基于數字孿生的包覆加彈一體機車間模型構建

孫長敏 沈春婭 胡旭東 戴寧

摘 要：針對包覆加彈一體機車間虛實交互性差、生產效率低和實時監控難等問題，提出了一種基于數字孿生的包覆加彈一體機車間建模方法。首先搭建包覆加彈一體機車間的數字孿生體系架構，然后從包覆加彈一體機、人、紗線、環境4個角度，闡述孿生模型構建方法，詳細介紹了幾何屬性、物理屬性和生產行為；以采集車間生產過程數據為基礎，采用Unity 3D和3ds Max 協同開發的方式，對車間物理實體向虛擬車間的位置和生產行為進行實時映射，同時將虛擬車間數據與物理實體數據進行集成分析，優化孿生模型。最后以某企業包覆加彈一體機車間為例，驗證了其可行性，有效提高了車間可視化監控能力、車間數據虛實交互能力以及生產效率。

關鍵詞：數字孿生；紡織工業；虛實交互；包覆加彈一體機車間；實時映射

中圖分類號：TS111.8

文獻標志碼：A

文章編號：1009-265X（2023）03-0053-10

基金項目：浙江省博士后科研項目擇優資助項目（ZJ2021038）；浙江省科技計劃項目（2022C01202）

作者簡介：孫長敏（1998—），女，河南駐馬店人，碩士研究生，主要從事智能制造及信息化管理方面的研究。

通信作者：沈春婭，E-mail：287270195@qq.com

紡織產業作為中國重要的民生產業，雖然近幾年發展迅速，但紡織車間存在海量生產運行數據，如何利用這些數據建立多領域融合的數據模型，并達到數據模型與物理實體實時交互的高效應用模式，是目前紡織行業急需解決的問題，數字孿生技術［1］為解決該問題提供了新的思路。

數字孿生作為一種“虛實結合”的數字化轉型技術，在航空航天、健康醫療、數控機床等多個領域都有應用。航空航天領域，郭東升等［2］基于數字孿生技術對航天結構件制造車間進行建模研究，驗證數字孿生制造車間可以有效提高生產效率；健康醫療領域，Pietro等［3］提出了一種基于“數字孿生”的人體建模方法，實現對患者個體狀況進行全方位觀察，提高患者治愈幾率；數控機床領域，肖通等［4］對五軸磨床的運行過程進行數字孿生建模與監控，提高了機床的虛實交互能力和狀態監控效率；柳林燕等［5］構建車間生產過程的數字孿生系統，實現車間生產過程透明化。因此，數字孿生在紡織行業的研究，對于提高紡織車間智能化水平、設備與人員之間的信息互通性、生產效率是具有一定意義的。

數字孿生技術應用的前提就是建立數字孿生模型，孿生模型會隨著物理實體實時演化，并與產品全生命周期中的物理對象保持一致，利用模型實現對產品全生命周期過程的故障預測、診斷與決策分析等。因此，本文以包覆加彈一體機車間為研究對象，通過Unity 3D與3ds Max構建了包覆加彈一體機車間孿生模型；以采集車間生產過程數據為基礎，根據映射主體與內容對虛擬模型進行位置、動作、狀態與環境映射；實現車間物理實體的實時數字化鏡像，解決了紡織車間信息互通性差，生產效率低的問題。

1 包覆加彈一體機車間的體系架構

本文研究包覆加彈一體機車間孿生模型的構建方法，首先采集車間數據并將數據分類存儲，然后利用Unity 3D與3ds Max對包覆加彈一體機車間進行建模，最后通過腳本控制與驅動模型，實現物理車間與虛擬車間的虛實交互。

