田?穎，邵文婷，王太勇，鄭明良

面向低碳的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生建模

田?穎，邵文婷，王太勇，鄭明良

(天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300072)

智能制造關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破及其在制造業(yè)的快速應(yīng)用極大地改造著傳統(tǒng)車間的生產(chǎn)模式．現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)方式逐漸朝著集成化、復(fù)雜化和智能化方向發(fā)展，給車間生產(chǎn)過(guò)程低碳運(yùn)行目標(biāo)帶來(lái)挑戰(zhàn)．為了提高車間生產(chǎn)過(guò)程能耗管理的質(zhì)量與實(shí)時(shí)性，提出了一種面向車間能耗管理的數(shù)字孿生建模方法．基于物理生產(chǎn)車間的生產(chǎn)資源與車間布局方案搭建虛擬生產(chǎn)車間，通過(guò)物理與虛擬車間設(shè)備運(yùn)動(dòng)信息的交互為幾何模型添加運(yùn)動(dòng)關(guān)系，并結(jié)合生產(chǎn)節(jié)拍建立車間運(yùn)動(dòng)規(guī)律的數(shù)字孿生模型；采集單機(jī)物理生產(chǎn)設(shè)備隨加工參數(shù)變化的能耗數(shù)據(jù)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立多設(shè)備的能耗模型，基于獲取物理與虛擬車間實(shí)時(shí)交互的能耗數(shù)據(jù)建立車間能量流動(dòng)規(guī)律的數(shù)字孿生模型．最終實(shí)現(xiàn)包含動(dòng)態(tài)能耗信息的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生建模．同時(shí)基于該數(shù)字孿生模型提出了一種面向車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗優(yōu)化方法，結(jié)合刀具壽命、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性、生產(chǎn)時(shí)間等多源評(píng)價(jià)指標(biāo)建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，獲取數(shù)字孿生模型中的動(dòng)態(tài)能耗數(shù)據(jù)并應(yīng)用蜂群算法實(shí)現(xiàn)對(duì)車間低碳生產(chǎn)需求下的多設(shè)備加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化．最后以給定工件的生產(chǎn)過(guò)程為例，對(duì)所提數(shù)字孿生建模方法和建模效果進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明借助該數(shù)字孿生模型環(huán)境下的生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化方案可以節(jié)省生產(chǎn)車間運(yùn)行能耗21.77%，并提升了車間能耗信息的可視化表達(dá)效果．

低碳生產(chǎn)；數(shù)字孿生模型；車間生產(chǎn)過(guò)程仿真；能耗管理

數(shù)字孿生技術(shù)是智能制造的主要支撐技術(shù)之一[1]，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)物理世界和信息世界的互聯(lián)融合，從而實(shí)現(xiàn)制造的信息化、智能化、綠色化[2]．利用數(shù)字孿生技術(shù)不僅可以搭建生產(chǎn)設(shè)備的虛擬模型，完成車間生產(chǎn)過(guò)程的仿真，還能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化，方便生產(chǎn)的監(jiān)測(cè)與管理，并利用數(shù)據(jù)進(jìn)一步完成生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化．在生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)字孿生模型搭建方面，Armendia等[3]研究了數(shù)控機(jī)床的動(dòng)力學(xué)、控制回路、刀具軌跡和加工過(guò)程，給出了機(jī)床的數(shù)字孿生建模方法．在生產(chǎn)車間的數(shù)字孿生模型搭建方面，Leng等[4]搭建了典型生產(chǎn)線的幾何模型，完成了生產(chǎn)布局并模擬了生產(chǎn)過(guò)程；Liu等[5]分析了空心玻璃的生產(chǎn)工藝，搭建了虛擬生產(chǎn)線并設(shè)計(jì)了產(chǎn)品生產(chǎn)運(yùn)動(dòng)路徑．上述文獻(xiàn)利用數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程的仿真，但由于缺少生產(chǎn)數(shù)據(jù)，難以完成生產(chǎn)的監(jiān)測(cè)、管理與優(yōu)化．在生產(chǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生建模方面，Uhlemann等[6]提出了一種生產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)仿真與數(shù)據(jù)可視化方法，用于豐富數(shù)字孿生模型；Cai等[7]采集了數(shù)控機(jī)床的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)規(guī)律并建立仿真數(shù)據(jù)模型，將仿真數(shù)據(jù)模型集成到數(shù)字孿生幾何模型上．上述文獻(xiàn)在設(shè)備幾何模型中融入了仿真數(shù)據(jù)模型，拓展了數(shù)字孿生模型的功能性，但多基于單臺(tái)設(shè)備，在生產(chǎn)車間的研究上還有所欠缺．

