿真模型及其模型轉換工具所蘊含的數據和信息，提出一種基于多模型集成融合的DT多源異構模型的集成方法，用于構建智能裝配機械臂DT實驗系統。

1 智能裝配機械臂DT實驗系統框架

智能裝配機械臂DT體主要圍繞如圖1所示的智能制造流水線實驗裝置[10]展開，實驗系統由機械臂物理實體、機械臂DT體模型、虛實雙向交互、基于模型融合的集成仿真及實驗教學資源等模塊構成，其原理框架如圖2所示。

圖1 智能裝配流水線實驗裝置[10]

圖2 智能裝配機械臂DT實驗系統框架

1.1 機械臂物理實體

智能流水線實體裝置包含了工業機械臂、流水線、柔性上料機等生產設備[10]。其中機械臂裝置為一臺KUKA KR6 sixx系列六軸機械臂，具有6個關節自由度，通過各關節的協同配合，使得機械臂的末端能以期望的角度到達指定位置并完成抓取、移動等操作。其作業速度快而穩定，并且擁有較高的精確度，具體參數如圖3所示。

1.2 機械臂DT體模型

在DT虛擬空間中，機械臂具有不同生命周期、不同側面的多個異構模型，具體包括三維設計模型、虛擬樣機仿真模型、軌跡規劃模型及數據驅動故障診斷模型等。在構建機械臂DT模型時，需要將上述模型進行集成融合。

圖3 KUKA KR6六軸機械臂參數(mm)

考慮到該機械臂的串聯特性，本文采用Simulink作為DT虛擬實體的集成仿真環境，不僅可以建立機械臂運動學/動力學仿真模型，還可以增加驅動機械臂的控制器以實現DT驅動的仿真模型構建。通過機械臂三維設計模型與DT運動學仿真模型的映射和轉換，實現機械臂運行動畫演示、機械臂實際關節角驅動仿真等實驗內容。

1.3 虛實雙向交互

物理實體與DT虛擬實體間存在著雙向交互關系，物理實體的運行狀態數據通過虛實雙向交互通道實時同步至DT模型，而DT模型調用各類算法求解的計算結果或決策指令通過該通道下達至物理實體，實現虛實聯動。同時，在DT模型中對物理實體運行狀態進行實時仿真，計算實際生產運行過程中的偏差。

1.4 基于模型融合的集成仿真

基于多模型融合的集成仿真涉及的技術關鍵點包括模型異構信息提取、異構信息交互融合、模型轉換管理系統、模型間數據關聯及多模型融合仿真；而構建DT虛擬現實融合場景，可以應用于生產訂單資源配置、生產工藝流程仿真、供應鏈信息管理、數據可視化集成和多機械臂協同調度等。

1.5 實驗教學資源

在實驗系統構建過程中，首先需要搭建機械臂三維裝配設計模型，以表征智能裝配機械臂物理實體的虛擬空間模型信息；其次，通過多模型融合的思路和方法，在虛擬資源域中構建DT仿真模型；并實現虛擬實體與物理實體之間的交互映射；然后，根據機械臂的物理資源域和DT虛擬資源域模型[10]，在虛實融合的DT實驗平臺上設計其服務資源域，構建如圖2所示的智能制造DT實驗教學資源庫；最后，由此開展機械臂軌跡規劃、機械臂控制系統設計、機械臂優化控制與故障預測等一系列實驗教學內容。

2 機械臂DT模型集成融合分析

2.1 機械臂多維異構模型

(1) 機械臂三維設計模型。智能裝配機械臂三維設計模型包括機械裝配體拓撲結構、機械臂零件幾何描述等信息?；谀Ｐ偷亩x(Model Based Definition, MBD)以3D模型為載體，面向產品全生命周期的設計、制造、維護，將產品的三維信息以數字化定義的方式嵌入到3D模型中[12]。利用MBD技術可以構建面向PLM的機械臂三維設計模型，為DT多模型融合提供三維外觀信息。

(2) 虛擬樣機仿真模型。虛擬樣機技術(Virtual Prototyping, VP)利用稱為虛擬樣機的數字模型代替物理樣機，用于在計算環境中測試和評估產品或制造過程的特定特征[13]。機械臂虛擬樣機模型反映了產品對象的功能和性能[14]，主要表征機械臂運動學和動力學特征，使用數學模型來描述其對應的實體機械臂的運動狀態。機械臂虛擬樣機形成于三維設計階段，通過融入產品全生命周期的閉環反饋過程，進行虛實融合和模型迭代，實現面向PLM的多層次仿真。