在數字孿生模型通用架構的基礎上［6］，設計包覆加彈一體機車間的數字孿生框架如圖1所示，包括物理實體層、數據層、孿生模型層、功能層四部分。

a）物理實體層

物理實體層是包覆加彈一體機車間的主體，分為物理資源層與資源感知層兩個方面，物理資源層包括包覆加彈一體機、紗線、車間環境、人員等；資源感知層包括PLC、傳感器、RFID、工控機等。他們互相協同，實現對底層車間數據的信息采集。

b）數據層

數據層是數字孿生技術的基礎，通過采集程序采集數據，并對數據進行整合、清洗，然后把有效數據先分為實時數據和歷史數據，后細分為幾何數據、工藝數據、動作數據、狀態數據以及環境數據存儲到數據庫。

c）孿生模型層

孿生模型層是數字孿生技術的核心［7］，支撐功能層的同時實現對數據的利用，通過接收來自物理實體數據的實時演化，保證其在車間生產過程中與物理實體保持一致，包括形狀、位置、動作及相互關系，同時利用模型可以對車間生產活動進行監控、分析、預測與診斷等。

d）功能層

功能層是數字孿生體的直接體現［8］，通過孿生模型層和數據層對車間生產進行實時精準映射，實現生產過程監控［9］、數據監控、環境監控。

2 包覆加彈一體機車間的模型構建

在包覆加彈一體機車間中，對成紗質量有一定影響的關鍵要素包括人員、包覆加彈一體機、紗線和環境。因此，構建包覆加彈一體機車間生產過程的數字孿生模型用數學語言表示為式（1）：

式中：DTws為包覆加彈一體機車間生產過程的孿生模型，Dequ為包覆加彈一體機孿生模型，Dpeo為人員孿生模型，Dyar為紗線孿生模型，Denv為環境孿生模型。

在構建孿生模型時，首先需要對物理實體的尺寸、形狀、裝配關系等屬性進行映射，使模型能夠根據已知經驗和規律模擬出真實包覆加彈一體機車間的幾何、物理屬性等。其次是將真實車間的生產行為在模型中表達出來，通過虛實通訊數據接口集獲取到與生產行為相關聯的工藝參數、幾何數據、動作數據以及狀態數據等信息，利用位置和生產行為映射將信息映射［10］到模型上。最后根據采集程序采集到的物理車間數據與Unity 3D驅動模型運轉產生的虛擬數據進行對比分析，根據各參數之間的關系和規則進行決策，并反饋給真實的包覆加彈一體機車間，實現車間生產過程監控。因此每一個孿生模型的構建都是由“幾何-物理-生產行為”這三個維度構成的，從多維度刻畫物理實體使模型更加逼近物理實體的實際運行狀態保證模型精度，構建孿生模型用數學語言表示為式（2）：

2.1 幾何模型

幾何模型主要用來描述物理實體的幾何參數和幾何關系。首先根據包覆加彈一體機的結構關系建立樹狀結構鏈，將機身部分設置為根節點，以根節點

為基點伸展出兩條單向鏈，一條為加彈零件，一條為包覆零件，其余的零件按照裝配關系順序連接。然后對每個節點都單獨綁定一個局部坐標系，存儲對應節點相對于父節點的位置坐標。最后將結構鏈上的節點與具體的三維模型進行綁定，便于管理和映射模型位置，包覆加彈一體機模型的樹狀結構圖如圖2所示。樹狀結構圖展現模型的幾何關系與裝配關系，運用3ds MAX結合樹狀結構圖實現包覆加彈一體機車間建模與裝配，通過Unity 3D和數據接口集實現模型渲染，其中包覆加彈一體機的三維模型如圖3所示，構建幾何模型用數學語言表示為式（3）：

2.2 物理模型

物理模型主要是用來描述包覆加彈一體機、紗線、人員的物理屬性，例如羅拉、假捻器、紗線等結構的力學、熱學性能。通過給模型添加材質、紋理、重力、阻力、摩擦力等物理屬性以達到設備的物理特性，實現幾何模型的逼真效果。利用三維模型傳動過程中執行零件的物理屬性、運動狀態，以及傳感器采集的紗線實時運動狀態、環境參數等信息構建物理模型，用數學語言表示為式（4）：

2.3 生產行為模型

生產行為模型主要用來描述紗線在時間尺度和內部運行機制下由原絲加工成彈性覆合絲的生產活動。包覆加彈一體機的生產行為主要分為加彈和包覆兩個方面，加彈過程為原絲經過一羅拉后通過導絲器喂入熱箱，當熱箱加熱到工藝設定溫度后，提示進入下一動作冷卻，經冷卻板冷卻到合適溫度，提示進入假捻器進行假捻使絲線既有良好的彈性與蓬松性，又有一定的穩定性。包覆過程為將假捻后的彈力絲和氨綸絲同時喂入，經噴嘴加工成彈性覆合絲。

