■ 陈龙
摘要：随着工业4.0的推进，智能制造车间成为制造业转型升级的关键领域。数字化孪生作为一种前沿技术，能够通过构建虚拟模型实时映射物理车间的状态，为生产优化、故障预测等提供有力支持。本文详细阐述了智能制造车间数字化孪生建模的方法，包括物理实体建模、虚拟模型构建、数据交互机制等，并深入分析其在生产过程监控、设备维护、工艺优化等方面的应用，旨在为制造业更好地实现智能制造提供理论与实践参考。
关键词：智能制造车间；数字化孪生；建模；应用
一、引言
智能制造是制造业发展的必然趋势，它融合了先进制造、信息、自动化技术等，以提高生产效率、产品质量和企业竞争力。在智能制造车间中，大量设备、人员、物料等要素协同运作，过程复杂。数字化孪生技术因此应运而生，它通过创建与物理系统相对应的虚拟模型，并利用实时数据实现虚拟与物理系统的高度同步，使企业能够在虚拟环境中对生产过程进行模拟、分析和优化，提前发现问题并采取措施，降低生产成本，提升生产效益。
二、智能制造车间数字化孪生建模
（一）物理实体建模
智能制造车间设备种类繁多，包括数控机床、工业机器人、自动化生产线等。对设备建模时，需考虑设备的几何结构、运动学特性、动力学特性等。例如，数控机床的建模要精确描述其坐标轴的行程、定位精度、主轴转速范围等参数；工业机器人建模则需明确各关节的运动范围、运动速度、负载能力等。通过运用三维建模软件（如SolidWorks、UG等）构建设备的几何模型，再结合多体动力学软件（如ADAMS等）对设备运动进行仿真分析，确定模型参数，使其能准确反映设备实际运行状态。
（二）虚拟模型构建
数字化孪生系统架构需具备良好的开放性、可扩展性和实时性，通常采用分层架构，包括感知层、数据层、模型层和应用层。感知层通过传感器、物联网设备等采集物理车间的实时数据；数据层负责数据的存储、处理和传输；模型层构建各种虚拟模型并进行仿真运算；应用层为用户提供可视化界面和各种应用功能。各层之间通过标准接口进行数据交互，确保系统稳定运行。
（三）数据交互机制
在物理车间部署大量传感器，如温度传感器、压力传感器、位移传感器、电流传感器等，实时采集设备运行状态、物料位置、环境参数等数据。通过工业以太网、无线通信（如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee）等技术将采集到的数据传输到数据层。为保证数据传输的可靠性和实时性，采用数据缓存、数据加密、数据压缩等技术，以减少数据传输延迟和丢包现象。
三、智能制造车间数字化孪生应用
（一）生产过程监控
1.实时状态可视化
通过数字化孪生系统，将物理车间的设备运行状态、物料流动情况、人员工作进度等信息以直观、形象的可视化方式呈现给管理人员。利用三维虚拟模型、二维图表、动画等形式，实时展示车间生产全貌。例如，在虚拟车间中，设备以不同颜色表示其运行状态（如绿色为正常运行、黄色为预警、红色为故障），物料通过动画效果显示其在车间内的运输路径和位置，人员工作任务通过任务进度条实时更新。管理人员可随时随地通过电脑、平板和手机等终端设备查看车间生产实时状态，及时掌握生产动态。
2.异常预警与诊断
基于实时数据和虚拟模型，利用数据分析算法和机器学习技术，对生产过程进行实时监测和异常预警。例如，通过对设备运行数据的实时分析，当设备关键部件的温度、振动、电流等参数超出正常范围时，系统自动发出预警信号，并通过虚拟模型定位故障位置，分析故障原因。在此基础上，结合历史故障数据和案例库，为维修人员提供故障诊断建议和维修方案，缩短设备停机时间，提高生产连续性。
（二）设备维护
数字化孪生系统通过对设备运行数据进行长期监测和分析，建立设备健康状态评估模型和剩余使用寿命预测模型。利用机器学习算法（如支持向量机、神经网络）对设备运行数据进行特征提取和模式识别，预测设备可能出现故障的时间和类型。根据预测结果，制订合理的设备维护计划，提前安排维修人员和备件，实现从传统的事后维修、定期维修向预测性维护转变，降低设备维修成本，提高设备利用率。
（三） 工艺优化
根据车间设备的实际运行状态、物料配送情况和订单需求，利用数字化孪生系统对产品的工艺路线进行优化。通过仿真不同工艺路线下的生产效率、设备利用率、物料运输距离等指标，找出最优工艺路线。例如，当某台设备出现故障或负荷过高时，系统自动调整工艺路线，将部分加工任务分配到其他设备上，确保生产不间断地顺利进行，提高车间整体生产效率。
四、结论
数字化孪生技术为智能制造车间的发展提供了强大的技术支撑。通过精确的物理实体建模、高效的虚拟模型构建和可靠的数据交互机制，实现了物理车间与虚拟车间的高度融合。数字化孪生技术在生产过程监控、设备维护、工艺优化等方面的应用，有效提升了智能制造车间的生产效率、产品质量和企业竞争力。随着科学技术的不断发展，数字化孪生技术在智能制造领域将发挥更大的作用，推动制造业向更高水平迈进。未来，需要进一步加强数字化孪生技术与人工智能、大数据、物联网等新兴技术的深度融合，拓展其应用场景，解决实际应用中面临的问题，促进智能制造车间的全面发展。
（作者单位：襄阳科技职业学院）
