基于数字孪生的模块化生产系统运行机制及重构方法

宋思蒙，蒋增强+，马 靖，王 强，赵志彪

(1.北京交通大学 机械与电子控制工程学院，北京 100044；2.中国兵器工业规划研究院，北京 100053)

0 引言

随着经济社会的快速发展，日益增强的个性化市场需求缩短了产品生命周期，对生产系统的柔性提出了更高的要求，重构作为实现企业柔性生产的一种重要方式，对响应日益增强的个性化市场需求具有重要的作用。可重构生产系统是一种面向柔性生产的下一代生产系统，旨在通过高效、低成本地改变自身结构和功能，快速适应市场环境的变化[1-2]，而作为可重构生产系统的重要特性之一，模块化(modularity)通过使用具备标准化的软件和硬件接口，能够简化系统的重构难度，降低重构成本[3-5]。目前，随着新型信息技术在生产系统中的应用，制造资源呈现出模块化智能特性，生产系统基于模块化智能资源的自组织、自组态等[6]特性，通过动态重构完成柔性生产要求。因此，研究新一代信息技术使能下的模块化生产的运行和重构，对支撑企业柔性生产需求具有重要作用。

围绕可重构生产系统的设计和运行优化，国内外学者已经展开了深入研究，相关研究成果主要集中于可重构系统架构、可重构系统设计方法、可重构生产系统评价标准、可重构生产系统评价指标体系等[1,7-8]。然而，目前关于生产系统可重构性的研究大多聚焦于传统的集中式生产应用场景，对工业4.0背景下信息物理融合技术使能的分布式应用场景支撑不足。在信息物理融合技术使能的分布式生产场景中，具有独立计算和决策能力的模块化生产节点在订单执行过程中通过协商和协作共同完成生产任务，这种新的生产组织模式对生产系统提出了更高的要求。一方面，由生产节点协作和系统重构导致的生产不确定性需要一种新的生产运行管控机制；另一方面，系统在运行过程中根据工艺和产能需求不断进行动态重构，需要一种重构方法来保证重构的合理性和运行效率。数字孪生技术是实现信息物理融合的关键使能技术，其通过创建高保真的生产系统模型，构建贯穿于物理空间和信息空间之间的感知、分析、决策、控制闭环，能够实现物理空间和信息空间的迭代仿真和协同优化[9-10]。数字孪生技术的应用为信息物理融合技术使能的分布式生产场景管控提供了解决方案，通过数字孪生的信息物理融合特性能够实时管控分布式模块化生产系统的物理空间，了解当前系统状态，通过信息物理空间的迭代优化能够为系统重构提供决策依据。近年来，将数字孪生技术应用于生产系统的运行管控和优化成为研究热点。

在车间运行机制方面，陶飞等[11]提出数字孪生车间的概念，将数字孪生技术应用于车间运行管控，研究了数字孪生车间的特点和运行机制，讨论了数字孪生车间在制造资源虚拟化、生产计划和生产过程管控3个领域内的作用；Guo等[12]研究了一种面向大规模定制产品的、基于数字孪生的柔性单元生产方式，通过数字孪生的迭代仿真和优化提升生产系统销率，减少在制品库存；刘丹等[13]提出一种面向再制造过程的数字孪生平台，研究了基于数字孪生的再制造车间作业模式和关键技术，通过数字孪生平台解决再制造过程中的不确定性问题；Guo[14]研究了数字孪生在固定作业岛生产模式下复杂产品装配过程中的应用，通过数字孪生对装配过程的物料和工具进行透明化管控，减少复杂产品在装配过程中对熟练作业人员的依赖，提高装配准确性和效率。由以上文献可知，目前数字孪生在生产系统应用领域的研究已经取得了一定的成果，未来需要针对工业4.0背景下，采用分布式控制架构的模块化生产系统运行机制开展相关研究。

