基于数字孪生的掘锚一体机实时状态映射

数字孪生是一种实现复杂装备在物理世界与信息世界互联融合的新兴技术,在复杂装备模拟仿真、监控分析、诊断预测、优化控制等方面有着广阔的应用前景.本文以掘锚一体机为对象,对复杂装备数字孪生运动与建模分析、数据传递及双向映射开展了研究.在数字孪生行为一致性方面,基于历史物理仿真数据库与实时驱动数据,实现了掘锚一体机运动学快速仿真分析.同时,提出了掘锚一体机数字孪生几何模型库构建技术,通过有限状态机、快速布尔运算等方法实现了掘锚一体机状态镜像映射,以及运动过程中服役环境实时仿真.此外,在实时状态映射方面,提出了掘锚一体机数字孪生虚实映射技术,通过在线采集与传递孪生数据,实现了基于异步传输的信息实时传递.对于掘锚一体机整机抬升、进给、挖掘、煤渣拢料等运动过程,数据处理平均延迟时间小于10-2 ms,运动学插值处理数据误差小于3％,开发的掘锚一体机数字孪生仿真帧率达到74.3帧/s,实现了融合服役环境的掘锚一体机实时状态映射与作业流程实时在线监测.     

基于数字孪生的装甲装备故障与健康管理参数优化平台研究

针对故障预测与健康管理（prognostics and health management,PHM）系统的可靠性和指标参数优化问题,提出五维数字孪生（digital twin,DT）模型和智能体方法对基于PHM系统的装甲装备保障进行仿真建模。为提高PHM系统的效率和精度,利用五维数字孪生模型驱动装甲装备的PHM系统,将物理实体与虚拟模型进行数据融合。使用智能体技术对DT模型中装甲装备的复杂系统结构和装甲装备的等待、训练以及维修等物理行为进行刻画。利用仿真实验验证了系统的有效性和合理性,综合装甲装备完好性、任务成功性等系统权衡指标优化了PHM系统整体指标参数。     

天然气三甘醇脱水装置数字孪生系统

数字孪生可以实现物理空间与数字空间之间的映射和交互,在工业领域展现出巨大的发展前景。针对天然气脱水性能参数检测效率低和气站工艺参数无法在线优化的问题,将数字孪生应用于化工行业,构建了三甘醇（triethylene glycol, TEG）脱水装置数字孪生系统的整体框架。结合物理设备建立了孪生系统的几何模型,并基于物理数据实时驱动建立了脱水系统工艺流程模型,最后,通过虚实映射模型完成物理空间和数字空间的映射,最终建立脱水装置的孪生模型。该模型可实现物理设备与虚拟设备的并行运行。通过提出的数字孪生系统,能够实现对天然气水露点等脱水性能参数的实时预测;以低能耗为目标,通过孪生模型中的优化算法,可实现对脱水工艺参数的在线优化,提升经济效益。     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署

在数字孪生赋能的移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)网络中,如何实现数字孪生服务器的高效部署是确保数字孪生实时交互性的瓶颈问题。针对该问题,提出一种面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署机制。首先,该机制构建面向动态边缘网络的双层数字孪生模型以实时捕捉MEC网络状态和UE资源利用情况等特征。然后,联合数字孪生交互时延模型、负载均衡模型和能源消耗模型建立数字孪生服务器自适应动态更新部署问题。最后,提出多阶段自适应动态联合部署优化算法,将数字孪生服务器自适应动态更新部署问题分解为数字孪生服务器初始化部署和自适应动态更新部署两阶段优化求解,以实现部署策略随MEC网络的即时系统状态进行自适应动态调整。仿真分析验证了所提出算法在预测精度、交互时延、工作负载和能耗方面的有效性。     

基于数字孪生的数控机床虚实交互监控系统设计

针对传统的监控技术和虚拟仿真技术无法直观体现数控机床实际运行状态的问题,结合新一代信息技术和数字孪生理念,设计了基于数字孪生技术的数控机床虚实交互监控系统.以某型号数控机床为例,首先通过Portal软件对系统架构和相关功能进行设计,在此基础上将传感器采集的信息通过PLC和以太网传输到系统中进行模拟量转换;然后通过OPC-DA将系统中的数字孪生数据与数字孪生体相连接,实现信息的接收和传输,完成虚实结合;最后采用该方法对机床的振动信号进行实时监控和远程控制面板的设计.实验结果表明,利用数控机床虚实交互监控系统和数字孪生体对加工过程进行双重监控可以更加有效、直观地体现机床的实际运行状态,并且利用虚实交互监控系统对数字孪生体进行虚拟控制可以进一步扩展数字孪生技术的应用领域.     

