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离散制造工业,流程工业产业结构逐步优化关键技术不断取得突破

2022-08-07 09:04:57

过程工业主要包括化工、冶金、石化、造纸、电力等行业。在生产过程中,原料发生化学、物理、相变等反应或变化,不断被加工生成新物质。流程工业不仅为机械、军工等领域提供原材料和动力能源支撑,也是国民经济和人民生活的重要保障。因此,流程工业生产不仅对企业至关重要,而且是我国国民经济和社会发展的重要支柱产业,在保障国家重大项目建设、带动国民经济增长方面发挥着不可替代的作用。与离散制造业相比,流程工业具有以下特点:

1) 原材料的理化性质复杂,测量难度大,涉及工序多。各工序的设备特性、工艺配方、原料性质和操作参数与生产性能指标密切相关,加工工艺多为复杂。生产过程的物理过程和化学反应难以建模。

2)对于流程工业来说,为了制造出某种产品,原材料必须经过一个由不同功能过程串联起来的制造过程,并在整体协调下组织生产。其整体运行的全局最优是一个具有过程耦合关联和多目标冲突的多复杂动态优化命题。

3) 不像离散行业,出现质量缺陷时可以通过更换零件来解决,流程行业的体量大,容错率低。一旦出现异常或故障,一批产品将失效,造成巨大的经济损失。严重时可能造成人员伤亡和生态环境破坏仿真系统,因此迫切需要具有自感知、自计算、自组织和自维护的业务决策优化功能。传统流程工业生产往往依赖于工人的经验,关键工序质量预测和运营决策依赖于员工的知识储备和认知水平,严重制约了生产过程的安全高效运行。经过几十年的发展,通过信息化、数字化等手段,我国流程工业的产业结构逐步优化,关键技术不断取得突破,许多生产过程建立了较为完善的模型和控制体系。然而,流程工业的物理化学反应复杂,流程之间的能量-质量流耦合严重,影响性能指标的因素很多,生产异常和故障后果严重。模型亟待解决。

由于以上问题,我国流程工业目前面临资源利用效率低、能耗物耗高、产品质量差、生产成本高、“三废”排放量大、环境污染严重等问题。近年来,加工行业生产事故频发,不仅损害了企业的经济效益,还污染了环境,危及人民生命财产安全。构建流程工业数字孪生系统,通过数字孪生的并行运行、实时交互和迭代优化,实现生产过程的精准预测与控制、生产的自组织优化与调度、设备全生命周期管理。 @数字孪生实体和行业实体,产品质量追溯和控制功能,可以大大提高流程工业的生产质量和效率,促进流程工业的高质量发展。

一、数字孪生

1.1数字孪生发展

随着大数据、云计算、人工智能等相关技术的进步,数字孪生作为信息物理系统(CPS)系统的重要组成部分,正处于快速发展阶段。 数字孪生这个概念是在2003年密歇根大学Grieves教授开设的产品生命周期管理(PLM)课程中提出的,当时被称为“相当于实物产品的虚拟数字表达”。 ,而随后从2003年到2010年,数字孪生被称为“镜像空间模型”,直到2011年,在文献中,作者提出了一个新名词:数字孪生body数字孪生技术方案,它正式产生并得到了使用到现在。此后,空军研究实验室于2011年与美国国家航空航天局(National and Space,NASA)合作,提出了飞机数字孪生机身的概念,并定义了数字孪生 . 2012 年,NASA 发布了“建模、仿真、信息技术和处理”路线图,将 数字孪生 概念带入公众视野。 2013 年数字孪生技术方案,美国空军发布了“全球视野”顶层技术规划文件,将数字线索和 数字孪生 并列作为“改变游戏规则”的颠覆性机会,并在 2014 年组织了洛克希德马丁、波音、诺斯罗普格鲁曼、通用电气、普惠等公司开展了一系列应用研究项目。此后,数字孪生理论与技术体系初步建立并对外推广。在中国,2017年中国科协智能制造学术联盟在世界智能制造大会上将数字孪生列为全球十大智能制造科技进步之一。由此可见,数字孪生的概念起源不到20年,目前的数字孪生技术正处于理论逐渐形成和应用快速发展的阶段。

1.2 数字孪生边界定义

数字孪生的架构和构建规范没有完全成熟统一的标准。针对数字孪生的特点和应用背景,有研究人员提出了数字孪生的三维结构和五维模型,对数字孪生的相关概念和层次进行归纳总结。为了更准确、更客观地理解数字孪生,本文采用边界法,通过区分数字孪生和相关概念,定义了数字孪生的基本内涵和功能边界。

