熊瑤 費敏銳 新工業網
本文通過對虛擬制造以及數字孿生的核心技術進行梳理，分析了虛擬制造和數字孿生的研究開發與應用實踐案例，展望了數字孿生與虛擬制造的發展前景。
虛擬制造系統首先要感知、建模，再進行分析推理。數字孿生是虛擬制造的使能技術。如果沒有數字孿生對現實生產體系的準確模型化描述，所謂的虛擬制造系統就是無源之水，無法落實。一方面，數字孿生可以支撐制造的物理世界和信息世界之間的虛實映射和雙向互動，進而形成數據感知-實時分析-智能決策-精準執行的智能閉環。另一方面，數字孿生可以將實際的運行狀態、環境變化、突發擾動等參數與信息空間數據(如仿真預測、統計分析、領域知識等)進行充分的互動和深度融合，以提高制造過程中物理世界和信息世界的同步性和一致性。數字孿生與虛擬制造的關系如圖1所示。
虛擬制造以虛擬現實(VR)和仿真技術為基礎，對產品的設計、生產過程統一建模，在計算機上實現產品的設計、加工和裝配、檢驗、使用，從而完成整個產品生命周期的模擬和仿真。虛擬制造技術近年來受到廣泛關注。該技術利用計算機仿真技術模擬產品設計、制造和生產過程，幫助企業優化生產流程、提高產品設計精度和生產效率。隨著科技的發展，虛擬制造技術已經結合了許多相關技術，如云計算、人工智能、物聯網等，以提供更多的應用場景和實時數據支持。多領域、多尺度融合建模是虛擬制造的關鍵技術之一。通過建立多領域、多尺度的模型，可以對不同的制造過程進行有效的仿真和優化，從而提高制造效率和產品質量。數據采集與傳輸是虛擬制造的基礎，涉及數據的實時采集和傳輸，需要結合各種傳感器和通信技術。全周期數據管理是虛擬制造的另一項核心技術，包括數據的收集、存儲、分析和應用。通過全周期數據管理，可以實現對生產過程的全面監控和優化。數據驅動與物理狀態融合的狀態評估是虛擬制造的關鍵技術之一，通過將實時數據與模型進行融合，可以實現對生產狀態的評估和預測。VＲ呈現技術是虛擬制造的重要組成部分。該技術通過將數字化的制造過程和產品呈現為視覺化場景，為制造過程提供直觀的展示。高性能計算技術是虛擬制造的關鍵技術之一，可以提供高速的計算和數據處理能力，支持復雜的虛擬仿真和優化。這些技術的發展和應用將促進制造業的數字化轉型和智能化升級。數字孿生是充分利用多種數據(包括物理模型、傳感器、運行歷史、試驗信息等)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程。其在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備全生命周期過程。數字孿生技術的實現離不開許多先進技術的發展和應用。其技術體系按照從基礎數據采集層到頂層應用層的順序可以被劃分成四個層次，分別是數據保障層、建模計算層、數字孿生功能層和沉浸式體驗層。每一層功能的實現都在前一層的基礎之上進行，都是對前面各層功能的進一步豐富和拓展。數字孿生的關鍵技術有多領域多尺度融合建模、數據驅動與物理模型融合的狀態評估、數據采集和傳輸、全壽命周期數據管理、VＲ呈現等。其中，多領域多尺度融合建模與虛擬制造中的建模關鍵技術一致。在具有復雜機理結構的數字孿生目標系統中，通常很難構建準確、可靠的系統級物理模型。因此，僅僅使用目標系統的解析物理模型對數字孿生目標系統進行狀態評估，并不能取得良好的評估效果。數字孿生技術使用數據驅動的方式，利用系統的歷史和實時運行數據對物理模型展開更新、修改、連接和補充。