焊接成套装备车间数字孪生系统设计

王冠，刘畅，宋微，张乐

(1.河北科技大学经济管理学院，河北石家庄 050018；2.中国石油天然气管道科学研究院有限公司，河北廊坊 065000)

0 前言

焊接成套装备是石油管道铺设的关键设备，目前我国自主生产的焊接成套装备在各项性能指标方面已不逊于国外同类型产品，但在可靠性和耐用性方面仍存在一定差距[1]。传统的手工装配作业中存在大量不确定因素，是造成产品可靠性缺陷的主要原因。数字孪生作为提升效率、降低成本、保障安全和节能减排的关键技术，在解决产品可靠性缺陷方面也已被证明是行之有效的途径之一。

数字孪生最早是由美国教授GRIEVES[2]提出的，起初用于航空飞行器的安全维护。其原理是利用物理模型、传感器和运行历史数据，通过对实体产品镜像仿真提出优化解决方案[3-6]。数字孪生技术被引入我国后，先后经历基于CPS的装配车间现场动态实时监控[7-8]、数字孪生四维或五维模型[9]、在孪生车间中实现系统化的优化方案[10-12]等几个阶段，但框架性的概念和理论并未解决以可靠性为代表的制造业具体问题。随着人工智能[13]、云技术[14]和虚拟现实[15]等技术的不断发展，生产制造过程逐步实现了端云协同的智能化管控，数字孪生技术的研究也逐渐呈现面向具体问题的趋势。在虚拟层研究方面，郑孟蕾、田凌[16]基于时间序列搭建了数字孪生模型的数据库；AGAPAKI、BRILAKIS[17]应用工业数据集分割算法，有效提高了建模效率。在物理层研究方面，祁若龙等[18]提出一种基于VC平台的机器人运动仿真方法；YU等[19]对机械臂的路径问题进行了研究；倪自强等[20]在工业机器人的引导中加入了机器视觉；金寿松等[21]还建立了产品质量数字孪生模型，以产品质量作为关注重点。系统化的解决方法也考虑了更多的细节性问题，使数字化车间的自动化和智能化管控程度逐渐提高。

但是，数字孪生技术在以手工装配为主的生产车间尚未得到充分和有效的应用。因此，为了解决手工作业的生产车间现场人员技术提升难、问题发掘难和管理实时性差的问题，本文作者以焊接成套装备车间作为研究对象，建立车间的数字孪生模型，基于历史数据和实时数据驱动，实现装配作业现场环境的快速仿真分析和指导。通过数据的实时传递，设计不同的功能模块，为降低不确定因素对产品质量的影响和实现车间的精益生产方式提供解决方法。

1 需求分析

某公司作为国内从事油气管道领域科学技术研究、装备产品制造和技术服务的权威机构，由于焊接成套装备车间生产环境的多变、人员操作效率较低和产品生产的混流性等问题，很难通过人工的管理方式提高生产效率，精益生产方式也很难实现。具体表现为以下4个方面：

(1)看板管理方式实施困难。由于装备车间大多还停留在手工装配阶段，缺少智能化设备的监控，车间内的环境要素难以得到量化的显示。管理者不能及时处理因环境温度、湿度及粉尘浓度所造成的车间异常，生产人员长期处于恶劣的车间环境中，进而影响生产效率及身心健康。传统自动焊装备生产调试区现场环境如图1所示。

图1 传统自动焊装备生产调试区域现场

(2)记录方式数字化程度低。该公司从事手工装配作业的员工大部分是劳务派遣的用工方式，对产品的装配流程不熟悉，而且需要掌握多道工序的作业技能，导致在作业流程中出现大量的错误，存在返工返修多的问题，问题多以纸质方式记录，难以保存、传递及追溯。例如现行问题记录标记方式纸质记录单经常损坏和丢失。

(3)信息传递效率低。管理者难以发现生产过程中产生的问题，对效率提升造成了很大的障碍。在纸质单据记录问题的过程中，极易出现数据错误和票据丢失的情况，发现问题后不能及时反馈和解决。