1.2.1 个 CPS 与 数字孪生

CPS集成先进的传感、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术,构建人、机、物、环境、信息等要素在物理空间和信息中的相互映射、及时交互和高效协作空间。可实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代和动态优化,支撑信息化与工业化深度融合。 CPS的内涵是虚实双向动态连接。简单来说,CPS就是用P(物理)来获取C(信息),从而用C来控制P。而数字孪生就是从一个物理实体对象中镜像一个信息化的数字孪生体,也就是CPS概念中从P(物理)获取C(信息)的过程,所以数字孪生是构建CPS的基础,是CPS发展的必要阶段,是核心关键CPS技术。提出使用数字孪生框架构建基于云平台的CPS,明确数字孪生是构建CPS的关键步骤。从 数字孪生 的角度来看,数字孪生 试图在虚拟世界中尽可能地模拟物理世界中实际发生的一切,但 数字孪生 不一定用于 CPS,它有时只是用来显示而不是作为控件。

1.2.2 工业互联网与数字孪生

数字孪生技术的关键是孪生,即数字孪生身体和物理实体实时并行运行。这种性质使得 数字孪生body 在为企业或工厂提供外部和内部服务应用方面具有先天优势。因此,数字孪生 经常与产品生命周期服务密切相关。工业互联网是指通过边缘层、IAAS(as a service)层、PAAS(Platform as a service)层、SAAS(SoftwARe as a service)层的架构开发微服务组件工业APP()为客户提供多种应用服务和解决方案。因此,工业互联网与数字孪生有着密不可分的关系。工业互联网是数字孪生的延伸,是数字孪生的孵化器,数字孪生技术为工业互联网生态圈带来。持续改进和优化,拓展工业互联网应用的可能性。

1.2.3 建模和数字孪生

建模有多种分类,与数字孪生相关的建模可分为三维几何建模和仿真建模。 3D 几何建模是数字孪生 的重要组成部分,为数字孪生 实体提供更直观的显示。仿真建模在某些方面与 数字孪生 非常相似。从宏观层面看,是一个从真实到虚拟的过程,但两者之间也存在差距。首先,仿真建模更倾向于抽象实体,而数字孪生是实体的复制品,即仿真建模简化了一个问题,专注于你要研究的关键问题数字孪生技术方案,而数字孪生倾向于综合一个问题,使不同领域的问题在同一个模型上进行研究。其次,大部分建模仿真都是在一个独立的单元上进行的,而数字孪生涉及到多个联轴器的整条生产线,贯穿设计、制造、维修的全过程,所以数字孪生需要多少个多维多尺度建模数字孪生技术方案,使模型可以多层次耦合。另外,数字孪生体是动态的,需要与物理实体层的数据实时交互,虚实融合,模型迭代演进。

1.2.4 数字工厂和数字孪生

数字工厂基于产品全生命周期的相关数据,在计算机虚拟环境下,对整个生产过程进行模拟、评估和优化,进一步推广到整个产品的新生产组织方式生命周期。在含义上,数字工厂是工业数据的收集、分类和信息平台的建立AR系统,从而为整个企业在制造、管理和管理方面的可靠性、经济性和质量提供充足的数据分析支持。营销。 , 另一方面,数字工厂通常通过离散行业的3D建模和仿真,提供从产品设计到产品生产的空间和尺寸解决方案。在流程工业中,与数字工厂 相比,数字孪生 有两个不同之处。首先,它的侧重点不同。 数字孪生专注于工业生产线,不涉及过多的企业管理。其次,功能不同。在流程工业中,由于生产过程中有大量复杂的物理化学反应,其数字孪生主体的构建不仅涉及数字3D建模,还需要对流程进行机制或数据驱动的建模行业。通过物理实体的全维度拟合,实现自主运行的功能,从而为流程工业提供更合适的解决方案。

二、流程工业和数字孪生映射框架

第一节介绍了过程工业的特点和难点以及数字孪生的定义概念。本节介绍流程工业过程的抽象数学模型,并结合数字孪生模型来说明两者是如何在统一的框架下进行融合,从而实现物理实体的迭代优化和数字孪生流程工业实体,解决流程工业建模与协同优化难题。

2.1 统一物理实体和数字孪生抽象模型定义

如第 1 节所述,流程工业的主要困难在于流程工业的建模复杂,这使其预测和优化变得困难。建模复杂的原因有两个,一是单个流程建模复杂;二是进程间复杂的耦合关系。而数字孪生技术是解决这个问题的关键手段。

现阶段,业界一般将流程生产线分为三层:ERP(资源计划)、MES(执行系统)、PCS(流程控制系统)。三个层次之间存在聚合和分解的关系。比如PCS层一般采用分秒作为采集周期; MES层数据一般采用班次和天数作为计算周期; ERP层一般以月和季度为周期,边界数据可以向上累加聚合。

结合流程工业的分层,如图所示,本文将流程工业生产线抽象为树形结构。从上到下,随着树的深度增加,产线涉及的节点越小,耦合度越高。 .

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