基于边云协同的数字孪生同步演化服务实现方法

本发明属于数字孪生，涉及一种基于边云协同的数字孪生同步演化服务实现方法。

背景技术：

1、面向数字化制造需要保证制造资源能够快速变更：在信息空间中，软件资源经常升级；在物理空间中，硬件资源也是动态变化的。结合数字孪生技术，数字孪生可以实时模拟生产制造情况，对各类制造资源进行管理与监控，为生产制造活动提供及时、透明的指导和报告，以数据分析提升管理，实现数字化转型。通过多系统集成、数据分析与监控，实现质量追溯、生产效率分析、产能分析等，提高制造业对生产预期、作业现场和生产过程的设计与管理能力。在持续优化业务与数字化转型的过程中，不断融入管理智慧，深化平台集成应用，如排产优化分析、制造质量分析、工艺优化分析、整机档案标识识别等，实现制造业对“质量、成本、交期”的持续改善，提升制造核心竞争力。数字孪生技术能够通过实时数据采集和动态跟踪物理实体的工作状态，数字孪生模型准确性包括制造要素属性和运行特性等显性和隐性因素，实现生产过程中实际物理设备与数字孪生模型的运行协同方法需要探索。对于生产系统而言，在生产制造过程中随机扰动频发，实际生产工况多变。应用“设计—建模—修改设计—再建模—再分析”的串行虚拟仿真模式时，当现场工况发生变化就需要重新建模与分析，存在仿真建模工作量大、出错率高，运行时的协同实时性难以保证。因此需要将随时间频繁变化的工况信息映射为有效的模型机理参数，通过机理参数驱动数字孪生模型的更新，实现生产过程在线协同，提高运行时的实时性和准确性。建立现场生产驱动数据与孪生模型参数的匹配关系，实现基于现场生产数据的数字孪生模型自动匹配与快速更新。数据决定了数字孪生模型与实际物理实体在设计时与运行时的保真性，数据的完整性不仅能够保证数字孪生模型在构建过程的准确性，并且能够为生产系统在运行时的生产决策、数字孪生模型的同步演化提供数据依据。面对生产系统各生产要素如机器人、cnc、传感器等异构化，导致在新的生产要素接入系统时在需求分析、仿真测试、设备调试、设备部署和设备运行等过程中需要频繁地对软硬件进行迭代更新与重新部署。这样冗长的资源部署流程无法实现各要素接口数据的统一收集，提高了系统升级成本，无法及时响应快速变化生产需求，并且在传统制造系统中异构生产要素之间的通讯通常需要针对彼此单独开发特定接口，使得系统内每个新要素都需要进行特定接口的开发。因此，如何接入无缝异构生产要素是实现生产要素互操作与数字孪生服务数据集成的关键。需要将不同要素的通讯接口、数据源通过统一的适配器作为实际物理实体与服务间的缓冲块，解决在运行过程中的基于实时数据的模型匹配与更新、生产智能决策、生产过程同步演化的数据交互与控制。

2、现有技术中，1、数字孪生同步演化服务进行部署与仿真过程中仍存在大量限制，大量数字孪生仿真与生产过程协同软件本地部署困难、数字孪生建模过程繁琐、模型准确度低、同步演化同步性能差、与现场实时数据的互动性差，并且数字化用户在使用服务过程中成本高，互操作性差，需要一定的学习使用成本，无法提供给中小型数字化用户高效、便捷、低成本的数字孪生服务。若采用云原生的方式来构建数字孪生同步演化服务，将其部署在云端，解决本地部署的局限性问题，同时将服务以容器化地方式提供给数字化用户，使数字孪生服务具备足够的柔性，包括软件运维协同的柔性、服务具体功能柔性、用户交互柔性、数据管理柔性等。2、数字孪生模型构建困难以及应对智能生产边缘与云端交互的通信鲁棒性以及面对不同生产工况与负载分配机制的实时敏感程度引发的物理系统与数字孪生模型生产协同问题较差：面对“单台设备—制造单元—产线—车间”组成的多层级复杂生产制造系统，不仅各层内部的要素存在大量关联耦合，上下级也存在复杂控制耦合，目前如何进行数字化的定义、描述、建模还缺乏理论和方法支撑，想要实现对物理实体的多维度、多尺度、多学科、多物理量动态精确建模还存在一定困难，其关键在于物理实体和数字孪生模型的交互不充分、数据与机理规则间的融合不充足。对于生产系统而言，在生产制造过程中随机扰动频发，实际生产工况多变。应用“设计—建模—修改设计—再建模—再分析”的串行虚拟仿真模式时，当现场工况发生变化就需要重新建模与分析，存在仿真建模工作量大、出错率高，运行时的协同实时性难以保证。因此需要将随时间频繁变化的工况信息映射为有效的模型机理参数，通过机理参数驱动数字孪生模型的更新，实现生产过程在线协同，提高运行时的实时性和准确性。建立现场生产驱动数据与孪生模型参数的匹配关系，实现基于现场生产数据的数字孪生模型自动匹配与快速更新。3、生产过程协同实施困难：数字孪生技术能够通过实时数据采集和动态跟踪物理实体的工作状态，数字孪生模型准确性包括制造要素属性和运行特性等显性和隐性因素，实现生产过程中实际物理设备与数字孪生模型的运行协同方法需要探索。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于边云协同的数字孪生同步演化服务实现方法，解决了现有技术同步演化过程中精确性差和延时率高的技术问题。