基于数字孪生技术的危化品车辆运输路径优化方法

针对危化品物流管控成本高、安全隐患检测困难、不确定因素较多等特点,基于数字孪生技术,建立孪生数据驱动下的危化品物流配送系统整体框架,实现对驾驶员疲劳状态及车辆故障预警等参数的实时监测。根据物理参数实现对危化品车辆调度物理空间的精准模拟与迭代优化。构建单一配送中心,带有时间窗约束的路径优化模型,以配送总成本最小为目标函数,结合孪生数据动态调整客户服务时间,采用遗传算法内核利用MATLAB求解数学模型。该方法有效解决了危化品物流调度过程中由于动态不安全因素对危化品运输成本带来的波动。     

基于面向服务架构的供应链风险预警与决策管理系统

为了能够对供应链运营过程中所遇到的风险进行事先识别与判定,及时地为供应链上所在企业决策提供参考和警告,进而有效防范风险,同时为了实现企业间异构数据和模型的快速整合,构建了基于面向服务架构(SOA)的供应链风险预警与决策管理系统(SSCRWMS).设计了系统的框架,实现了基于Web服务的风险预警模型、风险对策模型和异构数据集成平台,给出了系统的开发实例.SSCRWMS可以解决异构环境下数据的采集和模型的集成问题,使系统具有高度可扩展性,并能实现对分布式异构数据的高效采集和整合.     

数字孪生的模型、问题与进展研究

近年来,关于数字孪生的研究方兴未艾。数字孪生作为一个新的范式或者方法体现出了巨大的潜力,但是,这一概念的内涵和范围尚不确定,尤其是对数字孪生模型概念的界定很不清晰。根据模式类别可以将其分为通用模型和专用模型,其中专用模型仍是当前的研究热点,研究内容主要体现为对具体项目使用数字孪生方法进行建模,也包括对专用模型进行开发。这些具体项目除了传统制造业所涉及的零件测量和质量控制,增材制造,设计和工作过程,以及系统管理外,还包括在生物医药、石油工程领域的应用等。开发专用模型的工具和技术呈现多元化,有通用工业软件、专用工业软件、仿真平台和自研二次开发工具等等。数字孪生通用模型的研究对象不针对某一具体项目,而是研究如何将模型受控元素表示为一组通用的对象以及这些对象之间的关系,从而在不同的环境之间为受控元素的管理和通信提供一种一致的方法。数字孪生通用模型的研究主要分为概念研究和通用模型的实现方法,两者的研究热度相当。其中概念研究从宏观角度的产品生命周期管理,到描述系统行为,如一般系统行为和系统重新配置,再到具体工作流,如设计方法、产品构型管理、制造系统、制造过程等,研究内容较为发散,尚没有出现特别突出的热点。关于数字孪生通用模型实现方面,主要研究了建模语言的构建、模型开发方法的探索、具体工具的使用、元模型理念的植入和模型算法的探索。数字孪生模型是数字孪生研究的核心领域之一,其未来的研究重点是如何将不断涌现的各不相同的数字孪生体的外部特征和内在属性归纳为可集成、可交互、可扩展的模型,便于更高效地实现信息在物理世界和数字世界之间流动,从而实现数字孪生的普遍应用,继而支持CPS(网络物理空间)和CPPS(网络物理生产系统)的建设。因此,数字孪生模型研究下一步需要解决的问题是如何对接标准参考架构,如德国提出的工业4.0参考架构模型RAMI4.0和中国的智能制造系统架构IMSA等;关于数字孪生模型需要建立统一的描述方法并确立一致的结论,以规范各自独立发展建立起来的模型,从而改善模型的互操作性和可扩展性,否则,随着系统规模的扩大模型效能会显著下降;中国数字孪生模型的研究急需国产专业工业软件和建模软件的支持,以便中国学者深入开展更加符合国情的深入研究。     

基于数字孪生模型的数控铣床状态监测系统

设计了一种基于数字孪生技术的数控铣床状态监测和分析系统。该系统由物理信息采集系统和基于数字孪生的实时监测软件两部分组成。物理信息采集系统通过传感器和网络化数控系统技术,对数控铣床运行状态数据进行实时监测和采集。应用数字孪生技术将物理世界的状态反映到数字化的虚拟机床模型中,从而对机床运行状态进行在线监测。实验表明,该系统能够采集数控铣床运行过程的多种物理信息数据,实时更新数字化虚拟机床模型的状态,为加工优化、故障诊断、预测性维护等提供了支撑。     

空中交通复杂度测度分析及航班监测预警研究

应用复杂理论分析方法,研究了空中交通流复杂度,提出了空中交通复杂性测度的计算方法以及交通流稳健度评价体系,并对空中交通系统复杂度影响较大的航班提出预警。讨论了基于复杂性测度理论的空中交通复杂度度量分析和监测预警,研究表明所提供的方法能够从复杂,不确定的数据中计算出系统复杂度的变化,通过稳健性技术指标,能够辨别与系统稳健性相关的状态参数,指出对系统稳健度造成较大影响的航班。这些研究工作表明,提出的复杂性方法能够对空中交通复杂度进行测度分析和对航班进行监测预警。     

基于环境复杂度的危险品运输车辆碰撞预警策略

为研究传统车辆碰撞预警系统误警率较高、不完全适用于危险品运输车的问题，文中在碰撞预警策略中引入环境复杂度的概念。对静态复杂度和动态复杂度影响因子进行具体分析，提出了危险判别指标的计算方法和预警策略的具体框架，在此基础上结合国内公开的运输载货车事故报告及真实运输路段的环境信息，利用神经网络对非线性关系的高拟合度建立环境复杂度量化模型，收集真实路段下带有普通预警系统的危险品运输车辆实车数据并进行策略验证。研究结果表明:相较于市面上普通的碰撞预警系统，所提出的预警策略误警率从41％降低至8％，分类后的正确率达92％，可以较好地适应驾驶人对危险的判别和制动习惯，提高危险品运输车辆运行的安全性。      

