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第３１卷第７期中国机械工程V o l ．３１㊀N o ．７２０２０年４月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．８０８Ｇ８１４基于数字孪生的航天制造车间生产管控方法郭具涛１,２㊀洪海波１㊀钟珂珂１㊀刘骁佳１㊀郭㊀宇２１．上海航天精密机械研究所,上海,２０１６００２．南京航空航天大学机电学院,南京,２１００１６摘要:针对目前航天制造车间生产管控中存在的效率低㊁精细度差㊁动态响应能力不足等难题,研究了基于数字孪生的制造车间生产管控方法,设计了基于跨网段信息异步交互的航天数字孪生车间架构,提出了航天数字孪生车间的基本组成和虚实融合的制造车间分层管控模式,阐述了面向不同对象的制造智能(M I )和商业智能(B I)场景应用,为军工企业车间生产管控提供了可行的技术途径.关键词:数字孪生;生产管控;虚实融合;分层控制中图分类号:T P ３０１．６;T P ３９１．９D O I :１０．３９６９/j．i s s n ．１００４ １３２X．２０２０．０７．００６开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):P r o d u c t i o n M a n a g e m e n t a n dC o n t r o lM e t h o do fA e r o s p a c eM a n u f a c t u r i n g W o r k s h o p sB a s e do nD i gi t a l T w i n G U OJ u t a o １,２㊀HO N G H a i b o １㊀Z HO N G K e k e １㊀L I U X i a o ji a １㊀G U O Y u ２１．S h a n g h a i S p a c e f l i g h tP r e c i s i o n M a c h i n e r y I n s t i t u t e ,S h a n gh a i ,２０１６００２．S c h o o l o fM e c h a n i c a l a n dE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g ,N a n j i n g U n i v e r s i t y ofA e r o n a u t i c s a n d A s t r o n a u t i c s ,N a n j i n g,２１００１６A b s t r a c t :T os o l v et h e p r o b l e m so f l o w e f f i c i e n c y ,p o o r p r e c i s i o na n di n s u f f i c i e n td yn a m i cr e Ｇs p o n s e a b i l i t y i n t h e p r o d u c t i o nm a n a g e m e n t o f a e r o s p a c em a n u f a c t u r i n g w o r k s h o ps ,a p r o d u c t i o n a n d c o n t r o lm a n a g e m e n t a n d c o n t r o lm e t h o do fm a n u f a c t u r i n g w o r k s h o p sw a s c a r r i e do u t b a s e do nd i g i t a l t w i n t h e o r y h e r e i n ．A na e r o s p a c ed i g i t a l t w i n w o r k s h o p a r c h i t e c t u r e w a sd e s i g n e db a s e do na s yn Ｇc h r o n o u s i n t e r a c t i o no f c r o s s Ｇn e t w o r k i n f o r m a t i o n ．B e s i d e s ,t h e b a s i c c o m p o s i t i o no f a e r o s p a c e d i gi t a l t w i nw o r k s h o p sw a s p r o p o s e d a sw e l l a s t h e h i e r a r c h i c a lm a n a ge m e n tm o d e of v i r t u a l Ｇr e a l f u s i o nm a n Ｇu f a c t u r i ng w o r k sh o p s ．M o r e o v e r ,t h e a p p li c a t i o n s o fm a n u f a c t u r i n g i n t e l l i ge n c e (M I )a n db u s i n e s s i n Ｇt e l l i g e n c e (B I )w e r e d i s c u s s e d ,w h i c hw e r e s u i t a b l ef o r d i f f e r e n t o b je c t s ．T h e r e s t u l s p r o v i d e af e a s i b l e t e c h n i c a lw a y f o rw o r k s h o pp r o d u c t i o nm a n ag e m e n t a n d c o n t r o l i nm i l i t a r y e n t e r pr i s e s ．K e y wo r d s :d i g i t a l t w i n ;p r o d u c t i o n m a n a g e m e n ta n dc o n t r o l ;v i r t u a l Ｇr e a l f u s i o n ;h i e r a r c h i c a l m a n a ge m e n t 收稿日期:２０１９０８０１基金项目:国防科工局基础科研项目(J C K Y ２０１７２０３B ０７１,J C K Y ２０１８６０５C ００３);中国航天科技集团有限公司钱学森基金资助项目(２０１８３１３３)０㊀引言随着新一代信息技术㊁智能传感技术和信息物理融合等新兴技术的快速发展,全球制造业孕育着制造技术体系㊁制造模式的巨大变革.