(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210922453.4 (22)申请日 2022.08.02 (71)申请人 电子科技大 学 地址 611731 四川省成 都市高新区 （西区） 西源大道 2006号 (72)发明人 李波　杨宇晨　刘民岷　潘晓勇　 郅慧　符欣　 (74)专利代理 机构 电子科技大 学专利中心 51203 专利代理师 陈一鑫 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种面向装配车间的数字孪生模型的构建 方法 (57)摘要 本发明公开一种面向装配车间的数字孪生 模型的构建方法， 涉及数字孪生领域。 本发明首 先采用多尺度要素表征的方法， 从元素、 工序、 生 产线、 车间四个尺度对车间内的全要素进行表 征， 构建装配车间的多尺度数字孪生模型； 再从 多维 度概 念 入 手 ， 依 靠 基 于 模 型的 定 义 (ModelBased  Definition,MBD)方法， 实现几何、 物理、 行为、 规则四个层面的数字孪生模 型构建， 即通过创建数据节点模型， 依据数据节点模型对 数据演化过程进行表征， 并在 多维度的数据模型 基础上实现多尺度模型与多维度模型的融合。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115392645 A 2022.11.25 CN 115392645 A 1.一种面向装配车间的数字孪生模型的构建方法， 包括多尺度模型的构建、 多维度模 型的构建以及相应的模型融合、 模型 轻量化方法； 步骤1： 多尺度数字 孪生模型构建： 多尺度是指元素、 工序、 生产线、 车间四个基本的工业尺度， 按照层次化建模方法从颗 粒度最小的元 素尺度依次往上进行建模； 步骤1.1： 元素包含实体类与空间类两大类， 其中实体类包括了采集设备、 物流设备、 装 配设备、 操作员四种元素， 空间类包括了仓储空间、 生产空间、 运输空间三种元素， 分析建立 包含元素种类、 属性与相互关系的形式化表达式； 步骤1.2： 构建基于元素的工序映射模型， 结合生产实际将工序分为四种类别： 准备类、 检测类、 操作类与清理类， 通过 元素的不同组合关系来反映不同的工序功能与属性； 步骤1.3： 以工序与元素为基础， 构建生产线的形式化表征； 用工序流的模式将工序组 织起来， 再辅以不同的独立元素， 利用不同的工序组织形式来确定生产线的组织形式， 确定 生产线的属性、 相互关系； 步骤1.4： 结合元素、 工序、 生产线三个尺度模型， 构建车间尺度的整体框架， 保证车间 内部逻辑的一 致性与功能之间的独立 性； 步骤2： 多维度数字 孪生模型构建； 从几何、 物理、 行为、 规则四个层面建模。 基于模型的定义(MBD)技术是以机械设备的几 何模型为基础， 将工艺信息、 物理信息、 编号属性信息等信息附着于几何模型之上， 实现模 型的轻量化与高效化。 借鉴于MBD方法的思路， 提出一种基于工艺过程定义(Bill  of  Process， BOP)的数字孪生模 型建模技术， 以几何模 型作为基础， 对于工艺过程信息、 产品物 理信息等涉及物理模 型、 行为模型、 规则模型的信息在几何模 型上完成附着， 虚拟映射的形 式化描述 为： V＝M+P+B+I； PΔBΔI→M； 依据多尺度建模阶段建立的不同的粒度的模型可以形成基于不同粒度数据的数据节 点。 数据节点的建立首先需要确定在不同层级节点所需要涵盖的数据与信息， 然后再完成 不同节点间节点 流的建立， 明确节点间的组成逻辑与组成关系； 步骤2.1： 基于多尺度模型进行数据节点的确立， 主要是基于元素、 工序模型来建立基 础的数据节点， 确定与不同类型要素、 工序相匹配的数据节点以及独立控制作用的数据节 点； 步骤2.2： 依据构建的数据节点特征， 将数据节点的演化过程类比为树的生长过程， 确 定数据节点的演化逻辑； 步骤2.3： 考虑基于多源信息融合理论， 根据通用的物 理信息融合框架建立三级数据融 合模式， 结合多尺度模型， 形成在工序层级实现元数据融合， 在生产线层 级实现特征级数据 融合， 在车间层级实现决策级数据融合的三级数据融合模式， 完成多尺度多维度模型 的融 合。 