基于數字孿生的智能車間系統仿真加速測試方法

成克強，林家全，楊東裕，戴青云，王美林

(1.廣東工業大學 信息工程學院，廣州 510006; 2.工業和信息化部電子第五研究所，廣州 510610; 3.廣東技術師范大學, 廣州 510665)

0 引言

當前，我國正從制造大國邁向制造強國，作為智能制造的關鍵支撐，智能車間系統軟件對推動制造業轉型升級具有重要的戰略意義。隨著智能車間數字化、智能化、系統化發展，系統軟件的可靠性、穩定性、開放性等直接影響加工生產的質量和效益。然而，由于軟件需求的不確定性，開發人員的主觀局限性，以及制造系統的復雜性，系統軟件在開發過程中難免會出現缺陷[1-2]。同時，隨著軟件系統長期運行，系統性能衰減，占用的資源累增，造成軟件老化，導致系統失效或宕機[3]。為避免出現軟件老化現象，Huang等[4]提出軟件再生技術，采用定期清除內部狀態或運行環境，避免老化引起突發性失效，但是再生頻率不易把握。有學者提出對軟件老化趨勢進行預測[5-6]，根據系統運行參數信息，對系統資源消耗情況進行預測分析，但難以捕捉老化性能參數的隱藏規律，導致預測精度低，預測效果不佳。為提升制造系統軟件可靠性，減緩系統軟件老化速度，更好的服務生產制造，唯有加強軟件仿真測試，建立高保真測試運行環境，盡可能的及早挖掘軟件漏洞[7]。

系統軟件可靠性測試是在設定的條件下進行相關操作，檢驗系統是否滿足規定的需求以及評估預期結果與實際結果的偏差，往往通過放大可能造成被測對象性能下降的壓力因素，或加速被測產品性能下降速率，縮短測試時間，提升軟件開發時效性。在測試過程中，為節省人力、時間及硬件資源， Just R等[8]提出采用自動化測試，但軟件測試自動化是一項復雜的任務，它不僅涉及測試用例的執行，還涉及適當輸入值的生成和相應輸出的評估，在測試時間和運行環境上，仍然面臨很多問題。隨著系統軟件趨向大型化、高復雜度發展，Holck J和Sthl D等[9-10]提出針對存在多個依賴關系的大型復雜軟件開展持續集成測試，雖然在開發周期的各個階段頻繁地開展軟件測試，可以提高測試效率和可預測性，但總體測試時間太長，耗費高，也不能全面發掘漏洞。同時，智能車間系統軟件有別于傳統軟件，智能車間系統軟件的運行非常依賴于與其配套生產設備的交互，采用傳統軟件測試方法，無法真實模擬軟件的實際運行情況。當前，隨著個性化定制生產的快速發展，具備實時調度和精準預防維護等功能的智能車間系統軟件對時效性和經濟性的要求越來越高。制造系統傳統測試方法需要長時間不間斷的執行測試，在測試期間需一直開啟生產線，由于在非加速狀態下系統軟件的老化失效時間非常長，完成一次可靠性測試就需要數月甚至更長時間，耗費非常高。因此，現有的軟件可靠性測試和評估技術已不能滿足智能制造系統軟件的可靠性測試評估要求，急需提出一種新的方法來縮短工業系統軟件的可靠性測試時間和降低測試成本。

近年來，隨著多學科建模與仿真技術的飛速發展，數字孿生概念及應用成為研究熱點。對于制造系統仿真測試而言，如能構建生產線的數字孿生模型，設置與實體產線相同的屬性，從而代替實體生產線與系統軟件實時交互，即可實現高保真測試，縮短測試時間和節省測試成本。

1 數字孿生技術

數字孿生是一項集多物理量、多尺度、多概率的仿真技術，通過數字虛擬空間與物理設備之間的高保真虛實映射，實現數字孿生體與實體設備全生命周期同步演化的過程，是物理與信息世界的橋梁和紐帶[11-12]。數字孿生概念最早由Grieves教授提出[13]，最初應用于航空航天領域，現已推廣到智能制造、網聯汽車測試、裝備預防維護、文物保護等領域，貫穿產品全生命周期的各個階段[14]。葛雨明等提出在有限環境下利用數字孿生技術進行自動駕駛汽車的測試和驗證，可以真實模擬復雜道路場景[15]；Angjeliu等[16]將數字孿生技術用于米蘭大教堂的維修保護，通過建立高精度的建筑結構孿生模型，預測評估結構發展趨勢，并制定相應的預防維護策略或干預措施；在核電設備運行服務方面，采用數字孿生技術，可以檢測異常、診斷和評估系統性能，同時預測設備剩余壽命，指導運行優化和制定設備維護方案[17]；在飛機運行中，通過建立綜合考慮結構偏差和溫度變化的超高保真模型，在保全飛機結構完整性的前提下，預測飛機零部件及整機壽命，數字孿生被譽為“結構壽命預測和管理的再造工程”[18]；Tao Fei等[19]提出利用風力發動機數字孿生模型驅動故障預測與健康管理，可有效實現孿生模型與實體的交互與融合。

