CN111459062B - 虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法。对复杂信息物理产品的生产作业工序进行层次划分，划分为系统层、模块层和机构层；使用两种Petri网模型对复杂信息物理产品的生产作业工序进行建模；根据建立的模型分别向微控制器控制逻辑程序和上位计算机控制逻辑程序进行转换；将生成的控制逻辑程序分别部署在真实产品与其数字孪生体上。本发明达成数字孪生模型向微控制器和上位计算机控制逻辑程序的自动转换，从而实现复杂信息物理产品控制逻辑的快速部署生成。
Description
技术领域
本发明涉及一种产品生产过程中的控制逻辑生成方法，尤其涉及一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法。
背景技术
随着工业4.0技术的发展，产品设计、制造与维护越来越强调数字化与定制化，仅在虚拟空间验证产品设计的传统计算机辅助设计技术因过于理想化而难以满足要求，能够实现产品全生命周期中虚实空间平滑迁移和双向映射的数字孪生技术已成为新的替代方法。特别地，对于机电耦合的复杂产品来说，其本身构成了一个信息物理系统，上位计算机、微控制器及网络部件等设备所组成的信息组件提供了大量的控制数据、传感数据读写接口，为构建复杂产品数字孪生虚实空间状态同步所需的数据传递提供了支持。
建立复杂产品的数字孪生模型，不仅要对静态的几何结构建模，还需要对包括控制逻辑在内的动态生产作业工序进行建模。对于本身构成一个复杂信息物理产品来说，其信息组件通过传感器监控物理组件的执行，并根据物理组件的反馈发挥计算能力实现生产作业工序的控制。
由于复杂信息物理产品的生产作业工序具有离散/连续混合的特点，即：在信息层面上，生产作业工序按照执行的阶段在逻辑上被抽象成有限个系统状态，系统状态间的转移规律是关注的重点；在物理层面上，生产作业工序是物理机构实现某一功能时的连续性动作，系统状态量随时间的连续变化规律是关注的重点。而目前常用的建模方法如有向图法、实体流图法、IDEF法、马尔科夫链等方法通常用在离散事件系统中，对于具有离散/连续混合特点的复杂信息物理产品无法进行精确完备的描述。
目前，对于复杂信息物理产品控制逻辑，通常采用基于大数据模型的层次化方法实现物理设备与信息层的实时通讯，但在模型直观性和数学形式化方面略显不足。在逻辑抽象和物理具象方面，无法同时表征抽象的状态信息和具体的物理执行数据以及它们间的转换映射。另外，在前期设计中也无法以自主仿真的形式进行验证，并在数据的驱动下反映真实产品流程执行的状态。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明提出了一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法。
本发明方法能克服上述已有方法的不足，能够以动态行为为中心将真实产品与仿真技术结合起来，达到数字孪生模型向微控制器和上位计算机控制逻辑程序的自动转换，从而实现复杂信息物理产品控制逻辑的快速部署。
为达到上述目的，本发明中控制逻辑的生成包括以下具体步骤：
S1.对复杂信息物理产品的生产作业工序进行层次划分，划分为系统层、模块层和机构层；
S2.使用两种Petri网模型对复杂信息物理产品的生产作业工序进行建模；
S3.根据建立的模型分别向微控制器控制逻辑程序和上位计算机控制逻辑程序进行转换；
S4.将生成的控制逻辑程序分别部署在真实产品与其数字孪生体上。
所述的真实产品例如为机械产品，例如汽轮机等但不限于此。
所述步骤S1中的复杂信息物理产品是指具有微控制器和上位计算机的机电耦合产品。
所述步骤S1中，将复杂信息物理产品的生产作业工序划分为系统层、模块层和机构层三个层次，其中：
机构层是指微控制器控制下通过驱动器和传感器完成物理操作的机电机构；例如步进电机。
