基于數(shù)字孿生的產(chǎn)線設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控方法與實(shí)現(xiàn)

羅錦澤，孟祥印，郭學(xué)理，謝鑫鑫，彭志成

(西南交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，成都 610031)

0 引言

制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，是國家經(jīng)濟(jì)命脈所系。制造業(yè)的發(fā)達(dá)程度表現(xiàn)了一個(gè)國家的先進(jìn)程度。近年來，物聯(lián)網(wǎng)[1]、云計(jì)算[2]、大數(shù)據(jù)[3]等技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了制造業(yè)的變革，制造模式由自動(dòng)化生產(chǎn)逐漸向智能制造發(fā)展。為支持智能制造的發(fā)展，美國于2012年提出先進(jìn)制造伙伴計(jì)劃AMP(advanced manufacturing partnership)，德國于2013年提出工業(yè)4.0概念，中國國務(wù)院于2015年正式提出《中國制造2025》，旨在推動(dòng)國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型，提升國家硬實(shí)力。

數(shù)字孿生[4]是以數(shù)字化的方式在數(shù)字世界中創(chuàng)造物理實(shí)體的虛擬模型，并由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模擬仿真物理實(shí)體在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為、狀態(tài)，并通過數(shù)據(jù)分析、虛實(shí)交互等方式為物理實(shí)體拓展新的功能。數(shù)字孿生概念最早由美國密歇根大學(xué)的Grieves教授在2003年提出，其最早使用可追溯到美國國家航空局的阿波羅項(xiàng)目[5]。數(shù)字孿生在生產(chǎn)制造全生命周期中發(fā)揮著重要作用，許多學(xué)者進(jìn)行了數(shù)字孿生技術(shù)的探索，陶飛等[6]等提出了L0～L5六個(gè)等級(jí)的數(shù)字孿生成熟度模型，莊存波等人提出產(chǎn)品數(shù)字孿生體的構(gòu)建體系[7]，韓文婷等[8]對(duì)數(shù)字孿生在火箭控制系統(tǒng)的運(yùn)維中的應(yīng)用作出總數(shù)，并有學(xué)者將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于車間生產(chǎn)調(diào)度[9]、車間裝備智能控制[10]、故障預(yù)測與健康管理[11]、車間系統(tǒng)仿真加速[12]等方面。事實(shí)證明，數(shù)字孿生技術(shù)提供了更高效、智能的服務(wù)[13]。

在監(jiān)控應(yīng)用中，目前生產(chǎn)系統(tǒng)的可視化管控主要是以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和狀態(tài)參數(shù)監(jiān)控為主的二維可視化管控[14-15]，融合數(shù)字孿生技術(shù)可以使其管控能力進(jìn)一步提升，實(shí)現(xiàn)三維可視化管控，提高監(jiān)控的真實(shí)度和透明度。吳鵬興等[16]通過AutomationML與OPC UA進(jìn)行數(shù)據(jù)建模與傳輸，建立車間邏輯模型實(shí)現(xiàn)了事件驅(qū)動(dòng)的離散制造車間實(shí)時(shí)監(jiān)控，但事件驅(qū)動(dòng)相較于運(yùn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)更側(cè)重于產(chǎn)線整體的把控，而對(duì)設(shè)備單元本身的運(yùn)動(dòng)有所忽視；杜瑩瑩[17]等提出一種基于數(shù)字孿生模型的工業(yè)機(jī)器人三維可視化監(jiān)控系統(tǒng)；張南[18]等通過研究數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)建立了自主的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生監(jiān)控系統(tǒng)；張入元等[19]通過構(gòu)建復(fù)雜產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型和虛實(shí)映射方法實(shí)現(xiàn)了總裝對(duì)接的數(shù)字孿生監(jiān)控。

綜上所述，在監(jiān)控應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)的關(guān)鍵在于模型構(gòu)建，包括與實(shí)體對(duì)應(yīng)的三維模型、數(shù)據(jù)模型和行為規(guī)則模型，構(gòu)建模型的方法多種多樣，有AutomationML、Petri網(wǎng)、OWL等。目前產(chǎn)線設(shè)備監(jiān)控與數(shù)字孿生技術(shù)在其中的應(yīng)用仍存在以下問題：1)設(shè)備監(jiān)控仍以二維監(jiān)控為主，設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控困難、透明化程度和管控效率較低。2)設(shè)備繁多，標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備和非標(biāo)設(shè)備混雜，數(shù)字孿生模型庫需要不斷更新完善。3)涉及到機(jī)械、電氣、計(jì)算機(jī)等多學(xué)科交叉融合，不同專業(yè)背景人員交流過程效率低。4)數(shù)字孿生技術(shù)在監(jiān)控中的應(yīng)用處于初步階段，具體實(shí)施案例較少。因此，本文融合MBSE思想，提出一種基于數(shù)字孿生的產(chǎn)線設(shè)備監(jiān)控方法，設(shè)計(jì)其體系架構(gòu)并進(jìn)行相關(guān)技術(shù)研究并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證了方法的可行性。

