(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111417276.6 (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 长春理工大 学 地址 130022 吉林省长 春市朝阳区卫星路 7089号 (72)发明人 段景淞　曹国华　马国庆　于正林　 孟祥印　石贺　白济萌　李振阳　 李政　 (74)专利代理 机构 长春吉大专利代理有限责任 公司 22201 代理人 杜森垚 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/10(2019.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 119/02(2020.01) G06F 119/18(2020.01) (54)发明名称 一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生的产线动 态虚拟重组方法， 对物理产线生产要素信息进行 实时动态数据采集， 对采集到的数据进行预处理 和标准化处理； 根据采集的物理产线数据构建产 线数字孪生模 型， 并在产线数字孪生模型内进行 物理产线数据的统一化封装； 建立产线动态虚拟 重组系统， 对建立的产线数字孪生模 型的仿真运 行状态进行评价， 根据评价结果， 在产线动态虚 拟重组系统中进行产线动态虚拟 重组； 通过支持 向量机智能学习算法对动态虚拟重组后的产线 进行性能评估， 根据性能评估结果进行决策， 最 终完成产线的虚拟动态重组。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114218763 A 2022.03.22 CN 114218763 A 1.一种基于数字 孪生的产线动态 虚拟重组方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一、 对物理产线生产要素信息进行实时动态数据采集， 对采集到的数据进行预处 理和标准 化处理； 步骤二、 根据步骤一采集的物理产线数据构建产线数字孪生模型， 并在产线数字孪生 模型内进行物理产线数据的统一 化封装； 步骤三、 建立产线动态虚拟重组系统， 对步骤二建立的产线数字孪生模型的仿真运行 状态进行评价， 根据评价结果， 在产线动态 虚拟重组系统中进行产线动态 虚拟重组； 步骤四、 通过支持向量机智能学习算法对步骤三产线动态虚拟重组后的产线进行性 能 评估， 根据性能评估结果进行决策， 最终完成产线的虚拟动态重组。 2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 步骤一包括： 1.1)根据现场实际情况， 对物理产线数据进行实时动态数据提取， 包括物理产线 的机 加设备、 生产节拍、 工装治具、 物流仓储信息； 1.2)将采集到的物理产线数据按照制造系统特征划分为静态系统数据、 动态系统数 据、 信息系统数据， 并分别对上述分类数据进行 特征值提取和归一 化处理。 3.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 静态系统数据主要指产线的环 境、 工艺和产品数据； 动态系统数据主要指设备、 人员和物料 数据； 信息系统数据主 要指生产节拍和服 务调度数据。 4.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 步骤二包括： 2.1)对物理产线应用NX 软件进行3D数字化建模， 获得产线3D模型； 2.2)将产线3D模型导入Tecn omatix仿真软件， 并建立产线数字 孪生模型； 2.3)采用SysML建模工具对所述步骤一获取的物理产线数据进行统一化封装， 以特定 的XML或TXT 文件格式进行存 储， 并在产线数字 孪生模型中进行 数字化表达； 2.4)通过Tecnomatix仿真软件将 建立的产线数字孪生模型进行动态仿真， 并将产线数 字孪生模型的仿真运行数据回传给物理产线， 做到产线数字孪生模型和物理产线的动态结 合。 5.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 步骤三包括： 3.1)依托Tecn omatix仿真软件， 建立产线动态 虚拟重组系统； 3.2)通过产线平衡率对步骤二建立的产线数字 孪生模型的仿真运行状态进行评价； 3.3)在产线动态虚拟重组系统中输入各工位数据， 通过eM ‑plant模块得到各工序标准 时间、 人数、 平衡时间， 进而得到各个工序的工作负荷， 并在产线动态虚拟重组系统中生成 直观数据图表； 3.4)通过E CRS原则在产线动态 虚拟重组系统中对产线 进行调整重组。 6.如权利要求5所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 步骤3.2)产线数字 孪生模型的仿真运行状态通过产线平衡率进行评价， 公式为： W＝∑(ti×si)/(t0×a) 其中， W为产线平衡率； ti为第i工位工作时间； si为第i工位的定员数； t0为装配线的节权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114218763 A 2拍； a为装配线的定员数。 7.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 步骤四包括： 4.1)采用SVM智能学习算法建立产线动态重组综合 性能预测模型； 4.2)将经 过所述步骤三产线动态 虚拟重组后的产线在动态 虚拟重组系统中进行仿真； 4.3)将经过所述步骤三产线动态虚拟重组后的产线特征数据输入到所述产线动态重 组综合性能预测模型进行 预测分析， 输出产线综合 性能评估结果； 4.4)根据产线综合性能评估结果， 对产线动态虚拟重组系统进行可信度分析及决策度 量， 最终完成产线的虚拟动态重组。 8.如权利要求7所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 产线动态重组综合 性能预测模型的训练过程 为： 将物理产线数据及产线平衡率作为产线动态重组综合 性能预测模型的输入端； 将产线数据特 征值分为样本组和 测试组， 在SVM中进行训练。 9.如权利要求8所述的一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法， 其特征在于， 所述 产线动态重组综合性能预测模型输出为产线运行状态， 包括： 产线平稳运行； 产线高效运 行； 产线拥堵运行； 产线异常运行。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114218763 A 3