生產過程中的數據包括工藝參數集Cpara、工藝流程順序集Pseq、設備運行數據集Sequ、紗線運行數據集Yequ、員工操作數據集Oper、行為耦合關系集PR、基礎事件集BE、羅拉速度Rspe、紗線張力Tyar、AB側熱箱溫度Btem的變化趨勢以及依據生產活動和運行規律總結出來的經驗知識庫EK等其他信息Info，通過數據接口集獲取并渲染到模型上。因此，基于工藝流程中包覆加彈一體機各零件之間以及人與各零件之間的行為耦合關系及參數數據等，構建設備行為特征的行為模型，用數學語言表示為式（9）：

行為耦合關系集PR主要包括非直接耦合NC、數據耦合DC、標記耦合SC、控制耦合CC等關系用數學語言表示為式（10）：

基礎事件集BE主要包括工序準備事件PP、工序加工事件PM、故障事件PF、運輸事件TE、紗線到達事件YAE等用數學語言表示為式（11）：

經驗知識庫EK包括故障知識庫FKB、維修設備知識庫MEKB、斷線接絲知識庫BCKB、工藝流程知識庫PFKB等，用數學語言表示為式（12）：

3 包覆加彈一體機車間數據實時映射

3.1 車間數據集成

數據是數字孿生的基礎，它源于物理實體，孿生系統，傳感器等，涵蓋孿生模型數據、環境數據、物理實體幾何數據、物理數據、工藝數據、生產運行數據等，貫穿物理對象運轉過程的始終。實現車間數據采集方式如圖4所示，對車間設備及人員配有RFID讀寫器及天線，用于自動讀取紗線進入設備各零件中的位置、旋轉角度、在零件中的停留時間、人員在操作時的位置及工作時間等；傳感器用于獲取設備工況數據、紗線狀態數據、車間環境數據等。車間設備通過5G網關與基站連接到服務器，服務器將接收到的數據進行整合與清洗轉換為支持Modbus協議的數據，并將數據分為實時數據和歷史數據存儲到數據庫。

服務器通過對客戶端（應用模型系統）提供接口，驅動模型運轉，模型運轉過程中產生的所有虛擬變量以相同的數據分類存儲到數據庫，然后遍歷服務器獲取到的真實車間變量與虛擬車間變量建立一一連接，實現客服端對服務器數據的獲取。

3.2 基于Unity 3D的數據實時映射

包覆加彈一體機工藝流程如圖5所示，每一道工序都由對應的物理實體完成。為了達到真實效果，數字孿生車間模型必須要實時準確映射物理車間的生產活動。首先將3ds MAX構建的各要素孿生模型導入到Unity 3D中，然后針對包覆加彈一體機車間的各映射主體，將映射內容通過位置、生產行為映射到模型上，實現對包覆加彈一體機車間的可視化監控以及包覆加彈一體機的產量、效率統計分析。數據實時映射分為映射主體與內容、位置映射、生產行為映射三部分。

3.2.1 映射主體與內容

映射主體與映射內容密不可分，各個映射主體所對應的映射內容如圖6所示。

a）包覆加彈一體機。它是車間的主要設備，對生產過程中設備各零件的位置、行為、狀態進行實時映射，映射的數據包括幾何數據、Cpara、Pseq、Ephy、Sequ。

b）人員。人員主要是解決紗線在生產過程中遇到的斷頭、疵點、假捻張力等異?，F象，對生產過程中的人員實時映射的數據包括幾何數據、Pphy、Oper。

c）紗線。紗線貫穿于車間的整個生產過程，從原絲到彈性覆合絲的整個生產流程都是由實際生產數據驅動的。其中生產過程中實時映射的數據包括幾何數據、Yphy、Yequ。

d）環境。實時顯示生產過程中的環境參數信息，了解環境變化對于紗線的影響，及時調整減少影響時間。環境參數包括Tenv、Henv、Penv、Nenv、Ienv等。

3.2.2 位置映射

根據幾何模型的樹狀結構圖，模型以物體的中心作為坐標原點，在局部坐標系下進行平移旋轉。首先根據傳感器實際測得的零件位置及角度，查找歷史數據庫，獲取前一時刻零件的位置及角度，然后計算出加工過程中零件的平移量和旋轉角度，最后將平移量和旋轉角度帶入到坐標變換公式中實現模型紗線加工過程中的位置映射，坐標變換公式為式（13）：

