自動化生產線的數字孿生可視化監測系統研制

姜闊勝，范再川，侯佳淑

（1.安徽理工大學 機械工程學院，安徽 淮南 232001；2.陜汽淮南專用汽車有限公司博士后工作站，安徽 淮南 232001）

隨著互聯網、大數據和人工智能等新一代信息技術的快速發展，以“智能制造”為主導的第四次工業革命已經到來。為此，各個國家相繼提出工業4.0[1]、工業互聯網[2]等制造業發展戰略[3]。這些戰略核心目標之一就是構建物理信息系統，實現物理世界與信息化的虛擬世界的交互與融合，從而實現智能制造[4]。

數字孿生的出現為此提供了新的方案。數字孿生是數字化描述物理實體，是實現企業對自動化生產線等物理實體進行全方位實時監測[5-7]的基礎。近年來也涌現了一大批相關的研究，陶飛等[8]針對如何完成物理世界和信息世界之間的交互與共融這一難題，提出了數字孿生車間的概念，論述了數字孿生車間的系統構成、基本特點和關鍵技術等。趙浩然等[9]設計了一種多層次的三維可視化監控模式和實時數據驅動的虛擬車間運行模式，分析了數字孿生車間與三維可視化實時監控之間的關系，解決了數字孿生車間的實時三維可視化監控難題。劉志峰等[10]針對零件制造車間中工作要素路徑的未知性、時間的不確定性，以及生產要素信息的孤立性，基于數字孿生技術提出一種解決零件智能制造車間調度問題的新方法——調度云平臺，構建了調度云平臺的框架模型以及調度工作流程。

綜上所述，目前圍繞車間可視化監控取得的研究成果大多應用于飛機裝配、船舶建造等大型企業，較少考慮數字孿生技術的通用化。針對傳統中小型自動化生產線，本文提出了數字孿生可視化監測系統，通過監測自動化生產線生產運行狀態，實時更新數字孿生模型，進而實現“數字化”、“可視化”的生產，該系統的研究與實現具有投入周期短、實施成本低、門檻低等優點。

1 系統總體技術框架

基于數字孿生的生產線可視化監測系統總體技術框架分為五層，即物理層、數據采集層、孿生模型層、功能層和應用層，如圖1所示。

圖1 系統總體技術框架

物理層是客觀存在的實體集合，主要由PLC、轉運小車、無桿氣缸等自動化設備組成，是完成生產活動、實現生產數據采集的物理實體。數據采集層是實時采集自動化生產線生產過程中的數據，如轉運過程中無桿氣缸的實時位置以及實時速度，這些實時數據是數字孿生系統實現的基礎。數字孿生模型由數字模型及孿生數據組成，其中數字模型是物理實體特征的真實寫照，由孿生數據進行實時更新驅動。數字孿生模型是對自動化生產線生產過程的數字化重建，旨在使虛擬的數字化空間實時呈現生產過程。功能層主要是從可視化監測系統的需求出發，以數字孿生模型為基礎，提供轉運過程監控模塊、轉運統計模塊等功能模塊，利用存儲在數據庫中的歷史數據，還可以提供歷史數據報表模塊。應用層是數字孿生系統的最終表現形式，生產管理人員可以通過監控面板或者PC客戶端實時了解自動化生產線的生產情況。

2 可視化監測實現的關鍵技術

2.1 數字孿生模型搭建

搭建自動化生產線的數字孿生模型，旨在構建與物理生產線外觀高度相似、設備運動完全一致的虛擬三維模型，并為后續的數據交互提供平臺。本文使用Solidworks、3D MAX和Unity 3D[11]共同建模的方式，降低數字孿生模型制作的復雜性，同時也提高仿真效果的真實性。數字孿生模型的搭建融合了三維設計模型和虛擬樣機仿真模型，如圖2所示。

圖2 可視化模型搭建流程

三維設計模型包括裝配體的結構以及幾何描述等信息，這些數據信息采集完成后，利用Solidworks軟件建立設備的三維模型，并進行機械裝配。為避免Solidworks模型過于精細，運行時造成電腦負荷過大，將建立好的模型以Step格式導入3D MAX軟件進行輕量化處理。虛擬樣機仿真模型即將制作好的三維設計模型以FBX的格式導入Unity 3D軟件中添加光感設計等進行虛擬場景的構建，并借助軟件自帶的腳本編程和物理引擎對自動化生產線進行動態仿真和交互設計。

2.2 實時數據的獲取

自動化生產線中存在各種來自不同生產廠家的電子設備，它們的接口協議也不盡相同，為解決自動化生產線中設備異構的兼容性問題，需要建立統一的標準化通信協議。而OPC UA協議獨立于平臺、配置維護方便、通信范圍廣以及通信可靠，被廣泛應用于企業的控制系統，因此建立了如圖3所示的基于OPC UA的可視化監控系統