數字孿生對系統機理特征和運行數據特征進行了充分的融合，使之可以與系統的實時運行狀態更好地結合，從而得到一套可以動態、實時地跟蹤目標系統狀態的評估系統。數字孿生系統是物理實體系統的實時動態超現實映射。數據的實時采集傳輸和更新對于數字孿生具有至關重要的作用。在數字孿生系統中，數量眾多、種類繁多的高精度傳感器作為核心，構成了數字孿生系統的感知基礎。要實現全生命周期的數據存儲和管理，就必須借助服務器的分布和冗余的存儲。因為數字孿生系統對數據的實時性有非常高的要求，所以要對數據的分布架構、存儲方式和檢索方式進行優化，從而得到實時、可靠的數據讀取性能。這就是數字孿生系統所面臨的挑戰。VＲ技術可以讓用戶快速掌握系統的工作原理、結構、特征、變化趨勢、健康狀況等多方面信息，從而激發用戶對系統的優化與創新。在當前的云計算環境下，優化可以從兩個方面著手，即云計算環境下的高性能數據分析算法的云端化和異構加速架構。數字孿生與虛擬制造的對比如表1所示。
工業4．0指由人工智能、物聯網、機器人技術、無人機、無人駕駛汽車、VＲ等主導的新一代工業革命。虛擬制造與數字孿生是工業4．0的必備技術。目前，國內外正在進行各種類型的數字孿生研究。德國西門子開發了模擬本公司生產設施的數字孿生系統，以構建智能工廠。得益于此，西門子在工廠作業效率和質量改進方面取得了顯著成效。智能工廠通過安裝在工廠和機器中的傳感器實時收集和分析數據，能夠快速了解工廠情況并通過分析實現自行控制。日本三菱重工在建造風力發電廠的過程中引入了數字孿生的概念。數字孿生幫助三菱重工通過考慮風向、風速和地形來選擇發電廠的最佳位置。此外，新加坡政府還將整個城市數字化，并將數字化用于預測和管理交通。荷蘭鹿特丹市正在實時收集和分析船舶運營信息，以升級港口物流系統。數字孿生不僅應用于制造業，在醫療、能源、金融和公共服務等領域都得到了廣泛應用。未來，數字孿生有望通過與人工智能相結合，演變成更智能的形式。數字孿生的應用范圍覆蓋將更大，而虛擬制造將成為制造業不可或缺的一環。虛擬制造和數字孿生技術的發展，為工業4．0提供了強有力的支持。將生產線上的物理過程數字化，為智能制造提供了強有力的技術支持。例如，在工業機器人領域，通過使用虛擬制造和數字孿生技術，可以實現機器人的智能化控制和自適應，從而提高生產效率和產品質量。此外，虛擬制造和數字孿生技術的應用還可以支持在產品生命周期的各個階段中，實現產品的數字化設計、制造和維護。本文以基于虛擬制造的虛擬油管監測系統、智能農業溫室微環境監測系統以及虛擬鋰電池化成試驗生產線為例，對虛擬制造與數字孿生的研究開發與應用實踐進行闡述。虛擬油管監測系統需要能夠準確地模擬油管監測的真實環境，包括管道結構、流體傳輸、溫度、壓力等參數。這樣可以幫助操作人員更好地理解和分析實際油管的運行情況。本小節設計的基于虛擬制造的虛擬油管監測系統應用于某鋼廠中小型車間。根據需求，該系統先對VＲ的交互功能進行研究，再采用ActiveX技術把基于VＲ的測控界面封裝成標準化控件嵌入到組態軟件中，以實現物理油罐與虛擬油罐的無縫鏈接和動態數據交換，最終實現遠程監測。基于虛擬制造的虛擬油管監測系統通過建模仿真技術與軟件開發技術，實現虛擬人機交互，并通過運用幾何建模、物理建模、運動建模、行為建模、交互映射與模型分割等實現實時仿真。該系統通過軟硬件相結合的設計，實現虛擬場景的構建與仿真。虛擬場景的設計包括可視化、數據處理和用戶交互等。虛擬場景設計結構如圖2所示。