在基于数字孪生的生产系统重构方法方面，Leng等[15]将模块化设备作为研究对象，通过复杂制造网络模型实现自动化的系统重构，然后通过数字孪生的半物理仿真和优化对重构方案进行优化和验证，降低重构成本；Zhang等[16]提出可重构数字孪生的概念，并以手机模块化装配线为例提出了支持数字孪生提快速重构的五维模型，该模型针对生产系统层、控制层和设备层3个维度提出重构解决方案，将数字孪生中的系统重构和控制逻辑代码开发相结合；Um等[17]提出一个基于AutomationML的模块化装配产线信息模型，以支持模块化生产节点的即插即用。由以上文献可知，目前基于数字孪生的生产系统重构研究主要通过设备、产线的再设计或模块化工装的切换进行系统重构，未来还需要针对基于模块化生产节点的系统级重构进行进一步探索。

综上所述，本文针对模块化生产系统提出一种基于数字孪生的系统运行机制和重构方法。首先，提出一种基于数字孪生的模块化生产系统运行机制，明确系统总体架构，设计了一种模型驱动的可重构建模体系；然后，研究基于数字孪生的可重构方法，以及系统重构策略、基于多智能体协商的重构机制和重构方案生成机制；最后，结合应用案例验证了本文基于数字孪生的系统快速重构方法的可行性和有效性。

1 基于数字孪生的模块化生产系统运行机制

本文结合模块化生产系统在运行和重构过程中的功能需求，提出一种由模型驱动的面向模块化生产系统的数字孪生运行机制，主要包括系统总体架构、基于数字孪生的可重构建模体系和可重构建模体系运行机制。

1.1 数字孪生的系统总体架构

基于数字孪生的模块化生产系统构如图1所示，主要由物理层、模型层、数据层和应用层4部分组成。

(1)物理层 包括模块化生产节点及由模块化生产节点组合而成的生产单元，是模块化生产系统执行生产任务的载体。模块化生产节点既能独立完成生产任务，又能通过组合形成生产单元共同执行生产任务。模块化生产节点采用标准化的硬件设计(电路、网络、连接机构)能够快速、低成本地根据生产任务组合成新的生产单元，而且部署在模块化节点内部的传感器、控制器和效应器等硬件设备，能够使其具备环境感知、计算决策和制造执行能力。

(2)模型层 主要负责在信息空间内对模块化生产系统进行建模，通过几何模型、物理模型、行为模型、知识模型分别定义和描述数字孪生车间的几何属性、物理规则、生产运行逻辑、运行知识；通过智能协商机制进行模块化生产节点之间协商协作、节点种类数量变更和节点重新组态等系统重构行为的描述。模型层是数字孪生运行的核心，通过模型层和数据层、物理层之间的交互，在信息空间内对物理空间内模块化生产系统进行映射和描述，帮助生产管理人员了解生产系统的运行现状，并在实时管控功能的基础上支撑基于协商的动态重构、重构方案的仿真验证和模型驱动的快速重构等功能。

(3)数据层 主要用于存储支撑模块化生产系统数字孪生运行的基础配置数据和过程数据，数据类型包括基本数据(如工艺数据、物料数据等)、仿真数据(如仿真效能指标、仿真过程数据等)、实时数据(如扭力、转角、电压等实时采集的数据)。

(4)应用层 主要服务于模块化生产系统的设计、运行和仿真，基于数字孪生模型的可重构应用包括模型驱动的系统设计重构、基于多智能体协商的运行方案重构和重构方案仿真验证。模型驱动的系统设计重构指系统设计人员使用模型层中预定义的模型元素，通过可视化方法在信息空间内快速设计和重构模块化生产节点；基于多智能体协商的运行方案重构指在系统运行过程中，通过智能体协商生成重构方案，以应对系统外部波动；重构方案仿真验证指通过模型层的仿真结果验证重构方案的有效性和合理性。应用层旨在通过数字孪生模型帮助系统设计人员完成模块化生产系统全生命周期内的设计、验证、运行管控和重构等任务，提升重构效率。