模块层是指多个机构组成的完成一生产加工过程的功能模块，将系统层下发的抽象操作指令分解成若干机构的依次调用；例如多个步进电机构成的机械手爪。
系统层是指从整体上描述仪器中调用的各功能模块组成的整体仪器，调度各功能模块间的协调工作，以充分发挥多样本处理的并行能力。例如多个机械手爪构成的机器人或者机械臂。
机构层部署在机构的微控制器上直接通过驱动器控制，模块层和系统层部署在上位计算机中，实现对产品不同工序状态的抽象和控制。
所述步骤S2中，针对机构层采用混合Petri网模型进行建模，针对系统层和模块层采用离散Petri网模型进行建模。具体地，使用混合Petri网模型对机构层中物理组件的执行器的连续动态行为进行建模，使用离散Petri网模型对模块层和系统层中信息组件的离散控制逻辑进行建模。
物理组件是指实现作业流程的各功能模块，执行器是指实现各功能模块物理操作的机电结构，信息组件是指通过指令对物理组件进行高层次的抽象和控制的处理逻辑。
机构层属于物理组件，模块层和系统层属于信息组件。
所述步骤S3中，
对于微控制器，采用以下方法将建立的混合Petri网模型映射成微控制器控制逻辑的C语言代码，具体如下：
S3A1.将混合Petri网模型映射成包括变量、初值、转移、输入和和输出的五元组表达控制逻辑规则；
变量是系统演化过程表达系统状态的值，在HPN模型中，变量是库所的标识，包括离散库所和连续库所。初值是系统演化的初始状态，系统演化过程中的任一状态均由初始状态和变迁序列决定，在HPN模型中，初值是库所的初始标识。转移是系统发生状态变更的规则，HPN模型的变迁在控制逻辑规则中被映射成一个谓词和一个状态转移规则的组合，其中谓词描述了变迁是否使能受其前序库所标识的约束，状态转移规则描述了当其激发时对其前后序库所标识的更改。输入是外界环境对系统施加的作用，在HPN模型执行的上下文环境中，输入包括高层Petri网模型向该HPN模型执行输入的参数和传感器输入的传感数据。输出是系统演化过程对外界环境的影响，以此来实现对物理组件的控制，HPN模型在执行中的输出包括向驱动器发送驱动量和设置中断定时两种。
S3A2.将控制逻辑规则的变量与初值具体化成数据结构，将变迁、输入与输出具体化成方法函数；
S3A3.通过位操作充分利用微控制器计算资源，通过中断函数定义实现微控制器上的时序执行，将控制逻辑规则转换成微控制器的C语言代码段；
通过引入一个控制算法在正确的标识下调用相应函数，如图2所示：对于离散变迁，该算法在标识满足约束时调用其函数；对于连续变迁，该算法在其由不使能转为使能时首次调用其函数，此后，由于该函数为中断函数，能够在定时器触发中断时自动调用。
对于上位计算机，将建立的离散Petri网模型载入到面向对象程序中配置控制逻辑。
所述步骤S4中，具体如下：
S51.将产品的结构分为控制层、结构层、桥接层；
控制层是指实现生产作业流程控制的逻辑程序；
结构层在虚拟环境内为实现产品几何结构运动仿真的数字样机，在真实环境中则为产品的实际物理机构；
桥接层包括驱动器桥接和传感器桥接，用于将控制层发送和读取的信号映射到结构层具体的驱动器和传感器上；
S52.控制层中的离散Petri网模型的生产作业工序控制逻辑程序自主执行，生成驱动信号和传感信号；
S53.通过虚拟的驱动器桥接和传感器桥接分别将驱动信号和传感信号映射到数字孪生体中的运动学模型驱动和场景状态数据接口上，实现控制层与结构层的互联；
虚拟样机是指反映真实产品结构的虚拟计算机模型。
S54.结构层通过三维建模软件构建复杂信息物理产品的几何结构和运动学模型，并状态监测反馈复杂信息物理产品中几何结构关键部件的状态信息。
所述步骤S4中，通过为驱动器和传感器建立一层桥接抽象，解耦Petri网生产作业工序控制逻辑和产品的物理结构，实现在数字孪生体和真实产品上生产作业工序控制逻辑的快速部署。
传感器是位于桥接层，样机是指反映真实产品结构的虚拟计算机模型，即数字孪生体；实机是指反映实际物理机构的真实产品。