制造技术与数字技术㊁智能技术及新一代信息技术的融合已成为制造业发展的大趋势[１],智能制造逐渐成为企业车间生产的主要模式.近年来,航天制造型企业面临着数字化㊁智能化转型升级的迫切需求,经过多年建设,这些企业的自动化水平已有显著提升,但在车间生产管理的效率㊁精细度等方面,与其他行业相比仍有较大差距.一方面,航天产品研制具有 多品种㊁变/小批量㊁批次滚动研制 的特点[２],属于典型的离散型制造,给制造车间生产管控带来了极大的困难,主要表现在:协作配套关系复杂㊁制造流程长㊁工艺环节多㊁配套和外协进度质量不均衡以及型号研制状态多变等造成的严重的非均衡化生产;型号纵向组织模式下计划冲突和生产线异常造成的大范围连锁反应;工艺复杂交叉㊁质量事后控制造成的资源效率低㊁质量一致性差等.另一方面,航天制造有严格的安全保密要求,对数据的纵向贯通和快速流转造成了较大阻碍.在上述研制特点下,产生了航天产品研制过程中资源短时冲突㊁计划协同性差等问题.因此,如何设计符合安全保密要求的车间信息架构,加强车间对复杂㊁动态事件的响应能力,提升车间管控的效率和精细度,已成为航天企业亟待解决的难题.自２００３年G R I E V E S [３]在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出数字孪生概念以来,国内外学者在数字孪生驱动的产品优化设计㊁全生命周期管理㊁复杂系统控制等方面开展了８０８ Copyright©博看网 . All Rights Reserved.大量研究[４Ｇ５],其概念也处于不断完善和发展过程中,目前比较认可的概念是由北京航空航天大学㊁北京理工大学等高校给出的定义[６Ｇ７].工业设备互联㊁工业数据分析㊁边缘计算㊁制造系统建模等新一代信息通信技术成熟度的不断提升,为数字孪生技术的工程应用提供了技术支撑.车间作为生产制造活动的载体,是一个由 一硬㊁一软㊁一网 有机组合的系统级的信息物理系统[８Ｇ９].数字孪生车间是信息物理融合系统(c y b e rＧp h y s i c a l s y s t e m s,C P S)的重要应用和未来车间运行的新模式,陶飞等[１０Ｇ１１]对数字孪生车间的参考架构㊁运行模式㊁组成和关键技术等做了深入研究.尽管如此,如何解决航天制造中存在的多品种㊁小批量㊁高保密要求等难点对构建数字孪生车间的影响问题至今仍鲜见报道.本文针对目前航天制造车间生产管理中存在的效率低㊁精细度差㊁动态响应能力不足等难题,开展了基于数字孪生的制造车间生产管控方法研究,设计了基于跨网段信息异步交互的航天数字孪生车间架构,提出了航天数字车间基本组成和基于虚实融合的制造车间分层式管控模式,阐述了面向不同对象的制造智能(m a n u f a c t u r i n g i nＧt e l l i g e n c e,M I)和商业智能(b u s i n e s si n t e l l iＧg e n c e,B I)场景应用.１㊀航天数字孪生车间架构设计航天企业受到安全保密要求的约束,操作技术(o p e r a t i o n t e c h n o l o g y,O T)和信息技术(i n f o rＧm a t i o n t e c h n o l o g y,I T)通常是物理隔离的,这给航天企业的车间生产管控带来极大阻碍,针对这种特殊性,本文提出了一种针对航天制造数字孪生车间的基本架构,如图１所示.图１㊀航天制造数字孪生车间架构F i g．１㊀D i g i t a l t w i n s h i p f l o o r a r c h i t e c t u r e f o r a e r o s p a c em a n u f a c t u r i n g㊀㊀基于数字孪生车间(d i g i t a l t w i ns h o pＧf l o o r, D T S)架构理论,航天制造D T S分为五层,即物理层㊁模型层㊁数据层㊁服务层和应用层.与通用D T S类似,物理层㊁模型层分别指由产品㊁设备㊁物料等组成的车间物理实体和数字镜像,包括各类模型㊁规则以及知识等.由于O T和I T的物理隔离,数据层㊁服务层㊁应用层在工控网和涉密网端分别形成两套独立系统,其中,数据层在工控网端主要面向车间底层设备和车间作业环境建立实时数据库,对现场设备运行状态㊁运行参数㊁车间环境工况㊁设备能耗等实时采集数据进行存储;在涉密网端主要面向车间运行的制造执行系统(m a n u f a c t u r i n g e x e c u t i o n s y s t e m,M E S)㊁质量管理与控制等信息系统,构建非实时数据库,对车间运行计划㊁生产调度㊁过程质量检验㊁作业人员㊁工时等进行管理.通过定义数据接口,并采用单向网闸或人工刻录光盘等方式进行两个数据库间的信息交互;服务层在工控网端主要提供设备管理㊁能源管理㊁故障预警分析等与车间底层相关的服务,在涉密网端主要提供计划管理㊁生产调度㊁质量管理㊁过程控制㊁效能评估等与生产作业相关的管控服务;应用层在工控网端主要实现面向车间硬件资源的应用需求,如设备监控㊁故障诊断㊁预防性维护等,涉密网端主要面向车间操作人员㊁车间管理人员和企业管理人员实现分层级的生产指挥调度和信息集中展示,以提高生产管理决策水平.９０８基于数字孪生的航天制造车间生产管控方法 郭具涛㊀洪海波㊀钟珂珂等Copyright©博看网 . All Rights Reserved.２㊀航天制造数字孪生车间组成在航天制造数字孪生车间架构下,其数字孪生车间组成分为物理车间㊁虚拟车间㊁孪生数据和车间管控系统四部分,如图２所示,通过物理车间和虚拟车间的双向虚实融合,实现车间生产过程全要素㊁全流程的实时信息交互和融合,为实现车间制造资源㊁生产过程和产品质量的管控提供有效支撑.图２㊀航天制造数字孪生车间组成F i g．２㊀C o m p o s i t i o no f d i g i t a l t w i nw o r k s h o p i na e r o s p a c em a n u f a c t u r i n g㊀㊀(１)物理车间.物理车间是车间客观存在的实体集合,主要由加工㊁检测㊁物流等自动化设备,以及人㊁辅助资源和环境组成,物理车间要求内部不同类型的资源具备关键参数状态感知与融合能力,通过对设备进行智能化改造,一方面确保通过T C P/I P协议可对设备关键参数进行采集;另一方面对于不能直接进行信息采集的设备,通过增加传感器来实现信息的感知.(２)虚拟车间.虚拟车间是车间人㊁机㊁物㊁环境等生产要素的物理模型㊁行为规则的集合,采用虚拟现实引擎U n i t y３D软件进行虚拟车间生产要素的渲染与交互动作建模[１２],通过U n i t y引擎中的粒子特效㊁三维漫游㊁碰撞检测㊁场景切换等功能模块实现厂房的虚拟呈现和人机交互功能;并对物理车间从要素㊁行为㊁规则三个层面进行建模,将建立的模型存入数据库,通过网页连接数据库的方式进行数据的读取和存储,形成基于网页和三维插件的车间全要素的虚拟画像映射.