1.2 模型驱动的数字孪生可重构建模体系

为了适应生产系统的重构需求，本文提出模型驱动的数字孪生的可重构建模体系。数字孪生驱动的模块化生产系统(Digital Twin driven Modular Production System, DT-MPS)可重构建模体系由智能体协商机制(ANM)、行为模型(BM)、几何模型(GM)、物理模型(PM)、知识模型(KM)5部分组成，通过建模体系在实现对数字孪生建模和描述的同时支持模块化生产系统重构。

DT-MPS={ANM,BM,GM,PM,KM}。

(1)

(1)智能体协商机制

智能体协商机制是对模块化生产系统总体控制架构和总体运行逻辑的描述，用于支撑系统内模块化生产节点的种类、数量和节点间关联关系的变化。DT-MPS采用多智能体架构建立模块化生产系统的控制架构，将具有独立生产能力的模块化生产单元抽象为智能体，通过智能体之间基于生产任务的组合描述模块化生产系统中的模块化生产单元重构。其控制架构模型为

ANM={Agent,Msg,Port,Arch,Gateway}。

(2)

式中：Agent为系统内的智能体；Msg为智能体之间传递的消息；Port为实现智能体通讯和协作的端口；Arch为系统内根据生产任务动态生成的临时控制组织结构；Gateway为实现智能体之间通讯的信息网关。

(2)行为模型

模块化生产系统的运行是一系列智能体的协作和组态，因此在通过多智能体协商机制建立系统总体控制架构后，需要对控制架构内每一个节点的行为进行建模。行为模型是对架构模型中智能体行为的定义和描述，主要包括智能体之间基于消息传递的协商行为和智能体完成生产任务的生产行为。行为模型包括行为触发的条件Guard、生产行为的输入Input、行为模型的输出Output和行为模型的动作Action，即

BM={Guard,Input,output,Action}。

(3)

(3)几何模型

几何模型是在虚拟环境内对物理环境中的生产元素进行建模和描述，与传统的三维模型构建相比，数字孪生系统内的几何模型需要满足更多的需求：①能够响应模块化生产系统的重构；②几何模型能够提供相应的接口，并根据行为模型的运行结果和运行指令进行相应地变更。几何模型包括模块化组件Comp、模块化组件关联关系Struct、几何模型运动规律约束Motion、几何模型基本信息特性Property和几何模型运动接口Interface，即

GM={Comp,Struct,Motion,Prop,Interface}。

(4)

(4)物理模型

物理模型是对生产单元运行过程中的物理规律或物理量的定义和描述。物理模型的定义为

PM={Variable,Source,Func,Output}。

(5)

式中：Variable为物理模型中的物理量；Source为物理模型中的数据源；Func为由变量构成的物理模型的表达式或数学模型；Output为物理模型的输出量。在DT-MPS中，物理模型可以直接用于实时监控物理变量或物理规律，将物理空间内连续变化的物理变量转化为行为模型中的仿真事件。

(5)知识模型

知识建模是对生产系统数字孪生运行过程中所需要的知识和信息进行建模，为了满足数字孪生在模块化生产系统重构场景中的应用，对知识模型进行拓展，通过本体建立知识模型，在支撑数字孪生运行的同时满足生产系统重构相关功能的需求。知识规则模型可以分为制造资源本体(Resource)、智能体本体(Agent)、服务本体(Service)和重构规则本体(Rule)4类，表示为

KM={Resource,Agent,Service,Rule}。

(6)

重构规则本体主要对模块化生产系统重构规则、重构逻辑、最佳重构点和重构评价标准等信息进行建模；智能体本体主要管理生产系统控制架构中的智能体基本信息，包括智能体ID、智能体生产能力、智能体通讯地址和智能体关联关系等，智能体进入生产系统后首先将其基本信息和关联信息维护到智能体本体中，完成信息注册；制造资源本体主要对模块化生产单元在生产过程中使用的人、机、料、法、环等信息资源进行建模和维护；服务本体中建立基于OPC UA协议的服务节点，将多源异构设备中的数据进行解耦，使数字孪生模型和物理层中传感器、控制器、效应器等硬件设备之间的指令和数据能够相互传递。