2、本发明所采用的技术方案是，基于边云协同的数字孪生同步演化服务实现方法，具体包括以下步骤：

3、步骤1，构建生产系统数字孪生本体模型；

4、步骤2，数字孪生本体模型生产运行状态自动匹配与参数更新；

5、步骤3，搭建数字孪生业务服务模块；

6、步骤4，通过数字孪生业务服务模块对数字孪生本体模型更新迭代与同步演化。

7、本发明的特点还在于，

8、步骤1具体为：对生产系统孪生模型全要素进行数字化抽象定义与参数化描述，对各要素及其关系进行规范化和精确定义，将物理实体的各要素抽象定义为信息库，针对信息库中的要素属性采取参数化描述，形成高聚低耦的数字孪生本体模型。

9、物理实体的各要素包括机械结构、电气控制、运动规则、动力学系统和物理系统。

10、步骤2具体为：

11、步骤2.1，采集生产过程数据，对生产过程数据进行解析与封装，通过解析与封装后的数据驱动生产系统数字孪生本体模型运行；

12、步骤2.2，制定生产系统数字孪生本体模型的参数映射策略，通过抽取并构建基础函数模板，以遍历和判断的形式生成更新孪生模型参数的控制方法；

13、步骤2.3，基于动态数据交换方式建立生产系统模型参数的匹配机制，通过对生产系统数字孪生本体模型的版本、关联模型文件与参数文件的管理，完成生产系统数字孪生本体模型参数的更新。

14、步骤3还包括：

15、步骤3.1，对生产系统数字孪生本体模型动态更新；

16、步骤3.2，采集生产系统各异构要素的数据；

17、步骤3.3，构建grpc双向流服务。

18、步骤3.1具体为：通过虚实生产要素的同步映射、实时数据与生产要素的关联，对生产系统数字孪生本体模型进行动态更新。

19、步骤3.2具体为：通过ipea部署opc ua服务端，通过协议映射的方式，对每个异构资源建立方法节点和变量节点，根据资源之间的关系进行自适应协商，在系统运行过程中，ipea将从底层提取的过程数据实时上传至数据库与grpc客户端；中间件的consul服务器将关于各要素的相关数据上传到数据库中；部署以grpc为代表的远程过程控制服务，将各制造生产设备的控制器底层数据转化为各设备关节的旋转或者位移的具象化数据；在grpc客户端通过发送grpc服务请求来获取实时的各生产要素的控制信息。

20、步骤3.2中生产系统各异构要素包括制造单元中机器人、cnc设备、传感器、rfid、uwb和hmi。

21、步骤3.3具体为：数字孪生业务服务模块采用rpc，在ipea部署grpc服务端，在服务后台部署grpc客户端，通过grpc协议采集业务服务模块与ipea的运动控制实时数据。

22、步骤4具体为：通过步骤3中的实时数据驱动生产系统数字孪生本体模型的位姿变换，将新的运动数据传递给模型运动学变量kinematics中所有的joint关节对象来更新映射模型中关节变量的数据，结合补间动画方法，将当前变量以及补间动画参数通过位姿变换进行计算后得到新的映射模型点向量集合，再执行渲染器渲染、gpu绘制得到模型在场景中新的表达，随着数据源的不断变化更新，循环执行过程，从而实现本体模型在云环境中的运维协同。

23、本发明的有益效果是：

24、本发明通过采集实时生产数据和参数映射，实现了对数字孪生本体模型的参数更新并与生产运行状态匹配；通过构建grpc双向流服务实现了实时数据的采集，进一步驱动生产系统数字孪生本体模型的位姿变换，随着数据源的不断变化更新，循环执行过程，从而实现本体模型在云环境中的运维协同，解决了现有技术同步演化过程中精确性差和延时率高的技术问题。