圖3 可視化監控系統數據通信網絡架構

在可視化監控系統數據通信網絡架構中，OPC UA服務器與可編程控制設備之間通過工業以太網[12]連接，獲取I/O端口數據，從而實現自動化生產線底層設備數據采集。將自動化生產線數據轉換為支持OPC UA協議的數據，為OPC UA客戶端即孿生模型提供數據支撐。孿生模型從服務端獲取相應的實時數據后，可驅動各類要素模型，更新實時生產數據，進一步進行統計分析等。

為了高效快捷地獲取自動化生產線數據，需要構建實體對象的數據采集模型。以如圖4所示的轉運系統數據采集模型為例，轉運系統由可PLC和兩個無桿氣缸組成，構建數字孿生模型，需要采集PLC的電源狀態、I/O端口信號、工作溫度，無桿氣缸的運動速度、位置、氣壓以及轉運次數等數據。OPC UA服務器運行時，將采集的數據進行整合，并對數字孿生模型提供服務接口，對場景中所有實體的模擬變量以同一層次關系進行組織，獲取物理實體的所有實時數據。由于轉運系統發送的一部分信號為短脈沖形式，很容易無法被采集。因此，為了提高孿生模型對信號的響應速度，從客戶端到服務器端應采用“變量變化時更新”的更新模式，以實現自動化生產線數據的實時獲取。

圖4 轉運系統數據采集模型

2.3 自動化生產線實時映射

自動化生產線實時映射邏輯結構如圖5所示，自動化生產線的實時映射主要分為五個部分數據，即產品質量信息、設備狀態信息、人員位置信息、系統生產信息以及環境信息。通過對自動化生產線的實時數據采集后傳輸給數字孿生模型，服務器以多線程并行的處理方式實現虛擬數字空間中的映射，在此基礎上實現生產過程的實時可視化監測以及生產數據分析，從而進一步優化生產。

圖5 自動化生產線實時映射邏輯結構

3 應用實例

以某汽車裝配自動化生產線為對象，其部分生產流程如圖6所示。該部分生產線的工作流程為：①將汽車車架吊裝至裝配線小車上，隨著裝配線小車的前進安裝各種零件，安裝完成后吊裝至另一條裝配線進行安裝；②裝配線小車由左側的轉運系統從軌道1轉運至軌道2；③右側的轉運系統將軌道2的裝配線小車轉運至軌道1，進行汽車車架的零件安裝。根據上述生產線工作流程以及本文的方法設計了可視化監測系統，方便汽車裝配線管理人員實時掌握生產狀態，及時發現裝配過程中的異常動作，進而實現安全生產。

圖6 工作流程圖

3.1 數字孿生模型搭建

根據裝配線小車、機械式無桿氣缸、直線軌道、轉運小車、汽車車架等實體設備搭建對應的數字孿生模型，如圖7所示，利用Solidworks、3D MAX以及Unity 3D聯合建模，保證數字孿生模型和物理實體在結構形狀、尺寸信息和動作狀態等方面的一致性。

圖7 某汽車裝配自動化生產線數字孿生模型

3.2 實時數據通訊構建

采用KEPServerEX6構建自動化生產線的OPC UA服務器，如圖8所示為KEPServerEX6的數據變量界面。在該OPC UA服務器中構建數字孿生數據庫，利用地址空間找到物理實體的數據源，對機械式無桿氣缸的動作信號、狀態信號等數據源進行數據模型的構建，數據模型通過OPC通信接口與數據庫相連，實現各個物理實體的實時數據的獲取，為縮短通信延時時間，數據掃描周期設定為50 ms。

圖8 KEPServerEX6的數據變量界面

3.3 實時映射構建

通過獲取的實時數據驅動數字孿生模型進行高度擬真化的運行，實現虛擬設備與實際自動化生產線一致，并對獲取的數據進行統計，對其進行可視化展示。某時刻自動化生產線實時監測及大屏可視化如圖9所示，上部分是自動化生產線生產過程的實時監測，下部分是展示生產相關的圖表信息，如轉運次數統計、設備狀態等。

圖9 自動化生產線實時監測及大屏可視化

4 結語

數字孿生作為重大戰略科技發展趨勢之一，是實現物理世界與信息化虛擬世界交互融合的最佳途徑。本文通過數字孿生技術搭建物理世界與虛擬世界的融合通道，有效地解決傳統中小型自動化生產線生產過程中實時信息掌握困難、可視化程度低等問題，為生產管理者提供可視化的手段，改善生產運營。本文就某汽車裝配自動化生產線，提出了一種面向中小型自動化生產線的數字孿生可視化監測系統，對系統實現的三大關鍵技術進行了論述及實例驗證。本文提出的可視化監測系統技術框架降低了物理實體模塊、數字孿生模型模塊以及實時數據通信模塊的耦合復雜度，具有很好的可擴展性，后續可在此研究基礎上進行基于孿生大數據的生產智能決策等工作。