2.如权利要求1所述的一种面向装配车间的数字孪生模型的构建方法， 其特征在于， 步 骤1.1的具体方法为： 采集设备包括装配现场的视频监控设备、 RFID采集设备、 异构传感器， 采集设备采用开权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115392645 A 2启、 关闭与异常三种状态量 来反映其自身的状态； 表征如下： SECj＝{ETCid,ECtype,CECst} ECtype＝{1,2,3， 4} CECst＝{‑1,0,1} 式中SECj表示第j个采 集设备， ETCid表示该采集 设备在生产车间内的唯一编号， ECtype表 示该采集设备具体设备类别， 其中1表示视频监控设备， 2表示RFID采集设备， 3表示异构传 感器， 4表示其他采集设备； CECst表示该采集设备当前的运行状态， 其中 ‑1表示异常状态， 0 表示关闭状态， 1表示启动状态； 物流设备主要包括生产现场的AGV与传送带， 其主要功能是实现物料的传递与运输； 物 流设备需要 按照一定的节拍进行物料、 半成品、 成品的传递， 如下表征 Cl＝{CAGV,Ccon,Cel} 其中CAGV表示AGV,Ccon表示传送带， Cel表示其他的物流设备； AGV包含平面上的平移和旋转动作， 同时其本体上方还具有各种移载功能， 其数据信息 包括AGV的空间位置数据、 移栽动作信号、 AGV状态信号、 传送带的起停信号； 在元素层级进 行形式化表征如下： SEWj＝{ETWid,EWtype,CEWst,SW} EWtype＝{1,2,3} CEWst＝{‑1,0,1,2} 其中， 式中SEWj表示第j个物流设备， ETWid表示该物流设备在生产车间内的唯一编号， EWtype表示该物流设备具体设备类别， 其中1表示AGV， 2表示传送带， 3表示其他物流设备； CEWst表示该物流设备当前的运 行状态， 其中 ‑1表示异常状态， 0表示关闭状态， 1表示工作状 态， 2表示等待状态； SW表示AGV与传送带的位置信息集； 装配设备包括 生产现场使用的离 子风枪、 除尘枪、 裂纹探照灯， 表征为： SEZj＝{ETZid,CEZst,FZ} CEZst＝{‑1,0,1} 其中， 式中SEZj表示第j个装配设备， ETZid表示该装备设备在生产车间内的唯一编号， CEZst表示该装备设备当前的运 行状态， 其中 ‑1表示异常状态， 0表示关闭状态， 1表示占用状 态； FZ表示AGV与传送带的功能信息集； 设备之间的关系定义 为以下四种情况， 包括 竞争关系 、 无关系、 合并关系三种情况。 RSE(m,n)∈{ ‑1， 0， 1} RSE(m,n)表示第m,n种设备间的关系， 其中RSE(m,n)＝‑1表示m,n之间为竞争关系， RSE (m,n)＝0表示m,n之间无关系， RSE(m,n)＝1表示m,n之间为 合并关系； 仓储空间、 装配空间、 物流空间都是空间类集合的子集， 其基本特征相似， 只是其功能 特征有差异； 空间的基本特征包括其状态、 功能、 位置信息， 状态包括空闲状态、 占用状态以 及异常状态； 功能定义 为仓储、 生产、 运输三种功能， 位置信息由三维坐标 所确定； SEKj＝{ETKid,SKst,EKtype,FK， SK} Sst＝{‑1,0,1} 式中其中， 式中SEKj表示第j个独立空间， SKst表示该设备当前的运行状态， 其中SKst＝‑ 1表示空间的异常状态， SKst＝0表示空间的空闲状态， SKst＝1表示空间的使用状态； FK表示权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115392645 A 3