基于數字孿生的空空導彈總裝車間管控方法研究

白萌，李昭，劉佳

（中國航空規劃設計研究總院有限公司，北京 100120）

隨著新一代信息技術的快速發展，智能制造成為制造業的主攻方向。在“中國2025”行動綱領的指導下，國內制造企業逐漸向智能工廠方向探索，實現生產過程中的數字化、網絡化、智能化。近年來，日益復雜的國際大環境對武器的研制周期提出了更加苛刻的要求。作為奪取制空權的重要精密武器，空空導彈具有“多品種、小批量”的特點，屬于典型的離散型生產模式。在混線生產實際運營過程中，生產過程信息無法實時采集、生產資源狀態無法實時感知，造成研制資源短時沖突、計劃協同性差等問題。因此，提高產線自適應能力，快速響應并完成資源再分配，進一步提升產品制造效能，成為空空導彈制造亟需解決的問題。

本文為提高空空導彈總裝車間裝配效率、動態響應等能力，開展了基于數字孿生的空空導彈總裝生產線管控方法的研究，設計了跨網段信息異步交互的孿生車間架構，根據數字孿生五維模型理論提出了總裝數字車間的組成，闡述了數字孿生車間的分層管控模式，介紹了數字孿生的相關關鍵技術。通過構建數字孿生總裝車間，提高了裝配的數字化和智能化水平，縮短了裝配測試周期，提高了生產效率和產品質量。

1 數字孿生車間架構設計

由于在空空導彈研制過程中對安全保密方面的考慮，信息技術和操作技術一般是物理隔離的，這給導彈總裝車間的智能管控帶來了困難。本文根據數字孿生車間系統架構DTS（Digital Twin Shop-floor），結合總裝車間安全保密要求，提出了導彈總裝車間管控總體架構，如圖1 所示。

圖1 空空導彈總裝車間數字孿生架構

總裝數字孿生車間架構分為五層，分別為物理層、模型層、數據層、服務層和應用層。

物理層和模型層分別是物理車間實體和虛擬數字鏡像，數據層、服務層和應用層在工控網端和涉密網端形成了兩套獨立的系統：數據層包含實時數據庫和歷史數據庫，其中，實時數據庫來源于工控網對車間設備的數據采集，歷史數據庫為涉密網面向車間的MES、質量管控等信息系統；服務層在工控網端提供設備管理、故障分析、環境管控等相關基礎服務，在涉密網端提供計劃排產、生產調度、質量管理等與作業相關的管控服務；應用層在工控網端提供設備監控、故障診斷等針對車間硬件資源的服務，涉密網端提供生產調度和集中顯示的服務，有利于生產管理的透明化和智能化。

2 數字孿生總裝車間組成

數字孿生五維模型包括物理實體、虛擬實體、服務、孿生數據以及各組成部分間的連接5 個部分。

如圖2 所示，物理實體是構成數字孿生五維模型的基礎，是客觀存在的實體集合；虛擬實體是物理實體的數字化鏡像，是與物理實體具有時空一致性的三維渲染模型；服務是數字孿生應用的體現，包括滿足功能運行的功能性服務和面向用戶使用的業務性服務；孿生數據是數據孿生的驅動，主要包括物理實體數據、虛擬實體數據、服務數據、知識數據及融合衍生數據；連接是數字孿生的動脈，能夠實現各組成部分的互通互聯。

圖2 空空導彈數字孿生總裝車間組成

3 數字孿生總裝車間的管控模式

如圖3 所示，數字孿生總裝車間采用“設備-過程-車間”三個層級的管控模式，通過構建生產設備、生產設施、輔助設備等單元級的數字孿生，并形成總裝生產線、檢驗測試等系統級的數字孿生，進而與信息化系統共同構成復雜系統級的數字孿生總裝車間。數字孿生驅動的車間管控能夠在生產設備、裝配過程以及車間運行中實現動態感知、實時分析、自主決策和精準執行，提高管控的透明度和智能化，實現資源的優化配置。

4 數字孿生總裝車間關鍵技術

（1）物理車間的資源互聯技術。數據采集及協議解析技術、數據融合和封裝技術、多源異構數據通訊技術、異構資源分布式系統控制技術、物理車間實時智能監測技術、物理車間優化控制技術等。

（2）虛擬車間的建模仿真技術。虛擬車間全要素建模技術、模型集成和仿真技術、模型輕量化技術、虛擬車間運行機理和故障機理研究、過程仿真驗證技術、虛擬現實和增強現實技術等。

（3）孿生數據的管理技術。多類型數據清洗技術、異構數據融合技術、虛實雙向映射技術、虛實融合與數據協同技術、數據結構化存儲技術、車間大數據技術等。

（4）精準服務應用技術。設備故障預測與健康管理技術、質量控制和分析技術、物料跟蹤和配給技術、能耗優化及預測技術、動態生產調度技術、運行過程控制優化技術等。

圖3 數字孿生車間三層管控模式

5 結語

通過數字孿生總裝車間的建設，能夠對車間的生產線數據、產品配套數據、管理數據、試驗數據、人員數據、環境等各個維度的數據進行全面采集，利用大數據技術實時處理，進行生產過程智能化決策、產品質量實時預警與產線運行健康狀態監測，有效提升車間過程透明化管控水平和資源優化配置能力。目前，航空兵器產品裝配的數字孿生車間管控應用尚處于探索階段，其管控方式仍需深入探討和研究。