3.2.3 生產行為映射

a）行為映射方法

包覆加彈一體機車間中紗線由原絲轉換為彈性覆合絲的過程是一個隨時間變化的過程，所產生的數據通過傳感器和采集程序獲取。定義一個關聯矩陣模板Mnn如式（14）所示，將加工過程分為個n時間段，表示為{t1，t2，t3，…，tn}，模板的行為加工時間段，列為是否觸發工藝事件。根據模板中各個時間段是否觸發工藝事件和工藝過程中的實時數據，將物理車間實時映射到虛擬車間的工藝流程準確描述出來，實現了包覆加彈一體機車間的生產行為映射。以紗線假捻過程為例映射方法如圖7所示，假捻器接收到紗線到達事件后，屬性值發生實時變化，按照條件規則判斷是否觸發對應事件，若觸發則執行對應事件下的動作，若沒觸發則根據關聯矩陣是否滿秩判斷是否發生故障或異常事件，若發生則對當前數據依據公式進行集成分析后將決策信息返回給物理車間。

b）數據集成分析

通過將生產過程數據實時映射到虛擬車間，達到虛擬車間與物理車間同步運行，同時將虛擬車間產生的虛擬數據存儲，當發生故障或異常事件時，針對虛擬數據與物理車間數據利用相對應公式進行分析，將決策信息DMinfo通過報警、車間指示燈和GUI面板提示車間人員，并將決策信息通過量化和編碼轉換為指令與信號DMinfo，tran反饋給物理車間。例如當單錠剩余時長Srt在1到10范圍內時，提示即將滿筒及時切絲更換紗筒，用數學語言表示為式（15）：

式中：代表自然連接關系。

設備狀態Sequ根據采集程序的累計持續時間∑LT和累計運行時間∑RT關系來確定，包括3種形式為運行、停止、離線，對∑RT、∑LT采用量化處理，當等于1時代表持續累計，等于0時代表不再累計，用數學語言表示為式（16）：

設備故障EF首先判斷關聯矩陣Mnn是否滿秩，再通過FKB、MEKB與、數據集（Cpara、Sequ）之間的連接關系來判斷具體故障得到決策信息，用數學語言表示為式（17）：

上述例子中的決策信息都需要通過量化、編碼轉換為物理車間可以接收到的指令和信號，反饋給物理車間，實現以虛控實的效果，用數學語言表示為式（18）：

式中： fqua代表量化， fcode代表編碼。

4 包覆加彈一體機車間模型應用實例

基于本文提出的包覆加彈一體機車間模型構建及映射方法，本文以浙江省新昌縣某企業的包覆加彈一體機車間進行驗證。根據彈性覆合絲的工藝流程與本文提出的孿生模型實現方法，采用Unity 3D與3ds Max協同開發的方式，對車間模型進行搭建，利用5G網關與Modbus協議技術設計通訊架構，實現物理車間與虛擬車間的虛實通訊，最后利用實時映射技術實現包覆加彈一體機的三維可視化與工藝流程可視化，其中物理產線、虛擬產線、孿生系統、孿生數據之間虛實映射流程如圖8所示。

在構建包覆加彈一體機車間孿生模型時，首先采用3ds Max對整個車間進行等比例建模，同時根據設備各零件之間的裝配關系和幾何位置關系進行裝配，其次導出fbx格式文件并將文件導入到Unity 3D中，并賦予模型與物理車間相對應的材質和紋理屬性，完成幾何模型與物理模型的構建，包覆加彈一體機車間的現場布局與幾何物理模型的對比如圖9所示。

三維模型可視化后，通過位置映射與生產行為映射實現車間生產流程可視化監控，位置映射通過坐標變換矩陣實現，生產行為映射通過關聯矩陣模板將數據實時映射到孿生模型上，驅動孿生模型進行生產行為復現，某時刻的紗線映射行為如圖10所示。

