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基于數字孿生技術的智能生產線設計與調試

2023-10-31 08:49
黃河水利職業技術學院學報 2023年4期
關鍵詞:氣缸生產線調試

張 鳴

(黃河水利職業技術學院,河南 開封 475004)

0 引言

隨著中國制造2025 計劃的實施,大數據、云計算、物聯網、移動通信和人工智能等新興技術在制造業得到了廣泛應用。信息化與先進制造技術的深度融合成為新一輪工業革命的重要驅動力。智能化工廠是實現智能制造的必由之路,而智能化生產線又是實現工廠智能化的基礎。 智能生產線利用了數字化、網絡化和智能化技術,具有運行可靠、生產效率較高的特點,正得到越來越廣泛的應用。但是,智能生產線的建設投資大、周期長、自動化控制邏輯復雜、現場調試的難度高、工作量極大。 如果在生產線正式生產、安裝和調試之前,在虛擬環境中對其進行仿真調試,可以加快機器的調試速度, 避免計劃外機械行為造成的故障和損壞發生,從而有效地降低風險和成本[1]。

原始的虛擬仿真調試是在三維仿真軟件中設計出相應的智能設備,并搭建虛擬生產線布局,對智能生產線進行仿真,驗證成功后,再進行實際智能生產線的搭建。該方法設計的生產線,物理空間和信息空間相互獨立,數據傳遞存在滯后性,虛實空間無法實現實時交互和融合, 不能實時地展示智能設備的加工過程。

數字孿生(Digital Twin,簡稱DT)又稱作數字雙胞胎,是基于工業生產數字化的新概念,它是在數字虛擬空間中, 以數字化方式為物理對象創建虛擬模型, 模擬物理空間中實體在現實環境中的行為特征,從而達到“虛—實”之間的精確映射,最終能夠在生產實踐中,從測試、開發、工藝及運行維護等角度,打破現實與虛擬之間的藩籬, 實現產品全生命周期內的生產、管理、連接等高度數字化及模塊化的新技術[2]。 筆者試以智能生產線中的輸送檢測搬運單元為例, 探討如何采用數字孿生技術對智能生產線系統進行數字化設計,搭建虛擬的調試系統,以期為智能虛擬生產線的控制提供參考。

1 數字孿生技術的優勢

1.1 能夠降低創新設計的風險

數字孿生技術可以優化產品生產節拍。 利用仿真模型對操作員進行培訓, 在虛擬環境中調整控制程序,從而降低運行時的風險。

1.2 能夠縮短產品調試時間,減少設計成本

利用數字孿生技術, 電氣自動化工程師可以盡早介入項目。 在設計階段, 調整機械設計和電氣設計,根據所需要的產品性能,優化產品選型和控制程序,從而縮短產品的調試時間,減少設計成本。

1.3 能夠成為數字孿生技術的實施工具

數字孿生技術的實施, 需要借助一系列專業軟件,把相關的專業知識集成為一個數據模型,這些軟件能夠在產品全生命周期管理平臺的協作下完成不同技術的集成,以實現不同人員的協作。常用數字化生產軟件包括以下幾種。

1.3.1 西門子產品全生命周期管理 (Product Live Cycle Management,簡稱PLM)軟件

西門子PLM 軟件涉及產品開發和生產的各個環節,即:從產品設計到生產規劃過程,直至實際生產和服務等。 該軟件和完全集成自動化(Totally Integrated Automation,簡稱TIA)軟件能夠在統一的產品全生命周期管理數據平臺 (Teamcenter, 簡稱TC)的協作下,完成不同技術的集成,實現不同人員的協作,也可以根據需要將供應商納入平臺中,以實現價值鏈數據的整合。

1.3.2 西門子博途(Totally Integrated Automation,簡稱TIA)軟件

TIA 是全集成自動化軟件的簡稱。 它是采用統一的工程組態和軟件項目環境的自動化軟件, 幾乎適用于所有自動化任務。 TIA 軟件可在同一環境中組態西門子的所有可編程控制器、 人機界面和驅動裝置。在控制器、驅動裝置和人機界面之間建立通信時共享任務,可大大降低連接和組態成本。借助這一全新的工程技術軟件平臺,用戶能夠快速、直觀地開發和調試自動化系統。

