摘要
数字孪生技术，作为提升自动化生产线智能制造水平的关键技术，承担着实时仿真物理实体行为、优化操作参数、预防系统故障以及提高生产效率的任务。它以多维模型和数据融合为核心，有效地联通了物理世界与虚拟世界，为自动化生产线注入智能元素。本文深入探讨了数字孪生技术在自动化生产线中的应用，旨在应对制造环境的多变性和生产需求的多样化，从而使生产线更加智能、适应性更强。 尽管数字孪生技术提供了自动化生产线智能化的巨大潜力，但其实施面临诸多挑战。本研究着重解决了三大核心问题：（1）数字孪生架构如何适应生产线复杂的多样化特征；（2）仿真模型如何精确捕捉并反映生产线的设备行为、操作规则及约束，如何保证仿真的逻辑正确性；（3）多源异构生产线数据集成。为应对这些挑战，本研究提出了以下创新方法： （1）基于数字孪生的自动化生产线建模与仿真系统设计：参考当下数字孪生系统架构，提出了针对自动化生产线建模与仿真的数字孪生系统架构。由于自动化生产线种类繁多复杂，每类生产线的设备配置与流程组织等具有差异性等问题，将生产线进行模块化和层级化划分，确立了各组成部分的相互关系，促进了更精确的功能需求分析和仿真系统开发。 （2）虚拟实体构建的方法论创新：通过扩展传统有限状态机模型，引入了中间状态的概念，从而更精确地描述了生产线的行为逻辑。提出的方法改进了行为模型，使得虚拟实体与物理实体之间的时空一致性得到了显著提升，提高了生产线仿真的正确性和精确性。 （3）数据集成方案的多样化：设计了四种不同的数据采集方案，克服了生产线数据的多样性和异构性集成难题。通过建立专门的客户端和数据库，有效地实现了物理实体和虚拟实体数据的集成。 （4）仿真系统开发的技术突破：集成多平台数据，利用 Unity 3D 引擎建立了数字孪生仿真平台。使用Unity 3D 引擎搭载消息队列遥感传输协议作为客户端，订阅生产线设备的实时数据和状态，实现实时仿真和在线性能监控功能，提高了生产线的适应性，增强了故障预防和处理能力。实验结果表明，所开发的数字孪生仿真系统具有一定的可行性和有效性。
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