(３)孪生数据.孪生数据是由物理车间和虚拟车间在生产过程中产生的数据的集合,包括生产要素数据㊁生产活动数据和生产过程数据[１０],具体可分为用于支撑制造过程精准执行和异常处理的实时数据㊁用于支撑制造过程统计分析和决策支持的历史数据,以及车间生产业务模型㊁业务逻辑㊁制造资源机理模型和虚实车间数据交互的接口定义㊁交互机制等,通过车间孪生数据的集成打通全流程信息链路,为车间虚实融合提供数据驱动.(４)车间管控系统.车间管控系统以M E S为核心,实现整个生产过程计划㊁质量㊁人员㊁现场作业的管控;同时,通过向下延伸至设备端的数据采集与监控系统,实现对车间自动化设备运行状态的采集与监控,向上延伸形成车间指挥调度中心,通过数据分析支撑整个车间的运行优化.３㊀航天制造数字孪生车间管控模式如图３所示,航天制造数字孪生车间采用 设备过程车间 三层管控模式实现对现场设备㊁制 ０１８中国机械工程第３１卷第７期２０２０年４月上半月Copyright©博看网 . All Rights Reserved.造过程和车间运行的管控.与传统车间管控方式相比,数字孪生驱动的车间管控在物理车间基础上构建了虚拟车间的数字孪生体.基于信息感知㊁数据分析㊁虚实融合等手段,在生产设备㊁制造过程以及车间运行层分别建立物理车间和虚拟车间 感知分析决策执行 全过程数据闭环,从而使车间生产管控更加透明化和智能化,解决了航天产品生产过程中的资源短时冲突㊁计划协同性差㊁资源效率低等问题,实现车间制造资源的优化配置.图３㊀数字孪生车间分层管控模式F i g ．３㊀H i e r a r c h i c a lm a n a g e m e n tm o d e o f d i g i t a l t w i nw o r k s h o p３．１㊀生产设备控制参照单元级C P S 体系架构[８],数据采集与监控系统是生产设备管控的信息壳,生产设备管控一方面通过信息壳将设备执行的控制指令传递给设备控制系统,由控制系统实现对物理装置制造执行的精确控制;另一方面通过对设备运行状态的采集与分析,形成设备故障库和设备运行状态模型,利用大数据分析技术为生产设备管控提供服务.图４所示为孪生数据驱动的生产设备管控过程.车间采用工业环网进行生产设备连接,通过M o d B u s ㊁O P C U A 等协议实时采集物理车间的设备状态㊁生产工艺以及检测结果等信息,包括设备的开关机状态㊁故障信息㊁主轴负载㊁主轴转速㊁切削力㊁几何尺寸等,将采集的数据存入实时数据库中,并根据设备关键重要程度设置采集频率,且实时采集的数据经加工后再存入历史数据库,以减少数据冗余和响应滞后.同时,在虚拟车间中构建设备机理模型㊁故障模型和数据分析模型等,并基于设备采集数据进行虚拟实时仿真;在此基础上,基于虚拟车间的仿真结果对物理车间的设备开关机㊁制造执行器㊁工艺参数等进行实时反馈控制.此外,在生产现场通过人机界面(h u Ｇm a nm a c h i n e i n t e r f a c e ,HM I)对设备进行三维虚拟展示,基于车间物联网系统和设备故障库对生产设备运行状态进行监控与预警,设备出现异常情况时安灯系统自动报警,并在HM I 界面按权重显示可能的故障原因,以支撑车间现场快速排故.３．２㊀制造执行管控因多品种㊁变/小批量生产特点,航天车间制造执行不确定因素多㊁扰动大,需要通过及时发现生产中的异常,才能合理调整生产计划和资源配置,提高生产效率和资源利用率,通过融合实时信息和建模方法建立车间监控模型,是实现车间实时监控的重要方法之一[１３].图５所示为基于数字孪生的制造执行管控过程.首先,车间数字孪生系统在虚拟空间构建包括调度模型㊁质量控制模型和产品/资源模型㊁工艺数据库㊁资源库在内１１８ 基于数字孪生的航天制造车间生产管控方法郭具涛㊀洪海波㊀钟珂珂等Copyright©博看网 . All Rights Reserved.图４㊀孪生数据驱动的生产设备闭环控制F i g ．４㊀P r o d u c t i o n e q u i p m e n t c l o s e d l o o p co n t r o l d r i v e nb yt w i nd a t a 的虚拟模型;其次,通过M E S 实时采集物理车间的生产计划㊁物料消耗㊁生产进度㊁产品检验㊁零部件流转㊁资源使用㊁人员信息等数据;再次,基于以上数据在虚拟空间进行物流㊁生产效率的实时和产品质量㊁计划达成率的准实时(以天为单位)仿真分析;最后,基于虚拟车间的仿真结果对物理车间的人员㊁物料㊁设备㊁工装㊁工具等资源进行优化调度.生产调度在逻辑上设置一定提前量,以减少停工待料,在车间现场通过生产看板实现物理车间异常的敏捷响应与快速处理.图５㊀孪生数据驱动的制造执行闭环控制F i g ．５㊀M a n u f a c t u r i n g e x e c u t i n g c l o s e d l o o p co n t r o l d r i v e nb yt w i nd a t a ３．３㊀车间运行管控数字孪生车间将虚拟制造执行的结果反馈到E R P 系统,用于生产进度和交货期的反馈,并将生产计划和优化后的仿真执行策略下达制造执行系统,制造执行系统依据数字孪生传递的执行策略和生产计划完成真实的制造执行.图６所示为基于数字孪生车间运行管控过程.要想实现对整个车间的运行管控,必须从物理㊁功能㊁行为㊁规则等多个维度构建与物理车间高度一致的虚拟车间模型,其中,物理模型包括车间内所有的人㊁设备㊁物料等资源的几何㊁材料㊁位置㊁布局等;功能模型为每个资源所能提供的能力,包括运输㊁加工㊁装配㊁检测等;行为模型为资源的特性,如资源数量㊁加工能力㊁检测范围及精度㊁承载能力等;规则模型是车间的运行机理,包括资源之间的相互关联与约束㊁生产业务模型和业务逻辑㊁物流路径等.通过物理车间获取的各种驱动信号和数据,包括车间生产任务㊁制造资源㊁生产能力㊁物流路径㊁库存情况等,从而对数字空间中各个层级进行有效的驱动,在生产线虚拟仿真环境下基于生产现场实时反馈的数据对车间的运行情况进行仿真分析.根据虚拟仿真结果,数字孪生车间系统将及时制定生产策略㊁资源调度等车间控制指令并输入M E S 系统,动态拉动生产资料配送,调整工位作业计划.同时,通过对历史数据的统计分析,支撑车间的效能评估㊁质量统计过程控制分析㊁设备综合效率分析等,为车间运行优化和生产决策提供重要依据.图６㊀基于实时数据仿真的车间运行管控F i g ．６㊀W o r k s h o p o p e r a t i o nm a n a ge m e n t b a s e do n r e a l Ｇt i m e d a t a s i m u l a t i o n４㊀航天数字孪生车间管控典型应用航天产品研制过程中,一方面需要通过对设备状态进行实时监控,以支撑产品质量分析和作业计划的动态调整;另一方面需要通过对产品质量㊁计划执行和车间运行情况进行监控,支撑车间多维度分析与优化.