1.3.3 西門子NX 軟件

西門子 NX 軟件是計算機輔助設計/制造/工程(CAD/CAM/CAE)套件,可針對產品開發提供詳細的三維模型。機電一體化概念設計(Mechatronics Concept Designer,簡稱MCD)是NX 的一個套件,它能夠為工程師虛擬創建、 模擬和測試產品的和產品生產所需的機器設備等提供仿真支持。

2 基于數字孿生技術的智能生產線數字化設計

2.1 智能生產線中產品輸送檢測搬運單元的功能及其生產工藝流程

本文探討的智能生產線由輸送檢測搬運單元、安全系統、貼標單元和智能倉庫等多個工作站構成。輸送檢測搬運單元是該智能生產線的第一部分,主要用于物料的檢測和搬運。 輸送檢測搬運單元主要由工作臺面、輸送模塊、搬運模塊、工位模塊、IO 模塊按鈕盒等組成,其外觀如圖1 所示。

工作臺面由工業鋁型材桌架、 桌面和腳輪等組成;輸送模塊由2 條板鏈輸送線、物料頂升和阻擋氣缸組成;搬運模塊由鋼結構支架連接無桿氣缸、氣動滑臺和氣動手爪組成, 負責物料托盤在2 條輸送線間的搬運; 工位模塊的LED 屏用于顯示該工位信息, 顯示有3 種顏色;IO 模塊由現場總線輸入輸出和安裝板組成, 使用現場總線輸入輸出模塊可以節省布線,節省安裝空間,方便維護,減少停工成本。該單元具體生產工藝流程如圖2 所示。

圖2 輸送檢測搬運單元工藝流程圖Fig.2 Process flow diagram of transport detection handling unit

2.2 設計流程

構建數字孿生模型的前提是工程的數字化。 數字孿生指1 個智能生產線在沒有建造之前, 先完成數字模型的建造, 再在虛擬空間中對該模型進行仿真和模擬,并將真實參數傳給實際工廠,用于生產線的建設。在生產線建成之后的日常運行和維護中,二者可以繼續進行信息交互。

西門子NX 軟件是一個由西門子PLM 部門開發的數字化產品開發系統, 它支持產品開發的全過程。機電一體化概念設計MCD 是西門子NX 軟件的一個重要數字化工具應用模塊, 也是數字孿生技術中的基石, 可用于交互式設計和模擬機電系統的復雜運動。 它融合了機械、電氣、流體和自動化等多學科知識, 是一種將機器創建過程轉變為高效機電一體化設計方法的解決方案, 可以用來模擬機電一體化系統的復雜運動。 NX MCD 平臺上智能生產線數字化設計及虛擬調試流程如圖3 所示。

圖3 基于數字孿生技術的智能生產線數字化設計流程圖Fig.3 Digital design flow chart of intelligent production line based on digital twin technology

2.3 創建數字孿生設備模型庫

多維建模技術是面向數字孿生的智能生產線設計中的一項關鍵技術, 它能在虛擬設備模型中真實地反映物理實體。 應用該技術建模, 分為以下3 個步驟:(1)按照加工要求選取加工設備,對設備進行幾何建模和數字孿生模型的構建;(2)將復雜的智能設備分解成多個組件, 分別對多個組件進行建模和裝配;(3)將技術設計好的數字孿生設備模型導入模型庫, 同時將各項參數儲存在孿生數據中, 之后設計人員可以在NX MCD 平臺中導入模型,進行智能生產線的設計布局。 設計的輸送檢測搬運單元模型如圖4 所示[3]。