低碳制造是數(shù)字孿生技術(shù)需要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)之一，其中節(jié)能性是評(píng)價(jià)低碳制造的重要指標(biāo)[8]．對(duì)于單臺(tái)設(shè)備的能耗優(yōu)化，Xu等[9]通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)床加工參數(shù)、刀具磨損狀態(tài)與切削能耗之間的關(guān)系，并計(jì)算獲取不同條件下的最佳切削參數(shù)．對(duì)于生產(chǎn)車間的能耗優(yōu)化，Herrmann等[10]提出了一種面向能量的制造系統(tǒng)規(guī)劃仿真模型，通過(guò)模擬工廠設(shè)備的能量流從而評(píng)估生產(chǎn)成本．上述文獻(xiàn)對(duì)于能耗優(yōu)化的方式多集中于優(yōu)化算法方面，對(duì)于可視化方面研究不足．Kruse等[11]搭建了一個(gè)可以模擬生產(chǎn)數(shù)據(jù)的虛擬生產(chǎn)線，通過(guò)調(diào)整生產(chǎn)節(jié)拍與設(shè)備的待機(jī)時(shí)間來(lái)達(dá)到減少生產(chǎn)能耗的目的．上述文獻(xiàn)將數(shù)字孿生技術(shù)融入能耗優(yōu)化之中，但未能對(duì)設(shè)備的加工參數(shù)給出優(yōu)化建議．

針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種面向低碳的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生建模方法，該方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)車間生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真與能耗仿真，同時(shí)利用算法優(yōu)化了生產(chǎn)車間設(shè)備的加工參數(shù)以減少生產(chǎn)過(guò)程能耗，并通過(guò)可視化平臺(tái)展示了生產(chǎn)車間的實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)與能耗優(yōu)化結(jié)果．

1?數(shù)字孿生模型

面向低碳的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生模型如圖1所示．?dāng)?shù)字孿生模型由物理生產(chǎn)車間與虛擬生產(chǎn)車間共同組成[12]，物理車間包含物理生產(chǎn)設(shè)備與生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過(guò)采集生產(chǎn)車間的設(shè)備能耗，建立車間的能耗模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗仿真；虛擬生產(chǎn)車間包含生產(chǎn)設(shè)備的幾何模型，為幾何模型添加運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)與動(dòng)作指令，建立車間的運(yùn)動(dòng)仿真模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)車間生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真．

圖1?面向低碳的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生模型

面向低碳的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生模型可以實(shí)現(xiàn)的功能有：①基于能耗模型完成生產(chǎn)車間的能耗優(yōu)化；②可視化地展示車間生產(chǎn)過(guò)程運(yùn)動(dòng)仿真與能耗仿真結(jié)果．

2?數(shù)字孿生建模方法

2.1?工件的生產(chǎn)過(guò)程分析

工件的生產(chǎn)過(guò)程分析如圖2所示．首先對(duì)工件進(jìn)行工藝分析，依照分析結(jié)果選擇合適的生產(chǎn)設(shè)備，接著確定車間的生產(chǎn)節(jié)拍與設(shè)備的加工參數(shù)，并生成生產(chǎn)流程、生產(chǎn)時(shí)序、工藝路線等多種生產(chǎn)資料．其中數(shù)字孿生模型可以輔助完成圖中紅色框線所示部分工作，通過(guò)建立車間的運(yùn)動(dòng)仿真模型確定生產(chǎn)節(jié)拍，通過(guò)建立車間的能耗模型并實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化，進(jìn)而確定加工參數(shù)．

圖2?工件的生產(chǎn)過(guò)程分析

2.2?車間生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字孿生模型

建立車間生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字孿生模型，需要搭建生產(chǎn)車間的運(yùn)動(dòng)仿真模型與能耗模型．生產(chǎn)車間的運(yùn)動(dòng)仿真模型搭建流程如圖3所示，依據(jù)物理生產(chǎn)車間的車間布局與生產(chǎn)資源，在虛擬生產(chǎn)車間中導(dǎo)入相應(yīng)的虛擬生產(chǎn)資源并完成虛擬生產(chǎn)車間布局；為虛擬生產(chǎn)車間中的幾何模型添加運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)，編程實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)動(dòng)作，使幾何模型可以完成工件與設(shè)備的交互以及設(shè)備之間的配合；通過(guò)規(guī)劃虛擬車間的生產(chǎn)節(jié)拍完成運(yùn)動(dòng)仿真模型的搭建，從而實(shí)現(xiàn)車間生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真.