数字孪生驱动的航天车间管控典型应用分为面向车间操作人员的M I 应用和面向车间管理人员的B I 应用两部分,在运载火箭贮箱装焊车间进行了应用实践,提高了车间透明化管控水平和资源优化配置能力.(１)基于虚实融合的M I 应用.受制于军工企业安全保密要求,航天运载火箭贮箱装焊车间基于虚实融合的M I 应用聚焦于设备层,包括设备状态的监控与故障预警㊁能耗统计展示㊁车间运行环境的监控分析㊁可视化以及决策支持.基于虚实融合的M I 应用界面如图７所示,采用三维２１８ 中国机械工程第３１卷第７期２０２０年４月上半月Copyright©博看网 . All Rights Reserved.虚拟现实环绕型导航与二维详细数据表单展示两种方式,对设备运行参数信息㊁车间能耗和环境信息等进行监控,操作人员可以通过鼠标㊁键盘㊁触摸屏三种方式实现３D 内容的漫游功能;当设备发生故障时,选择贝叶斯网络工具箱的推理引擎,推理出贝叶斯网络中随机变量的概率分布,可对设备故障进行初步诊断,实现数控设备健康维护的 智能化.图７㊀基于虚实融合的M I 应用F i g ．７㊀M I a p pl i c a t i o nb a s e do nv i r t u a l Ｇr e a l f u s i o n ㊀㊀(２)基于虚实融合的B I 应用.航天运载火箭贮箱装焊车间基于虚实融合的B I 应用聚焦于车间执行控制和运营决策,从E R P ㊁M E S 等业务系统出发,抽取现有的业务数据并进行整合,快速准确地提供报表,并通过数据可视化手段进行B I 分层呈现,为车间管理或顶层决策提供有效数据支撑,其界面如图８所示.车间数字孪生系统从M E S 系统中调取完工确认信息㊁零部件标识信息等,实时分析车间的生产作业计划率㊁物流效率等;同时,根据物联网系统采集的设备状态㊁能耗㊁工艺数据,实时分析设备利用率㊁故障率㊁车间能耗等;此外,综合分析M E S 和物联网数据,对生产线效能㊁产品质量㊁生产效益等进行多维分析㊁评估和动态展示.通过B I 系统可实时查看典型产品加工过程中加工对象㊁数控程序㊁工艺信息㊁质量信息㊁装备状态与故障信息关联的一体化关键构件制造过程信息库,为后续产品质量追溯与工艺优化提供依据.图８㊀基于虚实融合的B I 应用F i g ．８㊀B I a p pl i c a t i o nb a s e do nv i r t u a l Ｇr e a l f u s i o n ５㊀结语本文针对军工企业面临的产品研制过程中资源短时冲突㊁计划协同性差㊁资源效率偏低等问题,以航天产品制造车间为对象开展数字孪生驱动的车间管控技术应用研究,基于通用的数字孪生车间参考系统架构模型设计了面向军工企业的工控网和涉密网隔离的数字孪生车间架构,并对航天制造数字孪生车间的物理车间㊁虚拟车间㊁孪生数据和车间管控系统四部分组成进行了描述,３１８ 基于数字孪生的航天制造车间生产管控方法郭具涛㊀洪海波㊀钟珂珂等Copyright©博看网 . All Rights Reserved.重点阐述了车间现场设备㊁制造过程和车间运行的分层管控模式,给出了基于虚实融合的制造智能和商业智能典型应用场景,通过在企业的工程应用可实现对整个车间设备工艺参数㊁设备利用率㊁生产进度㊁质量信息㊁设备故障等信息进行采集㊁展示与分析,有效提升了车间生产过程透明化管控水平和制造资源优化配置能力.本文研究成果已应用于某航天企业运载火箭贮箱装焊车间并取得良好效果,为航天乃至军工企业车间生产管控提供了可行的技术途径.诚然,面向航天产品制造的数字孪生车间生产管控应用研究仍处于探索阶段,数字孪生车间作为一种新的车间运行模式,其管控方式仍待进一步探讨与深入研究.参考文献:[１]㊀周济．智能制造: 中国制造２０２５的主攻方向 [J]．中国机械工程,２０１５,２６(１７):２２７３Ｇ２２８４．Z HO U J i．I n t e l l i g e n t M a n u f a c t u r i n g M a i n D i r e cＧt i o no f M a d e i nC h i n a２０２５ [J]．C h i n a M e c h a n i c a lE n g i n e e r i n g,２０１５,２６(１７):２２７３Ｇ２２８４．[２]㊀袁家军．航天产品工程[M]．北京:中国宇航出版社,２０１１:２２９Ｇ２３４．Y U A NJ i a j u n．A e r o s p a c eP r o d u c tE n g i n e e r i n g[M]．B e i j i n g:C h i n aA e r o s p a c eP r e s s,２０１１:２２９Ｇ２３４．[３]㊀A P R I S O．D i g i t a lT w i n:M a n u f a c t u r i n gE x c e l l e n c e t h r o u g h V i r t u a lF a c t o r y R e p l i c a t i o n[E B/O L]．(２０１４Ｇ０５Ｇ０６)．h t t p:ʊw w w．a p r i s o．c o m/l i b r a r y/v i dＧe o/d r_g r i e v e s_d i g i t a l_t w i n_e n g i n e e r i n g_f a c t o r y_r e p l i c a t i o n_w e b c a s t_e n．p h p．[４]㊀G R I E V E S M．B a c kt ot h eF u t u r e:P r o d u c tL i f e c y c l e M a n a g e m e n t a n dt h e V i r t u a l i z a t i o no fP r o d u c tI nＧf o r m a t i o n[M]．B e r l i n:S p r i ng e rＧV e r l a g,２００９:１６Ｇ２５．[５]㊀G R I E V E S M,V I C K E R SJ．D i g i t a lT w i n:M i t i g a t i n g U n p r e d i c t a b l e,U n d e s i r a b l e E m e r g e n t B eh a vi o ri nC o m p l e xS y s t e m s[M]ʊK a h l e nFJ,F l u m e r f e l tS,A l v e sA．T r a n s d i s c i p l i n a r y P e r s p e c t i v e so nC o m p l e xS y s t e m s．B e r l i n:S p r i n g e rＧV e r l a g,２０１７:８５Ｇ１１３．[６]㊀陶飞,刘蔚然,刘俭华,等．