圖4 輸送檢測搬運單元設備模型庫Fig.4 Equipment model base of transport detection handling unit

2.4 在NX MCD 平臺中搭建數字孿生系統的3個基礎模型

2.4.1 物理模型的搭建

在NX MCD 平臺中,基本機電對象是給三維模型設置物理屬性, 使模型能夠仿真真實世界的物理特性。在NX 中,導入輸送檢測搬運單元智能生產線的三維數字模型,根據實體生產線的結構進行裝配,根據生產線的功能需求定義基本機電對象: 剛體和碰撞體。剛體是指在運動中和受力作用后,形狀和大小不變,而且內部各點的相對位置不變的物體。絕對剛體實際上是不存在的,只是一種理想模型,在NX軟件中, 只有定義了剛體, 才會使構建的模型具有“運動”屬性,受物理引擎影響,否則,該模型永遠是一個靜止的模型。輸送檢測搬運單元中的物料、擋料氣缸、頂料氣缸、夾爪升降氣缸和滑臺以及夾爪都是靜止的模型,需將其設置為剛體并賦予相關屬性。碰撞體是物理組件的一類, 只有把它添加到幾何對象上,才能觸發碰撞。 該單元中的物料和擋料氣缸、頂料氣缸存在接觸碰撞,所以將三者都設置為碰撞體,并賦予相關屬性。 左右夾爪和物料之間也存在接觸碰撞,所以也將其都設置為碰撞體并賦予相關屬性。工作臺面上的8 個擋頭和物料,也有接觸碰撞,因此也將其都設置為碰撞體;2 條輸送線都和物料產生接觸碰撞,所以2 個傳送面都要設置為碰撞體。具體基本機電對象設置如圖5 所示。

圖5 智能生產線物理模型的搭建Fig.5 Physical model construction of intelligent production line

2.4.2 運動模型的搭建

每個機構都有自身的運動學屬性, 不同的運動學屬性決定了不同的運動方式。 在NX MCD 平臺中,需要分析不同機構的運動方式,并給它們賦予相應的運動學屬性。然后,根據實體的運動過程和自由度,設置運動副,根據運動需求,設置氣缸的位置控制和速度控制等執行器[4]。 (1)頂料氣缸設置。 在智能生產線工作過程中, 頂料氣缸按照伸出和縮回的位置進行上下運動。 所以, 將頂料氣缸設置為滑動副,并根據工藝要求,設置相應的目標位置(伸出位置為36 mm,縮回位置為0 mm)。(2)滑臺氣缸設置。在智能生產線工作過程中, 滑臺氣缸按照工藝要求將從一條輸送線滑動到另一條輸送線, 進行左右運動。 所以,將滑臺氣缸設置為滑動副,并根據工藝要求設置相應的目標位置(最左側位置為340 mm,縮回位置為0 mm)。 (3)爪升降氣缸設置。 在智能生產線工作過程中, 升降氣缸按照上升和下降的位置進行平移運動。所以將升降氣缸設置為滑動副,并根據工藝要求設置相應的目標位置(抬起位置為40 mm,落下位置為0 mm)。 (4)擋料氣缸設置。 在智能生產線工作過程中, 擋料氣缸按照伸出和縮回的位置進行平移運動。 所以,將擋料氣缸設置為滑動副,并根據工藝要求設置相應的目標位置 (伸出位置為36 mm,縮回位置為0 mm)。 (5)左右夾爪設置。 在智能生產線工作過程中, 左右夾爪都要夾緊物料向內進行平移運動。 因此,將左右夾爪設置為滑動副,并根據工藝要求設置相應的目標位置 (夾緊位置為10 mm,松開位置為0 mm)。 (6)輸送帶的設置。 輸送檢測搬運單元中的搬運組件和輸送檢測搬運單元工作臺之間存在著相對運動, 而搬運組件的左右運動無法確定精準的位置, 所以將其設置為兩點之間平移滑動的運動副。 該滑動副的軸以30 mm/s 的預設速度進行運動。 (7)齒輪耦合副的設置。 2 個夾爪之間存在相對旋轉運動,可以將其設置為齒輪副。 (8)操作控制單元設置。 操控面板上有手動/自動切換旋鈕、啟動按鈕、停止按鈕、急停按鈕、復位按鈕,設置為滑動副和彈簧阻尼器; 急停按鈕額外設置柱面副和固定副。 運動模型的搭建如圖6 所示。