隨著仿真建模技術與工業互聯網、大數據、人工智能技術的融合發展，在智能制造領域，數字孿生技術將大幅推進產品設計、生產、運行維護等全生命周期的變革發展。智能車間是智能制造的主要載體，Tao Fei等[20]提出智能車間數字孿生模型構建智方法，并研究了數字孿生智能車間的運行機制和實現方法；Guo Daqiang等[21]提出裝配畢業制造系統(GMS)數字孿生模型，針對裝配島的特點及工作流程，通過設計作業票、安裝票、物流票來組織生產活動，可以有效規范管理人員、操作員的職責，增強車間管理的可視性。智能車間系統軟件是智能制造的核心，操控著產品全生命周期的數據，其可靠性和穩定性直接影響產品的生產質量和效益。通過數字孿生技術，可以在智能車間系統軟件開發測試階段發現漏洞和不足之處，無需等到實際生產運行階段再對系統軟件進行測試。同時通過建立準確的測試與預測模型，在軟件失效前預先做好防范措施，可以大幅降低系統軟件的商用風險，提升工業軟件的運維能力。

2 數字孿生模型實現框架

數字孿生模型是根據系統的物理實體在虛擬空間上建立數字孿生體，從而實現對實體全生命周期的映射。制造系統生產線的數字孿生模型結構框架如圖1所示。

圖1 生產線數字孿生模型結構框架

在框架中，數字孿生虛擬模型基于生產線的物理模型進行構建，通過對實際物理模型的三維結構、通信數據、通信接口等進行建模，實現生產線的數字孿生模型離散事件仿真加速測試。車間系統軟件與數字孿生模型通過數據采集與監控系統(SCADA)進行交互，包括下發業務流程、反饋模型狀態數據等。

建立生產線高保真數字孿生模型替代實際的生產車間系統用于制造系統軟件的可靠性仿真測試，需要構建包括產品、設備資源、工藝流程等系統級仿真模型。為實現孿生模型與系統軟件之間的交互功能，模型應具備交互、計算和控制等屬性。以構建步進電機生產線數字孿生模型為例，需實現模型中設備間、SCADA系統與車間系統軟件(MES、APS等)之間的交互能力；通過分析計算實際采集的機床主速、切削力、溫度等實時數據，在仿真軟件中實現機床孿生模型的加工過程和行為。另外，還需具備對產線資源的控制功能，即利用所構建的車間模型，結合設備生產情況，在數字孿生模型中實現真實場景下的生產加工過程。

3 仿真加速測試

步進電機生產線系統是一種典型的離散事件系統，在構建車間系統產線數字孿生模型后，為使孿生模型具有仿真加速可靠性測試評估的能力，采用離散事件系統仿真方法開展測試。根據模型中的加工流程、工藝要求以及與車間系統軟件的交互事件情況，確定事件到達模型、服務模型和排隊模型等信息，運用離散事件仿真加速方法實現生產線的數字孿生模型執行生產過程的加速效果，縮短可靠性測試評估時間。結合產線系統特點，擬采用進程交互法[22](PI，Process Interaction)作為離散事件仿真系統的建模方法，通過提升加速系統仿真時鐘運行速度開展仿真測試。

3.1 離散事件進程交互法

按照進程交互法思想，生產線中各個設備及產品的數字孿生模型視為離散事件系統仿真中的實體，其中產品為系統中的臨時實體，設備為系統中的永久實體。整個仿真系統的動態運行過程表現為：隨著系統的執行，臨時實體不斷產生和達到，在永久實體的作用下，與系統交互完成全部活動，最終離開系統。進程交互法通過設置和執行未來事件表與當前事件表來實現相關流程。未來事件表包括將來某個時刻發生事件的記錄，現階段被推遲但下次執行時間已確定的事件的記錄也在其中，每一個記錄包括當前位置、下一個位置、優先權標志等信息；當前事件表是指執行時間在當前仿真時刻內的事件記錄，包括前期被推遲但執行時間在此刻的事件記錄。進程交互法流程如圖2所示。

