一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法

1.本发明涉及数字孪生工艺模型的构建技术领域，更具体为一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法。


背景技术：

2.数字孪生技术作为智能制造的一大关键趋势，在工艺生产过程中的应用越来越广泛。在数字孪生技术指导下，传统的工艺设计逐渐演变为智能化、数字化的三维工艺设计，以工艺模型为制造依据的新型制造模式应运而生。数字孪生技术为产品全生命周期的管理、物理空间与虚拟空间信息传递、数据共享、加工过程指导预测提供了技术支持，推动了智能制造的进步。传统的工艺模型以mbd工艺模型为主，现阶段能够指导实际生产的mbd工艺模型只能够提供静态的加工工艺模板，针对复杂制造环境下、实时动态的加工问题还不能给出相应的解决方案，工艺模型所提供的信息存在单一性、局限性和封闭性。如何构建一种能够实时监测并反映机加过程各对象实时状态、加工参数、现场数据，能够指导下游加工制造的工艺模型成为全新的挑战。同时，添加对现场设备、环境、工件的动态仿真，追求对加工过程的预测指导也将大幅提升工艺的可执行性。
3.目前，现有的智能制造车间存在生产效率低，生产成本高的问题，同时在生产过程中智能化不足，存在一定的安全风险。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其解决了目前，现有的智能制造车间存在生产效率低，生产成本高的问题，同时在生产过程中智能化不足，存在一定的安全风险的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，智能制造车间数字孪生模型的构建方法包括如下步骤：
6.步骤1：确定模型需求：根据智能制造车间的实际情况，确定数字孪生模型的需求。
7.步骤2：收集实时数据：通过各种传感器和监控设备，实时采集车间内部的各种数据，并对数据进行处理和分析。
8.步骤3：建立模型框架：根据模型需求和收集到的数据，建立数字孪生模型的框架。
9.步骤4：建立模型算法：根据模型需求和收集到的数据，设计并实现相应的模型算法。
10.步骤5：验证和优化模型：将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，满足模型需求。
11.步骤6：应用数字孪生模型：将数字孪生模型应用于智能制造车间的各个环节。
12.作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤1中确定模型需求的应用场景和目标，需求包括维护、安全性、可靠性、质量、材料方面的要素，以及模型应用的目标和指标。
13.作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中收集的数据包括温度、湿度、压力、
振动、电流和功率，对数据进行处理和分析，数据可以用于描述车间的状态和行为，并且可以作为数字孪生模型的输入数据。
14.作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤3中数字孪生模型的框架包括模型结构、参数和算法等方面的设计，以及模型与实际车间的对接方式。
15.作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤4中的模型算法包括机器学习、深度学习和神经网络学习，模型算法的选择要充分考虑到模型需求和数据特点，以达到最佳的模型效果。
16.作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤5中的验证和优化模型，将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，不断优化模型的参数和算法，以提高模型精度和可靠性，并满足模型需求，模型优化可以通过实验室测试或实际车间应用来进行。
17.作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤6中应用数字孪生模型，包括生产流程规划、设备状态监测、故障诊断和维修等方面，实现智能化、集成化和协同化的生产管理和控制。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
19.本发明在智能制造车间数字孪生模型可以模拟车间实际生产过程，对生产过程进行预测和优化，帮助企业更快速地响应市场需求，提高生产效率；数字孪生技术可以发现生产过程中的瓶颈和决策节点，从而优化整个生产流程，降低生产成本；数字孪生模型可以模拟产品在生产过程中的运行状况，预测潜在的故障和缺陷，并提供相应的解决方案，从而提高产品质量；数字孪生技术将现实世界与虚拟世界相融合，实现智能化、自动化的生产流程管理和控制，提高生产效率和精度；数字孪生模型可以模拟生产环境中的各种情况，包括设备故障、人员操作等，提前发现潜在的安全风险，减少事故和损失；数字孪生模型可以用于产品设计和改进，通过模拟不同的设计方案和产品参数的影响，加速产品研发和创新。
具体实施方式
20.下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.本发明提供一种技术方案：一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，智能制造车间数字孪生模型的构建方法包括如下步骤：
22.步骤1：确定模型需求：根据智能制造车间的实际情况，确定数字孪生模型的需求；所述步骤1中确定模型需求的应用场景和目标，需求包括维护、安全性、可靠性、质量、材料方面的要素，以及模型应用的目标和指标。
23.步骤2：收集实时数据：通过各种传感器和监控设备，实时采集车间内部的各种数据，并对数据进行处理和分析，所述步骤2中收集的数据包括温度、湿度、压力、振动、电流和功率，对数据进行处理和分析，数据可以用于描述车间的状态和行为，并且可以作为数字孪生模型的输入数据。