面向DT-MPS的建模体系实现了在数字孪生体内对模块化生产系统的结构、行为和控制架构等特性的建模，创建了系统运行逻辑，为DT-MPS的系统动态重构和模型驱动的模块化生产单元的节点设计做好准备。

1.3 可重构建模体系运行机制

DT-MPS中可重构建模体系运行机制如图2所示。首先基于多智能体控制架构，创建由管理智能体、订单智能体和执行智能体组成的分布式协同控制架构。其中：管理智能体主要进行生产订单的拆分、生产任务的投标和发布；执行智能体主要进行生产任务的投标、方案的检查和执行；订单智能体属于移动智能体，能够沿着通讯线路在各个智能体之间移动，完成生产任务。管理智能体和执行智能体之间通过智能体路由相连，具有通用的连接接口，智能体之间通过信息传递来协商任务并制订重构计划。

行为模型是对智能体协商机制中的管理智能体和执行智能体的行为进行建模和描述。本文采用以拓展Petri网为元建模语言的模型库对智能体内部的管控逻辑进行建模：对于管理智能体，主要进行任务拆分、竞标等管理行为的建模；对于执行智能体，结合生产环境中的传感器、控制器和效应器交互构建生产行为模型。行为模型是DT-MPS的运行核心，通过拓展Petri网构建行为模型后，在系统内形成令牌驱动的系统运行体系。

行为模型采用具有通用语义的令牌在知识模型、物理模型和制造资源层之间进行信息交互。

(1)在行为模型和多智能体协商机制交互方面，智能体通过端口接收到信息后，将信息转化为消息令牌传递给行为模型，驱动行为模型运行。当行为模型完成指定作业输出信息时，智能体通讯服务将消息令牌转化为符合智能体通讯语言(Agent Communication Language, ACL)定义的信息传递给指定的智能体。

(2)在行为模型和制造资源交互方面，行为模型通过调用服务，与由传感器、控制器、执行器构成的硬件资源和由仓储管理、制造执行管理等管理信息系统所组成的信息资源进行交互。一方面，将从硬件资源和信息资源层读取的数据转化为事件令牌传递给行为模型，驱动行为模型运行；另一方面，将行为模型运行后产生的令牌按规定的数据接口或通讯协议转化为信息和生产指令，并将其传递到信息资源层和硬件层。在行为模型与物理模型交互方面，根据生产节点在运行过程中需要管控的物理变量建立物理模型，物理模型从硬件资源中获得实时数据后，结合模型管控规则对数据进行分析计算，并将计算的结果转化为事件令牌传递给行为模型，驱动系统状态改变。

(3)在行为模型与知识规则模型交互方面，行为模型在运行过程中根据实际需求，通过调用信息资源服务查询知识规则模型中的本体，获得支撑运行所必须的知识和规则。

(4)在行为模型与几何模型的信息传递方面，行为模型通过调用几何模型提供的应用程序接口(Application Programming Interface, API)对虚拟空间内模块化生产节点的属性、位置、运动等静态属性和动态属性进行变更。

通过拓展Petri网为元建模语言的系统行为建模，形成了一套基于通用语义、贯穿4个维度模型和多智能体协商机制、由令牌驱动的DT-MPS可重构建模体系运行机制，为DT-MPS的重构和运行奠定了基础。

2 基于数字孪生的重构方法

2.1 系统重构策略

DT-MPS重构策略的具体内容如图3所示。重构策略通过模型驱动的设计重构、基于智能体协商的系统重构和重构方案仿真验证3种功能，对重构事件触发的模块化生产系统的重构需求进行响应。在3种重构事件中，基于系统设计的变更重构事件是对系统进行功能升级或拓展的重构事件，如添加模块化生产节点、修改模块化生产节点功能等；订单需求变化重构事件是当订单的产品类型或产量需求超出当前生产系统配置能力时的重构事件，如产品族切换、订单数量增加等；基于系统运行状态的重构事件是在系统运行过程中，由于模块化生产节点状态异常而造成的系统重构需求。

