摘要：《中国制造2025》进一步明确了我国在未来制造领域的战略布局，其中工业机器人研发与应用，已成为实现目标的核心驱动力。数字孪生技术作为虚实融合的核心工具，实时更新虚拟模型，与物理实体间建立紧密联动关系，已逐渐成为制造业领域的研究热点。基于此，本文设计和开发了基于数字孪生的工业机器人智能制造生产线仿真平台，力求推动工业生产从单一功能实现向全流程智能优化跨越，从而为我国智能制造的发展贡献一份力量​​​。

关键词：数字孪生；工业机器人；智能制造；生产线；仿真平台

引言

随着信息技术不断发展，制造业正面临加速转型升级的迫切需求。为推动新一轮制造业革命，各国相继出台相关政策，智能制造逐渐成为行业发展的关键方向。然而，实现产品加工过程中虚拟信息空间与物理设备之间的实时信息交互，仍是智能制造概念亟待解决的挑战。而数字孪生以物理实体为依托，采取数字化手段在虚拟信息空间中，构建物理对象数字映射，模拟现实环境中的尺寸、位置和行为等特性，重构实体关键特征，从而实现虚拟与物理系统间高效的信息交互。

1 基于数字孪生的工业机器人智能制造生产线设计

1.1 生产线系统架构设计

基于数字孪生技术的生产线系统架构，从逻辑层次划分为物理层、数据层、逻辑控制层和用户交互层，四层之间有序协同和信息闭环。物理层主要包含工业机器人、数控机床、立体仓库以及物流AGV等设备，通过多种传感器和控制单元实现信息采集与任务执行，构成了智能生产的基础硬件。数据层则采用多源数据整合技术，结合OPC UA等通信协议，将设备采集的状态数据与虚拟模型关联，确保信息的高效传递与存储。逻辑控制层以孪生模型为核心，分析实时数据和工艺流程，制定优化后的任务调度策略，并对生产过程中的异常状态进行识别与处理，提升系统的柔性化与稳定性。用户交互层设计了一套可视化平台，利用仿真模型展现生产状态，方便管理者监控与调度。

1.2 工业机器人功能模块设计

工业机器人功能模块应从机械结构、传感器网络、运动控制以及数据交互四个方面进行优化和整合。第一，机械结构模块设计，强调关节灵活性与负载能力平衡，以适应不同生产环境任务需求。结合生产线中不同工作单元特性，动态调整机器人关节设计，确保各部件在高精度运动和长时工作状态下稳定。第二，传感器网络模块，全面、实时采集信息。传感器需覆盖工业机器人的操作范围，精确捕获位置信息、环境状态及设备运行状态，同时采用分布式数据融合技术提升信息处理效率。第三，运动控制模块，优化机器人运动轨迹与操作流程，采用运动学算法，实现多自由度运动控制的规划与执行，并降低复杂工况下的误差率。第四，数据交互模块，是完成虚实数据同步与传输，构建高效的事件-变量映射机制，实现工业机器人与物理工作单元之间的无缝信息交换。

1.3 数据通信与多源数据整合技术

采用基于OPC UA（开放平台通信统一架构）通信协议，为不同设备和系统间的数据交互提供统一标准，避免因厂商协议差异导致数据孤岛问题。多源数据整合技术依托于对设备、传感器和控制系统全面建模，使物理设备与虚拟孪生体间动态联通。在生产线架构中，各节点间的数据流动需要实现事件触发与变量关联，确保虚拟空间中操作行为与物理实体保持一致性。数据通信技术还需解决设备异构和通信延迟问题，在机器人、物流AGV、数控机床等多种设备的复杂生产环境中，采用统一的数据描述格式和分布式数据管理，有效提升信息流动的效率与安全性。此外，事件驱动架构设计可强化生产线的灵活性和可扩展性。事件定义和动态映射方法，将复杂生产任务分解为可管理模块，使数据通信逻辑层次更加清晰，从而避免资源浪费和冗余操作。

2 仿真建模与虚实同步分析

2.1 生产线关键要素仿真建模

在数字孪生框架中，关键要素仿真建模包括物理设备、数据交互以及作业流程的数字化重构，主要目的是实现虚拟空间中对物理系统的完整映射。首先，建模以生产线功能结构为基础，将生产线中各单元设备几何结构、运动特性以及交互逻辑拆分为细化模块，并逐一进行仿真。采用SolidWorks、Tecnomatix等三维建模工具，对物理单元精准几何建模，同时结合真实工况，嵌入逻辑行为描述，以保证模型具备动态响应能力。例如，在加工单元建模中，需要将数控机床的加工路径、进刀速度、加工精度等参数内嵌到虚拟环境中，在数字平台上具有与物理实体一致的运动和工艺特点。其次，仿真建模整合多源数据，实现高精度的动态映射。将物理设备传感器数据、控制指令以及状态信息输入到数字模型中，形成从物理空间到虚拟空间的双向流动路径。例如，工业机器人在搬运环节的运行状态、工作负载等数据，可直接驱动数字模型动态变化，使虚拟系统展现真实物理环境中的生产状态。最后，生产线不同工作单元的任务分解与时间同步，构建逻辑闭环的仿真模型。关键流程节点的事件绑定与逻辑映射应考虑实时性和鲁棒性，精确还原动态环境中复杂作业流程。

2.2 虚实同步数据交互机制

虚实同步数据交互机制目标在于实现物理实体与虚拟模型之间信息的实时交互和深度融合，从而构建动态、精准的虚拟生产环境。虚实同步机制一般依托OPC UA等数据通信协议，将物理设备运行数据映射至虚拟模型中，形成一套相互作用的双向系统。虚实同步机制有效性体现在两个方面：一方面，多源数据采集和事件变量关联，保证物理系统状态实时反映到虚拟孪生体中；另一方面，调整优化虚拟模型，反馈物理系统运行状态，使得虚拟和物理系统的行为逻辑一致。此外，深入研究数据采集的节点设计、变量映射关系的定义，以及通信框架的搭建，事件驱动模式和变量绑定方法尤为重要。事件驱动模式基于关键行为触发信号传递，而变量绑定则确保虚拟实体与物理对象之间保持同步状态，有效规避了传统离线仿真中滞后性问题。虚实同步还需精细化设计数据冗余处理、通信延迟优化、系统鲁棒性等，利用实时数据驱动虚拟孪生体动态更新，提升模型精确度，为生产线中的预测性维护、故障诊断等高级功能提供技术支撑​​​。

3 结语

综上所述，本文围绕工业机器人智能制造生产线的设计，基于数字孪生技术，构建了集仿真建模、虚实同步的综合平台，提出了虚实数据交互机制、实时数据驱动模型优化等创新技术。然而，面对复杂工况和大规模系统集成需求，研究仍存在进一步提升虚实同步精准度、优化多源数据处理效率的空间。未来应紧密结合工业智能化发展需求，深化多场景适配性研究，探索基于人工智能与数字孪生融合的协同优化路径，为我国智能制造产业转型提供理论与技术支撑。

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2022年度湖南省教育厅科学研究项目立项项目（22C0988）