CN108121216A - 一种基于数字化工厂的自动化车间虚拟调试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于数字化工厂的自动化车间虚拟调试方法,该方法利用Visual Components软件API开发其与外部应用程序间通讯插件,确定通讯接口,实现外部应用程序驱动虚拟仿真系统模型动作;运行自动化车间控制应用程序,在仿真软件中观察车间各设备动作情况,调整各设备数量、工艺参数以及车间控制策略,减少设备等待时间,提高自动化车间的生产效率。此方法基于数字化工厂,可在自动化车间真正投入运营之前进行车间布局设计优化、方案论证、生产过程优化、车间控制策略验证,并可在没有实际设备的情况下,进行软件系统调试,可有效减少研发周期和企业成本。
Description
【技术领域】
本发明属于智能装备技术领域,具体涉及一种基于数字化工厂的 自动化车间虚拟调试方法。
【背景技术】
数字化工厂以制造资源(resource)、生产操作(operation)和产 品(product)为核心,以产品生命周期数据为基础,应用仿真技术、 虚拟现实技术、实验验证技术等,是产品在生产工位、生产单元、生 产线以及整个工厂中的所有真实活动虚拟化,并对加工和装配过程进 行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式,是走向中国制造 2025、工业4.0的必经之路。
然而,在当前自动化车间的调试过程中,很多问题不断暴露出来。 由于自动化车间设备多而且整个生产过程是一个动态变化的过程,造 成控制策略更加复杂,很难去验证其合理可靠性,在现场调试不但会 有调试风险而且还会增加现场调试的时间,造成整个项目投产时间过 长。
由于数字化工厂技术的发展,可以实现对整个生产过程进行模拟、 评估和优化,但是在进行生产过程模拟的过程中,整个控制策略与过 程模拟的耦合度很高不利于人员的分工合作;另外,当验证控制策略 合理后,需要将此控制策略重新编写到应用程序中,工作效率较低。
【发明内容】
为了解决现有技术中的上述问题,本发明提供一种基于数字化工 厂的自动化车间虚拟调试方法,实现从设计阶段到现场生产的快速部 署。
本发明采用的技术方案具体如下:
一种基于数字化工厂的自动化车间虚拟调试方法,包括以下步骤:
步骤一:使用数字化工厂仿真软件Visual Components中提供 的.NET API接口,开发该仿真软件与外部应用程序间通讯的插件;
步骤二:确定自动化车间管控软件与将要在Visual Components 中搭建的自动化车间虚拟仿真系统的通讯接口;根据当前自动化车间 的需求及工艺流程,确定所述管控软件所要发布的任务指令,根据不 同的任务指令,指定所述虚拟仿真系统中各模型的相应动作;
步骤三:根据自动化车间仿真需要,在建模软件中进行车间各设 备三维建模;
步骤四:将步骤三中建好的模型导入数字化工厂仿真软件Visual Components中,根据各设备自身动作属性,在所述仿真软件中创建 相应节点;
步骤五:根据各设备工艺动作流程及生产工艺参数,在所述仿真 软件中创建各设备相应属性和行为;
步骤六:完成在所述仿真软件中自动化车间工艺布局,搭建自动 化车间虚拟仿真系统;
步骤七:运行自动化车间管控软件,该管控软件发送任务指令给 所述虚拟仿真系统,驱动仿真模型动作;通过在Visual Components 中观察自动化车间虚拟仿真系统中各设备可视化模型的动作情况,采 集各设备动作信息进行处理分析,了解在当前车间管控策略与工艺参 数下车间运行情况是否与预期相符;
步骤八:调整车间管控策略与工艺参数,重复步骤七,直到获得 最佳的管控策略与工艺参数。
进一步地,所述步骤八进一步包括:
将每次使用的管控策略与工艺参数视为一个输入集合,预先确定 输入集合的总数量为N,对于每个输入集合Inputi,将其相应的仿真 车间运行情况量化得到输出向量Ouputi(1≤i≤N);
设输出向量有M个分量,表示为Ouputi=(Oi1,Oi2,……,OiM); 预先确定一个输出向量Target=(T1,T2,……,TM)作为目标向量;该 目标向量代表预期达到的目标运行情况;
基于该目标向量,为每个输出向量Outputi计算一个评价值Pi, 即
将N个输出向量按照其评价值进行排序,选择其中评价值最小的L个输出向量,设该L个输出向量为VPk=(Vk1,Vk2,……,VkM),1≤k ≤L,其中L是一个预先确定的阈值;
计算该L个输出向量与所述目标向量差的几何均值向量A,即 A=(A1,A2,……,AM),
然后针对所述L个输出向量中的任意一个向量VPk,分别计算一 个最优判定值Ck,即