1 基于數(shù)字孿生的監(jiān)控方法架構(gòu)

數(shù)字孿生模型通過與物理實(shí)體設(shè)備的數(shù)據(jù)連接和集成實(shí)現(xiàn)虛實(shí)數(shù)據(jù)交互，從而達(dá)到實(shí)時(shí)映射的目的。本文依據(jù)結(jié)合生產(chǎn)情況和數(shù)字孿生理論建立體系架構(gòu)，常規(guī)產(chǎn)線都布置有相應(yīng)產(chǎn)線控制系統(tǒng)，比如包括產(chǎn)線業(yè)務(wù)系統(tǒng)MES(manufacturing execution system 制造執(zhí)行系統(tǒng))、WMS(warehouse management system 倉儲(chǔ)管理系統(tǒng))、WCS(warehouse control system)等進(jìn)行產(chǎn)線設(shè)備相關(guān)控制和生產(chǎn)任務(wù)下發(fā)，因此將基于數(shù)字孿生的產(chǎn)線設(shè)備監(jiān)控方法架構(gòu)分為物理層、控制層、數(shù)據(jù)層、虛擬層、服務(wù)層。

1)物理層：物理層為底層硬件設(shè)施，包括生產(chǎn)設(shè)備、物流設(shè)備、計(jì)算設(shè)備、檢測設(shè)備等，是整個(gè)體系架構(gòu)中的基礎(chǔ)和主要數(shù)據(jù)來源。

2)控制層：控制層為產(chǎn)線的直接生產(chǎn)控制系統(tǒng)，包括MES系統(tǒng)控制任務(wù)下發(fā)、WCS系統(tǒng)控制倉儲(chǔ)相關(guān)設(shè)備等，用于接收上層反饋指令，并轉(zhuǎn)化為控制指令直接控制設(shè)備?？刂茖右簿邆渥约旱臄?shù)據(jù)庫，并直接通過總線、工業(yè)以太網(wǎng)等方式與物理層相連。

3)數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)層為各層級(jí)間的連接通道，上連數(shù)據(jù)服務(wù)層，下連物理層，通過OPC UA實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的信息模型進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在數(shù)據(jù)層搭建之前通過對(duì)整個(gè)產(chǎn)線系統(tǒng)的SysML建模統(tǒng)一描述完成產(chǎn)線與設(shè)備數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)源的確立，建立產(chǎn)線與設(shè)備數(shù)據(jù)模型和數(shù)學(xué)模型作為其后臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)，并以SysML模型導(dǎo)出的中間文件XML生成相應(yīng)的OPC UA信息節(jié)點(diǎn)。其數(shù)據(jù)值通過API從控制層或物理層抽取。

4)虛擬層：虛擬層為實(shí)體設(shè)備在虛擬世界中的呈現(xiàn)，包括幾何模型、數(shù)據(jù)屬性、行為屬性等，虛擬層中的數(shù)據(jù)屬性與行為屬性與通過SysML構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型和行為模型一一對(duì)應(yīng)，并通過相應(yīng)邏輯模型建立動(dòng)作腳本或數(shù)據(jù)點(diǎn)綁定進(jìn)行任務(wù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)。

5)服務(wù)層：服務(wù)層為最上層的應(yīng)用服務(wù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、WEB前端呈現(xiàn)等服務(wù)。

監(jiān)控方法架構(gòu)如圖1所示。

2 產(chǎn)線與設(shè)備模型構(gòu)建方法

2.1 MBSE與SysML概述

MBSE于2007年由國際系統(tǒng)工程協(xié)會(huì)提出其定義，其是以模型驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)開發(fā)流程，利用模型表達(dá)系統(tǒng)全生命周期中需求、設(shè)計(jì)、分析、驗(yàn)證和確認(rèn)等過程。MBSE方法是目前航天、軍工領(lǐng)域?qū)τ趶?fù)雜大系統(tǒng)開發(fā)最常用的方法[20]。MBSE具備完整的模型體系，其建模核心要素在于三點(diǎn)：方法、語言和工具。其中方法為MBSE模型構(gòu)建的理論指導(dǎo)，語言為MBSE模型構(gòu)建的規(guī)范，工具則是進(jìn)行模型構(gòu)建所使用的軟件。相較于傳統(tǒng)基于文檔的設(shè)計(jì)方法，MBSE的需求設(shè)計(jì)一致性、需求可追溯性和設(shè)計(jì)信息可重復(fù)用性都有明顯的優(yōu)勢[21]。