圖3?生產(chǎn)車間的運(yùn)動(dòng)仿真模型搭建

生產(chǎn)車間的能耗模型搭建流程如圖4所示，使用傳感器采集物理生產(chǎn)車間主要用能設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)，分析能耗組成并通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備能耗與加工參數(shù)的關(guān)系，即能耗模型；建立能耗模型的交互，使模型在輸入確定加工參數(shù)的情況下能夠輸出預(yù)測(cè)能耗數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗仿真．

圖4?生產(chǎn)車間的能耗模型搭建

2.3?車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗優(yōu)化與信息可視化

為了能夠綜合改善產(chǎn)品的加工質(zhì)量、生產(chǎn)效率等車間性能，將刀具壽命、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性、生產(chǎn)時(shí)間作為參考指標(biāo)建立優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)．結(jié)合第2.2節(jié)中的能耗模型建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，使用蜂群算法對(duì)車間生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行能耗優(yōu)化，得到生產(chǎn)車間各設(shè)備優(yōu)化后的加工參數(shù)．車間的生產(chǎn)過(guò)程能耗優(yōu)化方法如圖5所示．

圖5?車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗優(yōu)化方法

搭建車間的能耗信息的可視化平臺(tái)，平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖6所示．平臺(tái)中包含機(jī)床生產(chǎn)信息、機(jī)器人生產(chǎn)信息以及車間生產(chǎn)信息多個(gè)展示模塊，展示了包括實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)加工參數(shù)、優(yōu)化結(jié)果等多類生產(chǎn)信息.

圖6?車間的能耗信息可視化平臺(tái)

3?車間生產(chǎn)過(guò)程能量流動(dòng)規(guī)律建模

針對(duì)圖4所示生產(chǎn)車間的能耗模型搭建流程，提出一種車間能量流動(dòng)規(guī)律的建模方法．以數(shù)控機(jī)床與工業(yè)機(jī)器人兩個(gè)典型生產(chǎn)設(shè)備作為研究對(duì)象，建立各設(shè)備的能量流動(dòng)規(guī)律模型，即能耗模型．將設(shè)備能耗模型結(jié)合生產(chǎn)線布局和生產(chǎn)節(jié)拍建立生產(chǎn)車間的總能耗模型．

3.1?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬，它包含有多個(gè)神經(jīng)元，通過(guò)模擬生物大腦的神經(jīng)元活動(dòng)來(lái)模擬輸入與輸出之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，其中應(yīng)用最廣泛的為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程如圖7所示，首先初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隨機(jī)賦予連接權(quán)值和閾值任意小值；從多組輸入輸出的數(shù)據(jù)樣本中抽取一組輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算各層節(jié)點(diǎn)的輸出；計(jì)算輸出結(jié)果與期望值的誤差，并向著減小誤差方向調(diào)整各個(gè)連接權(quán)值；重復(fù)上述步驟直到所有輸入輸出樣本的誤差達(dá)到期望要求．

圖7?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

3.2?生產(chǎn)車間的能耗模型

通過(guò)上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立生產(chǎn)車間的能耗模型．分析機(jī)床的生產(chǎn)過(guò)程，機(jī)床在待機(jī)期間的能耗包括照明、數(shù)控等系統(tǒng)能耗，而工作期間的能耗除了待機(jī)能耗外還包括機(jī)床的主軸切削能耗與進(jìn)給能耗．將機(jī)床的主軸切削能耗與進(jìn)給能耗統(tǒng)稱為機(jī)床的加工能耗，機(jī)床的能耗模型m為

式中：m1為機(jī)床的加工功率；m2為機(jī)床的其他系統(tǒng)功率；m為機(jī)床的加工時(shí)間；r為機(jī)床的上料時(shí)間，由于機(jī)床上料與下料的用時(shí)相同，取上下料總用時(shí)間為2r；s為機(jī)床的其余待機(jī)時(shí)間．

通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)床加工能耗模型．在機(jī)床的加工參數(shù)中，選用與機(jī)床能耗相關(guān)性大的主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量、切削深度、切削寬度與刀具已加工時(shí)間5個(gè)參數(shù)作為模型輸入，機(jī)床的加工能耗模型為