圖2 進程交互法流程圖

采用離散事件進程交互法開展數字孿生模型仿真測試時，通過初始化各參數，掃描孿生模型中未來事件表的事件記錄，取出滿足條件的事件加入當前事件表，推進仿真時鐘。按照擬定規則，逐項掃描孿生模型中的當前事件表。通過判斷當前事件所屬進程以及在進程中的位置信息等，盡可能的向前推進該事件，直到不滿足繼續執行的條件為止。然后對當前事件表的下一個事件進行同樣操作。在推進事件的執行過程中，對被延遲執行的事件的位置做好記錄，并指出后續可能被激活的時間。當事件執行完畢，則在當前事件表中刪除相關信息。掃描完當前事件表中所有事件后，返回到未來事件表中，重新推進仿真時鐘，進行下一輪操作。對車間仿真系統而言，一旦執行某加工流程，只要滿足其相應條件，就要實現所有永久實體與臨時實體的交互，孿生模型才能反映物理車間的真實場景。同時，在推進仿真時鐘的過程中，要盡可能的做到車間系統軟件與車間虛擬設備的真實交互，時鐘推進間隔的選取直接影響仿真的逼真程度

3.2 智能車間系統軟件仿真加速測試

智能車間系統軟件的可靠性直接關系到車間生產產品的質量和效率，同時也影響車間管理的成本控制和排產計劃，因此在系統投產時，需加強對系統軟件的可靠性測試驗證。運用產線數字孿生模型開展系統軟件仿真加速測試，待測系統軟件直接與產線孿生模型按照實際業務流程進行數據交互。生產線的數字孿生模型包含生產相關的事件隊列，記錄事件發生順序及事件的執行時間。仿真加速測試時根據事件隊列與當前仿真時間設置未來事件表與當前事件表。為準確計算總測試時間，仿真加速測試采用固定步長時間推進機制方式進行仿真時鐘加速。以200倍加速為例，即在現實中每隔5毫秒，仿真時鐘便推進1秒，以此推動事件隊列的加快執行。待測系統軟件與部分數字孿生模型及其事件的交互流程，如圖3所示。

圖3 智能車間系統軟件仿真加速測試示意圖

從以上示意圖可以看出，智能車間系統軟件仿真加速測試主要實現系統軟件在車間層的執行速度。待測系統軟件根據實際業務流程與數字孿生模型進行數據交互。通過加速離散事件仿真系統中的車間層虛擬事件，加快孿生設備執行與響應速度，縮短軟件系統因等待生產線設備響應執行的時間，提高軟件系統與孿生設備交互通信頻率。在測試過程中，通過縮短孿生系統中每個業務流程的完成時間，最終實現縮短系統軟件的可靠性評估驗證時間。

4 步進電機產線數字孿生模型構建及系統軟件測試分析

采用數字孿生技術開展智能車間系統軟件仿真加速測試，在選取測試用例時，考慮產線需涵蓋大部分工業軟件及流水線的業務流程，使測試結果更具普遍性和通用性，因此，選用典型的步進電機加工裝配生產過程作為車間系統生產線開展測試驗證。該車間生產線包括出庫、AGV輸送、加工、裝配、檢測、包裝等常見生產流程，同時，車間系統軟件涵蓋了目前智能車間中常見的功能如柔性生產、工藝修改、生產排程、倉庫管理等，保證了該測試過程及結果具有一定的參考意義。

4.1 構建車間生產線數字孿生模型

基于windows系統，采用Demo3D軟件構建步進電機生產線數字孿生模型。

4.1.1 構建生產設備的三維模型

根據步進電機車間生產線生產加工特點，結合關鍵設備的物理結構，構建相關設備的三維模型。三維模型應滿足其大小、位置、形狀等與實際設備比例相同，動作邏輯與生產線設備保持一致。步進電機車間生產線的部分設備物理模型及其對應三維模型如表1所示。