数字孪生及其应用探索[J]．计算机集成制造系统,２０１８,２４(１):１Ｇ１８．T A O F e i,L I U W e i r a n,L I U J i a n h u a,e ta l．D i g i t a lT w i na n d I t sP o t e n t i a lA p p l i c a t i o nE x p l o r a t i o n[J]．C o m p u t e r I n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n g S y s t e m s,２０１８,２４(１):１Ｇ１８．[７]㊀庄存波,刘检华,熊辉,等．产品数字孪生体的内涵㊁体系结构及其发展趋势[J]．计算机集成制造系统,２０１７,２３(４):７５３Ｇ７６８．Z HU A N GC u n b o,L I UJ i a n h u a,X I O N G H u i,e ta l．C o n n o t a t i o n,A r c h i t e c t u r e a n d T r e n d s o f P r o d u c tD i g i t a lT w i n[J]．C o m p u t e r I n t e g r a t e d M a n u f a c t u rＧi n g S y s t e m s,２０１７,２３(４):７５３Ｇ７６８．[８]㊀中国信息物理系统发展论坛．信息物理系统白皮书(２０１７)[E B/O L]．(２０１７Ｇ０３Ｇ０１):h t t p:ʊw w w．c e s i．a c．c n/２０１７０３/２２５１．h t m l．C h i n aC y b e rＧP h y s i c a lS y s t e m sD e v e l o p m e n tF o r u n．W h i t eP a p e ro nC y b e rＧP h y s i c a l S y s t e m s(２０１７)[E B/O L]．(２０１７Ｇ０３Ｇ０１):h t t p:ʊw w w．c e s i．a c．c n/２０１７０３/２２５１．h t m l．[９]㊀安筱鹏．重构数字化转型的逻辑[M]．北京:电子工业出版社,２０１９:３５Ｇ４２．A N X i a o p e n g．R e c o n s t r u c t i n g t h e L o g i co f D i g i t a lT r a n s i t i o n[M]．B e i j i n g:E l e c t r o n i cI n d u s t r y P r e s s,２０１９:３５Ｇ４２．[１０]㊀陶飞,张萌,程江峰,等．数字孪生车间: 种未来车间运行新模式[J]．计算机集成制造系统,２０１７,２３(１):１Ｇ９．T A OF e i,Z HA N G M e n g,C H E N GJ i a n g f e n g,e t a l．D i g i t a lT w i n W o r k s h o p:a N e w P a r a d i g mf o rF uＧt u r eW o r k s h o p[J]．C o m p u t e r I n t e g r a t e d M a n u f a cＧt u r i n g S y s t e m s,２０１７,２３(１):１Ｇ９．[１１]㊀陶飞,程颖,程江峰,等．数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]．计算机集成制造系统,２０１７,２３(８):１６０３Ｇ１６１１．T A OF e i,C H E N G Y i n g,C H E N GJ i a n g f e n g,e t a l．T h e o r i e sa n dT e c h n o l o g i e s f o rC y b e rＧp h y s i c a lF uＧs i o n i nD i g i t a l T w i nS h o pＧf l o o r[J]．C o m p u t e r I n t eＧg r a t e d M a n u f a c t u r i n g S y s t e m s,２０１７,２３(８):１６０３Ｇ１６１１．[１２]㊀张涛,唐敦兵,张泽群,等．面向数字化车间的介入式三维实时监控系统[J]．中国机械工程,２０１８,２９(８):９９０Ｇ９９９．Z HA N G T a o,T A N G D u n b i n g,Z HA N G Z e q u n,e ta l．I n v a s i v e３D R e a lＧt i m eS u p e r v i s i o n S y s t e m f o rD i g i t a lW o r k s h o p[J]．C h i n a M e c h a n i c a lE n g i n e e rＧi n g,２０１８,２９(８):９９０Ｇ９９９．[１３]㊀赵浩然,刘检华,熊辉,等．面向数字孪生车间的三维可视化实时监控方法[J]．计算机集成制造系统,２０１９,２５(６):１４３２Ｇ１４４３．Z HA O H a o r a n,L I UJ i a n h u a,X I O N G H u i,e t a l．３DV i s u a l i z a t i o n R e a lＧt i m e M o n i t o r i n g M e t h o d f o rD i g i t a lT w i n W o r k s h o p[J]．C o m p u t e rI n t e g r a t e dM a n u f a c t u r i n g S y s t e m s,２０１９,２５(６):１４３２Ｇ１４４３．(编辑㊀陈㊀勇)作者简介:郭具涛,男,１９８８年生,高级工程师㊁博士研究生.研究方向为数字化集成制造.EＧm a i l:g u oＧj t＠１６３．c o m.４１８中国机械工程第３１卷第７期２０２０年４月上半月Copyright©博看网 . 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上海航天精密机械研究所镁合金标准【上海航天精密机械研究所镁合金标准】1. 引言上海航天精密机械研究所是中国航天科技集团公司下属的一家专业从事航天精密机械研究与制造的机构。
在中国航天领域具有重要地位和影响力。
其中，镁合金标准是该研究所在材料研究领域的一大突破，为中国航天工业的发展做出了突出贡献。
本文将深入探讨上海航天精密机械研究所的镁合金标准，以及其在航天领域中的重要性。
2. 上海航天精密机械研究所的背景上海航天精密机械研究所成立于1972年，其前身是上海机械研究院航天分院。
作为中国航天科技集团公司下属的一个重要研究机构，该所一直致力于航天领域的精密机械研究与制造。
在不断的创新和努力下，研究所在材料研究方面取得了一系列重要突破，其中镁合金标准就是其中之一。
3. 镁合金标准的意义镁合金是一种重要的结构材料，具有重量轻、强度高、刚性好等优点，逐渐成为各个领域的关注焦点。
在航天领域，航天器的轻量化是一项重要任务，而镁合金的应用能够有效减轻航天器的负载，提高整体性能。
然而，由于镁合金的特殊性质，其研制和应用面临着很多挑战，例如高温性能、腐蚀性等。
上海航天精密机械研究所的镁合金标准的制定和应用解决了这些问题，提供了一种可靠的技术支持，促进了中国航天工业的发展。
4. 镁合金标准的制定过程上海航天精密机械研究所的镁合金标准是经过多年的研究和实践总结出来的。
研究所组织了一批专业研究团队，进行了大量的实验和测试，以确定镁合金的性能和特点。
基于这些实验数据，研究团队进一步优化了合金的成分和处理工艺，为后续的标准制定奠定了基础。
制定了一系列详细而严谨的标准，包括化学成分、机械性能、腐蚀性能等方面，确保镁合金能够满足航天领域的需求。
5. 镁合金标准的应用上海航天精密机械研究所的镁合金标准在航天领域的应用广泛而深入。
镁合金被应用于航天器的结构件中，例如火箭发动机喷管、导弹外壳等。
在这些应用中，镁合金能够提供良好的强度和刚性，同时又具有较低的密度，从而有效减轻整体负载。
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告上海航天设备制造总厂有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:上海航天设备制造总厂有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分上海航天设备制造总厂有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业通用设备制造业-通用零部件制造资质增值税一般纳税人产品服务天型号产品总装和结构件及部分分系统设备的1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.4行政处罚-工商局4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.11产品抽查-工商局4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
附件2023年物联网赋能行业发展典型案例名单序号案例名称申报单位一、行业应用领域（共74项）（一）智能制造（47项）1基于物联网的光伏玻璃制造经营管控一体化平台中建材（宜兴）新能源有限公司2基于物联网技术的高效智能磁悬浮鼓风机山东天瑞重工有限公司3油田工业物联网系统研发与应用陕西延长石油（集团）有限责任公司4基于AIoT的医药行业数字化平台明度智云（浙江）科技有限公司5基于全景态势感知的电力变压器智慧运检系统及应用沈阳天眼智云信息科技有限公司6基于物联网的智慧冶金矿山平台中冶北方（大连）工程技术有限公司7电动工程车工业物联网平台河南嘉晨智能控制股份有限公司8“灵芝”工业设备智能运维平台安徽容知日新科技股份有限公司95G+MEC棒纤缆工业物联网系统江苏永鼎股份有限公司10装备制造行业基于智能制造运营管理平台的智慧物联应用国机智能技术研究院有限公司11基于车联网的工业车辆设备智慧管控平台安徽合力股份有限公司12农业精量灌溉装备智能制造新模式建设大禹节水集团股份有限公司13城轨线网级数字化运维平台卡斯柯信号有限公司14浮法玻璃冷端物联网系统改造蚌埠凯盛工程技术有限公司15有轨运输无人驾驶系统中国恩菲工程技术有限公司16基于云边协同的工业物联网平台关键技术研究及应用贵州航天电器股份有限公司17面向智慧油田的工业物联网系统应用沈阳中科奥维科技股份有限公司18基于数字孪生的5G+工业物联网智能运维平台西安陕鼓动力股份有限公司19物联网技术赋能露天矿安全生产新疆天池能源有限责任公司20基于工业物联网和边缘计算的实时数据管控系统中电九天智能科技有限公司21基于物联网的电梯钢丝绳安全智慧监测平台洛阳威尔若普检测技术有限公司22基于工业物联网平台的智慧能源系统中核陕西铀浓缩有限公司23卫生陶瓷5G+智能制造福建良瓷科技有限公司24基于物联网的制造要素互联感知管控平台中煤科工西安研究院（集团）有限公司25数据驱动的5G+工业互联网全连接智能工厂创新协同平台大连亚明汽车部件股份有限公司26煤矿机电设备全生命周期健康管理系统郑州恩普特科技股份有限公司27基于工业物联网的智能制造工厂安徽康佳电子有限公司28航天飞行器关重件加工数字孪生车间上海航天精密机械研究所29面向智能家电的5G+工业物联网云平台湖北美的洗衣机有限公司30汽车制造装备工业物联关键技术及产业化中汽研汽车工业工程(天津)有限公司315G物联专网新能源绿色工厂中移物联网有限公司32煤矿综采智能化控制系统太原向明智控科技有限公司33基于5G+工业物联网的智慧焊装车间东实车身部件（湖北）有限公司34地铁检修设备辅助监控系统唐山百川智能机器股份有限公司35民用飞机大部件装配生产线物料精准配送系统中航沈飞民用飞机有限责任公司36建筑陶瓷行业智能工厂航天云网数据研究院(广东)有限公司37基于X射线的铜箔质量在线监测系统江西鑫铂瑞科技有限公司38熔焊增材成形多物理场在线智能检测技术与应用南京理工大学39基于物联网的分段物流管理平台沪东中华造船（集团）有限公司40智能工厂设备预知管理系统新疆青松建材化工（集团）股份有限公司415G+工业物联网技术在电子制造行业的应用烽火通信科技股份有限公司42智慧油田生产及能耗控制系统云平台丹东华通测控有限公司43基于物联网和边缘智能的电子制造装备生产运维管控平台中电鹏程智能装备有限公司44液体深层发酵智能制造山西大禹生物工程股份有限公司45智能工厂设备预知管理系统黑龙江紫金铜业有限公司46空调精益5G智造工厂广东美的制冷设备有限公司47基于物联网的汽车试验管理数字化创新应用中汽数据（天津）有限公司（二）智慧农业（12项）48基于物联网数据管理平台的智慧农业综合监测系统山东有人物联网股份有限公司49智能农业装备技术在智慧农业上的应用中国一拖集团有限公司50农机作业信息化管理云平台中国农业机械化科学研究院集团有限公司51基于物联网的生猪智慧养殖公共服务平台南牧装备科技有限公司52畜产品质量安全追溯吉林省吉科软信息技术有限公司53基于物联网的烟叶专业烘烤智能控制仪与精准调控平台湖南美瑞科技有限公司54协同一体化林业有害生物监测防治物联平台典型应用云南这里信息技术有限公司55智能高精准耕地质量动态监测评价技术研究与应用云南瀚哲科技有限公司56面向智慧渔业的深远海数字孪生渔场智慧管理系统开发与应用海南飞行者科技有限公司57农业物联网大数据管理平台长沙智能制造研究总院有限公司58基于物联网+大数据的农业种养全过程资源动态配置管控平台黑龙江亿林网络股份有限公司59基于物联网技术的三农超脑综合服务平台融合创新应用安徽朗坤物联网有限公司（三）智能建造（6项）60基于物联网的高速铁路无砟轨道设计建造一体化系统中铁第四勘察设计院集团有限公司61基于国产BIM的数字化电厂深圳鹏锐信息技术股份有限公司62面向智慧建造的地产工程管理平台金茂数字科技有限公司63基于物联网技术的“昆仑号”运架一体机智能化应用中铁十一局集团汉江重工有限公司64轨道交通智慧工程管理平台厦门路桥信息股份有限公司65基于能源路由器技术的能源物联网智慧建筑应用天津安捷物联科技股份有限公司（四）智慧环保（9项）66废矿物油转运、处置物联网云平台远大（湖南）再生燃油股份有限公司67“感知环境、智慧环保”环境监控物联网系统应用无锡高科物联网科技发展有限公司68生态环境监督信息化管理系统恒晟水环境治理股份有限公司69基于量子点光谱传感的智慧水环境监测系统芯视界（北京）科技有限公司70基于物联网的“空天地一体”大气污染精细化监管系统内蒙古生态环境大数据有限公司71基于AIoT生态模型的智慧环保大数据平台重庆知行数联智能科技有限责任公司72基于5G+工业物联网的智慧环境监测系统中电望辰科技有限公司73基于“云管-边控”理念的燃煤电站环保岛智能运维平台国能龙源环保有限公司74矿井水文动态监测系统宁夏王洼煤业有限公司二、社会治理领域（共58项）（五）智慧城市（19项）75城镇燃气安全预警管理平台成都千嘉科技股份有限公司76基于物联网的智慧港口设施建设大连港口设计研究院有限公司77城市安全风险综合监测预警平台海纳云物联科技有限公司78城市水务系统智慧运营平台天津万峰环保科技有限公司79基于物联网的综合管廊大数据平台技术研究与应用中冶南方（武汉）自动化有限公司80基于人工智能+物联网的市域社会智慧治理关键技术研究与应用恒锋信息科技股份有限公司81通感算一体化城市智能管控平台南京烽火星空通信发展有限公司82基于物联网的城市级智能消火栓应用杭州智缤科技有限公司83数智城市基础设施运营应用新奥新智科技有限公司84基于物联网的智慧城市市政大数据监管平台哈尔滨工大微识智能科技有限公司85五基色全光谱多色温LED智慧照明光源控制系统重庆绿色科技开发（集团）有限公司86智慧消防物联网平台唐山达意科技股份有限公司87基于物联网的智慧电梯监测系统广州鲁邦通物联网科技股份有限公司88面向智慧水务的全链物联设备、系统研发及产业化三川智慧科技股份有限公司89面向城市数字化治理的物联网云平台武汉爱迪科技股份有限公司90城市运行态势实时感知苏州市大数据集团有限公司91基于AIoT的智慧基层社会治理综合支撑平台武汉虹信技术服务有限责任公司92消防可视化智慧管控云平台红有软件股份有限公司93天空地一体化城市基础设施安全监测系统航天科工海鹰集团有限公司（六）数字乡村（1项）94基于物联网的小型水库雨水情测报和大坝安全监测应用中国电信股份有限公司湖南分公司（七）智能交通（14项）95空天地一体化道路交通智慧感知与协同管控系统应用安徽科力信息产业有限责任公司96基于实时动态信息分析的智能交通信号联控系统北京易华录信息技术股份有限公司97基于5G算网的智慧出行服务系统联通智网科技股份有限公司98畅行-基于生物识别技术的民航旅客全流程智慧出行应用中国民航信息网络股份有限公司99面向交通网联化协同化的边缘计算产品研发及应用北京千方科技股份有限公司100面向“停车+换成”的车-库-云融合智慧停车系统杭州西子智能停车股份有限公司101面向智慧交通的车路协同数据服务平台江苏天安智联科技股份有限公司102基于物联网的数字孪生智慧高速运营平台诚坤国际（江西）九瑞高速公路发展有限公司103基于物联网的智慧交通运行管理与服务平台厦门卫星定位应用股份有限公司104基于5G+AI全域物联交通环境智能融合感知的车路协同与自动驾驶中国联合网络通信有限公司海南省分公司105云哨一体化作战平台在省域高速公路的应用武汉长江通信智联技术有限公司106城市停车物联网管理系统研发与应用江西山水光电科技股份有限公司107基于数智道路的城市交通“全域未来出行”工程浙江海康智联科技有限公司108基于物联网等新一代数智技术的智慧物流运营体系建设及创新应用上海华能电子商务有限公司（八）智慧能源（18项）1095G基站光伏发配储及智能管维平台润建股份有限公司110电力物联网高效数据采集及供电节能优化应用北京智芯微电子科技有限公司111智慧能源数字化服务平台朗新科技集团股份有限公司112基于云边协同的注采生产智能调优技术实践应用中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司113面向新型电力系统建设的“特智汇”低碳能源云川开电气有限公司114面向极寒型复杂气候环境露天矿的5G+智慧矿山国家能源集团宝日希勒能源有限公司115基于人工智能+物联网的智慧节能云平台华润数字科技有限公司116智能计量物联集控平台金现代信息产业股份有限公司117面向智能燃气表的物联网系统成都秦川物联网科技股份有限公司118基于物联网的直调虚拟电厂实现源网荷储互动国网浙江省电力有限公司119基于物联网技术的新能源智慧运营系统北京金风慧能技术有限公司120基于电力物联网平台的数字配电网营配融合创新应用南方电网数字电网科技（广东）有限公司121基于NB-IoT物联网技术的智能燃气表研发及应用重庆前卫表业有限公司122基于大数据的多场景能源物联网生态圈构建与应用青海绿能数据有限公司123光伏电站智慧化改造关键技术研究及应用中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司124区域新能源智慧运营管理系统白城市天禹新能源智慧运维有限公司125基于大数据的清洁能源智慧管控平台重庆大唐国际彭水水电开发有限公司126流域水库地震台网与大坝强震监测系统集中管控平台中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司（九）公共卫生（6项）127全溯-面向疫苗流通全程质量安全的物联网平台国药控股上海生物医药有限公司128物联网无人值守医用耗材智能感知平台湖南德荣医疗健康产业有限公司129基于5G融合网络的一体化区域智慧紧急救治平台东软汉枫医疗科技有限公司130基于5G+物联网的医疗设备数据应用一选（浙江）医疗科技有限公司131基于人工智能+物联网的市域社会智慧治理关键技术研究与应用青岛海尔生物医疗股份有限公司132基于射频识别技术的智慧血液全程安全监控管理平台北京宏诚创新科技有限公司三、民生消费领域（共7项）（十）智慧文旅（2项）133自助导览服务平台天津恒达文博科技股份有限公司134“游陕西”公共服务平台陕西云创网络科技股份有限公司（十一）智慧家居（4项）135面向智慧家庭的家庭大脑平台青岛海尔科技有限公司136面向主动服务的新一代全屋智能解决方案美的集团（上海）有限公司137新一代分布式智能家居系统技术创新及应用辽宁希思腾科信息技术有限公司138基于物联网技术实现家居的全屋智能化深圳绿米联创科技有限公司（十二）智慧健康（1项）139基于AIoT的云边一体智联健康云平台国中康健集团有限公司。
航天产品全生命周期信息系统集成模型研究
肖海朋;李华;徐增光
【期刊名称】《航天制造技术》
【年(卷),期】2014(000)006
【摘要】为了解决航天产品生产过程中信息孤岛问题，实现各信息系统间的信息
共享，保证数据源的唯一性，打通产品信息化制造的数据链路，孤立系统的信息集成势在必行。
本文从生产实际需求出发，研究PDM、ERP、MES、DNC系统间
相互交换的信息模型，分析各个系统间相互交互的数据流，有效地理清各系统的集成关系，给航天产品全生命周期信息化系统集成奠定基础。
通过企业集成应用，该集成模型在信息化系统集成中是可行的。
【总页数】5页(P60-64)
【作者】肖海朋;李华;徐增光
【作者单位】上海航天精密机械研究所，上海201600;上海航天精密机械研究所，上海201600;上海航天精密机械研究所，上海201600
【正文语种】中文
【相关文献】
1.航天产品项目经费r全生命周期策划和闭环管控工作实践 [J], 田鋆;赵朝坤;杨绪印
2.面向全生命周期的复杂装备MRO集成模型 [J], 李浩;纪杨建;祁国宁;顾新建;张栋;陈芨熙
3.基于PKI技术跨行业信息系统集成模型的研究 [J], 张烈
4.基于SOA的制造企业信息系统集成模型研究 [J], 晏晓辉;张智聪;黄辉宇;李帅
5.航天产品项目经费全生命周期策划和闭环管控措施分析 [J], 张军;魏唯一;胡志军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
DR图像中气孔缺陷的自动检测与识别周鹏飞;王飞;肖辉;敖波【摘要】焊接缺陷的自动检测与识别是无损检测领域的研究热点之一.首先构造了一个平滑模板,对原始图像进行中值滤波,得到理想焊缝图像.其次进行图像减影操作,当灰度连通性超过给定的阈值T时,当前位置被标志为可疑缺陷,从而实现焊缝图像中可疑缺陷的自动检测;自动检测后得到4个可疑缺陷,计算所有可疑缺陷的特征参数,定性分析后均判定为气孔;最后得到了缺陷列表,缺陷列表与气孔缺陷二值图像之间建立了一一对应关系.%Automatic detection and recognition of weld defects is one of the hot spots in nondestructive testing. In thispaper,firstly,a smooth template was constructed,the original image was filtered by median filter,and then the ideal weld image was constructed.Secondly,the image subtraction operation was performed,and the current position was marked as a suspicious defect when the gray connectivity exceeded a given threshold value of T,then automatic detection of weld defects was realized.Four suspicious defects were obtained after automatic detection,the characteristic parameters of all suspicious defects were calculated,and all suspicious defects were determined as gas pores after qualitative analysis.Finally,the defect list was obtained,and the correspondence between the defect list and the two value image of gas pores was established.【期刊名称】《无损检测》【年(卷),期】2017(039)010【总页数】5页(P37-41)【关键词】DR图像;自动识别;中值滤波;灰度连通性【作者】周鹏飞;王飞;肖辉;敖波【作者单位】上海航天精密机械研究所,上海 201600;上海航天精密机械研究所,上海 201600;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063【正文语种】中文【中图分类】TG115.28焊接缺陷检测是焊接结构质量保证和控制的重要手段，要求贯穿在整个生产过程中[1]。
CPS系统中刀具加工状态实时监测的新方法陈标;林子超;郭国强;沈彬【摘要】机床是信息物理系统(CPS系统)中主要的执行单元和感知单元,对其加工状态的动态监测和实时感知可以提高产品质量.为了实现加工现场信号采集和刀具加工状态在线监测,设计了主轴功率信号采集系统,同时引入力信号作为对比分析,应用希尔伯特-黄变换和小波变换根据特征频率段的信号特征构造了刀具磨损系数,将刀具磨损状态和磨损系数对应起来,在加工现场实现了刀具状态的在线监测.通过和小波变换的对比,证明了希尔伯特-黄变换在处理功率信号方面可以有效抑制噪声信号,提高监测的准确性.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)0z2【总页数】4页(P62-64,68)【关键词】信息物理系统;功率信号;希尔伯特-黄变换;磨损系数;小波变换【作者】陈标;林子超;郭国强;沈彬【作者单位】上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;上海航天精密机械研究所,上海 201600;上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言“工业4.0”旨在通过信息物理系统（CPS）集成计算、通信和控制，对工业中的各类物理资源、信息大数据进行整合利用，实现高效率智能化加工。
机床作为CPS系统中主要的执行单元和感知单元，加工状态必须受到动态监测和实时感知。
加工状态的动态监测一般通过采集加工过程中的主轴功率信号、力信号、振动信号等来实现。
主轴功率信号不仅可以反应加工过程信息，而且可以准确反应机床停机、待机以及空载状态[1]，利于在产品全生命周期管理中保证信息完整。
此外，主轴功率信息采集仅需要对电气柜安装相应传感器，不会受到切削液等不同工况的影响，具有良好的适用性。
因此，主轴功率信号在拥有大量机床的无人化智能工厂中具有广阔的应用前景。
主轴功率信号的应用前景也使得科研工作者们对其开展了深入的研究，并将不同的算法应用到主轴功率数据的处理之中，将信号特征和刀具磨损状态对应起来。