(3) 機械臂軌跡規劃模型。作為裝配單元的機械臂，需要實現動態抓取柔性上料機中位置不確定的物塊，因此軌跡規劃模型也是智能裝配機械臂TD的重要側面。其中，軌跡規劃需要基于運動學模型的三維可視化仿真展開，而機械臂運動學模型包含在虛擬樣機中，軌跡規劃模型將在虛擬樣機的基礎上增加運動軌跡優化的概念。在DT虛擬仿真環境中構建機械臂軌跡規劃模型，可以用來測試和驗證軌跡規劃算法的實際效果及其可靠性，最終利用虛擬空間的軌跡規劃策略來驅動、控制實際機械臂的運行軌跡。

(4) 機械臂故障診斷模型。構建機械臂DT體的意義之一，在于可以通過虛擬環境的動態仿真，對物理實體的某些隨時間變化的屬性進行模擬和預測，即利用DT的反饋信息，通過賽博空間到物理空間的映射，對實際對象進行調整和干預。機械臂故障診斷模型針對PLM的運維、售后階段，引入DT故障診斷模型，可以充分利用從機械臂采集而來的歷史運行數據，運用數據驅動故障診斷的方法，對機械臂磨損情況、故障信息進行有效的預測和分析。

2.2 DT全生命周期多維模型的集成融合分析

產品生命周期涵蓋從產品需求分析、設計、制造、銷售、售后服務到回收的整個過程，DT體需要融合全生命周期階段的多維模型信息[15]。本文選其重點，包括產品設計、產品開發、生產制造和運行維護四個階段的模型，具體如表1所示。

機械臂DT多維模型具有一定的內在邏輯關系，存在數據交互和集成的需求。其中，機械臂設計模型為機械臂的生產制造提供了三維可視化的裝配體模型，其包含的三維幾何信息、拓撲結構信息可以作為虛擬樣機和軌跡規劃模型的虛擬空間描述資源；虛擬樣機模型涉及機械臂的運動學、動力學仿真，表征了機械臂在運行過程的狀態描述，其與軌跡規劃模型相互映射，共同組成了DT虛擬空間的智能體仿真；而虛擬樣機的生產運行信息可以作為故障診斷模型的數據來源，還可以結合歷史軌跡規劃數據信息來挖掘其隱含的磨損情況，用于數據驅動故障診斷。圖4展示了智能裝配機械臂多維度模型融合的內在信息交互關系。

表1 本文機械臂DT體的生命階段模型

圖4 智能裝配機械臂多維度模型融合的內在信息交互關系

通過集成PLM不同階段的多源異構模型，尤其融合三維設計模型、虛擬樣機模型、軌跡規劃模型和故障診斷模型等異構模型，可以構建機械臂全生命周期DT模型，實現DT全生命周期的模型融合。

3 基于多模型融合的DT構建

本節以機械裝配模型和虛擬樣機運動學模型的集成為例，具體描述機械臂設計模型和虛擬實體模型的融合過程，如圖5所示。

首先，利用SolidWorks軟件建立流水線機械裝配模型，其中機械臂三維設計模型包含了機械臂形狀尺寸信息和拓撲結構約束等。

然后，采用SimMechanics CAD轉換插件生成XML和STL文件，實現機械臂三維設計模型和運動仿真模型的轉換，具體步驟如表2所示。

該過程實現了模型的單向映射轉換，但虛擬實體在實際運行過程中可能會出現不合理的異常情況，需要重新通過機械裝配模型更新設計方案，而SimMechanics插件也包含了更新反饋環節(見表2)。

CAD裝配模型中的組件與SimMechanics模塊的對應關系，如表3所示。

圖5 SimMechanics轉換方法的模型信息轉化關系

步驟具體描述1導出:CAD裝配模型轉換為XML多實體描述文件2導出:CAD裝配模型轉換為STEP/STL零件幾何文件3導入:XML和STEP/STL轉換為Simulink模型和M文件4更新:新的XML和STL文件在Simulink中更新多體模型

表3 CAD組件與模塊之間的對應關系[16]

因此，SimMechanics轉換插件主要實現了機械裝配拓撲結構到MATLAB中Simulink模型的拓撲變換。

最后，根據轉換得到的Simulink模型，添加運動控制相關的驅動器、傳感器和控制器等。機械臂三維設計模型和虛擬仿真模型的轉換關系，如圖6所示。

圖6 基于模型轉換的機械臂DT模型構建思路

由于CAD裝配模型中各零部件之間通過幾何約束實現裝配[17]，其中蘊含的數據具有結構化的特點，包含了描述產品拓撲結構特征的結構化數據[18]，而XML格式常用于結構化、存儲和傳輸信息。因此，XML文件可以用來描述產品設計模型的樹型拓撲結構，機械臂裝配模型中層次約束和XML拓撲結構的關系如圖7所示。