(4)持续性改善能力差。纸质单据的保存难度较大，在对历史数据进行决策时，容易出现缺少关键数据的问题，使得所有的改善都将基于最初的生产状态。此外，员工工作调动比较频繁，新上任的员工难以掌握操作流程，单纯的纸质作业指导书不能有针对性地指导员工进行作业。目前装配现场作业情况如图2所示。

图2 传统指导书查看现场

为了解决以上问题，辅助管理者实施有效决策，系统被设计成为基于数字孪生四维模型框架结构。其工作过程是在焊接成套装备车间现场管理时实现：(1)系统通过传感器感知生产现场异常指标，能够向管理者及时报送异常信息，并快速做出决策和响应，避免由于延迟决策所产生的生产事故；(2)自动采集生产现场人员操作的相关数据，并对它进行处理和分析，实现数据可视化功能，减少用于问题解决的时间消耗；(3)依据产品作业流程以及员工操作历史数据，形成可视化电子作业指导书，保障员工技能有序提升，进而提升产品质量可靠性。

2 数字孪生系统设计

2.1 系统整体框架

文中焊接成套装备数字孪生框架如图3所示，主要包含物理层、虚拟层、数据层和服务层四部分。

(1)物理层。物理层主要指的是物理车间，由多个生产人员和设备组成的装配车间生产系统，具体包括操作人员、工作台、机器设备、产品、传感器和零件等物理实体；同时还包括产品具体的装配信息，例如设备位置和产品的工艺流程。

(2)虚拟层。虚拟层由装配车间元素的孪生模型搭建而成，主要包含模型要素、行为要素和规则要素。其中模型要素包括车间的物理设备、生产线布局和工作环境等元素；行为要素包括产品装配顺序和物料流动等行为特征；规则要素包含车间评估等。

(3)数据层。数据层是服务层的基础。数据层包括3个层面，物理车间产生的数据、虚拟车间产生的数据以及车间服务层产生的数据。3个层面的数据进行互联映射，更新计算，为系统的决策和优化提供了数据支持。其中，数据层还负责将数据分发至各个层次和模块，例如：对基础数据进行采集和处理之后，将优化后的数据反馈至物理层，实现对实体设备的实时控制。

(4)服务层。服务层以数据层的数据作为决策基础，在实现虚实交互映射的同时，监控实体车间的运行状态，在孪生车间中提供了状态监控、仿真分析、场景漫游和计划优化等车间服务。

图3 焊接成套装备数字孪生框架

2.2 各模块功能及关系

在数字孪生五维模型的基础上，根据数据流动将数字孪生系统划分为5个模块。

(1)数据感知模块

数据感知模块即为孪生系统数据输入的最初阶段，主要是对数据源的收集，例如车间环境数据、所有设备的实时运行数据以及与生产相关的全部信息。数据采集后传输到数据接入模块进行终端设备、端口和系统的数据传导。在此模块当中涉及到终端设备的布置和选择。

(2)数据接入模块

数据接入模块将终端设备采集到的数据汇入数字孪生系统当中，包括数据预处理和数据融合等计算，最后将数据上传至数据存储模块进行存储和备份，用于对车间运行历史状态的记录和保存。

(3)数据建模模块

以车间为对象的虚拟模型搭建过程如图4所示，根据系统设计需求决定使用CATIA V5R20和SolidWorks进行建模工作，利用UE4进行三维立体动画设计渲染和制作。

在场景搭建方面，根据车间设备尺寸和结构确定模型，考虑到后续数字孪生系统中数据会驱动设备模型的运动，所以整体模型要由部件装配而成，且需设置好父子级关系，使运动符合实际情况。在虚幻引擎中进行材质添加和贴图，给模型添加物理属性从而与碰撞情况相符合，使它与真实车间保持高度一致性。最后，通过C++脚本实现数据驱动虚拟模型。

图4 虚拟建模流程

在人体建模方面，人员状态是数字孪生车间不可或缺的一部分，为了使虚拟人的工作状态忠实于车间人员实际的工作情况，采用多种方法并行的状态采集方式。利用Leap Motion、Kinect和摄像头采集人员状态。