本发明通过将复杂信息物理产品生产作业工序划分为物理层和逻辑层，并分别使用混合Petri网模型和离散Petri网模型进行描述；通过向模型中添加具体数据结构，实现运行参数的传递与生产作业工序层次化Petri网的集成；对于微控制器和上位计算机分别采用基于规则的方法和基于模型的方法实现控制逻辑程序的自动生成，从而实现在真实产品与其数字孪生体上生产作业工序控制逻辑的快速部署。
与现有的技术与方法相比，本发明具有以下优势：
本发明在层次化Petri网集成过程中通过将生产作业工序模型细化成着色Petri网模型，使得整个控制逻辑具有图灵完备性，从而为后续生产作业工序模型向控制逻辑程序转换打下基础。
本发明在基于混合Petri网模型对微控制器控制逻辑进行自动生成过程中，通过引入一个离散使能变迁的列表，有效缩减检查变迁是否使能的遍历次数，实现变迁函数的自动调用，从而提高了执行效率，满足了微控制器的计算资源限制。
本发明在基于离散Petri网模型对上位计算机控制逻辑进行自动生成过程中，采用基于模型的方法将控制逻辑生成中对象间的耦合度降低为数据耦合，从而使得控制逻辑的关系更加清晰，便于理解和维护，提高复杂生产作业工序建模的健壮性。
本发明通过为驱动器和传感器建立一层桥接抽象，解耦Petri网生产作业工序的控制逻辑和产品的物理结构，从而实现了在真实产品与其数字孪生体上生产作业工序控制逻辑的快速部署。
综合上述，本发明达成数字孪生模型向微控制器和上位计算机控制逻辑程序的自动转换，从而实现复杂信息物理产品控制逻辑的快速生成部署。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
图2为本发明实施过程中用于实现变迁函数自动调用的微控制器混合Petri网控制算法流程图。
图3为本发明实施过程中基于离散Petri网模型的上位计算机控制逻辑类图。
图4为本发明实施过程中生产作业工序控制逻辑在真实产品与其数字孪生体上部署的示意图。
图5为本发明实例中针对宝石加工专用机床的系统-模块-机构层次划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实例对本发明作进一步说明：
如图1所示，本发明实施例采用宝石加工专用机床作为实例进行说明，具体包括以下步骤：
S1.对宝石加工专用机床的生产作业工序进行层次划分；
一台宝石加工专用机床构成了一个典型的复杂信息物理产品，它通过不同的功能模块实现检验流程中的各个过程，通过运输模块实现各个功能模块间反应容器的运送。这些模块在各自微控制器的控制下通过步进电机实现宝石承载机构的运动。宝石加工专用机床的信息组件则由上位计算机实现，它在操作接口和网络远程监控的交互下，分析和处理并行的检测流程，向物理组件的驱动器发送控制指令，并通过传感器感知物理组件的工作状态，从而实现计算和物理的闭环。
从建模分析的角度出发，将宝石加工专用机床的物理信息生产作业工序划分为系统-模块-机构三个层次，如图5所示：
机构是微控制器控制下通过驱动器和传感器完成物理操作的机电结构，由于需要表征驱动器具体的驱动数据，机构层生产作业工序模型通过微分方程的形式描述物理操作的连续动态变化规律。模块是完成某一过程的功能子系统，将系统层下发的抽象操作指令分解成若干机构的依次调用，模块层生产作业工序模型用于确保以正确的时序调用若干机构实现具体操作。特别地，对于多通道的功能模块，通过校验流程结构，避免各通道间争夺公用机构产生死锁。系统从整体上描述机床中各模块的调用，调度各模块间的协调工作，以充分发挥多样本处理的并行能力。系统层生产作业工序模型将模块视为资源，从资源调度的视角描述并行流程。
S2.使用两种Petri网技术对层次化信息物理生产作业工序进行建模；
机构层Petri网模型是实现机构在不同运行阶段下驱动器驱动信号连续变化规律的描述，例如步进电机在加速、匀速和减速阶段驱动脉冲的发送规律。因此机构层Petri网模型是一个混合模型，需要描述离散的运行阶段转换和连续的驱动信号变化。为了满足该需求，在差分Petri网的基础上，扩展连续变迁的激发速度和激发延迟的定义，建立了适用于微控制器生产作业工序的混合Petri网形式。