SysML語言是MBSE(Model-Based systems engineering 基于模型的系統(tǒng)工程)中的建模語言，是基于UML語言衍變而成的更適用于系統(tǒng)工程的語言，使用標(biāo)準(zhǔn)化的方式進(jìn)行圖形化模型的構(gòu)建，不僅適用于復(fù)雜系統(tǒng)的建模設(shè)計(jì)，并且適合解決跨學(xué)科系統(tǒng)開發(fā)問題，提高不同學(xué)科的專業(yè)人員之間的溝通效率。SysML定義了九種基本圖集，包括需求圖、內(nèi)部模塊圖、參數(shù)圖、模塊定義圖、活動(dòng)圖、用例圖、序列圖、狀態(tài)機(jī)圖、包圖，這九種基本圖集可分為三大類：結(jié)構(gòu)圖、需求圖和行為圖，SysML圖集關(guān)系如圖2所示。

圖2 SysML圖集關(guān)系

2.2 基于SysML的產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)模型和行為模型構(gòu)建方法

通過SysML語言構(gòu)建產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)模型和行為模型，描述產(chǎn)線與設(shè)備結(jié)構(gòu)關(guān)系、數(shù)據(jù)屬性和行為特征，形成產(chǎn)線結(jié)構(gòu)圖、設(shè)備結(jié)構(gòu)圖、產(chǎn)線活動(dòng)圖、設(shè)備活動(dòng)圖和參數(shù)圖。模型中的值屬性定義可分為靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)屬性兩大類。

1)結(jié)構(gòu)圖與參數(shù)圖：

其中產(chǎn)線結(jié)構(gòu)圖為設(shè)備結(jié)構(gòu)圖的主體集合，參數(shù)圖為設(shè)備結(jié)構(gòu)圖的內(nèi)部模塊圖，用于定義其內(nèi)值屬性和對(duì)應(yīng)物理量、單位。設(shè)備結(jié)構(gòu)圖為設(shè)備數(shù)據(jù)模型的主體，通過將設(shè)備結(jié)構(gòu)圖視作五部分進(jìn)行描述：外部相關(guān)系統(tǒng)與設(shè)備、子系統(tǒng)、主體屬性、行為屬性和任務(wù)屬性。設(shè)備可形式化表征為如下：

Eq：：=EB+EX+ETi+ESi+EPi

(1)

EB={Eo，EAuto，EFal，ERt，ERst}

(2)

ETi={ETid，ETn，ETT，ETp}

(3)

EX={Mini，Mouti}

(4)

ESi={V1，V2，…，Vn}，n∈R

(5)

其中：Eq代表設(shè)備，以設(shè)備編號(hào)作為唯一標(biāo)識(shí)，EB指設(shè)備主體屬性的集合，包括設(shè)備靜態(tài)屬性EO，設(shè)備運(yùn)行模式EAuto，設(shè)備故障代碼EFal，設(shè)備運(yùn)行時(shí)間ERt和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)ERst。其中設(shè)備靜態(tài)屬性Eo為一系列屬性的集合，包括設(shè)備型號(hào)、生產(chǎn)廠商、大小、設(shè)備類型等。

其中ETi為代表其任務(wù)屬性，為其加工任務(wù)的集合，包括任務(wù)編號(hào)ETid，任務(wù)數(shù)據(jù)ETn，任務(wù)時(shí)間約束ETT和任務(wù)優(yōu)先級(jí)ETp。其中任務(wù)數(shù)據(jù)為具體加工任務(wù)中設(shè)備所需要的關(guān)鍵信息，例如倉儲(chǔ)中堆垛機(jī)所需執(zhí)行的任務(wù)名稱、搬運(yùn)物料時(shí)的起始位置和目的位置等。

其中代表與設(shè)備相關(guān)的外部系統(tǒng)，由物料輸入Mini，物料輸出Mouti組成，此二者可為人或設(shè)備或系統(tǒng)的集合，以其ID作為標(biāo)識(shí)。

其中：ESi代表設(shè)備子機(jī)構(gòu)/系統(tǒng)的集合，其中每個(gè)機(jī)構(gòu)/系統(tǒng)都有對(duì)應(yīng)的值屬性V體現(xiàn)其具體運(yùn)動(dòng)特征或?qū)傩蕴卣鳌?/p>