最后，车间高保真模型构建完成后，连接智能监控传感设备，采集物理实体数据上传至孪生车间，时刻保持物理层和虚拟层的高度一致和同步运行，在终端设备可以查看车间的实时运行状态。

(4)数据应用模块

数据应用模块负责将获取到的系统数据进行分类和处理，并根据不同类型的数据为系统提供各类服务：数据规划服务、数据安全保障服务和数据统计服务。

数据规划服务：对数字孪生系统中不同来源和不同应用类别的数据进行分类管理，方便必要时调取和查看。

数据安全保障服务：对数字孪生系统内不同保密级别的数据进行监控和安全管理，防止重要数据的遗失。

数据统计服务：依据现场管理的需要进行相关指标的计算，例如各设备的作业效率、在制品的堆积数量和库存数量等。

(5)数据可视化模块

①电子作业指导书

电子作业指导书相较于传统纸质作业指导书，能从多视角多方面展示装配流程，且能满足用户随时调取的需求。基于仿真技术的电子作业指导书可以展示当前工序的详细信息，包括装配顺序、零件型号和数量等。指导文件的存储采取分级嵌套结构保存，便于查找。根据员工所处的不同岗位能查看的范围也不同，在防止机密文件外泄的同时，简化了员工查找文件的流程，提升了工作技能。

②工位实时装配指导

由于工作人员对产品加工流程不熟悉，且在焊接成套装备车间中存在诸多手工装配作业，装配的零件相似性很高，经常导致错装误装从而影响工期和质量。因此，为此数字孪生系统提出一种基于Yolov4算法的零件定位与识别方法。首先，使用相机采集螺母、平垫、弹垫、轴套和支撑轮等内焊机装配所需零件图像，在采集过程中各类零件以不同角度随意摆放；其次，使用OpenCV进行图像压缩和画质增强等处理，获得零件图像集；再次，使用图像标注工具Labelimg软件对零件图像集进行人工标注，如图5所示，对图像集中所有零件手动标注矩形框；最后，对图像集进行训练，实现在数字孪生系统中实时指导人员进行装配。

③模块化作业环境预警

车间作业环境管理方案如图6所示，车间内将布置工业传感器作为数据感知工具。系统采用温湿度传感器、车间粉尘监测仪和烟雾传感器等采集车间现场实时环境指数。在上传至孪生系统的同时，将环境指标函数显示在各区域的展示界面，通过不同色块展示不同的环境指标，并对其设置阈值实现预警弹窗。有效帮助管理者精准快速地做出决策，实现对车间环境的科学管控。

图5 人工标注图像集

图6 作业环境管理方案

④产线巡检与优化

产线巡检与优化流程如图7所示，孪生系统在数据感知模块自动采集实际装配工时，然后与标准工时对比得出工时损失。根据时间差值的大小、时差产生的次数和此装配节点的重要程度判断时差级别。Ⅰ级：时间差值10%，次数10次以内的主要装配节点；Ⅱ级：时间差值20%，次数10次以内的各装配节点；Ⅲ级：时间差值30%，次数10次以上的各装配节点。

最后，结合实际装配出现的问题，分析产生时差的原因或者相应地调整标准作业指导书，将实际工时和标准工时互为对照，减少装配工作的时间波动，也使标准工时更加精确，为作业计划的制定提供合理的依据。

装配零件实际工时是通过系统自动采集的，数据采集界面如图8所示。装配节点的重要程度由专家打分法确定。而工时延误程度由公式(1)表示：

(1)

其中：fi表示某装配工序中第i个零件的时差波动程度；Ti表示装配工序中第i个零件的装配标准工时，T′i表示装配工序中第i个零件的装配实际工时；Ni表示假设装配工序中第i个零件装配总次数；N′i表示装配工序中第i个零件装配发生工时损失的频次；Ii表示装配工序中所有零件的重要程度总分值；I′i表示装配工序中装配失误的第i个零件的重要程度得分；α、β、γ分别表示工时损失时间参数、工时损失次数参数、装配节点重要程度参数在手工装配工序延误程度计算中所占的权重。