最后,选择所述L个输出向量中Ck值最小的一个输出向量作为最 终输出向量,其对应的输入集合就是最佳的管控策略与工艺参数。
进一步地,步骤一中通过所述插件发布WCF服务的功能,以供外 部应用程序调用。
进一步地,所述服务的主要功能包括:访问并编辑Visual Components当前布局中的组件名称、组件特征、组件属性及组件行 为。
进一步地,所述步骤六具体包括:根据自动化车间的布局图,将 其导入所述仿真软件中,将建好的各设备的模型拖拽入当前布局中, 摆放在布局图相应的位置,在各设备间连接相应的信号和接口,完成 虚拟仿真系统的搭建。
进一步地,所述步骤二中,所述任务指令包括动作的设备、该设 备运动的位置、执行的动作。
本发明的有益效果为:允许控制测试在项目周期的早期启动,减 少现场测试时间和成本;可提前优化生产节拍、工艺参数和控制策略, 提高生产效率,提高控制系统质量,使测试安全,并改善控制工程师 的工作条件;缩短调试投产周期,实现了从设计阶段向现场生产的快 速部署。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解,构成本申 请的一部分,但并不构成对本发明的不当限定,在附图中:
图1是本发明的流程图。
图2为搭建的某车间虚拟仿真系统布局。
【具体实施方式】
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结 合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有 作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护 的范围。
如图1所示,其示出了本发明基于数字化工厂的自动化车间虚拟 调试方法的基本流程图,该方法主要是用数字化工厂仿真软件对某车 间生产过程和车间策略进行模拟,具体方法步骤如下:
步骤一:在.NET平台下,采用C#语言,使用数字化工厂仿真软 件VisualComponents中提供的.NET API接口,结合WCF技术,开 发仿真软件与外部应用程序间通讯的插件。
开发所述插件,首先创建两个接口IMyService、 IMyServiceCallback定义服务契约,具体地,在IMyService接口中 定义客户端可以访问服务端的方法(例如外部应用程序访问所述仿真 软件),在IMyServiceCallback接口中定义服务端可以访问客户端的 方法(例如所述仿真软件访问外部应用程序)。其次,定义一个类 MyService继承于接口IMyService来实现定义在此接口中相应的服 务契约;最后定义一个类MyServiceHost来实现对定义在MyService 中服务的寄宿。其中在IMyService中定义的方法主要功能有:访问并编辑Visual Components当前布局中的组件名称、组件特征、组件 属性及组件行为。
步骤二:确定自动化车间管控软件与将要在Visual Components 中搭建的自动化车间虚拟仿真系统的通讯接口。根据当前自动化车间 的需求及工艺流程,确定车间管控软件所要发布的任务指令,根据不 同的任务指令(动作的设备、该设备运动的位置、执行的动作等), 指定虚拟仿真系统中各模型的相应动作。
步骤三:根据自动化车间仿真需要,在建模软件中进行车间各设 备(包括机床、运料小车、中转台、起重机等)三维建模。
步骤四:将步骤三中建好的模型导入数字化工厂仿真软件Visual Components中,根据各设备自身动作属性,在所述仿真软件中创建 相应节点。
例如,运料小车相对于地面有相对运动需要创建一个节点,起重 机相对于地面也有相对运动,并且起重机自身内部还有相对运动,包 括小车相对于大车,升降机构相对于小车等都有相对运动,需要创建 不同层次的多个节点。
步骤五:根据各设备工艺动作流程及生产工艺参数,在所述仿真 软件中创建各设备相应属性和行为。
例如,运料小车相对地面有相对运动,需要给运料小车添加伺服 控制器行为;为了控制小车停车的位置,需要给小车添加表示运动距 离长短的属性;为了控制小车何时动作、何时停止,需要给小车添加 信号行为,当不同的信号触发后,小车执行不同的动作;为了实现上 述逻辑,还需添加Python脚本行为,用Python脚本来实现上述简单 逻辑。
步骤六:完成在所述仿真软件中自动化车间工艺布局,搭建自动 化车间虚拟仿真系统。
具体地,根据自动化车间的布局图,将其导入所述仿真软件中, 将建好的各设备的模型拖拽入当前布局中,摆放在布局图相应的位置, 在各设备间连接相应的信号和接口,完成虚拟仿真系统的搭建,结果 如图2所示。