2)行為圖：

行為圖代表產(chǎn)線和設(shè)備的行為特征，表達(dá)了產(chǎn)線接收到生產(chǎn)任務(wù)時(shí)其內(nèi)部各設(shè)備的運(yùn)行流程關(guān)系，以及設(shè)備接收到其對(duì)應(yīng)任務(wù)時(shí)，其內(nèi)部各子系統(tǒng)的運(yùn)行邏輯關(guān)系。將生產(chǎn)過程視作一個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)由若干工藝組成，交由若干設(shè)備并行或串行進(jìn)行；每個(gè)工藝由若干工序組成，每道工序由若干設(shè)備行為組成，監(jiān)控的最小顆粒度為設(shè)備的行為，每個(gè)設(shè)備行為對(duì)應(yīng)了若干的值屬性數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)表征并驅(qū)動(dòng)了設(shè)備的行為，其行為可形式化描述如下：

(6)

由此，可得整個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù)模型如圖3所示。

3 雙通道驅(qū)動(dòng)的虛實(shí)映射方法

3.1 位移數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛實(shí)映射

虛擬世界中的三維模型通過以坐標(biāo)系為基準(zhǔn)進(jìn)行平移或旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，復(fù)雜動(dòng)作由平移或旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)組合而成。坐標(biāo)系包括世界坐標(biāo)系和基坐標(biāo)系，虛擬世界中的每個(gè)運(yùn)動(dòng)特征都具備其基坐標(biāo)系，其運(yùn)動(dòng)參照基坐標(biāo)系進(jìn)行，基坐標(biāo)系有固定和隨動(dòng)兩種設(shè)定方式。

三維模型的運(yùn)動(dòng)過程中，其坐標(biāo)向量的齊次坐標(biāo)可表示為A=[x，y，z，1]，位移矩陣M為一個(gè)四階矩陣，以xi，yi，zi作為虛擬世界中三維模型運(yùn)動(dòng)后的坐標(biāo)，xi-1，yi-1，zi-1作為虛擬世界中三維模型運(yùn)動(dòng)前的坐標(biāo)，坐標(biāo)變化可表達(dá)為如下：

1)平移變換T：

(7)

其中：△x，△y，△z代表坐標(biāo)相對(duì)位移值。

2)繞x軸旋轉(zhuǎn)Rx：

(8)

其中：θ代表相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度。

在全民“減脂”時(shí)代，體重和體脂被精準(zhǔn)計(jì)算，精致生活成為向都市主流進(jìn)階的方式。人們急迫地在周圍或者健身軟件上找到身型參考，堅(jiān)持健身，又輔以配套飲食方案。健康的名號(hào)之下，輕食、生酮飲食、補(bǔ)劑市場、左旋肉堿……這一切開始流行。在“減脂”市場瘋狂增速的背后，暗色地帶開始出現(xiàn)：小作坊生產(chǎn)的輕食外賣、“三無”減肥藥橫行市場、各種減脂飲食模式的非科學(xué)引導(dǎo)……當(dāng)每一個(gè)減脂品類都被開發(fā)成了一門生意，在海量的信息和食品選擇里，卻是說不清的標(biāo)準(zhǔn)。

3)繞y軸旋轉(zhuǎn)Ry：

(9)

其中：θ代表相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度。

4)繞z軸旋轉(zhuǎn)Rz：

(10)

其中：θ代表相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度。

圖4 報(bào)警異常追溯

根據(jù)虛擬世界中的三維模型變換公式可得知，其中的模型底層由平移量和旋轉(zhuǎn)角度驅(qū)動(dòng)，位移量和旋轉(zhuǎn)角度的值可間接由速度、角速度與時(shí)間的轉(zhuǎn)換來實(shí)現(xiàn)。坐標(biāo)向量的變換過程是一個(gè)相對(duì)變換過程，在虛擬世界中對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)特征都得確立對(duì)應(yīng)的基坐標(biāo)系，同時(shí)定義行為層級(jí)關(guān)系可建立模型特征坐標(biāo)點(diǎn)間關(guān)系，產(chǎn)生隨動(dòng)效果。

本文以O(shè)PC UA作為虛擬層中的數(shù)字孿生體和物理實(shí)體中的交互通道，由設(shè)備結(jié)構(gòu)圖形成的XML文檔在OPC UA服務(wù)器中形成相應(yīng)信息模型和變量節(jié)點(diǎn)，并以設(shè)備結(jié)構(gòu)圖和行為圖作為指導(dǎo)進(jìn)行虛擬層三維模型的構(gòu)建、確定數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)屬性和行為屬性。虛擬層作為OPC UA客戶端，連接服務(wù)器并將其中數(shù)據(jù)屬性與服務(wù)器中變量節(jié)點(diǎn)綁定，通過循環(huán)讀取服務(wù)器數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行。

