【摘 要】
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数字孪生车间是智能制造背景下车间全息监控、精准分析、实时决策的有效手段。而实时高效的异构数据采集和融合，以及虚实车间的交互连接是驱动数字孪生车间运转的核心。为此，依托制造物联网和OPC UA通信技术，建立了数字孪生车间实时数据采集框架。采用分层融合的策略，去除原始数据中的信息冗余，匹配产生中间事件和生产过程数据，同时基于空间尺度构建实时数据空间对象模型。另外针对提高数据传输实时性的目的，按照信息分
【基金项目】
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国家自然科学基金（51575274）； 国防基础科研（JCKY2017203C105）;国防基础科研（JCKY2018605C003）；
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数字孪生车间是智能制造背景下车间全息监控、精准分析、实时决策的有效手段。而实时高效的异构数据采集和融合，以及虚实车间的交互连接是驱动数字孪生车间运转的核心。为此，依托制造物联网和OPC UA通信技术，建立了数字孪生车间实时数据采集框架。采用分层融合的策略，去除原始数据中的信息冗余，匹配产生中间事件和生产过程数据，同时基于空间尺度构建实时数据空间对象模型。另外针对提高数据传输实时性的目的，按照信息分类—自适应压缩—节点合并的路线，缩减OPC UA信息模型节点数目和节点容量，设计了面向数字孪生车间的OPC UA信息建模方案。最后，以某航天结构件生产线为案例，为数字孪生车间开发了实时数据采集系统，并验证了此方案的可行性。
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