| 编辑推荐: |
本文主要介绍了数字孪卫星总装车间原型系统的实现架构，包括物理层、模型层、数据层、连接层、服务层。
本文来自于微信公账号数字孪生体实验室 ，由火龙果软件Linda译、推荐。 |
|
卫星总装车间主要负责卫星的装配、集成及测试，包括人员、设备、环境、型号产品、工具等诸多生产要素，是卫星制造的重要部门。为了实现对卫星总装车间的实时监控，建立基于模型与数据驱动的集成化管控平台，作者团队与中国空间技术研究院合作，以卫星总装为背景，结合开展的“基于数字孪生的型号AIT生产线控制系统研制”项目，设计并研发了一套数字孪生卫星总装车间原型系统。
数字孪生车间原型系统的实现架构如图1所示，包括物理层、模型层、数据层、连接层、服务层。
图1 数字孪生车间原型系统实现架构
1.物理层
物理层包括卫星总装车间内的机械臂、AGV（automated guided vehicle）、智能工具、型号产品、车间环境等生产要素，主要负责完成舱板转运、涂覆导热硅脂、紧固件依序安装、光学扫描检验等工序。为了实现对物理层的数据采集，设计了分布式的采集网络结构，如图2所示。
整个采集系统分为工位单元级、车间系统级、总装平台级三层架构。在工位单元，通过扫码枪、RFID、温湿度传感器、智能工具等采集机械臂、AGV等设备的状态数据与工作环境数据；工位单元的上位机通过工业Hub、路由器相连，统一将数据传输至车间系统级数据库；系统级数据库通过交换机等设备相连，再将数据传输至总装平台。
图2 物理层数据采集网络
2.模型层
模型层包括映射物理车间的三维模型、数据模型、运行规则模型及系统逻辑模型等。如图3所示，首先构建了机械臂、AGV等设备的几何模型与运动模型，实现对设备几何属性与运动过程的刻画；利用UML（unified
modeling language）对不同对象数据进行结构化定义与快速建模；将设备的几何、运动模型与构建的数据模型结合，使其能够随实时数据改变位置、动作、方向等状态；接着，将设备模型导入车间场景模型，并添加模型交互、设备操作、模型运动边界等规则；最后，依据物理车间真实数据对模型进行校正与验证。构建的虚拟模型能够基于实时数据不断更新，并且与物理车间对应实体实时交互与同步运行。
图3 卫星总装车间模型层模型开发流程
3.数据层
数据层包括物理车间设备运行数据、环境数据、工艺数据、质量数据，虚拟车间模型参数、生产流程仿真中间数据、结果数据，车间服务系统的工艺控制数据、方案验证数据，以及车间现有的MES、ERP系统数据等。结合加权平均、小波分析、神经网络等算法可对孪生数据进行预处理、特征提取、融合等操作，从而实现对车间装配过程的多维度分析。部分数据如图4所示。
图4 卫星总装车间数据层部分数据字段展示
4.连接层
通过开发配置OPC-UA、API（application programming interface）、ODBC、WebSocket等数据接口，实现了物理车间、虚拟车间、车间服务系统、孪生数据库以及车间现有信息系统的数据交互与集成，具体如图5所示。
图5 数据接口展示
5.服务层
基于虚拟车间模型与孪生数据，实现了对车间装配过程的可视化监测与实时仿真，开发了面向总装过程有效管控的系列智能服务，括生产进度、物料、产品质量、设备状态等信息的动态监测服务、工单下发与管理服务、工位可视化管理服务、工艺过程控制服务、虚拟验证服务等，部分界面如图6所示。这些服务按需下发至各工位的上位机，用于指导现场操作人员高效完成装配任务。
图6 卫星总装车间部分服务展示[1]
数字孪生卫星总装车间基于数字孪生数据与模型构建了总装车间管理与控制系统，实现了设备状态实时监测、信息管理、工位可视化监测、工艺控制等功能，是数字孪生车间原型系统典型案例之一。 | 