3.2 任務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛實(shí)映射

對(duì)于車間而言，存在部分設(shè)備不支持聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集，對(duì)于此類設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)僅有設(shè)備啟停以及車間控制系統(tǒng)內(nèi)對(duì)其的任務(wù)安排，其任務(wù)狀態(tài)完成與否由人工上報(bào)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)反饋。因此，除數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)虛擬模型運(yùn)行外，還將以外部任務(wù)的下發(fā)為信號(hào)作為虛擬模型的輸入觸發(fā)虛擬模型行為腳本的方式進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。設(shè)備所接受的任務(wù)序列如式(3)，以“優(yōu)先級(jí)-任務(wù)編號(hào)”的邏輯進(jìn)行任務(wù)序列的排序，任務(wù)可分解為設(shè)備的工序組，以任務(wù)數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)間約束作為行為腳本中的關(guān)鍵信息。

3.3 雙通道驅(qū)動(dòng)下的異常報(bào)警模式

任務(wù)驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的雙通道虛實(shí)映射方式可相互結(jié)合構(gòu)成設(shè)備行為模式，通過邏輯組合的方式進(jìn)行異常報(bào)警和追溯。每個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)一種設(shè)備行為模式，可形式化描述為一個(gè)m×n的狀態(tài)矩陣BM如下：

(11)

其中，行代表該任務(wù)下設(shè)備的工序EP執(zhí)行與順序，列代表設(shè)備的所有行為Beh，rij代表工序EPi中的行為Behj，其值反應(yīng)了行為順利發(fā)生的次數(shù)，初始值為0，由此定義設(shè)備任務(wù)標(biāo)準(zhǔn)行為模式。根據(jù)設(shè)備虛實(shí)映射運(yùn)行時(shí)的BM矩陣中rij的值根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而定，工序由有序發(fā)生的動(dòng)作事件經(jīng)由并行或串行的方式組合，有序的特性決定了當(dāng)任務(wù)執(zhí)行到工序EPi行為Behj時(shí)其狀態(tài)矩陣BMi，j的值唯一。當(dāng)發(fā)生運(yùn)動(dòng)超限、運(yùn)動(dòng)未到位等報(bào)警情況時(shí)，將實(shí)時(shí)BMi，j運(yùn)行矩陣與定義中的標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)模式矩陣BM對(duì)比可迅速定位設(shè)備執(zhí)行過程中哪道工序的哪個(gè)行為的執(zhí)行過程發(fā)生異常。以一個(gè)分解為三工序的任務(wù)，交由存在4種行為，也可理解為四自由度的設(shè)備進(jìn)行加工為例，報(bào)警異常追溯過程如圖4所示。

4 基于數(shù)字孿生的監(jiān)控方法實(shí)現(xiàn)

本文以倉儲(chǔ)系統(tǒng)核心設(shè)備堆垛機(jī)為例，以倉儲(chǔ)系統(tǒng)作為產(chǎn)線系統(tǒng)，進(jìn)行產(chǎn)線和設(shè)備建模，并在Solidworks中建立三維模型，導(dǎo)入MIOT.VC中建立相應(yīng)虛擬模型，定義行為特征和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式，通過OPC UA傳輸數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)堆垛機(jī)的數(shù)字孿生監(jiān)控。堆垛機(jī)主要可分為橋式堆垛機(jī)和巷道式堆垛機(jī)，本文所采用的堆垛機(jī)對(duì)象為單立柱巷道式堆垛機(jī)，實(shí)驗(yàn)室所用堆垛機(jī)如圖5所示。

圖5 單立柱式堆垛機(jī)

圖6 倉儲(chǔ)產(chǎn)線結(jié)構(gòu)圖

4.1 倉儲(chǔ)系統(tǒng)和堆垛機(jī)SysML模型

1)結(jié)構(gòu)圖：

根據(jù)監(jiān)控應(yīng)用需求和智能倉儲(chǔ)產(chǎn)線實(shí)際情況，建立了倉儲(chǔ)系統(tǒng)軟硬件結(jié)構(gòu)圖以及其中關(guān)鍵設(shè)備堆垛機(jī)結(jié)構(gòu)圖。智能倉儲(chǔ)產(chǎn)線相關(guān)軟件設(shè)施有MES、WMS/WCS、數(shù)據(jù)庫MySQL、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)緩存redis、PLC軟件、前端web應(yīng)用和三維仿真軟件MIOT.VC，由此確立了監(jiān)控應(yīng)用的數(shù)據(jù)來源于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)緩存redis。智能倉儲(chǔ)系統(tǒng)相關(guān)硬件設(shè)施有AGV、入庫臺(tái)、堆垛機(jī)、貨架、出庫臺(tái)和服務(wù)器。倉儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。