步骤七:运行自动化车间管控软件,该管控软件发送任务指令给 虚拟仿真系统,驱动仿真模型动作。
通过在Visual Components中观察自动化车间虚拟仿真系统中各 设备可视化模型的动作情况,采集各设备动作信息进行处理分析,了 解在当前车间管控策略与工艺参数下车间运行情况是否与预期相符。
自动化车间管控软件中主要包含两部分:整个车间的管控策略 (包括订单分解、计划排产、生产调度等)和与虚拟仿真系统进行通 讯的部分(虚拟仿真系统中模型的控制、虚拟仿真系统中各模型信息: 有效工作时间和加工零件的数量等)。
步骤八:调整车间管控策略与工艺参数,重复步骤七,直到获得 最佳的管控策略与工艺参数,最大程度的提高生产效率。
在当前车间管控策略与工艺参数下车间运行情况与预期不相符 时,可以修改管控软件的管控策略,也可以修改当前的工艺参数,重 复步骤七,直至当前的运行情况满足要求。修改管控策略需要在管控 软件中修改,修改工艺参数需要在仿真软件中进行修改,Visual Components采用参数化建模的方式,可通过赋予相关设备属性不同 的数值来实现。
上述步骤八通过不断地调整和仿真来确定方法最佳的管控策略 与工艺参数,对于该步骤,本发明进一步提出了具体的调整和确定方 法。
可以将步骤七到八抽象成一个输入输出的映射关系。其中输入集 合是一个管控策略与工艺参数集合,以Inputi来表示一个输入集合, i为整数,1≤i≤N,N是预先确定的输入集合的总数量。
对于每个输入集合Inputi,可以将其仿真得到的车间运行情况的 不同方面进行量化,得到多个量化结果组合成一个输出向量Ouputi。 具体的量化方法取决于车间具体情况,现有技术中已有多种量化方法, 在此不再赘述。
假设输出向量有M个分量,表示为Ouputi=(Oi1,Oi2,……,OiM); 则可以预先确定一个输出向量Target=(T1,T2,……,TM)作为目标向 量,该目标向量代表预期达到的目标运行情况。当然目标向量是一种 理想情况,实际运行中一般不可能达到。
基于该目标向量,为每个输出向量Outputi计算一个评价值Pi, 即
将N个输出向量按照其评价值进行排序,选择其中评价值最小的 L个输出向量,设该L个输出向量为VPk=(Vk1,Vk2,……,VkM),1≤k ≤L。其中L是一个预先确定的阈值,具体的L值可以根据实际情况 确定。
计算该L个输出向量与所述目标向量差的几何均值向量A,即 A=(A1,A2,……,AM),
然后针对所述L个输出向量中的任意一个向量VPk,分别计算一 个最优判定值Ck,即
最后,选择所述L个输出向量中Ck值最小的一个输出向量作为最 终输出向量,其对应的输入集合就是最佳的管控策略与工艺参数。
本发明通过在Visual Components软件中开发插件的方式,使其 能够与外部应用程序进行通讯,实现了车间管控软件应用程序对仿真 软件中各模型的动作控制与信息采集,不仅实现了对整个自动化车间 生产过程的模拟与评估,而且可对当前生产工艺参数与车间管控策略 进行验证,通过采集各设备的相关信息并进行处理,便可实现对整个 工艺参数与管控策略的优化;另外,由于此方法无需实际设备参与便 可进行管控策略与工艺参数的调试验证,允许控制测试在项目周期的 早期启动,减少现场测试时间和成本,缩短调试投产周期,实现了从 设计阶段向现场生产的快速部署。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管 参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员 应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改, 或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不 使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种基于数字化工厂的自动化车间虚拟调试方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:使用数字化工厂仿真软件Visual Components中提供的.NET API接口,开发该仿真软件与外部应用程序间通讯的插件;
步骤二:确定自动化车间管控软件与将要在Visual Components中搭建的自动化车间虚拟仿真系统的通讯接口;根据当前自动化车间的需求及工艺流程,确定所述管控软件所要发布的任务指令,根据不同的任务指令,指定所述虚拟仿真系统中各模型的相应动作;