式中：為主軸轉(zhuǎn)速；為進(jìn)給量；p為切削深度；e為切削寬度；T為刀具已加工時(shí)間．

機(jī)床的其他系統(tǒng)功率可視為恒定值，通過(guò)直接采集其他系統(tǒng)功率建立其能耗模型．將機(jī)床的加工能耗模型與其他系統(tǒng)能耗模型帶入式(1)得到機(jī)床的能耗模型．

分析機(jī)器人的生產(chǎn)過(guò)程，機(jī)器人在待機(jī)期間的能耗包括電機(jī)待機(jī)能耗與控制系統(tǒng)能耗，工作期間的能耗為電機(jī)工作能耗與控制系統(tǒng)能耗．機(jī)器人的能耗模型r為

式中：r1為機(jī)器人的運(yùn)輸功率；r2為機(jī)器人的待機(jī)功率．

通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)器人運(yùn)輸能耗模型．在機(jī)器人的加工參數(shù)中，選用方便調(diào)節(jié)且與機(jī)器人能耗相關(guān)性大的機(jī)器人中心點(diǎn)(tool center point，TCP)速度作為模型輸入，機(jī)器人的運(yùn)輸能耗模型為

式中T為機(jī)器人的TCP速度．

機(jī)器人的待機(jī)功率可視為恒定值，通過(guò)直接采集待機(jī)功率數(shù)據(jù)建立其能耗模型．將機(jī)器人的運(yùn)輸能耗模型與待機(jī)能耗模型代入式(3)得到機(jī)器人的能耗模型．

生產(chǎn)車間的能耗模型為

式中：mi為生產(chǎn)車間中第臺(tái)機(jī)床的能耗；ri為生產(chǎn)車間中第臺(tái)機(jī)器人的能耗；o為生產(chǎn)車間其他固定能耗；m為車間中機(jī)床的數(shù)量；r為車間中機(jī)器人的數(shù)量．

將機(jī)床的能耗模型與機(jī)器人的運(yùn)輸能耗模型代入式(5)得到生產(chǎn)車間的能耗模型．

4?車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗模型優(yōu)化方法

基于圖5所示車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗優(yōu)化流程，將第3節(jié)建立的生產(chǎn)車間能耗模型結(jié)合多個(gè)優(yōu)化指標(biāo)建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并通過(guò)蜂群算法完成車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗優(yōu)化．

4.1?多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的建立

考慮多角度的參數(shù)優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)除了生產(chǎn)車間能耗以外，還應(yīng)包含其他生產(chǎn)相關(guān)指標(biāo)．以刀具壽命、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性以及生產(chǎn)時(shí)間為優(yōu)化指標(biāo)，建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)．

以刀具到達(dá)使用壽命時(shí)加工的工件數(shù)量作為刀具壽命指標(biāo)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立刀具壽命與機(jī)床加工參數(shù)的關(guān)系，即

以機(jī)器人一次運(yùn)輸過(guò)程中的最大功率的倒數(shù)作為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性指標(biāo)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性與機(jī)器人加工參數(shù)之間的關(guān)系，即

以加工一個(gè)工件的時(shí)間作為生產(chǎn)時(shí)間指標(biāo)，單臺(tái)機(jī)床與單臺(tái)機(jī)器人組成的生產(chǎn)單元加工一個(gè)工件的時(shí)間為

結(jié)合以上優(yōu)化指標(biāo)建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)．將生產(chǎn)車間能耗模型、生產(chǎn)時(shí)間指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理；再將刀具壽命指標(biāo)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性指標(biāo)取其倒數(shù)并進(jìn)行歸一化處理．多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)可表達(dá)為

式中：n、n為歸一化后的生產(chǎn)車間能耗模型和生產(chǎn)時(shí)間指標(biāo)；n、n為取倒數(shù)后歸一化的刀具壽命指標(biāo)和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性指標(biāo)；1、2、3、4為不同優(yōu)化目標(biāo)各自的權(quán)重，權(quán)重值依據(jù)不同的優(yōu)化側(cè)重點(diǎn)決定．

4.2?車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗優(yōu)化

蜂群算法是模仿自然界蜜蜂尋找蜜源的一種算法，其原理簡(jiǎn)單，能以較高的效率找到最優(yōu)結(jié)果，并且能適應(yīng)環(huán)境的改變，因此被廣泛應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化和組合優(yōu)化之中．