對(duì)堆垛機(jī)進(jìn)行結(jié)構(gòu)特征分析，堆垛機(jī)的任務(wù)屬性來自倉儲(chǔ)管理和控制系統(tǒng)WMS/WCS，堆垛機(jī)前后連接的其他設(shè)備為入庫臺(tái)、出庫臺(tái)和庫位，其中與入庫臺(tái)和出庫臺(tái)都為單向的物料輸入、輸出關(guān)系，與庫位為物料輸入輸出的雙向關(guān)系。其主要包括一個(gè)電氣控制系統(tǒng)和三大運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)：水平行走機(jī)構(gòu)、載貨臺(tái)抬升機(jī)構(gòu)和貨叉伸縮機(jī)構(gòu)，分別對(duì)應(yīng)于X、Y、Z軸的移動(dòng)，每個(gè)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)所能完成的行為動(dòng)作為平移，對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)、速度和加速度。同時(shí)，對(duì)堆垛機(jī)設(shè)備整體的監(jiān)測包括運(yùn)行時(shí)間、運(yùn)行模式、運(yùn)行狀態(tài)、故障代碼和任務(wù)完成狀態(tài)。設(shè)備結(jié)構(gòu)圖如圖7所示。

其中，將對(duì)應(yīng)值屬性分為int，float，string，Boolean四種數(shù)據(jù)類型，位移、運(yùn)行時(shí)間、速度和加速度屬性都為float類型，并定義速度單位mm/s，位移單位mm，加速度單位mm/s2，時(shí)間單位s。值類型定義如圖8所示。

2)行為圖：

根據(jù)智能倉儲(chǔ)產(chǎn)線運(yùn)行流程構(gòu)建系統(tǒng)活動(dòng)圖，倉儲(chǔ)系統(tǒng)由MES開始下發(fā)任務(wù)，至WMS/WCS系統(tǒng)解析任務(wù)，任務(wù)可分為入庫、出庫和轉(zhuǎn)運(yùn)，任務(wù)為串行模式，僅當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行完才能執(zhí)行下一任務(wù)。產(chǎn)線任務(wù)活動(dòng)圖如圖9所示。

圖8 值類型定義圖

堆垛機(jī)所能完成的工序?yàn)榉譃椋阂苿?dòng)至目的地、貨叉定位、存/取貨、貨叉復(fù)位4種，其所能完成接受的任務(wù)都可以由這4種工序組合而成。堆垛機(jī)的行為可分為三軸運(yùn)動(dòng)：X水平軸移動(dòng)、Y軸升降移動(dòng)和Z軸伸縮移動(dòng)。堆垛機(jī)運(yùn)行活動(dòng)圖可以反應(yīng)其工序和行為之間的串行、并行和依賴關(guān)系，移動(dòng)至目的地的工序由X軸移動(dòng)和Y軸移動(dòng)的并行運(yùn)動(dòng)完成，貨叉定位工序由Z軸移動(dòng)完成，存/取貨工序由Y軸移動(dòng)完成，貨叉復(fù)位由Z軸移動(dòng)完成，由此建立的堆垛機(jī)活動(dòng)圖如圖10所示。