基于虛擬制造的虛擬油管監測系統運用多傳感器數據融合技術及模糊控制技術，實現油罐監控。虛擬油罐平臺的功能包括系統主畫面、歷史曲線權限設置、操作系統、智能報警以及網絡瀏覽。智能測控機理為傳感器采集油位數據。數據先傳輸到數據融合模塊，再傳輸到總控平臺以輸出信號。智能測控機理如圖 3所示。
本文根據如圖 4( a) 所示的真實油管現場實際環境搭建虛擬環境。虛擬油管如圖 4( b) 所示。虛擬油管監測系統實現了如圖 4( d) 所示的數據實時傳輸與虛擬人機交互，最終實現操作人員的遠程智能測控。圖 4( c) 為應用基地實際場景與虛擬監控畫面。通過利用虛擬制造、數字孿生技術，并結合實時數據分析和模擬仿真可知，基于虛擬制造的虛擬油管監測系統可以提供更高效、安全和可靠的油管監測和管理解決方案。智能農業溫室微環境監測系統應具備溫度、濕度、光照、CO2 濃度、pH 值、土壤營養、病蟲害等參數的監測功能，并能進行數據記錄、分析、警報和遠程監控，以實現高效的農業生產和資源管理。基于虛擬制造的智能農業溫室微環境監測系統的功能如下。首先，通過農業智能巡視機器人在溫室內進行自主行走，完成所需大棚內數據信息的采集。然后，溫室環境網絡化監測系統平臺遠程獲取溫室內機器人采集到的微環境數據，并實時顯示在遠程界面以供監測。接著，作物生長環境專家系統實現基于智能機器人與監測平臺的、面向作物生長過程溫室監控的輔助決策功能。最后，系統在某農業基地 840 m2 溫室番茄種植區完成現場驗證。虛擬溫室模型如圖 5 所示。
因為從農業物聯網平臺中獲取到的數據非常龐大，而系統生成的信息非常復雜，所以僅依靠農戶的技術水平很難直接使用這些原始數據進行決策。農業專家只能根據定量分析的結果來作出正確的判斷和決策。也就是說，數據采集和控制設備的作用非常有限。解決問題的關鍵是對傳感器獲取的大量信息進行及時處理和整合。解決方案之一是在每個農場都建一個計算機中心。但該方案的可行性太低。解決方案之二是把這些數據存儲在云中，從而為以后監測作物的生長環境和生長過程，以及食品安全追溯等活動提供證據和奠定基礎。目前，在云服務端上已完成數據采集、統計以及對溫室設備的遠程控制服務等，并為將來的發展預留了適宜的接口。這將便于今后在這些服務的基礎上進一步衍生出更多的農業生產服務，如植物生長過程分析、農業專家系統以及農業數據挖掘服務等。①數據采集。濕室微環境監測系統可采集溫室大棚的各種影響因素的數據，如溫濕度、光照、CO2 濃度、土壤水分和溫度等信息。②專家系統。作物生長環境專家系統實現基于智能機器人與監測平臺的面向作物生長過程溫室監控的輔助決策功能。整個基于虛擬制造的溫室微環境監測系統結構如圖 6所示。
③通過農業監測機器人采集數據，可以實現數據的精準性、實時性、一致性。借助監測平臺的智能分析能力，可以擺脫溫室控制對人的依賴。溫室虛實場景如圖 7 所示。
智能農業溫室微環境監測系統的應用可以提高農業生產的質量和效率、減少資源浪費，同時也為農民提供了更便捷、可靠的農業管理工具。虛擬鋰電池化成試驗生產線的應用需求包括工藝優化、質量控制、過程仿真、培訓和技能提升，以及可視化和決策支持等。虛擬系統可以幫助鋰電池制造企業提高生產效率、優化質量管理，并降低成本和風險。虛擬系統設計需針對日產量為 10 000 片、容量為 10 Ah 的鋰電池的生產過程。虛擬仿真過程按照生產工藝要求，采用集運箱方式運輸鋰電池; 采用流水線方式進行虛擬仿真，并需要對集運箱和電池導體模型進行兩級編碼。虛擬仿真中的氮氣作為消防媒介，將現場總線與工業以太網結合。