24.步骤3：建立模型框架：根据模型需求和收集到的数据，建立数字孪生模型的框架，所述步骤3中数字孪生模型的框架包括模型结构、参数和算法等方面的设计，以及模型与实
际车间的对接方式。
25.步骤4：建立模型算法：根据模型需求和收集到的数据，设计并实现相应的模型算法；所述步骤4中的模型算法包括机器学习、深度学习和神经网络学习，模型算法的选择要充分考虑到模型需求和数据特点，以达到最佳的模型效果。
26.步骤5：验证和优化模型：将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，满足模型需求；所述步骤5中的验证和优化模型，将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，不断优化模型的参数和算法，以提高模型精度和可靠性，并满足模型需求，模型优化可以通过实验室测试或实际车间应用来进行。
27.步骤6：应用数字孪生模型：将数字孪生模型应用于智能制造车间的各个环节，所述步骤6中应用数字孪生模型，包括生产流程规划、设备状态监测、故障诊断和维修等方面，实现智能化、集成化和协同化的生产管理和控制。
28.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
29.本发明在智能制造车间数字孪生模型可以模拟车间实际生产过程，对生产过程进行预测和优化，帮助企业更快速地响应市场需求，提高生产效率；数字孪生技术可以发现生产过程中的瓶颈和决策节点，从而优化整个生产流程，降低生产成本；数字孪生模型可以模拟产品在生产过程中的运行状况，预测潜在的故障和缺陷，并提供相应的解决方案，从而提高产品质量；数字孪生技术将现实世界与虚拟世界相融合，实现智能化、自动化的生产流程管理和控制，提高生产效率和精度；数字孪生模型可以模拟生产环境中的各种情况，包括设备故障、人员操作等，提前发现潜在的安全风险，减少事故和损失；数字孪生模型可以用于产品设计和改进，通过模拟不同的设计方案和产品参数的影响，加速产品研发和创新。
30.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
31.最后应说明的几点是：首先，在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变。
32.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：智能制造车间数字孪生模型的构建方法包括如下步骤：步骤1：确定模型需求：根据智能制造车间的实际情况，确定数字孪生模型的需求。步骤2：收集实时数据：通过各种传感器和监控设备，实时采集车间内部的各种数据，并对数据进行处理和分析。步骤3：建立模型框架：根据模型需求和收集到的数据，建立数字孪生模型的框架。步骤4：建立模型算法：根据模型需求和收集到的数据，设计并实现相应的模型算法。步骤5：验证和优化模型：将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，满足模型需求。步骤6：应用数字孪生模型：将数字孪生模型应用于智能制造车间的各个环节。2.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤1中确定模型需求的应用场景和目标，需求包括维护、安全性、可靠性、质量、材料方面的要素，以及模型应用的目标和指标。3.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤2中收集的数据包括温度、湿度、压力、振动、电流和功率，对数据进行处理和分析，数据可以用于描述车间的状态和行为，并且可以作为数字孪生模型的输入数据。4.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤3中数字孪生模型的框架包括模型结构、参数和算法等方面的设计，以及模型与实际车间的对接方式。5.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤4中的模型算法包括机器学习、深度学习和神经网络学习，模型算法的选择要充分考虑到模型需求和数据特点，以达到最佳的模型效果。6.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤5中的验证和优化模型，将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，不断优化模型的参数和算法，以提高模型精度和可靠性，并满足模型需求，模型优化可以通过实验室测试或实际车间应用来进行。7.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤6中应用数字孪生模型，包括生产流程规划、设备状态监测、故障诊断和维修等方面，实现智能化、集成化和协同化的生产管理和控制。

技术总结
本发明公开了一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，数字孪生工艺模型的构建方法包括如下步骤：步骤1：数据采集：收集与工艺过程相关的数据，包括传感器数据、设备参数、人员操作等数据；步骤2：数据预处理：对采集的原始数据进行清洗、去噪、筛选等处理，以消除数据干扰和误差；步骤3：建立物理模型：根据工艺过程的物理特性和数学模型，建立数字化的物理模型，包括流体力学模型、传热传质模型、动力学模型等。本发明建立的数字孪生工艺模型能够精确模拟生产环境和工艺参数，从而使得产品设计更加精准，能够有效避免产品在生产过程中出现缺陷和故障，在实际生产前就找到最优的生产流程，从而提高生产效率和生产率。从而提高生产效率和生产率。


技术研发人员：陈勇 侯全会 熊永莲 林圣强
受保护的技术使用者：盐城工学院
技术研发日：2023.05.17
技术公布日：2023/10/6