蜂群算法的原理如下：引領(lǐng)蜂通過(guò)輪盤賭算法隨機(jī)尋找一組加工參數(shù)并計(jì)算得到對(duì)應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)值，數(shù)個(gè)跟隨蜂在引領(lǐng)蜂附近隨機(jī)尋找加工參數(shù)并得到數(shù)個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)值，對(duì)比這些多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)值，通過(guò)貪婪法則選擇最優(yōu)加工參數(shù)，再次派出數(shù)個(gè)跟隨蜂在最優(yōu)參數(shù)附近隨機(jī)尋找新的加工參數(shù)．重復(fù)上述過(guò)程，最終得到的加工參數(shù)便是多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的解．

通過(guò)蜂群算法對(duì)上述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行求解，便可得到最優(yōu)的設(shè)備加工參數(shù)．

5?實(shí)例分析

為展示該數(shù)字孿生建模方法的建模效果，這里以一個(gè)實(shí)際工件的生產(chǎn)過(guò)程作為實(shí)例詳細(xì)說(shuō)明數(shù)字孿生模型的搭建過(guò)程，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該數(shù)字孿生模型生產(chǎn)過(guò)程能量流動(dòng)規(guī)律表達(dá)與面向低碳的實(shí)時(shí)加工參數(shù)優(yōu)化效果．

5.1?工藝分析與設(shè)備選型

生產(chǎn)任務(wù)為搭建車間的數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)從毛坯到圖8所示成品工件的粗加工過(guò)程，同時(shí)基于數(shù)字孿生模型實(shí)現(xiàn)面向低碳的生產(chǎn)車間設(shè)備加工參數(shù)優(yōu)化及生產(chǎn)過(guò)程信息的可視化表達(dá)．

該工件主要包含面、槽、孔、圓角等工藝結(jié)構(gòu)，由于加工方式為粗加工，因此選用數(shù)控銑床作為主要加工設(shè)備，通過(guò)銑削完成上述全部工藝步驟．根據(jù)現(xiàn)有生產(chǎn)資源情況并考慮工作效率需求，采用兩組同型號(hào)數(shù)控銑床以并聯(lián)的形式搭建生產(chǎn)線，通過(guò)六自由度工業(yè)機(jī)器人完成工件的上下料，通過(guò)三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x完成工件尺寸的檢測(cè)．車間的設(shè)備布局方案如圖9所示，設(shè)備的運(yùn)行時(shí)序如圖10所示，車間主要設(shè)備信息如表1所示．

圖8?生產(chǎn)任務(wù)加工工件尺寸(單位：mm)

5.2?面向低碳的車間生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生建模

使用Visual Components 4.2軟件建立選型設(shè)備的幾何模型．機(jī)床的幾何模型如圖11(a)所示，機(jī)器人的幾何模型如圖11(b)所示，三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x的幾何模型如圖11(c)所示．為完全仿真設(shè)備的運(yùn)行過(guò)程，還需要為設(shè)備中的活動(dòng)部件加上運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)，為機(jī)床設(shè)備添加主軸轉(zhuǎn)動(dòng)與、、3個(gè)方向的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)，為機(jī)器人設(shè)備添加六自由度關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動(dòng)，為三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x添加、、3個(gè)方向的直線運(yùn)動(dòng)，使幾何模型可以完成設(shè)備的生產(chǎn)動(dòng)作．

圖9?生產(chǎn)車間工件加工路線及設(shè)備布局方案

圖10?車間生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行時(shí)序

表1?車間主要設(shè)備信息

Tab.1　　Information of major equipment used in work-shop

圖11?車間主要生產(chǎn)設(shè)備幾何模型

對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的幾何模型進(jìn)行布局，車間布局與工件流向如圖12所示，按照工藝流程順序依次為生產(chǎn)車間中的設(shè)備添加動(dòng)作，建立包含工件流動(dòng)規(guī)律的運(yùn)動(dòng)仿真模型，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真．依據(jù)仿真結(jié)果調(diào)整生產(chǎn)節(jié)拍，使生產(chǎn)過(guò)程緊湊，不會(huì)出現(xiàn)堆件、漏件的情況．經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)交互調(diào)試，完成虛擬車間生產(chǎn)過(guò)程運(yùn)動(dòng)規(guī)律的數(shù)字孿生建模．