4.2 數(shù)字孿生模型構(gòu)建

受益于數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展，各大企業(yè)都在進(jìn)行數(shù)字孿生軟件的研究開發(fā)，目前能用于數(shù)字孿生仿真運(yùn)行的軟件主要有PD/PS、Unity 3D、VC、DPE/DPM等，本文基于VC(visual components)軟件進(jìn)行倉儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型構(gòu)建：在Solidworks軟件中建立等比例模型，將裝配體格式文件SLDASM導(dǎo)入VC軟件中，由于設(shè)備中零部件眾多，而其中運(yùn)動(dòng)部件較少，模型導(dǎo)入時(shí)若將全部特征導(dǎo)入會(huì)極大增加孿生體模型構(gòu)建時(shí)的電腦資源占用和工作量，因此導(dǎo)入時(shí)優(yōu)化特征將整個(gè)裝備體視作整體；導(dǎo)入后切割出運(yùn)動(dòng)特征為獨(dú)立特征；根據(jù)各特征運(yùn)動(dòng)特性，對(duì)其特征坐標(biāo)系進(jìn)行標(biāo)定，選擇其運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)；抽取各特征，為其賦予運(yùn)動(dòng)并建立層級(jí)關(guān)系，對(duì)于堆垛機(jī)而言，抽取其主體、載貨臺(tái)和貨叉三部分，其水平行走運(yùn)動(dòng)為主體運(yùn)動(dòng)，載貨臺(tái)抬升運(yùn)動(dòng)依附于水平行走運(yùn)動(dòng)，貨叉伸縮運(yùn)動(dòng)依附于載貨臺(tái)抬升運(yùn)動(dòng)，并為這3個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)賦予平移特征J1，J2，J3；為堆垛機(jī)的三自由度運(yùn)動(dòng)建立3個(gè)伺服控制器用于控制；連接OPC UA服務(wù)器，分別將X軸位移、Y軸位移、Z軸位移3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與J1、J2、J3綁定，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)。模型構(gòu)建流程如圖11所示。

4.3 數(shù)據(jù)采集傳輸與監(jiān)控實(shí)現(xiàn)

倉儲(chǔ)貨架大小為550 mm*600 mm*400 mm，倉儲(chǔ)分為兩排，編號(hào)順序?yàn)閆-X-Y(Z排X列Y行)，合計(jì)94個(gè)庫位。

圖9 產(chǎn)線任務(wù)活動(dòng)圖

圖10 堆垛機(jī)運(yùn)行活動(dòng)圖

圖11 模型構(gòu)建流程

通過基于TCP/IP協(xié)議的通信連接從redis實(shí)時(shí)緩存庫中獲取堆垛機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)作為數(shù)字孿生監(jiān)控的驅(qū)動(dòng)。OPC UA服務(wù)器通過open62541開源庫構(gòu)建，基于C++語言開發(fā)。首先創(chuàng)建一個(gè)UA_Server(服務(wù)器類)對(duì)象并進(jìn)行初始化設(shè)置，解析XML文件并形成相應(yīng)頭文件和源文件，形成對(duì)象類，通過調(diào)用相應(yīng)函數(shù)生成堆垛機(jī)對(duì)象節(jié)點(diǎn)，每個(gè)對(duì)象節(jié)點(diǎn)中包含變量節(jié)點(diǎn)POSX(X軸位移)、POSY(Y軸位移)、POSZ(Z軸位移)、VX(X軸速度)、VY(Y軸速度)、VZ(Z軸速度)等，對(duì)變量節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建相應(yīng)全局變量以進(jìn)行數(shù)據(jù)更新，為防止后續(xù)兩個(gè)線程對(duì)全局變量的讀寫沖突問題，將變量進(jìn)行原子化，即當(dāng)某一線程讀或?qū)懽兞繒r(shí)，對(duì)變量上鎖使得其他線程無法訪問變量，完成操作后解鎖變量。創(chuàng)建兩個(gè)線程，其一為數(shù)據(jù)讀取線程datathread，通過redisConnect函數(shù)連接redis進(jìn)行一定頻率的數(shù)據(jù)讀取，其中為了保證不缺失數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)讀取頻率必須高于redis數(shù)據(jù)更新頻率，因此必定會(huì)采集到時(shí)間戳一致的數(shù)據(jù)，對(duì)此類數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，并將獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換為UA數(shù)據(jù)類型寫入全局變量；另一線程為堆垛機(jī)變量節(jié)點(diǎn)更新線程ddjupdata，通過監(jiān)聽全局變量并調(diào)用open62541相應(yīng)函數(shù)將全局變量中的值寫入變量節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)OPC UA中的變量節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)更新。OPC UA客戶端為VC軟件，通過同網(wǎng)絡(luò)下OPC UA服務(wù)器搜尋功能連接服務(wù)器，并綁定數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)讀取時(shí)間間隔為50 ms，循環(huán)讀取。程序流程如圖12所示。

圖12 程序流程

本文實(shí)驗(yàn)對(duì)堆垛機(jī)下達(dá)轉(zhuǎn)運(yùn)任務(wù)，從庫位1-5-3中取貨并存儲(chǔ)至庫位1-2-1。Redis中更新數(shù)據(jù)頻率為0.2 s，為保證數(shù)據(jù)采集完整，設(shè)置從redis中數(shù)據(jù)獲取頻率為0.1 s，并在獲取后剔除時(shí)間戳一致的重復(fù)數(shù)據(jù)。所獲取部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示，其中工作狀態(tài)3代表放貨中，報(bào)警狀態(tài)0代表正常運(yùn)行無錯(cuò)誤。

