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随着新一代信息技术的不断发展,例如人工智能、大数据、虚拟现实等,全球各国正积极尝试将新技术与传统制造业进行深度融合与发展。数字孪生车间(Digital Twin Workshop,DTW)作为基于新一代信息技术和制造技术的智能化车间运行新模式已经受到国内外学术界和相关企业的广泛关注。本文针对目前生产车间设备监控及设备故障预警方法的不足,通过对数字孪生车间构建的关键技术和设备故障预警方法进行研究,设计实现了基于数字孪生车间的生产车间设备监控系统,实现了对生产车间设备的有效监控和管理。本文主要研究内容如下:(1)研究数字孪生车间中虚拟车间的构建技术,对虚拟车间构建的总体要求进行分析,在此基础上详细阐述了虚拟车间建模过程中的主要步骤,如车间设备的分类建模、三维模型的层次细节渲染技术和车间场景构建等。最后阐述了基于物理车间数据的虚拟车间模型驱动的理论基础和实现方法,从而实现了车间生产过程的虚拟呈现,为生产车间设备监控系统提供了逼真、直观的观察窗口。(2)对数字孪生车间的数据传输需求进行了分析研究,提出数字孪生车间的数据传输参考架构,同时对数据传输的工作流程进行详细分析,最后利用Petri网分析验证了其可靠性和有效性,为基于数字孪生车间的生产车间设备监控系统各部分之间的数据传输提供了理论基础。(3)对生产车间设备监控系统中的生产设备故障预警方法进行研究。首先对已有的设备故障预警方法进行总结,综合选择了基于数据驱动的故障预测方法,然后在对自组织映射(Self-organizing Maps,SOM)算法相关理论的研究基础上,提出了基于SOM算法的设备故障预警方法,详细给出了训练样本的获取与设备故障的实时预测,最后通过实例对该方法进行了有效性验证。(4)基于以上关键技术的研究,分析设计生产车间设备监控系统的关键功能,搭建了该系统的总体框架,并开发出其原型系统,最后对系统的主要功能进行了展示。