(1)模型驱动的系统设计重构功能 主要支撑系统节点级的重构，通过修改模型对模块化节点的管控逻辑、信息物理融合机制、行为模型进行重构，满足模块化节点功能升级、新增节点和节点行为变更等系统需求。

(2)基于智能体协商的运行方案重构功能 主要支撑系统级重构，即DT-MPS中的模块化节点在系统运行过程中根据生产任务进行的动态组合。生产系统接收订单后，智能体之间基于重构规则和重构算法进行协商，根据生产任务动态生成重构方案后，对数字孪生和物理空间进行重构。

(3)重构方案仿真验证功能 通过数字孪生对多智能体协商产生的生产系统重构方案进行仿真，帮助生产管理人员了解不同重构方案中的系统布局、系统运行状态和系统绩效等信息，从而选择最优方案。

当基于系统设计变更的重构事件发生时，系统设计人员通过数字孪生可视化设计建模界面，对数字孪生模型层中的几何模型、物理模型、行为模型、知识模型和多智能体架构进行修改，完成对数字孪生管控逻辑的变更。

当基于订单需求变化的重构事件发生时，首先触发基于智能体协商的重构机制，结合当前的生产系统能力判断是否满足需求。是则通过智能体协商生成重构方案；否则触发模型驱动的节点重构机制，设计并更新节点信息后再次触发协商机制，生成重构方案。然后对重构方案进行仿真验证，生产管理人员评估重构方案的绩效指标和运行效果，选择一种重构方案。确定重构方案后，开始进行系统重构，包括数字孪生体中虚拟生产系统的节点、布局和运行逻辑等，并依照重构方案中的坐标信息和生产组织信息，通过调用孪生空间中的API或相关服务移动虚拟节点的位置，重新进行组合和编排。物理空间重构是按照重构方案重新组合物理环境中的模块化节点，实现工厂布局重构、硬件设备重构等功能。生产系统的重构方式按照生产系统的自动化程度可以划分为自动化重构和人工重构，重构完成后触发重构完成信号开始执行生产任务。

当基于系统运行状态的重构事件发生时，生产过程被生产异常状态打断，物理层将生产异常信号传递到DT-MPS，再次触发智能体协商机制，对未完成的生产任务进行再次分配并执行。

2.2 基于智能体协商的系统重构机制

数字孪生中基于智能体协商的系统重构机制通过订单智能体、管理智能体和执行智能体之间协商生成系统重构方案，指导数字孪生体以及物理环境中模块化节点的重构，如图4所示。

模块化生产系统的多智能体系统控制架构包括管理智能体、执行智能体和订单智能体3部分。其中：管理智能体主要负责分配生产任务和协调智能体；执行智能体是对模块化生产单元的抽象，描述模块化生产单元的管控逻辑、生产能力、实时状态；订单智能体是系统读取外部订单信息后生成的临时智能体，其主要功能包括获取产品的工艺模型、生产数量等产品基本信息，记录产品生产过程中的实时信息，并在生产任务完成后进行回收。模块化生产系统运行由3类智能体协作展开，不同智能体之间通过智能体路由和接口连接，实现智能体之间的信息传递。

DT-MPS中的多智能体协商方式如图5所示，其通过拓展Petri网构建管理智能体和执行智能体之间基于合同网协议的协商机制以及智能体间的通讯网络。

(1)任务下达生产系统接收到订单后，根据产品种类和生产数量动态地生成订单智能体，并移动到管理智能体下达生产订单。订单智能体(Order)包括产品工艺模型(Process)、物料清单(BillofMaterial，BOM)、制造执行记录(Record)等产品基本信息，即

Order={Process,BOM,Record}。

(7)

(2)能力检查管理智能体接收生产订单后，根据订单智能体中的工艺模型和智能体本体检查生产能力，从工艺能力和产能等各个方面衡量现有生产系统是否具有完成该订单的能力，若目前的生产系统不具备按时完成订单的能力，则返回重新设计指令，指导系统设计人员设计新节点或增加新节点，使生产系统具备生产能力；若经过检查生产系统具备生产能力，则按照工艺模型将订单分解为一系列子任务，并将任务集TaskList发布给执行智能体。任务集TaskList包括任务ID(TID)、工序信息(Operation)、完工时间(Due)和产品身份ID(ProductID)，即