同属于逻辑层次的模块层和系统层生产作业工序模型用于描述若干任务并行地在若干资源上完成既定操作序列的过程，对于模块层来说，资源是属于该模块的各个机构，对于系统来说，资源是各个模块。因此，对于逻辑层次的生产作业工序，采用离散Petri网作为建模工具，它以若干并行的操作序列以及操作序列中对资源的调用与释放为视角，实现此类生产作业工序的自动化建模。
S3.定义Petri网模型分别向微控制器控制逻辑程序和上位计算机控制逻辑程序转换的方法；
对于微控制器，以图5中用于步进电机控制的混合Petri网模型为例，具体如下：
S31.将该模型映射成基于规则的控制逻辑的五元组，如表1所示：
表1
S42.对表中所示的控制逻辑规则进一步求精，将变量与初值具体化成数据结构，将变迁、输入与输出具体化成方法函数，通过位操作充分利用微控制器计算资源，通过中断函数定义实现微控制器上的时序执行，将控制逻辑规则规范化地转换成微控制器的C语言代码段。以Freescale S12X单片机为例，表1所示的控制逻辑规则转化成的C语言代码段如表2所示：
表2
S43.在表2所示的离散变迁和连续变迁C语言函数的基础上，通过一个控制算法在正确的标识下调用相应函数，实现混合Petri网模型整体的演化，即表中代码段使用到的petrinet_evl函数。对于离散变迁，该算法在标识满足约束时调用其函数；对于连续变迁，该算法在其由不使能转为使能时首次调用其函数，此后，由于该函数为中断函数，能够在定时器触发中断时自动调用。为了避免该算法在某个标识状态下遍历所有离散变迁，通过维护一个离散使能变迁的列表来有效缩减检查变迁是否使能的遍历次数。
对于上位计算机，采用基于模型的方法将离散Petri网模型载入到面向对象程序中配置控制逻辑，该面向对象程序具体如下：
S44.定义一个表征离散Petri网模型中库所的抽象Place类型，继承Place类型定义分别表征离散Petri网模型中开始库所、动作库所、资源库所和结束库所的BeginPlace类型、ActivityPlace类型、ReouscePlace类型和FinalPlace类型；
S45.定义一个表征离散Petri网模型中变迁的Transition类型；
S46.定义携带执行参数的ColouredToken类型作为Petri网模型中库所的令牌；
S47.定义一个管理离散Petri网执行的ColouredS3PR类型。
S5.在真实产品与其数字孪生体上实现宝石加工专用机床生产作业工序控制逻辑的快速部署，如图4所示，具体如下：
S51.将机床的结构分为控制层、结构层、桥接层三个层次。其中，控制层实现Petri网生产作业工序控制逻辑的演化执行，生成驱动信号，处理传感信号；结构层在虚拟环境为实现宝石承载机构运动仿真的数字样机，在真实环境中则为机床的实际物理机构；桥接层通过速查表(look-up table)将控制层发送和读取的信号映射到结构层具体的驱动器和传感器上，从而实现结构层具体配置对控制层的透明；
S52.控制层中的Petri网生产作业工序控制逻辑自主执行，生成驱动信号，处理传感信号；
S53.虚拟的驱动器桥接和传感器桥接分别将驱动信号和传感信号映射到数字孪生体中的运动学模型驱动和场景状态数据接口上实现控制层与结构层的互联；
S54.结构层通过三维建模软件构建机床的几何结构和运动学模型，并提供状态监测功能反馈几何结构关键部件的状态信息。
在机床生产阶段，真实宝石加工专用机床结构生产调试完毕后，将仿真所使用的虚拟驱动器桥接和传感器桥接替换成真实的驱动器和传感器桥接配置，即能够实现Petri网模型从机床样机向实机的移植。在机床服役阶段，真实加工机床中Petri网生产作业工序控制逻辑执行产生运行数据，采集运行数据实现机床数字孪生镜像。数字孪生镜像的控制层中的Petri网以数据驱动的方式演化执行，在实际运行数据的驱动下，生成信号驱动机床数字孪生体的运行学模型，实现机床数字孪生体几何结构对真实宝石加工专用机床结构的复现。