步骤三:根据自动化车间仿真需要,在建模软件中进行车间各设备三维建模;
步骤四:将步骤三中建好的模型导入数字化工厂仿真软件Visual Components中,根据各设备自身动作属性,在所述仿真软件中创建相应节点;
步骤五:根据各设备工艺动作流程及生产工艺参数,在所述仿真软件中创建各设备相应属性和行为;
步骤六:完成在所述仿真软件中自动化车间工艺布局,搭建自动化车间虚拟仿真系统;
步骤七:运行自动化车间管控软件,该管控软件发送任务指令给所述虚拟仿真系统,驱动仿真模型动作;通过在Visual Components中观察自动化车间虚拟仿真系统中各设备可视化模型的动作情况,采集各设备动作信息进行处理分析,了解在当前车间管控策略与工艺参数下车间运行情况是否与预期相符;
步骤八:调整车间管控策略与工艺参数,重复步骤七,直到获得最佳的管控策略与工艺参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤八进一步包括:
将每次使用的管控策略与工艺参数视为一个输入集合,预先确定输入集合的总数量为N,对于每个输入集合Inputi,将其相应的仿真车间运行情况量化得到输出向量Ouputi(1≤i≤N);
设输出向量有M个分量,表示为Ouputi=(Oi1,Oi2,……,OiM);预先确定一个输出向量Target=(T1,T2,……,TM)作为目标向量;该目标向量代表预期达到的目标运行情况;
基于该目标向量,为每个输出向量Outputi计算一个评价值Pi,即
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
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<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
将N个输出向量按照其评价值进行排序,选择其中评价值最小的L个输出向量,设该L个输出向量为VPk=(Vk1,Vk2,……,VkM),1≤k≤L,其中L是一个预先确定的阈值;
计算该L个输出向量与所述目标向量差的几何均值向量A,即
A=(A1,A2,……,AM),
<mrow>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msup>
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<mo>&le;</mo>
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然后针对所述L个输出向量中的任意一个向量VPk,分别计算一个最优判定值Ck,即
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
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<mo>|</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
</mrow>
最后,选择所述L个输出向量中Ck值最小的一个输出向量作为最终输出向量,其对应的输入集合就是最佳的管控策略与工艺参数。
3.根据权利要求1-2任意一项所述的方法,其特征在于,步骤一中通过所述插件发布WCF服务的功能,以供外部应用程序调用。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述服务的主要功能包括:访问并编辑Visual Components当前布局中的组件名称、组件特征、组件属性及组件行为。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法,其特征在于,所述步骤六具体包括:根据自动化车间的布局图,将其导入所述仿真软件中,将建好的各设备的模型拖拽入当前布局中,摆放在布局图相应的位置,在各设备间连接相应的信号和接口,完成虚拟仿真系统的搭建。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法,其特征在于,所述步骤二中,所述任务指令包括动作的设备、该设备运动的位置、执行的动作。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法,其特征在于,所述车间中的各设备包括机床、运料小车、中转台、起重机。
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