4.1.2 確定設備接口及通信協議

根據設備用戶手冊或說明文檔，確定實際生產線中設備與所用軟件間的通信協議、API接口、通信地址，并在模型中設置相同的協議和地址，部分通信地址及協議如圖4所示。

圖4 數字孿生模型與SCADA系統的通信地址及協議

表1 步進電機生產線主要設備三維模型

4.1.3 確定通信數據

結合系統軟件開發需求，確定生產線設備在運行時與車間系統軟件或車間其他生產線設備通信的具體數據內容。在步進電機產線孿生模型中，車間系統軟件與數字孿生模型間的交互數據經過SCADA系統下發和上傳。在SCADA系統和數字孿生模型中，定義的部分數字孿生設備的數據類型變量和模型模擬變量如圖5和圖6所示。

圖5 數字孿生模型變量

圖6 SCADA變量

4.1.4 確定生產線事件及隊列順序

根據步進電機產線生產流程，確定生產過程中的下單、備料、出庫、加工等主要事件，并確定這些事件在生產過程中的先后順序、到達時間及事件發生邏輯等信息。圖7為產品加工裝配流程圖。根據流程圖確定事件的發生順序，同時，將事件相關信息記錄到進程交互法的未來事件表與當前事件表中。

圖7 步進電機加工裝配流程

4.1.5 確定事件與數字孿生模型之間的聯系

生產線設備的數字孿生模型為事件發生的載體。根據產線生產過程，確定每個事件發生的載體，同一個事件可能有多個載體，同一個載體也可能會產生多個事件。圖8為步進電機產線數字孿生與相關事件的聯系圖。

圖8 步進電機產線數字孿生模型與事件的關系

最終構建的步進電機產線數字孿生模型，如圖9所示。

圖9 步進電機產線數字孿生模型

4.2 仿真測試

在構建的步進電機產線數字孿生模型上運行車間系統管理軟件，采用仿真加速測試方法，縮短系統軟件可靠性評估時間。經過多次試驗測試，因受限于仿真服務器的硬件性能，系統軟件在步進電機數字孿生產線模型中的加速運行速度最大維持在200倍運行。各倍速下每5分鐘內系統軟件與生產線通訊次數情況如圖10所示。不同倍速下的車間系統軟件所在服務器的系統內存占用情況如圖11所示。

圖10 不同倍數加速測試狀態下系統與產線通訊次數

圖11 各倍數加速測試時系統內存占用情況

在不同加速倍數的車間系統數字孿生仿真加速測試下，被測系統軟件與生產線的通訊次數和服務器上的內存消耗情況差異明顯?？梢钥闯?，在1倍速、20倍速、200倍速下，在相同測試時間內，隨著加速倍速的提高，運行系統軟件占用的內存明顯提升，通訊次數也顯著增加了。在相同時間內，提高系統運行速度，相當于加快了系統軟件的老化速度。采用數字孿生仿真加速方法，可以有效縮短系統軟件可靠性測試時間。同時，通過加速測試，影響軟件可靠性的其他因素如操作系統資源的耗盡、碎片以及錯誤的積累速度也會相應的加快，有助于在較短時間內挖掘系統軟件存在的漏洞。

在案例中，假設以現實中的一年為測試周期，設定仿真加速測試的加速倍數為200倍，則仿真時鐘內的一年為現實中的43.8小時。在整個測試過程中，系統軟件因調度流程中對叉車信號變量處理存在誤差，最終導致叉車在倉庫單元出貨口停止運行。在重啟軟件系統清除數據后，軟件正常運行，重啟及清除數據所花費的現實時間為24分鐘。則最終該軟件的可靠性指標：MTBF(平均故障間隔時間)與MTTF(平均無故障時間)由下式計算得出：

以上說明采用數字孿生模型仿真加速驗證車間系統軟件可靠性的方法具有一定的可行性。

5 結束語

智能車間系統軟件的可靠性和開發軟件的時效性對推動生產制造個性化、智能化、系統化發展至關重要。提升軟件可靠性的有效方式是開展測試評估，而開展軟件測試驗證需要耗費大量時間，影響系統上線的時效性，同時，智能車間系統軟件執行時需要與生產線設備頻繁交互。為解決以上問題，本文采用基于數字孿生的仿真加速測試方法對車間系統軟件進行測試驗證。通過構建步進電機產線數字孿生模型，搭建車間系統軟件運行時的高保真環境，實現物理場景與孿生模型的有效映射，采用離散事件仿真加速方法，縮短系統軟件在生產線的運行時間，提升系統與產線通信頻率，加速系統軟件的老化速度，驗證了采用數字孿生技術加速系統軟件可靠性測試的有效性。后續將進一步結合數字孿生技術，針對產線性能提升開展研究，擬通過注入故障信息，開展仿真加速測試，快速準確定位故障位置，實現故障預警等功能。