本实例首先将宝石加工专用机床的作业流程划分为系统-模块-机构三个层次，然后分别使用混合Petri网模型和离散Petri网模型对层次化信息物理作业流程进行建模。对于微控制器和上位计算机，分别采用基于规则和基于模型的方法将Petri网模型转换成相应的控制逻辑程序。最后在样机和实机上实现宝石加工专用机床作业流程控制逻辑的快速部署。相比于现有方法，本发明的控制逻辑转换方法执行效率更高，对硬件资源的要求更低，控制逻辑的关系更加清晰，从而更便于操作人员的理解和维护。
Claims (4)
1.一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.对复杂信息物理产品的生产作业工序进行层次划分，划分为系统层、模块层和机构层；
S2.使用两种Petri网模型对复杂信息物理产品的生产作业工序进行建模；
S3.根据建立的模型分别向微控制器控制逻辑程序和上位计算机控制逻辑程序进行转换；
S4.将生成的控制逻辑程序分别部署在真实产品与其数字孪生体上；
所述步骤S2中，针对机构层采用混合Petri网模型进行建模，针对系统层和模块层采用离散Petri网模型进行建模；
所述步骤S3中，
对于微控制器，采用以下方法将建立的混合Petri网模型映射成微控制器控制逻辑的C语言代码，具体如下：
S3A1.将混合Petri网模型映射成包括变量、初值、转移、输入和输出的五元组表达控制逻辑规则；
S3A2.将控制逻辑规则的变量与初值具体化成数据结构，将变迁、输入与输出具体化成方法函数；
S3A3.通过位操作充分利用微控制器计算资源，通过中断函数定义实现微控制器上的时序执行，将控制逻辑规则转换成微控制器的C语言代码段；
对于上位计算机，将建立的离散Petri网模型载入到面向对象程序中配置控制逻辑。
2.根据权利要求1所述的一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法，其特征在于：所述步骤S1中的复杂信息物理产品是指具有微控制器和上位计算机的机电耦合产品。
3.根据权利要求1所述的一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法，其特征在于：所述步骤S1中，将复杂信息物理产品的生产作业工序划分为系统层、模块层和机构层三个层次，其中：
机构层是指微控制器控制下通过驱动器和传感器完成物理操作的机电机构；
模块层是指多个机构组成的完成一生产加工过程的功能模块；
系统层是指从整体上描述仪器中调用的各功能模块组成的整体仪器。
4.根据权利要求1所述的一种虚实共用的复杂信息物理产品数字孪生控制逻辑生成方法，其特征在于：所述步骤S4中，具体如下：
S51.将产品的结构分为控制层、结构层、桥接层；
控制层是指实现生产作业流程控制的逻辑程序；
结构层在虚拟环境内为实现产品几何结构运动仿真的数字样机，在真实环境中则为产品的实际物理机构；
桥接层包括驱动器桥接和传感器桥接，用于将控制层发送和读取的信号映射到结构层具体的驱动器和传感器上；
S52.控制层中的离散Petri网模型的生产作业工序控制逻辑程序自主执行，生成驱动信号和传感信号；
S53.通过虚拟的驱动器桥接和传感器桥接分别将驱动信号和传感信号映射到数字孪生体中的运动学模型驱动和场景状态数据接口上，实现控制层与结构层的互联；
S54.通过三维建模软件构建复杂信息物理产品的几何结构和运动学模型，并状态监测反馈复杂信息物理产品中几何结构关键部件的状态信息。
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Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111459062A (zh) | 2020-07-28 |
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