圖12?車間生產(chǎn)過(guò)程中工件的流向

生產(chǎn)過(guò)程能耗規(guī)律的數(shù)字孿生建模過(guò)程，就是在現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)規(guī)律模型基礎(chǔ)上，添加關(guān)鍵設(shè)備和物料流動(dòng)環(huán)節(jié)的能耗規(guī)律模型．

為建立機(jī)床加工能耗隨時(shí)間變化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需要采集機(jī)床的加工功率數(shù)據(jù)，通過(guò)積分的方式獲取其動(dòng)態(tài)能耗數(shù)據(jù)．建模過(guò)程中，選取采集能耗數(shù)據(jù)集中的85%作為訓(xùn)練集，15%作為測(cè)試集，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如表2所示．經(jīng)訓(xùn)練獲得機(jī)床加工能耗隨時(shí)間變化的規(guī)律如式(10)所示，訓(xùn)練結(jié)果如圖13(a)所示．使用測(cè)試集對(duì)能耗模型進(jìn)行回歸驗(yàn)證，回歸系數(shù)2＝0.9975，擬合度良好．

采集機(jī)床的其他系統(tǒng)功率并建立機(jī)床的其他系統(tǒng)能耗模型，即

式中w為車間生產(chǎn)的總時(shí)長(zhǎng)．

表2?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)

Tab.2?Training parameters of BP neural network

圖13?能耗模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

結(jié)合機(jī)床的加工能耗模型與其他系統(tǒng)能耗模型得到機(jī)床的能耗模型，即

為建立機(jī)器人運(yùn)輸過(guò)程能耗隨時(shí)間變化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需要采集機(jī)器人的運(yùn)輸功率數(shù)據(jù)，通過(guò)積分的方式獲取其能耗數(shù)據(jù)．全部采集數(shù)據(jù)均用于訓(xùn)練機(jī)器人能耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如表2所示．經(jīng)訓(xùn)練獲得機(jī)器人運(yùn)輸能耗隨時(shí)間變化的規(guī)律如式(13)所示，訓(xùn)練結(jié)果如圖13(b)所示．使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集以自驗(yàn)證的方式對(duì)能耗模型進(jìn)行回歸驗(yàn)證，回歸系數(shù)2＝0.9989，擬合度良好．

采集機(jī)器人的待機(jī)功率并建立機(jī)器人的待機(jī)能耗模型，即

結(jié)合機(jī)器人的運(yùn)輸能耗模型與待機(jī)能耗模型得到機(jī)器人的能耗模型，即

三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x為非加工設(shè)備，其工作能耗可視為穩(wěn)態(tài)能耗，因此通過(guò)直接采集功率的方式建立其能耗模型，即

式中：b1為測(cè)量?jī)x的工作功率；b2為測(cè)量?jī)x的待機(jī)功率；b為測(cè)量?jī)x的工作時(shí)間．

依據(jù)車間中設(shè)備的數(shù)量建立生產(chǎn)車間的能耗模型，生產(chǎn)車間的能耗模型為

通過(guò)上述生產(chǎn)車間的能耗模型，建立加工參數(shù)輸入與能耗輸出之間的關(guān)系，完成虛擬車間生產(chǎn)過(guò)程能量流動(dòng)規(guī)律的數(shù)字孿生建模．

5.3?面向低碳的生產(chǎn)設(shè)備加工參數(shù)優(yōu)化

為了綜合改善車間的生產(chǎn)性能，除了生產(chǎn)車間的能耗以外，還應(yīng)考慮其他對(duì)車間生產(chǎn)質(zhì)量與生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響的相關(guān)指標(biāo)．將刀具壽命、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性與工件的生產(chǎn)時(shí)間作為面向低碳的生產(chǎn)過(guò)程加工參數(shù)優(yōu)化指標(biāo)．

通過(guò)第4.1節(jié)所述方法建立刀具壽命、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性以及生產(chǎn)時(shí)間優(yōu)化指標(biāo)，結(jié)合能耗模型建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)．通過(guò)蜂群算法求解多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)．選取蜂群的總數(shù)為40只，其中引領(lǐng)蜂10只、跟隨蜂30只；同時(shí)設(shè)置偵查模塊防止優(yōu)化結(jié)果陷入局部最優(yōu)，蜂群的搜尋次數(shù)為100次，一共進(jìn)行3輪搜索，優(yōu)化過(guò)程如圖14所示．