圖7 機械臂裝配模型及其對應的XML信息

根據圖7所表示的模型信息對應關系，SolidWorks裝配模型包含了產品的屬性、層次結構、機械約束等關鍵信息，而SimMechanics XML文件包含了機械臂的特征結構，并使用標簽定義描述數據信息。因此，XML文檔是三維設計模型與虛擬仿真模型轉換的橋梁，由此實現了異構信息的提取和統一。

SimMechanics轉換插件的實質就是對CAD裝配模型進行了一種拓撲變換，其生成的XML文檔記錄了模型轉換過程的拓撲變換關系，這種模型轉換方法為實現CAD產品設計模型的數據描述與數據融合提供了一種行之有效的方案，可以方便地集成、共享從產品設計環節到DT仿真環節的多模型數據。

4 智能裝配機械臂DT實驗案例

根據前文提出的DT實驗系統框架，其實現DT模型融合所包含的技術關鍵點，可以分別開展實施相應的實驗教學內容，每個實驗內容都具有其在智能制造中的應用價值，如表4所示。

4.1 機械臂DT模型運動學仿真實驗

面向三維仿真的DT模型重點關注機械臂三維運動學模型的轉換融合效果。根據教學工廠數字化交付文件，獲取反映機械臂三維形狀及關節連桿耦合關系的SolidWorks裝配模型。然后利用SimMechanics轉換插件將機械臂三維設計信息導入Simulink仿真環境，輸入實際采集得到的關節角-時間序列，以驅動機械臂Simulink模型的運動學仿真。智能裝配機械臂TD體的Simulink運動學仿真模型如圖8所示。

圖8 機械臂TDSimulink運動學仿真模型

表4 基于多模型融合的DT實驗教學內容

運行仿真模型可以在Simscape Multibody環境下得到機械臂DT運動學可視化仿真結果，如圖9所示。該可視化仿真與實體機械臂的運行狀態相對應，通過示波器還記錄了末端執行器的空間軌跡。

(a) (b) (c)

(d) (e) (f)

根據上述教學實驗案例，智能裝配機械臂的DT仿真結果驗證了本文提出的基于多模型融合的DT仿真思路的可行性。通過在DT模型中的虛擬仿真，可以模擬實體機械臂的運行情況。

4.2 機械臂DT軌跡規劃實驗

選取機械臂前10 s的關節角-時間序列，首先在關節空間內對其進行軌跡優化。不妨假設機械臂運動的起點和終點的關節角速度均為零，并將2,4,6,8 s所對應的關節角作為關節空間軌跡的途經點。

通過3次樣條插值，可得優化后的機械臂關節角-時間關系曲線，如圖10(a)所示。對上述關節角軌跡規劃曲線進行數值微分，可得關節角速度曲線，如圖10(b)所示。

圖10(a) 機械臂關節空間三次樣條軌跡規劃結果

圖10(b) 機械臂關節空間軌跡優化后的角速度曲線

其次，為了驗證軌跡規劃的效果，可以通過機械臂末端執行器的線速度曲線來判斷軌跡規劃結果的優劣。

原始軌跡末端執行器的速度-時間曲線如圖11(a)所示；在關節空間內對軌跡進行3次樣條插值，得到軌跡規劃后的速度-時間曲線，如圖11(b)所示；在笛卡爾空間內對軌跡進行3次樣條插值，得到軌跡規劃后的速度-時間曲線，如圖11(c)所示。

圖11(a) 機械臂末端執行器的原始線速度-時間曲線

圖11(b) 關節空間軌跡優化后的速度-時間曲線

圖11(c) 笛卡爾空間軌跡優化后的速度-時間曲線

由此可見，在關節空間和笛卡爾空間中對機械臂進行軌跡規劃插值求解，對于機械臂的末端執行器的速度曲線有明顯的優化效果，有利于減少潛在的機械磨損。

5 結 語

本文從DT的最初概念及其“五維模型”新理念出發，探討了智能制造背景下智能工廠DT仿真的體系結構和融合轉換思路，并給出了一種可行的DT多模型融合方法，最終實現了智能制造教學工廠中智能裝配機械臂的DT仿真，還設計了教學實驗以滿足服務融合的新需求。

本文的研究理論和實驗仿真可以給智能工廠DT多模型融合的模型轉換提供理論依據和仿真實例，對多源異構模型的信息交互具有一定的指導價值。現階段的研究側重于設計階段到運行階段的模型融合轉換，后續還將考慮賽博-物理空間的相互映射關系，引入數據融合的優化反饋環節，實現DT全生命周期的多維模型構建，使研究更具現實意義。