计算机集成制造系统 ›› 2024, Vol. 30 ›› Issue (5): 1551-1570.DOI: 10.13196/j.cims.2024.0259

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“人-机-环境”共融的工业数字孪生系统智能优化方法

李浩1,王昊琪1+,李琳利1,张玉彦1,杨文超1,文笑雨1,张旭辉2,刘根1,张幸福3,刘俊4,崔科飞3,陈录城5,王朋静5,杨新宇1   

  1. 1.郑州轻工业大学河南省机械装备智能制造重点实验室
    2.西安科技大学机械工程学院
    3.郑州恒达智控科技股份有限公司
    4.中信重工机械股份有限公司
    5.卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司
  • 出版日期:2024-05-31 发布日期:2024-06-12
  • 作者简介:李浩(1981-),男,河南唐河人,教授,博士,博士生导师,研究方向:工业数字孪生、产品设计方法学、智能制造服务等,E-mail:lihao@zzuli.edu.cn; +王昊琪(1989-),男,河南郑州人,研究员,博士,硕士生导师,研究方向:工业数字孪生、产品设计方法学、基于模型的系统工程等,通讯作者,E-mail:haoqiwang0218@163.com; 李琳利(1982-),男,河南伊川人,高级工程师,博士,研究方向:分布式智能制造、工业数字孪生,E-mail:lilinli163@163.com; 张玉彦(1989-),男,河南郑州人,讲师,博士,研究方向:设备状态监测、深度学习、工业数字孪生,E-mail:1003198364@qq.com; 杨文超(1988-),男,河南郑州人,讲师,博士,研究方向:资源建模与仿真、实时调度等,E-mail:yangwc6532@gmail.com; 文笑雨(1989-),女,河南唐河人,副教授,博士,硕士生导师,研究方向:车间调度、智能优化算法、工业数字孪生,E-mail:xiaoyuup@gmail.com; 张旭辉(1972-),男,陕西宝鸡人,教授,博士生导师,研究方向:煤矿机电装备智能检测与控制,E-mail:zhangxh@xust.edu.cn; 刘根(1989-),男,河南平顶山人,助理实验师,研究方向:工业数字孪生、模型智能化技术,E-mail:1003198364@qq.com; 张幸福(1985-),男,河南郑州人,副总经理,高级工程师,研究方向:智能开采技术与装备、工业数字孪生,E-mail:zhangxingfu@hdzk.cn; 刘俊(1985-),男,河南漯河人,高级工程师,硕士,研究方向:矿山装备及其智能化技术研发,E-mail:ustblj@163.com; 崔科飞(1984-),男,河北邯郸人,总经理助理,高级工程师,研究方向:智能开采技术与装备、工业数字孪生,E-mail:cuikefei@hdzk.cn; 陈录城(1969-),男,山东青岛人,董事长兼总经理,正高级工程师,研究方向:智能制造、工业互联网平台,E-mail:chenlc@haier.com; 王朋静(1989-),女,山东青岛人,技术经理,中级工程师,研究方向:智能制造、数字孪生,E-mail:wangpengjing@haier.com; 杨新宇(1971-),男,河南封丘人,副教授,硕士,研究方向:装备智能运维、工业数字孪生,E-mail:yangxy@zzuli.edu.cn。
  • 通讯作者简介:王昊琪(1989-),男,河南郑州人,研究员,博士,硕士生导师,研究方向:工业数字孪生、产品设计方法学、基于模型的系统工程等,通讯作者,E-mail:haoqiwang0218@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金面上资助项目(52175256,52275277);

    河南省科技攻关重点资助项目(232102221043);

    河南省科技研发计划联合基金资助项目(225200810029);

    大规模个性化定制系统与技术全国重点实验室开放课题资助项目(H&C-MPC-2023-02-02)。

Intelligent optimization method of "human-machine-environment" integrated industrial digital twin system

LI Hao1,WANG Haoqi1+,LI Linli1,ZHANG Yuyan1,YANG Wenchao1,WEN Xiaoyu1,ZHANG Xuhui2,LIU Gen1,ZHANG Xingfu3,LIU Jun4,CUI Kefei3,CHEN Lucheng5,WANG Pengjing5,YANG Xinyu1   

  1. 1.Henan Provincial Key Laboratory of Intelligent Manufacturing of Mechanical Equipment,Zhengzhou University of Light Industry
    2.College of Mechanical Engineering,Xi'an University of Science and Technology
    3.Zhengzhou Hengda Intelligent Control Technology Co.,Ltd.
    4.CITIC Heavy Industries Co.,Ltd.
    5.COSMOPlat Industrial Intelligence Research Institute (Qingdao) Co.,Ltd.
  • Online:2024-05-31 Published:2024-06-12
  • Supported by:
    Project supported by the National Natural Science Foundation,China (No.52175256,52275277),the Key Scientific and Technological Projects in Henan Province,China (No.232102221043),the Henan Provincial Science and Technology R&D Plan Joint Fund,China(No.225200810029),and the State Key Laboratory of Massive Personalized Customization System and Technology,China(No.H&C-MPC-2023-02-02).

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摘要： 工业数字孪生系统是智能制造应用实施的重要手段,但现有工业数字孪生系统主要面向机械系统探索研究理论和关键技术,缺乏从“人-机-环境”全局开展系统建模和优化。鉴于此,分析了“人-机-环境”系统建模和智能优化研究进展,总结了“人-机-环境”共融的工业数字孪生系统基本特征,建立了系统参考架构。然后,提出了“人-机-环境”共融的工业数字孪生系统智能优化方法与关键技术体系,主要包括数据驱动的快速动态建模与仿真方法、基于生成式人工智能(AI)的数字孪生快速建模方法、多模态感知与智能交互方法、虚实同步映射与模型校正方法、基于分布式计算的运行优化控制方法、“人-机-环境”安全监测与态势感知方法和基于AI agent的系统自学习与优化控制方法等。最后,通过典型案例展示了智能优化方法的应用效果。所提出的工业数字孪生系统智能优化方法为实现智能制造过程中的“人-机-环境”共融提供了重要支撑。

关键词: “人-机-环境”共融, 工业数字孪生系统, 智能制造, 智能优化, AI agent

Abstract: The industrial digital twin system is vital for implementing intelligent manufacturing.However,current research on industrial digital twin systems focuses mainly on exploring and developing theories and key technologies related to mechanical systems,which neglects the comprehensive modeling and optimization of the entire system from a "human-machine-environment" perspective.The progress in researching "human-machine-environment" system modeling and intelligent optimization was examined,the fundamental characteristics of the industrial digital twin system integrating "human-machine-environment" were summarized,and a reference framework for such a system was established.Furthermore,the intelligent optimization methods and critical technologies for the industrial digital twin system integrating "human-machine-environment" were proposed.These methods included data-driven fast dynamic modeling based on measurement data,rapid digital twin modeling using generative AI,multi-modal perception and intelligent interaction techniques,virtual-real synchronous mapping with model correction capabilities,operation optimization control through distributed computing,security monitoring and situational awareness within"human-machine-environment",as well as AI agents-based self-learning and optimal control.Finally,the application effects of these intelligent optimization methods were demonstrated through typical cases.The proposed intelligent optimization method for industrial digital twin systems provided essential support for integrating man-machine-environment in intelligent manufacturing.

Key words: "human-machine-environment" integration, industrial digital twin system, intelligent manufacturing, intelligent optimization, AI agent

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