圖14?蜂群算法優(yōu)化過(guò)程

車間生產(chǎn)過(guò)程的加工參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如表3所示．使用優(yōu)化后的加工參數(shù)加工圖8所示工件，優(yōu)化前后的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表4所示．

表3?車間生產(chǎn)過(guò)程的多設(shè)備加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化結(jié)果

Tab.3?Results of collaborative optimization of multi-machining parameters of workshop manufacturing process

表4?車間能耗優(yōu)化前后各優(yōu)化指標(biāo)數(shù)據(jù)

Tab.4?Data of goal indicators before and after energy consumption optimization of workshop

將優(yōu)化指標(biāo)量作為評(píng)價(jià)優(yōu)化結(jié)果的參考數(shù)值，優(yōu)化指標(biāo)量R的計(jì)算公式為

式中：C為理論指標(biāo)值；U為指標(biāo)區(qū)間上限；L為指標(biāo)區(qū)間下限；為各優(yōu)化指標(biāo)的數(shù)據(jù)值．

通過(guò)圖15所示雷達(dá)圖展示優(yōu)化前后各指標(biāo)量的變化情況，從圖15中可以看出，優(yōu)化后的加工參數(shù)大幅減少了機(jī)床的加工能耗與機(jī)器人的運(yùn)輸能耗，且生產(chǎn)時(shí)間也有所減少．但由于機(jī)床加工參數(shù)的調(diào)整使得刀具壽命內(nèi)切削工件數(shù)有所減少，由于機(jī)器人運(yùn)輸速度的增加使得機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性有所下降．

圖15?車間能耗優(yōu)化前后指標(biāo)量對(duì)比

由式(17)計(jì)算生產(chǎn)車間的總能耗，得到優(yōu)化前生產(chǎn)車間加工單個(gè)工件的總能耗x＝986.3kJ，優(yōu)化后生產(chǎn)車間加工單個(gè)工件的總能耗y＝771.6kJ．將優(yōu)化后的生產(chǎn)車間能耗節(jié)省率表示為

則使用優(yōu)化后的設(shè)備加工參數(shù)完成單個(gè)工件的生產(chǎn)能夠節(jié)省生產(chǎn)車間能耗21.77%．

5.4?車間的能耗信息可視化平臺(tái)

第5.2節(jié)中搭建的數(shù)字孿生模型能夠可視化地展示車間生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真與能耗仿真結(jié)果；同時(shí)搭建車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗信息展示平臺(tái)，用于展示設(shè)備實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)以及能耗優(yōu)化結(jié)果．

通過(guò)Visual Components 4.2軟件搭建的車間生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字孿生模型如圖16所示．點(diǎn)擊上方播放鍵，虛擬生產(chǎn)車間便開(kāi)始進(jìn)行車間生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真與能耗仿真，調(diào)整時(shí)間倍率，可以快速仿真物理車間的生產(chǎn)過(guò)程，預(yù)知后期的生產(chǎn)情況．在節(jié)拍合適時(shí)，虛擬生產(chǎn)車間與物理生產(chǎn)車間的動(dòng)作達(dá)到一致，使用者通過(guò)觀察數(shù)字孿生模型便可遠(yuǎn)程獲知物理生產(chǎn)車間設(shè)備的工作情況及設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)，便于對(duì)物理車間生產(chǎn)過(guò)程及生產(chǎn)能耗的監(jiān)測(cè)．

通過(guò)HTML5搭建的車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗信息展示平臺(tái)如圖17所示．該平臺(tái)包含多個(gè)展示模塊，展示了加工工件、生產(chǎn)設(shè)備等多類車間相關(guān)信息，其中重點(diǎn)展示了車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗數(shù)據(jù)與能耗優(yōu)化信息．能耗模塊以折線圖的形式展示了生產(chǎn)車間主要用能設(shè)備的實(shí)時(shí)能耗與生產(chǎn)車間的總實(shí)時(shí)能耗，同時(shí)展示了設(shè)備的實(shí)時(shí)加工參數(shù)以及刀具磨損信息，通過(guò)這些生產(chǎn)信息可以幫助使用者方便快捷地了解車間的實(shí)時(shí)生產(chǎn)情況．能耗優(yōu)化模塊展示了車間設(shè)備?的建議加工參數(shù)，并以不同顏色的折線展示了優(yōu)化?前后的車間能耗，使用者可以通過(guò)優(yōu)化建議對(duì)設(shè)備?加工參數(shù)進(jìn)行調(diào)整以降低車間的生產(chǎn)能耗，同時(shí)可?以通過(guò)折線圖直觀地對(duì)比優(yōu)化前后車間能耗的變?化情況．