圖6 智能生產線運動模型的搭建Fig.6 Motion model construction of intelligent production line

2.4.3 電氣模型的搭建

智能生產線的虛擬仿真如何到達指定位置并停止呢?這需要根據機電反饋的信息來設置傳感器。距離傳感器用來檢測范圍內是否有物體, 同時測量從傳感器到被測物體的距離。通過測量值可以停止、觸發“操作”或者“執行機構”[1]。 該工作站需要設置入料檢測點、出料檢測點、料盤入口、料盤出口4 個碰撞傳感器。(1)入料檢測點。該測點用于判斷上料點是否有料放置。 在NX MCD 平臺中,選擇傳感器的檢測方向, 并將其測量范圍的開口角度設置為0°。該角度會以測量點為中心,向上、下、左、右4 個方向展開。 以指定點為起點的最遠測量范圍設置為8 mm。(2)出料檢測點。該檢測點用于判斷物料是否到達出料位置。 在NX MCD 平臺中,選擇傳感器的檢測方向,將其測量范圍的開口角度設置為0°,并將以指定點為起點的最遠測量范圍設置為8 mm。 (3)料盤入口。 該檢測點用于判斷料盤是否到達入口位置。 在NX MCD 平臺中,選擇傳感器的檢測方向,將其測量范圍的開口角度設置為0 度, 并將以指定點為起點的最遠測量范圍設置為20 mm。 (4) 料盤出口。 該檢測點用于判斷料盤是否到達出口位置。 在NX MCD 平臺中。選擇傳感器的檢測方向,將其測量范圍的開口角度設置為0 度, 并將以指定點為起點的最遠測量范圍設置為50 mm。

為了檢測氣缸的位置, 設置MCD 中的限位開關。 此開關與現實中直接干涉運動的硬限位不同,它在超限時,只會輸出一個超限信號,并可以定義上限值或下限值。當運行時,參數值超過上限或下限時,限位開關輸出為true。 該工作站有頂料和推料氣缸、夾爪升降和夾爪4 個氣缸,設置4 個限位開關。 (1)頂料氣缸上升到位,推薦啟用上限值為-0.1 mm,下降到位,推薦下限值為-35.5 mm。 (2)滑臺氣缸向左到位,推薦啟用上限值為339 mm,向右到位,推薦下限值為0.1 mm。 (3)夾爪升降氣缸下降到位,推薦啟用上限值為39.5 mm,上升到位,推薦下限值為0.1 mm。 (4)夾爪夾緊到位,推薦啟用上限值為9.9 mm,松開到位,推薦下限值為0.1 mm。(5)擋料氣缸上升到位,推薦啟用上限值為-0.1 mm,下降到位,推薦下限值為-35.5 mm。

電氣模型的搭建如圖7 所示。

圖7 智能生產線電氣模型的搭建Fig.7 Electrical model construction of intelligent production line

3 基于數字孿生技術的智能生產線數字化虛擬調試(軟在環)

基于數字孿生技術的智能生產線的虛擬調試有硬件在環和軟件在環兩種方式。 硬件在環虛擬調試指控制部分用可編程控制器PLC, 機械部分使用虛擬三維模型,在“虛—實”結合的閉環反饋回路中,進行程序編輯與驗證。 軟件在環虛擬調試指控制部分與機械部分均采用虛擬部件,在虛擬PLC 及其程序控制下組成的“虛—虛”結合閉環反饋回路中,進行程序編輯與調試。 本智能生產線的虛擬調試主要介紹軟在環虛擬調試的方法。

3.1 軟在環虛擬調試流程

虛擬調試系統包含了PLC、TIA Portal V16 博圖軟件、Siemens PLCSIM Advanced 仿真軟件,運動驅動以及NX MCD 下的虛擬部件。 2 個軟件可以在同一臺電腦中虛擬仿真, 也可能分別在2 臺電腦中通過網線連接進行虛擬調試, 具體調試流程如圖8所示[5]。

圖8 軟在環虛擬調試流程圖Fig.8 Flow chart of SIL virtual debugging

3.2 外部PLC 信號的提取

要實現虛擬PLC 及其程序控制下的虛擬仿真與調試,必須先提取外部PLC 程序中的所有變量信號。 具體操作步驟如下:(1)在博圖軟件中打開事先編寫好的檢測輸送單元項目程序, 設置PLC 的屬性, 使其能夠與建立的模型遠程對象進行通信訪問且支持仿真。(2)設置CPU 的連接機制,使其允許來自遠程對象的PUT/GET 通信訪問。 (3)將事先編寫好的控制程序及變量表下載到PLCSIM Advances中,并運行PLCSIM 開始仿真[6]。 (4)打開NX MCD軟件, 選擇外部信號配置, 選擇服務器為PLCSIM Adv 之后,就看到NX 軟件已經和仿真的PLC 相連。(5)點擊“更新標記”按鈕后,系統會將PLC 中的變量讀取過來,勾選需要映射的PLC 信號,點擊確定即可。

3.3 智能生產線自動化模型的搭建(MCD 信號的創建)

在NX MCD 平臺中, 創建用來控制MCD 運動模型運動輸入信號及接受傳感器數據的MCD 輸出信號, 并通過公式關將MCD 信號與傳感器和執行機構聯起來。

打開NX 軟件,選擇“信號適配器”。 為了項目的清晰簡潔, 通常會建立2 個信號適配器,1 個用于存放輸出信號,另1 個用于存放輸入信號。建立好MCD信號后,將它與對應的模型參數進行綁定,實現信號控制模型動作的目標。MCD 輸出信號的對應參數為:OUT 物料入料口、出料口、料盤入口、料盤出口。 MCD輸入信號的對應參數為:INT 擋料氣缸、頂料氣缸、滑臺氣缸、夾爪升降氣缸、夾爪夾緊和松開。

當外部PLC 氣缸線圈發出信號時,MCD 運動模型中的氣缸就會按照設置的位置動作。

將MCD 信號與傳感器和執行機構聯起來的執行機構公式為:

(1)搬運組件的速度參數。

IF(INT 同步帶驅動電機使能=1 & INT 同步帶驅動電機方向=1) THEN (30) ELSE IF (INT 同步帶驅動電機使能=1 & INT 同步帶驅動電機方向=0) THEN(-30)

(2)夾爪升降氣缸的位置參數。

IF(INT 升降氣缸=1) THEN (40) ELSE (0)(3)頂料氣缸的位置參數。

IF (INT 頂料氣缸伸出線圈=1) THEN (0)ELSE (-36)

(4)擋料氣缸的位置參數。

IF (INT 擋料氣缸伸出線圈=1) THEN (0)ELSE (-36)

(5)滑臺氣缸的位置參數。

IF (INT 滑臺氣缸伸出線圈=1) THEN (340)ELSE (0)

(6)夾爪的位置參數。

IF (INT 夾爪伸出線圈=1 & 夾爪縮回線圈=0)THEN (10) ELSE (0)

3.4 連接MCD 信號與外部PLC 信號(信號映射)

在NX MCD 軟件中, 對建立的MCD 信號和PLCSIM 服務器中的信號進行信號映射,即可以自由選擇要在MCD 中控制的信號以及要從外部控制的信號, 完成信號映射,PLC 的控制信號與NX 的機械部分“虛—虛”結合,就可以實現軟在環的虛擬調試。

3.5 軟在環虛擬調試

在TIA Portal V16 軟件環境下,將編譯的程序下載給下位機PLC, 并開啟Siemens PLCSIM Advanced 仿真調試模式;開啟NX MCD 軟件,建立和PLCSIM Advanced 的網絡連接,在NX MCD 軟件中點擊播放,將系統模型中控制面板的手動/自動按鈕切換到自動模式, 觀察搭建的輸送檢測搬運單元仿真模型是否在PLC 程序控制下按照工藝流程工作。

首先檢查設備上有無料盤或者其他雜物, 如果有,先清理干凈,再檢查按鈕盒急停是否松開。 如未松開,須即時松開。 然后,觀察指示燈是否為紅燈閃爍。如果是,重新檢測上面步驟。在保證所有氣缸都在起始位置之后,按下啟動按鈕,并觀察指示燈是否變成綠色(表示一切正常)。如果一切正常,在入料口放置料盤, 并觀看NX 仿真畫面輸送帶是否開始啟動運行,擋料氣缸、頂料氣缸是否按設置的位置伸出到位, 物料檢測后是否按照工藝流程把物料送達出料口, 滑臺能否配合手爪把料盤搬運到另外一條輸送線上, 第二條輸送線是否按要求將物料輸送到另一端。 一個流程結束之后,再次放置一個物料,檢查整個工藝流程是否正常。 觀察仿真的同時, 在PLC程序中進行在線監控,檢查信號的正確性,以備后續的功能改善。

4 結語

本文提供的面向數字孿生智能生產線設計與調試方案的虛擬仿真調試高度還原了物理生產線工作場景,可以極大地縮短智能生產線的開發周期,降低調試難度, 為后續智能虛擬生產線系統的研究提供了普適性的解決方案。 該研究仍存在模型庫種類和智能生產線調試的實時性不足等問題, 有待于在以后的工作中進一步改進。

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