此外，對包覆加彈一體機的設備運行數據和工藝參數建立GUI面板，某時刻1號包覆加彈一體機的數據可視化面板如圖11所示，圖11中紅色字體為報警信息。

此時刻包覆加彈一體機車間實時數據中1號機AB側單錠剩余時長及單錠重量數據如表1所示。

上述虛擬車間模型以及包覆加彈一體機實時數據、工藝數據、單錠紗線狀態、剩余時長及重量等數據的展示均使用UnityWebRequest方法調用接口技術，按照數據采集頻率實時更新模型數據，實現虛實同步。

5 結 論

數字孿生作為中國制造2025的核心發展之一，是連接物理世界與信息世界的橋梁，基于數字孿生技術，本文提出了包覆加彈一體機車間的數字孿生體系架構；通過PLC、RFID、傳感器等與5G網關相連接采集車間數據，保證數據安全、迅速與穩定；利用3ds Max與Unity 3D協同開發，對物理車間的產品、工藝和生產行為構建車間孿生模型，建立物理車間與虛擬車間之間的精準映射機制、集成分析反饋機制，實現物理車間與虛擬車間互聯、互通、互操作，提高了紡織車間的虛實交互能力和可視化效果。目前僅實現車間生產行為虛擬仿真和虛實數據采集與存儲，后面將利用孿生數據，采用智能算法對包覆加彈一體機車間進行故障預測，智能決策等研究。

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Abstract： China is a big textile country. Although the textile industry is an important pillar industry in China and has achieved rapid growth after decades of reform and opening up， backward technology is still an urgent problem to be solved. At present， most of the digital workshops in the textile industry only display the real-time production data of the workshops， and cannot realize the real-time visual monitoring and remote operation and maintenance of the workshops. This kind of workshop has the problems of incomplete information interaction and low degree of visualization， and also produces the “black box” operation， which leads to the insufficient monitoring of the execution information of the underlying workshop by the management personnel. With the emergence of the digital twin technology， the precise real-time mapping of physical entities is realized by constructing a multi-dimensional high-fidelity twin model， which provides an effective solution for the digitization and intelligence of the workshop.

In order to promote the intelligentization and digitization of the traditional wrapping and texturing integrated machine workshop， we study the construction method of the wrapping and texturing integrated machine workshop model based on digital twin. Starting from the digital twin system architecture， we construct the twin model from the four angles of the wrapping and texturing integrated machine， human， yarn and environment. We construct the twin model in three steps. Firstly， we construct the model according to the three dimensions of geometry， physics and production behavior. Secondly， we collect the workshop data. Finally， we map the data accurately to the model in real time. We establish the tree structure chain that binds the geometric relationship and assembly relationship of the model from the geometric dimension， achieve a realistic effect by setting the physical properties and motion state of the object from the physical dimension， and mainly describe the activities of the elastic clad yarn produced by the wrapping and texturing integrated machine from the production behavior dimension. The mapping is mainly divided into position mapping and production behavior mapping. The position mapping changes the object coordinates at the next moment through the coordinate transformation matrix and the object coordinates at the previous moment. The production behavior mapping first defines the correlation matrix according to the processing time and the fact whether the process event is triggered， then determines whether a fault or an abnormal event occurs， and performs integrated analysis according to the classification of event results. Finally， the decision results are fed back to the workshop personnel through the GUI panel and the workshop indicator to achieve the virtual and real linkage. In this paper， the digital twin technology is used to establish the twin workshop model. Compared with the traditional model， it obtains the physical entity data in real time and evolves with the physical entity in real time， so that it is consistent with the physical entity in the whole life cycle of the product. With the wrapping and texturing integrated machine workshop of an enterprise as an example， the effectiveness of the twin model construction method is verified， and the workshop visualization ability， virtual and real interaction ability and production efficiency are improved.

In this paper， the architecture， construction method and mapping mechanism of the twin model of the workshop are studied， and the virtual simulation of the workshop and the collection and storage of virtual and real data are realized. In the future， the intelligent algorithm will be further studied for fault diagnosis， quality prediction， intelligent decision-making and optimization of production process.

Keywords： digital twin; textile industry; virtual-real interaction; wrapping and texturing integrated machine; real-time mapping