圖17?車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗信息展示平臺(tái)

6?結(jié)?論

(1) 本文以實(shí)際車間生產(chǎn)過(guò)程為研究對(duì)象，建立了面向車間能量流動(dòng)的數(shù)字孿生模型．首先通過(guò)對(duì)車間設(shè)備布局與生產(chǎn)節(jié)拍建模，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)車間的運(yùn)動(dòng)仿真；再通過(guò)對(duì)車間設(shè)備能耗數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)車間的能耗仿真，完成車間生產(chǎn)過(guò)程能量流動(dòng)規(guī)律的數(shù)字孿生建模．該模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)物理生產(chǎn)車間生產(chǎn)動(dòng)作及能耗數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)映射，提高了車間生產(chǎn)過(guò)程及生產(chǎn)能耗監(jiān)測(cè)的便利性與實(shí)時(shí)性．

(2) 為降低車間生產(chǎn)運(yùn)行能耗，本文建立了基于車間的能耗數(shù)字孿生模型數(shù)據(jù)，利用蜂群算法對(duì)車間設(shè)備的加工參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化．實(shí)驗(yàn)表明使用優(yōu)化后的設(shè)備加工參數(shù)完成單個(gè)工件的生產(chǎn)能夠節(jié)省車間能耗21.77%，優(yōu)化效果明顯．

(3) 在數(shù)字孿生模型平臺(tái)上，對(duì)車間能耗綜合信息進(jìn)行可視化表達(dá)．相較于傳統(tǒng)的能耗管理方法，本文中的數(shù)字孿生模型可以配合車間生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)仿真直觀、可視地展示車間的能耗數(shù)據(jù)，并通過(guò)可視化平臺(tái)實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地展示車間能耗、能耗優(yōu)化相關(guān)的信息和圖表，從而為車間生產(chǎn)過(guò)程的能耗監(jiān)測(cè)與能耗優(yōu)化提供了便利．

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Digital Twin Modeling of Low-Carbon Workshop Manufacturing Process

Tian Ying，Shao Wenting，Wang Taiyong，Zheng Mingliang

(School of Mechanical Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

With the monumental advancements in key technologies of intelligent manufacturing and their rapid applications in the manufacturing industry，the traditional workshop manufacturing mode is remarkably transitioning. The production system of modern enterprises is becoming more integrated，complex，and intelligent，which presents great challenges to the low-carbon operation goal of the workshop manufacturing process. To improve the quality and real-time level of energy consumption management in the workshop，a digital twin modeling approach for workshop energy consumption management is proposed. A virtual workshop geometric model is designed in the cyberspace based on the information derived from the physical workshop. Next，the kinematic relationships are added to the geometric model based on the interaction information obtained from the physical and virtual equipment within the workshop. Thus，the motion relationship-oriented digital twin model is built. Subsequently，an energy consumption model for multiple equipment systems is set up based on the BP neural network. This model will collect energy consumption data with different mechanical parameters from the physical equipment. The energy flow relationship-oriented digital twin model is based on the energy consumption information interaction between the physical and virtual workshops. As a result，the digital twin model of the workshop manufacturing process including the dynamic energy consumption information is realized. Subsequently，an energy consumption optimization method for the workshop manufacturing process based on the digital twin model is proposed. Furthermore，a multi-objective optimization function with evaluation indicators such as the life of cutting tools，smoothness of the robot movement，and manufacturing time，is established for the collaborative optimization of multi-machining parameters by the artificial bee colony algorithm，using the dynamic energy consumption data in the digital twin model. Finally，a practical machining case demonstrates that the proposed approach for the energy consumption digital twin model is effective. Results indicate that the digital twin model can save 21.77% of workshop energy consumption，and the real-time visualization expression degree of workshop energy consumption information is considerably improved.

low-carbon manufacturing；digital twin model；simulation of workshop manufacturing process；energy consumption management

10.11784/tdxbz202111011

TP391.9

A

0493-2137(2023)03-0232-10

2021-11-05；

2021-12-13.

田?穎（1977—??），女，博士，副教授.

田?穎，tianying@tju.edu.cn.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51975407).

Supported by the National Natural Science Foundation of China(No. 51975407).

(責(zé)任編輯：王曉燕)