一种基于数字孪生技术的生产控制参数优化方法与流程

本发明属于生产控制，具体为一种基于数字孪生技术的生产控制参数优化方法。

背景技术：

1、随着新一代信息技术与工业制造的融合和落地应用，工业智能化转型升级的步伐显著加快。数字孪生技术，作为智能制造领域的关键技术之一，通过创建物理实体的虚拟数字副本，实现了对工业生产的精确模拟和优化。

2、在现有的数字孪生技术应用中，生产控制参数的优化往往存在以下问题：

3、1.生产控制参数的调整往往基于操作人员的经验，缺乏数据驱动的科学决策支持，导致优化效果受限于个人经验和知识水平。

4、2.现有方法难以实时响应生产过程中的复杂性和动态变化，无法实现对生产过程的实时监控和自适应调整。

5、3.简单的自动化调节策略往往只能解决局部或短期的优化问题，难以实现全局和长期的生产效率提升、成本降低以及产品质量保证。

6、4.大量的生产数据未能得到充分挖掘和利用，数据的潜在价值未能转化为优化生产控制参数的有效信息。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提出一种基于数字孪生技术的生产控制参数优化方法，该技术方案能够更好地优化生产控制参数，提高工业生产的智能化和自动化水平。

2、为实现上述目的，本公开实施例提供一种基于数字孪生技术的生产控制参数优化方法，包括：

3、采集生产线上各个环节的生产控制参数；集成采集到的数据，基于集成的数据构建数字孪生模型；利用数字孪生模型进行实时仿真，模拟不同生产控制参数下的生产线状态；根据仿真结果和预设的生产优化目标，通过改进型优化算法动态调整生产控制参数，生产优化目标包括产量最大化、成本最小化和质量最优化，包括以下内容：

4、定义参数空间；随机生成初始化种群；

5、设计适应度函数；对初始化种群中每个个体i计算适应度，选择个体进行交叉和变异，得到新一代的准种群；

6、通过禁忌搜索算法对新一代的准种群进行局部优化，输出最优解作为最终的新一代种群；进行若干次迭代，直到满足设定的终止条件，选中最终种群中适应度最高的参数组合作为生产控制参数的最优解；

7、将优化后的生产控制参数应用到数字孪生模型中，预测和评估优化效果；当效果达到预期后，将优化后的生产控制参数应用到实际生产中。

8、基础方案的有益效果：本技术方案通过数字孪生模型进行实时仿真，能够预测不同生产控制参数下的生产线状态，从而与改进型优化算法结合找到最优的生产参数组合。数字孪生模型通过采集生产线上的生产控制参数来构建，使得模型更加贴合实际，提高预测的准确性。改进型优化算法能够针对产量最大化、成本最小化和质量最优化这三个生产优化目标动态调整生产控制参数，提高生产控制参数调整的准确性和有效性。此外，数字孪生模型还可以用于快速地对改进型优化算法输出的生产控制参数进行仿真验证，避免算法出现问题直接应用到生产线上造成的损失。

9、作为一种可实施的优选方案，采集生产线上各个环节的生产控制参数；集成采集到的数据，基于集成的数据构建高精度数字孪生模型，包括以下内容：

10、根据需要采集的生产控制参数，选择传感器安装在数据采集点；

11、将采集到的数据集成到中央数据库或数据湖中，并对采集的数据进行清洗、去除异常值和噪声；

12、通过机器学习算法利用整合后的历史数据集对模型进行训练，以构建高精度的数字孪生模型。

13、作为一种可实施的优选方案，所述生产控制参数包括温度、压力、流量、原料配比和反应时间；

14、改进型优化算法中，参数空间，其中代表温度x，代表压力，代表流量，代表原料配比，代表反应时间。

15、作为一种可实施的优选方案，改进型优化算法的适应度函数公式如下：

16、

17、其中，是单位时间内的产品数量，是产量指标权重系数；是单位时间的生产成本，是成本指标权重系数；是产品合格率，是质量指标权重系数；是一个常数，表示生产效率和其他未包含在模型中的因素的影响；表示原料配比对当前生产产量的影响值；、、、、反映了不同因素对产量的相对重要性；是单位原材料成本，是单位能源成本，是成本系数；是与温度相关的敏感度系数，是温度对合格率影响的权重系数；是与压力相关的敏感度系数，是压力对合格率影响的权重系数；表示流量对当前生产合格率的影响值；表示原料配比对当前生产合格率的影响值；表示反应时间对当前生产合格率的影响值；是流量、原料配比和反应时间对合格率影响的权重系数。

18、作为一种可实施的优选方案，对初始化种群中每个个体i计算适应度，选择个体，包括以下内容：

19、基于适应度排名，选择排名前的个体，其中为当前迭代次数，为总迭代次数，对剩余的个体使用轮盘赌方法进行选择。

20、作为一种可实施的优选方案，对个体进行交叉和变异，包括以下内容：

21、在选中的个体间选择多个点，交换这些点之间的参数值，产生新的后代，实现对种群个体的交叉变异，形成新一代的准种群。

22、作为一种可实施的优选方案，交换参数时，随机生成判定数0或1，当判定数为0时，交换该点的参数值，当判定数为1时交换该点两侧的参数值。

23、作为一种可实施的优选方案，通过禁忌搜索算法对新一代的准种群进行局部优化，包括以下内容：

24、在新一代的准种群中选择个体作为初始解，计算初始解的适应度，并创建一个空的禁忌列表；

25、将初始解作为当前解，通过随机扰动当前解中的参数值来生成临近解，公式如下：

26、

27、其中，为当前参数，为随机扰动值，为当前迭代次数，为总迭代次数，为扰动后新生成的邻近解；

28、设置约束条件，对随机扰动值进行限制，约束条件如下：

29、

30、其中，与表示生产设备能够达到的温度最低值和温度最高值，表示原料供应的库存最大值，与表示设备安全生产下能够达到的压力最小值和压力最大值；

31、当扰动后的参数如果超过约束条件范围，则重新生产随机扰动值；

32、如果邻近解的适应度高于当前解，则接受邻近解作为新的当前解，并将原当前解添加到禁忌列表中；如果未能找到更好的解，则在当前解的邻域继续进行搜索，继续随机扰动当前解的参数。

33、作为一种可实施的优选方案，通过改进型优化算法动态调整生产控制参数，还包括以下内容：

34、收集实际生产目标数据，得到产量均值、成本均值和合格率均值；

35、使用网络爬虫工具收集行业相关数据，预测市场需求变化量、成本变化量以及产品质量要求变化量；

36、根据预测的市场需求变化量、成本变化量以及产品质量要求变化量分别生成产量指标权重系数修正值，指标权重系数修正值以及质量指标权重系数修正值；

37、将产量均值、成本均值和合格率均值与行业的各均值进行比较分析偏差，根据偏差分别得到产量指标权重系数修正系数、指标权重系数修正系数、质量指标权重系数修正系数；

38、修正系数与修正值相乘，叠加到权重初始值上即得到各生产优化目标的实时权重值，根据最终的各生产优化目标的实时权重值比例得到最终的权重系数、、。