图7 产线巡检与优化流程

图8 数据采集界面

2.3 系统开发设计及环境

焊接成套装备车间数字孪生系统设计利用Http和Websocket双向通信协议，采用软硬件相结合的方式进行开发，系统功能主要展示在服务器终端。硬件环境：此系统的运行设备配置CPU i5、内存4 GB、硬盘500 GB、百兆网口1个、COM串口1个、USB串口1个、GTX1060以上的显卡和64位的Win10操作系统。系统可视化界面平台选取虚幻引擎4.20进行搭建，以Visual Studio 2017 作为集成开发环境，用MySQL数据库存储，同时利用蓝图脚本和C++语言进行程序编译，孪生模型与数字孪生系统其他子功能模块的数据通信通过TCP/IP协议实现。

3 实验验证

根据上述焊接成套装备车间生产现场的管理现状，借助软件和硬件设计了数字孪生系统，并在装备车间中驱动轮装配作业进行测试和验证。实验针对内焊机制造中心展开测试，通过物理车间和孪生车间的数据交互，实现了二者的数据交互和实时映射，如图9所示。

图9 高保真虚拟模型搭建

通过实地测量车间环境数据，利用CATIA V5R20软件搭建了数字孪生系统的全要素车间孪生模型；基于Unreal Engine4搭建高保真装配区域的三维虚拟场景，并建立模型之间的联系和约束，将各类传感器检测到的环境数据和人员状态上传至孪生车间，在车间看板中及时显示实时环境指标，帮助管理者进行决策；并通过Leap Motion、Kinect和摄像头等硬件设备并行采集人员状态，从而实现了人机交互。在此基础上数字孪生系统服务实现的4个主要功能，模块化作业环境展示与警告、产线跟踪与优化、视频作业指导书生成与管理和装配作业流程预警4个模块，为车间安全且稳定的运行提供了有力保障。

首先，在系统展示模块将装备车间整机测试区全区域环境指标进行量化显示，并在超过安全临界值时及时发出预警提示，如图10所示，提醒管理人员进行处理。在系统展示时通过各种颜色的色块表示不同的数据参数更易观察，则会缩短问题处理的响应时间。

图10 环境指标展示与异常警告

其次，在数据服务模块，计算物理层和虚拟层所产生的数据，对比各个工序预设的标准工时与实际工时，分析延误频率，找出延误原因，并对延误频率较高和延误时间较长的作业工序进行标准时间的调整。通过多次查找原因和调整后，对工序细节进行优化，使实际工时方差越来越小。调整前后的工时控制对比如图11所示，工时波动受控且稳定，装配作业流程受不同人员的影响也越来越小，且与先前阶段利用正态分布的判断更符合制造业的质量控制规律。

图11 装配工序时间控制

再次，在系统展示模块当中可以将调整后的标准作业流程以电子作业指导书的形式展示如图12所示，并在当前工位的电子看板中显示供员工学习和调取。相较于传统的纸质作业指导书，省去员工查找翻阅的时间，且能辅助员工学习作业技能，顺利完成产品装配作业流程。

最后，系统展示模块中还将辅助作业人员进行装配作业。例如在内焊机装配车间的驱动轮装配作业中，由于工作人员操作不熟练且产品零件相似度高，极易造成错误拿取而进行返工返修，延长了实际工时。在数字孪生系统中提前置入产品装配流程以及各产品的数字模型，利用视频识别技术对作业现场进行识别，在电子看板中提前框选出下一步需要安装的零件，如图13所示，减少因零件的高度相似性所造成的错误拿取。

4 结语

数字孪生作为连接虚拟世界与真实世界、实现智能制造的关键技术手段，为制造业实现智能化发展注入了新的活力。为推动数字孪生技术在石油管道制造业领域的应用，文中根据油气管道焊接成套装备作业现场的管理问题，搭建了数字孪生系统，解决了现场车间环境指标不明晰、问题难以发现、员工技能难以提升等问题。在此基础上，利用系统的管控方法，减少了因人员所产生的装配质量不稳定性，逐步实现精益生产方式，探索了面向管道制造业的数字孪生关键技术以及相关实际应用。最后，通过系统实现驱动轮装配的细节管控，验证了其运行过程的可靠性，证明此方法可以为提升手工装配作业现场的管理水平提供参考。