机器人产品质量安全监测预警平台研究及应用

机器人产品安全性随机器人数量增长和应用范围扩大而越受重视。为解决机器人安全数据缺乏导致机器人产品质量监管形式及方法受制约问题,设计了以数据为核心、应用为导向的预警系统架构,构建了机器人安全指标库、产品类型库、安全风险库等机器人产品属性和安全属性数据库,研究了基于抽样检测数据、网络舆情数据、消费投诉数据的多源数据处理流程和方法,开发了机器人产品质量安全监测预警平台,实现了机器人质量安全事件和信息的实时采集、智能评估、系统监测和及时预警,为其他工业产品基于大数据的质量监督提供方法参考。     

基于层次分析的长短记忆网络(AHP-LSTM)的食品安全网络舆情预警模型

随着互联网技术的迅猛发展,网络已成为社会舆情的重要阵地,而网络舆情是食品风险预警的一个方向。传统舆情预警模型在指标体系的基础上结合反向传播神经网络（back propagation neural network,BP）等神经网络模型进行分析,存在运行不稳定、预测精度不高等问题。为了解决这些问题,采用具有较高预测精度的长短记忆（long short-term memory,LSTM）网络算法,在网络事件指标体系的基础上引入层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）并融合食品安全事件指标数据,将融合结果作为LSTM的期望输出,以建立更为稳定、精度更高的风险预警模型AHP-LSTM。实验结果表明,与传统模型相比,AHP-LSTM对于事件指标数据具有较强的处理能力和较高的预警精度。因此构建基于AHP-LSTM的食品安全事件预警方法,可为相关部门有效防范和管理食品安全网络事件提供一定的理论依据和数据支撑。     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.     

航模驱鸟系统中航模姿态位置信息采集的实现

介绍了一种机场航模驱鸟系统 ,用于采集航模姿态位置信息。该系统利用GPS采集航模的位置和速度信息 ,利用电子罗盘采集航模的姿态角度信息 ,经单片机处理后通过数传电台发送到地面监控系统进行实时仿真 ,操纵者可以通过计算机的屏幕观察航模飞行的姿态 ,远程控制航模的飞行 ,进行有效的驱鸟操作。该系统的使用 ,大大增加了航模的驱鸟范围 ,同时也提高了航模的飞行安全性。     

改进的关联规则在食品安全预警上的应用

为将海量的食品检测数据有效地应用于食品安全预警,首先分析了食品检测数据的特点,以及传统的Apriori算法在挖掘食品检测数据上的不足,进而提出过滤算法,并将其作为Apriori算法的前置组件对算法进行改进,然后建立了食品安全预警模型,最后将实际的食用油检测数据用改进后的算法进行挖掘,发现其存在的潜在安全隐患进而做出风险预警。通过实验对比Apriori算法,发现改进后的算法摒弃了大量的伪关联规则,能有效提高食品安全预警的效率和准确度,具有十分重要的实际意义。     

基于信息综合集成共享的下一代网络化全球航班追踪体系结构及关键技术

信息集成和网络化已经成为下一代空中交通管理系统(air traffic management, ATM)的主要特点。为了保证全球航班的实时、精确跟踪,设计了基于信息综合集成共享的空天地一体化全球航班追踪网络体系结构,研究了基于网络认证的一体化航空网络信息安全保障关键技术,高效率地利用全系统信息管理(system wide information management, SWIM)理念支持的各类共享信息实施协同决策(collaborative decision marking, CDM),实现一体化、互操作、无缝链接的网络化空中交通管理,提供安全、可靠、高效、快捷的空中交通信息服务,到达基于天空地一体化网络的全球航班追踪的目的。     

基于云-边协同技术的突发性滑坡灾害监测预警体系研究

滑坡预警体系的建立和完善对于中国防灾减灾具有重要意义。目前成熟的滑坡预警体系以云端服务器为中心,完成数据集成、预警计算及信息发布等任务。然而,由于网络传输延迟、服务器运算时延的影响,从数据采集到客户端信息接收的过程中,存在较长的时耗过程,使预警体系存在一定程度的预警时延。同时,目前预警体系受制于数据传输条件,在灾后断电断网的场景下,现场监测网络无法与云端服务器建立连接,监测预警工作难以有效进行。为此,基于云-边协同技术,对滑坡灾害监测预警体系进行了深入研究,并开发了云端监测预警平台和边缘预警计算终端。通过真实滑坡监测数据模拟验证了云端与边缘预警计算终端协同工作时滑坡监测预警体系的有效性。研究成果对提高滑坡预警体系稳定性,尤其是极端网络条件下实现滑坡灾害有效预警具有积极作用。     

基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度

机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。本文针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于我国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验,结果表明：对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。