TaskList={TID,Operation,Due,ProductID}。

(8)

(3)报价执行智能体接收到任务清单后，根据自身知识、生产能力和当前生产状态对任务进行投标，报价(Bid)内容包括任务ID(TID)、智能体ID(AgentID)、通讯地址(CID)、智能体编号(ACode)物理坐标(Position)等基本信息，以及预期完工时间(Date)等报价信息。

Bid={TID,AgentID,CID,ACode,

Position,Date}。

(9)

(4)生成临时合同管理智能体收到报价后，结合重构算法，根据报价集合生成临时合同iContract，并将临时合同发送给执行智能体。临时合同中包括任务ID(TID)和智能体ID(AgentID)。

iContract={TID,AgentID}。

(10)

(5)生成最终合同执行智能体接收到临时合同后，结合自身的工艺能力约束、产能约束和运行状态，对临时合同中产品的加工顺序和加工批次进行决策，并检查所做决策是否同现有方案冲突。若通过执行智能体协商和决策能够形成执行计划，则验证通过，发送OK信息给全部执行智能体，更新智能体内部的知识库；若执行智能体协商不通过，则发送Nogood信息到全部执行智能体。若协商后完成生产任务分配，则管理智能体生成最终合同fContract，最终合同中包含任务ID(TID)、智能体ID(AgentID)和任务优先级(priority)；若协商后不能生成执行方案，则管理智能体需要重新生成临时合同，开始新一轮协商，重复上述两个步骤找出能够执行的生产方案。若穷尽所有方案后仍然不能形成解决方案，则不能生产当前该订单。

fContract={TID,AgentID,priority}。

(11)

(6)重构生成最终合同后，数字孪生体根据最终合同重构信息空间和物理空间。完成重构后执行生产任务，订单智能体沿着最终合同中的工艺路线顺序生产，完工交付后订单智能体消解。

3 实例验证

本文选择采用大规模定制生产模式的某电气设备装配车间作为实际应用场景。该车间产品的定制化程度高，生产批量波动大，产品族切换频繁，生产管控要求严格。车间内通过具有独立能源、控制、网络和制造执行设备的模块化生产节点根据生产任务进行动态重构来满足生产需求。结合本文提出的DT-MPS运行机制和重构方法，搭建模块化工厂数字孪生模型，实现车间运行管控以及重构方案的制订和仿真验证，实例验证的具体实施过程如图6所示，流程如下：

(1)搭建数字孪生车间 首先通过系统建模设计平台对模块化生产节点进行建模，从架构模型、知识模型、几何模型、物理模型和行为模型5个维度描述模块化生产节点的运行逻辑和功能。具体流程如下：

1)几何模型 通过三维软件创建模块化生产节点的几何模型，描述节点的外观、尺寸、装配关系和运动逻辑，设计几何模型驱动服务，定义几何模型的运行行为逻辑。

2)行为模型 采用拓展Petri网构建生产节点行为模型，描述生产节点接收生产任务、制造执行、完工交付过程的运行逻辑，实现融合工艺流、物料流和信息流的运行管控行为模型。

3)物理模型 针对模块化生产节点的扭矩数据、转角数据、电压测试数据等生产过程中需要进行管控的物理参数建立物理模型，实现物理参数的管控。

4)知识规则模型 建立支持系统运行的知识本体，维护与节点相关的信息物理融合服务信息、设备地址、智能体地址信息、生产能力信息等。

5)架构模型 完成节点建模后，创建由管理智能体、执行智能体和智能体通讯路由组成的系统架构模型，通过可视化模型完成智能体协商机制建模。

(2)基于多智能体协商的系统重构 通过管理智能体和执行智能体之间基于信息传递的协商交互机制，以对话的形式显示智能体的协商行为，根据重构算法从经济性和效率的角度选出适合的生产方案。

