• CN:11-2187/TH
  • ISSN:0577-6686

机械工程学报 ›› 2022, Vol. 58 ›› Issue (16): 329-343.doi: 10.3901/JME.2022.16.329

• 交叉与前沿 • 上一篇    下一篇

扫码分享

新一代信息技术赋能的数字孪生制造单元系统关键技术及应用研究

张超1,2, 周光辉1,2, 李晶晶1, 魏智博1, 常丰田1,3   

  1. 1. 西安交通大学机械工程学院 西安 710049;
    2. 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安 710054;
    3. 长安大学工程机械学院 西安 710064
  • 收稿日期:2021-09-13 修回日期:2022-04-12 出版日期:2022-08-20 发布日期:2022-11-03
  • 通讯作者: 周光辉(通信作者),男,1972年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为智能制造与产品服务系统技术、复杂机电产品协同优化设计与低碳设计、离散车间制造执行系统高效低碳运行理论与方法。E-mail:ghzhou@mail.xjtu.edu.cn
  • 作者简介:张超,男,1992年出生,博士,助理教授。主要研究方向为设备/车间/工厂数字孪生建模与运控、大数据驱动的智能制造、深度学习理论与应用。E-mail:superzc@xjtu.edu.cn;
    李晶晶,女,1990年出生,博士研究生。主要研究方向为数字孪生驱动的工艺智能决策。E-mail:ljj1588@stu.xjtu.edu.cn;
    魏智博,男,1994年出生,硕士研究生。主要研究方向为数控铣削加工过程数字孪生建模与优化控制方法。E-mail:weizhibo122@stu.xjtu.edu.cn;
    常丰田,男,1991年出生,博士,讲师。主要研究方向为服务型智能维修决策技术及产品服务系统。E-mail:ftchang@stu.xjtu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(51975463,52105530)、博士后创新人才支持计划(BX2021244)和中国博士后科学基金(2021M692556)资助项目

Research on Key Technologies and Application of New IT-driven Digital Twin Manufacturing Cell System

ZHANG Chao1,2, ZHOU Guanghui1,2, LI Jingjing1, WEI Zhibo1, CHANG Fengtian1,3   

  1. 1. School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049;
    2. State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710054;
    3. School of Construction Machinery, Chang'an University, Xi'an 710064
  • Received:2021-09-13 Revised:2022-04-12 Online:2022-08-20 Published:2022-11-03

摘要: 如何构建离散型车间软硬件模型并在此基础上实现生产过程的智能决策与控制仍是当前研究和践行离散型智能车间面临的瓶颈问题。针对该问题,以离散型车间的基本实现单元——制造单元为研究对象,从数据-知识混合驱动的角度出发,提出数字孪生制造单元系统新理论模型与参考框架,明晰新一代信息技术赋能下数字孪生制造单元系统的智能特征及其多维智能时变空间的动态形成机理与互作用机制。在此基础上,通过物联网、边缘计算、云计算、区块链、深度学习、知识工程等新一代信息技术的融合应用,研究支撑数字孪生制造单元系统配置建模、知识集成、运行决策和应用转化的四项关键使能技术。最后,依托微型涡喷发动机智能制造单元平台,构建软硬件集成的数字孪生制造单元系统原型,并通过实际工业案例,验证了所提理论与技术的有效性和实用性。

关键词: 数字孪生, 制造单元, 新一代信息技术, 智能决策, 优态运行控制

Abstract: How to construct software and hardware models of a discrete workshop and realize intelligent decision-making and control of the production process is still the bottleneck problem for the research and implementation of discrete smart workshops. Consequently, the research takes the manufacturing cell, known as the basic implementation unit of discrete smart workshops, as the research object and proposes a novel theoretical model for a data and knowledge-driven digital twin manufacturing cell system (DTMCS) empowered by New IT. On that basis, a reference framework of DTMCS is defined, where its smart features, dynamic formation and interaction mechanisms of multi-dimensional time varying spaces are clarified. Then, with the in-depth integration of Internet of Things (IoT), edge computing, cloud computing, blockchain, deep learning and knowledge engineering in DTMCS, four key enabling technologies that support DTMCS configuration modelling, knowledge integration, operation decision-making and application transformation are studied. Finally, based on an intelligent manufacturing cell of micro turbojet engine, a prototype of DTMCS is constructed, where its application examples verify the validity and practicality of the proposed approach.

Key words: digital twin, manufacturing cell, New IT, intelligent decision-making, optimal operation state control

中图分类号: