【摘 要】
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随着新一代信息通信技术（Io T、云计算、大数据、AI等）与传统制造车间生产过程的深度融合,使得传统制造车间生产模式正在向智能制造车间生产模式转化,车间生产过程中的高效监控问题也越来越受到企业的重视。现阶段,智能制造车间监控系统存在交互感差、自适应能力低、决策不及时等问题,无法对车间生产过程中异常扰动事件进行实时调整,而解决这些问题的瓶颈在于实现物理空间与信息空间的深度融合。近年来,数字孪生（Di
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随着新一代信息通信技术（Io T、云计算、大数据、AI等）与传统制造车间生产过程的深度融合,使得传统制造车间生产模式正在向智能制造车间生产模式转化,车间生产过程中的高效监控问题也越来越受到企业的重视。现阶段,智能制造车间监控系统存在交互感差、自适应能力低、决策不及时等问题,无法对车间生产过程中异常扰动事件进行实时调整,而解决这些问题的瓶颈在于实现物理空间与信息空间的深度融合。近年来,数字孪生（Digital Twin,DT）作为实现物理空间与信息空间深度融合的重要技术,为实现制造车间监控系统的智能化提供了新的思路。因此,本文结合数字孪生技术设计开发智能制造车间生产过程信息监控系统,实现了对智能制造车间的智能化监控。主要研究内容如下:（1）针对车间设备多源异构的特点,提出一种面向监控的车间数字孪生模型三维建模框架,并对各个建模维度的建模过程和关联关系进行分析,构建精准描述物理车间生产过程的车间数字孪生模型,为车间监控系统的搭建提供基础。（2）针对制造车间数据种类多、来源广、维度高等特点,结合物联网技术提出一种制造车间数据感知系统框架,并研究了基于车间感知数据的生产动态异常事件监测方法,在此基础上,通过开发一种虚实车间信息交互程序,实现虚实空间信息以平稳及时的方式传输。（3）针对当前监控系统因自适应能力差、响应不及时导致的决策滞后的问题,在车间数字孪生模型和虚实空间实时数据感知与交互的基础上,提出基于数字孪生的车间动态决策机制和基于深度强化学习的车间动态调度方法,实现车间加工路线实时动态规划,并使用OR-library标准算例验证了所提方法的优越性,以工件加工异常和设备故障为扰动验证了所提出的基于数字孪生的车间动态决策机制的可行性。（4）自主开发了一套基于数字孪生的智能制造车间监控系统,并将该系统服务于某减速箱智能制造车间,对论文的研究成果进行了实践验证。应用效果表明,该系统能实现车间生产全要素状态的实时感知和分析,提高了车间监控的智能化水平和交互能力。
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