(3)生成重构方案 将模块化生产节点通过协商生成的最终生产方案转化为重构方案。重构方案包括：

1)重构生产单元布局 根据生产任务划分情况生成模块化生产节点的布局方案。

2)重构控制架构 根据生产任务将执行智能体划分为动态的生产组织，建立智能体之间的虚拟连接方式。

3)划分工艺路线 结合子任务的分配情况，将产品工艺路线中的工序和工步与模块化标准生产节点绑定。

4)重构管控流程 结合订单中差异化产品的生产过程管控需求，调整生产节点的运行逻辑。

5)重构服务关联 按照生产过程，结合服务资源本体，对行为模型中建模元素绑定的服务进行增加、修改、删除等操作，重新建立关联关系。

(4)重构方案仿真 根据重构方案生成仿真参数，建立产品虚拟订单，对订单的执行过程进行仿真，得到仿真结果，验证模块化生产节点的运行逻辑是否正确，以及模型和信息、物理空间之间的数据、指令交互是否正确。

(5)更新虚拟车间 根据重构方案，调用虚拟车间API更新虚拟车间内的车间布局以及模块化节点之间的关联关系。

(6)更新物理车间 作业人员根据系统重构方案连接和组合模块化生产节点，形成生产单元。

(7)开启生产执行活动 模块化生产单元在数字孪生模型的管控下，按照重构方案中的生产任务划分方案开始生产活动。

实例验证平台技术架构如图7所示，在数字孪生的构建方面，通过C#.NET框架开发DT-MPS建模平台，并在平台内以拓展Petri网为元建模语言，对物理模型、行为模型和多智能体协商机制进行建模；采用三维建模软件完成系统硬件建模后，在PlantSimulation软件中创建模块化生产节点的几何模型，并通过组件对象模型(Component Object Model，COM)和建模平台建立连接；采用Protégé构建知识模型，并通过RDFSharp开发包和建模平台建立连接。

根据客户需求，通过车间制造执行系统(Manufacturing Execution System，MES)下达生产订单，然后DT-MPS中的节点根据工艺路线将产品拆分为子任务，结合订单中的生产种类、数量和交货日期等外部约束，以及自身制造资源、工艺能力、运行状态等内部约束，通过多智能体架构协商得出协商结果，制订重构方案，并通过系统仿真得到仿真参数。生产管理人员结合生产实际，根据各工位利用率、订单生产周期和方案需要的工人数等指标数据选择重构方案。根据协商结果建立执行智能体的临时组织，重构系统控制架构，并根据子任务的分配情况划分工艺路线和节点的先后作业顺序，根据各个工位在工艺路线中分配的任务重构系统布局。对于每个执行生产任务的模块化生产节点的行为模型，结合订单中客户定制产品的工艺管控需求，更新行为模型中的管控类型、采集参数、生产规范等管控流程信息，并结合产品管控需求更新与行为模型绑定的服务。完成模型层重构后，调用API完成虚拟车间内的模型布局和工艺流程重构，指导生产作业人员按照生成的新布局方案重新组合物理车间内的模块化生产节点，然后开始生产。

4 结束语

随着新一代IT技术的快速发展和第四次工业革命的到来，基于信息物理融合技术的模块化生产系统成为面向未来的制造模式之一。本文针对数字孪生技术在模块化生产系统生产管控和重构过程中的应用，提出一种模型驱动的模块化生产系统设计重构方法，可以通过可视化模型建模方法快速设计和重构系统节点，并通过模型管控生产运行。另外，研究了一种基于智能体协商的系统运行方案重构方法，在系统运行阶段通过智能体之间协商制定系统重构方案，响应系统变化，实现系统运过程中的动态重构。最后，通过数字孪生的仿真验证功能为生产管理人员提供生产管理和决策依据。

后续工作将重点探究新一代IT技术在模块化生产系统运行优化中的应用，如模块化生产系统运行过程中的资源匹配调度优化算法、模块化生产系统的系统行为预测与预处理机制，以及强化学习在模块化生产统中的应用等。