這將有助于優化生產過程、提高效率和安全性。虛擬生產線是實現了工位控制、現場工作站控制和系統集控的大系統，可通過虛擬儀表對數據進行顯示和采集仿真模擬。虛擬系統需設計開放式的系統數據庫，以便實現系統數據的實時共享。虛擬制造技術應用于生產體，可以實現對物流控制、倉儲管理、過程控制和工藝參數控制的模擬。虛擬系統通過虛擬制造技術，在仿真界面全面滿足鋰電池生產工藝要求; 通過虛擬仿真，優化生產過程占地面積，提高現實場地使用效率; 通過模擬仿真，確保工藝流程的完整性、可實現性、可靠性。模擬仿真要同時保證自動化過程與緊急狀態下人工干預的可實現性。仿真過程需同時滿足消防要求，以確保安全生產。
虛擬鋰電池化成試驗生產線的應用可以幫助優化生產線設計、改進工藝、提升操作員技能，并提供故障診斷和優化的支持。虛擬化技術在鋰電池生產領域的應用正在逐漸增加，可以提高生產效率、降低成本和改善產品質量。作為支撐虛擬制造的數字孿生技術，能夠實現物理世界的精準映射，進而借助人工智能等方法有效解決工藝規劃和生產線優化等問題。虛擬制造和數字孿生是制造業數字化轉型的關鍵技術。其未來發展趨勢如下。①更高級的仿真技術。虛擬制造和數字孿生將更加強調仿真技術的發展，包括物理仿真、運動仿真、流體仿真等，以提供更真實、準確的模擬環境。這將幫助制造企業在產品設計、工藝規劃和生產過程中進行更精確的分析和優化，從而減少試錯成本和時間。②深度學習和人工智能的應用。虛擬制造和數字孿生技術將與深度學習和人工智能技術結合，以實現更智能化的生產過程。通過分析大數據、學習和預測模式，該技術可以提供更精確的預測和決策支持，幫助企業優化生產計劃、改進質量控制和降低故障率。③跨領域整合。虛擬制造和數字孿生將在不同領域之間進行更緊密的整合，包括工程設計、制造、供應鏈管理等。通過虛擬制造和數字孿生技術，企業可以在產品生命周期的不同階段進行信息傳遞和共享，以實現多領域的協同工作。④物聯網的融合。虛擬制造和數字孿生將與物聯網技術相結合，實現設備和系統之間的互聯互通。通過物聯網的數據采集和傳輸，企業可以實時監控設備狀態、收集生產數據。通過將設備狀態與數字孿生模型進行對比分析，可以實現遠程監控、預測維護和智能調度。⑤增強現實和VR應用。虛擬制造和數字孿生將借助增強現實和 VＲ 技術，為制造業提供更直觀、沉浸式的體驗。通過增強現實和 VＲ 技術，企業可以在虛擬環境中進行產品設計、工藝規劃和培訓，從而提高效率和質量。綜上所述，虛擬制造和數字孿生在未來將朝著更加智能化、數字化和整合化的方向發展。這些技術將幫助企業提高生產效率、產品質量和創新能力，實現可持續發展和保持競爭優勢。虛擬制造借助增強現實和 VＲ 技術，可以提供更直觀、沉浸式的體驗。數字孿生與物聯網技術的結合可實現設備和系統的互聯互通，可實時監控設備狀態、收集生產數據，實現物理世界的精準映射。虛擬制造和數字孿生已經在油管檢測、農業溫室及鋰電池化成試驗生產線中取得顯著的進展和良好的應用實踐效果。未來，虛擬制造和數字孿生的發展將更加注重仿真技術的提升、深度學習和人工智能的應用、跨領域整合、物聯網的融合以及增強現實和 VＲ 技術的應用。數字孿生驅動虛擬制造將打造具有超高并發基礎設施、全面價值交付體系和三元空間生態環境的元宇宙。原文刊載于《自動化儀表》2023 年 8 月 作者：上海大學機電工程與自動化學院 熊瑤 費敏銳
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