基于OPC UA的数字孪生车间实时数据融合与建模研究
Machinery Design & Manufacture（2022）
Abstract
数字孪生车间是智能制造背景下车间全息监控、精准分析、实时决策的有效手段.而实时高效的异构数据采集和融合,以及虚实车间的交互连接是驱动数字孪生车间运转的核心.为此,依托制造物联网和OPC UA通信技术,建立了数字孪生车间实时数据采集框架.采用分层融合的策略,去除原始数据中的信息冗余,匹配产生中间事件和生产过程数据,同时基于空间尺度构建实时数据空间对象模型.另外针对提高数据传输实时性的目的,按照信息分类—自适应压缩—节点合并的路线,缩减OPC UA信息模型节点数目和节点容量,设计了面向数字孪生车间的OPC UA信息建模方案.最后,以某航天结构件生产线为案例,为数字孪生车间开发了实时数据采集系统,并验证了此方案的可行性.
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