表1 堆垛機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)

表1中數(shù)據(jù)為整個(gè)任務(wù)流程中的部分運(yùn)行數(shù)據(jù)，為堆垛機(jī)自庫位1-5-3取貨完成后進(jìn)行向庫位1-2-1移動(dòng)存貨的過程。在此過程中堆垛機(jī)進(jìn)行X、Y軸的并行運(yùn)動(dòng)，Z軸在原點(diǎn)不動(dòng)，其中X、Y均負(fù)方向位移，其中坐標(biāo)數(shù)據(jù)和速度數(shù)據(jù)均為伺服電機(jī)編碼器反饋而來的數(shù)據(jù)計(jì)算而得，而非傳感器直接獲取。由表中數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)速度數(shù)據(jù)在運(yùn)行過程中并未出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)，而位移數(shù)據(jù)在存在速度的情況下依舊出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)，并且存在X軸位移數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)Y軸位移未重復(fù)，Y軸位移數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)X軸位移數(shù)據(jù)未重復(fù)的情況，因此應(yīng)為控制程序運(yùn)行時(shí)位移轉(zhuǎn)換存在一定問題，導(dǎo)致redis自PLC中采集而得的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，對(duì)此情況可考慮以下兩種方式進(jìn)行校正：1)加裝位移傳感器進(jìn)行一定頻率的位移數(shù)據(jù)測量，并于計(jì)算而得的位移值進(jìn)行融合得到精確的位移值；2)面對(duì)自redis中取得的重復(fù)的位移數(shù)據(jù)，考慮redis數(shù)據(jù)更新時(shí)間0.2 s并且速度數(shù)據(jù)并不重復(fù)，通過位移對(duì)應(yīng)的速度數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算來替換重復(fù)值。由于在三維孿生軟件中已進(jìn)行坐標(biāo)標(biāo)定，且數(shù)據(jù)間單位一致，因此無需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行額外的算式轉(zhuǎn)換，直接可用于孿生體模型驅(qū)動(dòng)。

數(shù)字孿生監(jiān)控情況如圖13所示。

圖13 實(shí)時(shí)孿生運(yùn)行

5 結(jié)束語

面對(duì)生產(chǎn)過程中設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控困難、透明性差、管控效率低，數(shù)字孿生模型庫構(gòu)建復(fù)雜，數(shù)字孿生應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備監(jiān)控時(shí)跨學(xué)科、跨背景交互等問題，提出有一種基于數(shù)字孿生的產(chǎn)線設(shè)備監(jiān)控方法。融合MBSE思想，基于SysML語言對(duì)產(chǎn)線和設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一的描述建模并形成數(shù)據(jù)模型，助力數(shù)字孿生模型庫的構(gòu)建，確定監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)需求和數(shù)據(jù)來源并進(jìn)行設(shè)備OPC UA模型的構(gòu)建；以位移數(shù)據(jù)和任務(wù)數(shù)據(jù)雙通道驅(qū)動(dòng)的方式進(jìn)行數(shù)字孿生體與物理實(shí)體的虛實(shí)映射，并建立異常報(bào)警追溯模式，最終以倉儲(chǔ)系統(tǒng)和其核心設(shè)備堆垛機(jī)為例進(jìn)行方法驗(yàn)證并實(shí)現(xiàn)其三維可視化監(jiān)控，有效提高監(jiān)控的透明度和管控效率，為數(shù)字孿生技術(shù)在監(jiān)控中的使用做出探索，SysML語言描述設(shè)備資源并進(jìn)行OPC UA信息模型的轉(zhuǎn)換面對(duì)大量設(shè)備或復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)具備優(yōu)勢，并且圖形化的表述方式提高了跨專業(yè)人員的交流效率。但本文尚未將設(shè)備狀態(tài)預(yù)測、壽命估計(jì)等運(yùn)維技術(shù)融入實(shí)現(xiàn)，且數(shù)字孿生技術(shù)在監(jiān)控方面的進(jìn)一步應(yīng)用還需跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的融合，包括機(jī)械、計(jì)算機(jī)、通信等學(xué)科，需要廣大學(xué)者的共同研究探索，后續(xù)研究將融合設(shè)備故障診斷與預(yù)測，通過云邊協(xié)同的模式，利用云端資源近乎無限的優(yōu)勢存儲(chǔ)海量設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘訓(xùn)練故障診斷模型，并將模型下發(fā)至邊緣進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的計(jì)算診斷，進(jìn)行邊緣側(cè)數(shù)字孿生監(jiān)控的預(yù)警。