基于数字孪生的智能装配机械臂实验系统

林润泽， 王行健， 冯毅萍， 赵久强

(浙江大学 控制科学与工程学院，杭州 310027)

0 引 言

在智能制造环境下，制造物联网搭建了车间人、机、物之间的互联互通，实现物理实体的可识别、可跟踪、可交互；而数字孪生[1](Digital Twin，DT)技术则构建了车间“情境感知-仿真计算-协同决策-生产执行”的闭环逻辑，通过信息空间数据/模型与物理空间实体之间的实时互操作，实现车间生产过程透明化、高效化和自治化[2-4]，使得制造业生产管控模式发生了显著变化[5-6]。

DT技术利用数字建模和仿真的方法，对物理实体的动力学特征、结构拓扑、三维动态数据等关键信息进行描述与刻画，并融合其在全生命周期中产生的历史数据和实时反馈信息，在虚拟空间中建立与实际物理对象相互映射的虚拟实体。从多模型融合角度构建DT模型，需要将涉及智能制造全流程的多种异构模型进行集成，并融合到DT体模型中[7]。

初期DT概念包含物理实体、虚拟实体及其相互连接三个维度[1]，随着面向服务的智能制造、大数据分析挖掘等概念的发展，陶飞等提出DT五维模型[8-9]的全新概念，将数据维和服务维融入DT体系框架。

本文以智能流水线教学工厂核心设备智能装配机械臂为例，研究DT体实验教学系统框架。结合基于机械臂全生命周期多维模型集成融合实验案例，梳理其三维设计模型、虚拟样机运动学仿真模型及其模型转换工具所蕴含的数据和信息，提出一种基于多模型集成融合的DT多源异构模型的集成方法，用于构建智能装配机械臂DT实验系统。……