面向数字孪生的通信控制组件设计与应用验证研究

张立霞 张帅

[摘 要]在新型智能制造模式下，想要解决赛博世界与物理世界互联、互通、互融等难题，实现虚实精准映射、赛博控制物理的目标，可以进行数字孪生的通信控制组件设计。首先，本文通过研究数字孪生技术，总结了数字孪生应用对通信控制的需求，规定了通信控制组件设计和应用验证的范围;其次，提出了通信控制组件的总体框架和设计思路;最后，对通信控制组件的功能和性能等进行了应用验证，达到了良好的效果，为打通互联网技术（Internet Technology，IT）与运营技术（Operational Technology，OT）的融合壁垒奠定了实践基础。

[关键词]数字孪生;物联网;互联互通;通信控制;信息物理融合

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.24.094

[中图分类号]TH164;F273[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）24-0-04

0     引 言

随着信息化与工业化的深度融合，物联网、大数据、云计算等新一代信息技术逐渐渗透到工业企业和制造过程的各个环节，推动了“网络化协同、智能化生产、个性化定制、服务化延伸”为代表的新型智能制造模式的发展。这些新型智能制造模式的共同目标是要实现制造的赛博空间与物理空间的精准映射、赛博控制物理，并通过相互迭代优化实现智能应用。然而，实现这些目标的共同瓶颈之一是物理空间与赛博空间的互联、互通、互融。从目前制造业设备孤岛严重，通信协议多、标准杂，数据实时性差，互联、互通安全隐患大等难点和急需解决问题的现状出发，打破互联、互通、互融约束，实现上述目标，是数据采集与控制过程中必须克服的问题。基于此，本研究提出了一种面向数字孪生的通信控制组件设计解决方案。

1     面向数字孪生的通信控制需求概述

1.1   数字孪生技术

数字孪生（Digital Twin）是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模擬物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，增加物理实体或扩展新的能力。数字孪生作为解决智能制造赛博物理融合难题和践行智能制造理念与目标的关键技术，在学术界和业界已经成为共识。数据对数字孪生应用十分重要，是数字孪生的核心驱动力之一，主要源于物理实体、虚拟模型、服务系统，同时在融合处理后又融入各部分中，推动了各部分的运转，是数字孪生应用的“血液”。因此，数据采集与控制就是数字孪生的“造血干细胞”，源源不断地为数字孪生提供新鲜“血液”。

1.2   数字孪生应用对通信控制的需求

针对目前数字孪生应用在实际执行过程中物理空间和赛博空间的数据还存在部分孤立，一致性与同步性差，执行结果的实时性、准确性有待提升等现状，实现赛博物理数据之间“上传下达”的通信控制组件必须具备以下能力。

1.2.1   广泛异构连接

广泛异构连接是通信控制的基础。考虑到制造现场存在多源设备、多样协议、异构系统等，通信控制组件必须具备灵活网络接口、网络协议、设备驱动、快速部署和配置等基础能力。

1.2.2   采集与控制实时性

工业领域的控制、执行、检测等行为实时性高，实时性业务需要实时性数据支撑，因此，通信控制组件的数据采集和指令控制必须具备实时性的能力。

1.2.3   数据处理与优化

通信控制组件作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据。在边缘端预处理和优化爆炸式增长的“大数据”可以减轻云端服务器存储、计算压力，优化资源配置。

1.2.4   确定、可靠、安全

工业现场的工作条件要求苛刻、运行环境相对恶劣，确定、可靠、安全的工业组件是保证工业制造过程连续创造价值的重要保障。

2     可靠的通信控制组件设计

2.1   通信控制组件的架构设计

在实际的软件设计与开发过程中，本文提出构建如图1所示的通信控制组件总体架构，进而实现物理世界和数字世界的连接与互动，支持不同种类异构设备的广泛连接和通信协议解析，并确保敏捷连接实时可靠，最终满足业务实时、数据优化、应用智能、安全保护等方面的需求。

2.1.1   设备层

设备层主要是现场制造过程中用到的各类设备，包括：以传感器、采集器等为主的专用采集设备;以可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、远程终端单元（Remote Terminal Unit，RTU）等为主的通用控制设备;以数控机床、机器人、自动导引运输车（Automated Guided Vehicle，AVG）等为主的智能设备或装备。

2.1.2   边缘层

边缘层主要是指边缘智能网关功能，实现设备连接、协议解析、数据预处理。其中，为了提高软件性能，通信控制组件的边缘层在逻辑上分为两层。上一层是网关层，包含四大服务：①基础类服务，具体功能为接口管理、设备管理、日志管理、安全管理、负载均衡等;②控制服务，具体功能为控制信息建模、协议适配、指令解析、异常处理反馈;③消息服务，具体功能为运用消息队列遥测传输外文名（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）等消息队列机制进行数据消息的接收与分发;④数据预处理服务，具体功能为数据清洗、数据特征标识处理、数据存储消息接收。下一层是协议层，主要用于各类设备连接、协议解析与转换、双向通信。

2.1.3   應用层

应用层为生产制造领域中常用的各种应用系统和云平台相关应用系统。运用Pub/Sub模式，使数据与应用进行异步解耦，不同应用根据需求订阅相应主题数据，采集上的最新数据实现实时主动推送，上层的决策控制指令通过基于超文本传输协议（HyperText Transfer Protocol，HTTP）的接口进行下发。

2.2   通信控制组件的特征与优势

2.2.1   组件可配置、可扩展

采用插件机制的协议驱动模块扩展方式，方便支持各种通信协议，实现主流设备的数据采集，且可以按照实际现场设备通信需求进行协议扩展开发。

2.2.2   组件可灵活部署

通信组件模块耦合低、采用插件式热拔插扩展协议驱动，软件性能强，现场可通过动态配置快速满足需求，灵活部署。

2.2.3   具备数据采集和设备控制双向通信能力

可动态感知设备数据，同时能基于控制信息模型和数据，控制设备执行。

2.2.4   异常处理机制确保组件可靠

构建具备初始状态还原、网络中断续传、设备故障、反控数据重发、服务停止自启动等异常处理机制，保证组件安全可靠。

2.2.5   安全机制

支持数据加密、数据存储随机化、身份认证和多域访问控制等功能，保障数据存储、共享、通信以及管控的安全性和可靠性。

2.2.6   边云协同

与应用层形成边云协同智能效果。云端负责全局性、非实时、长周期的大数据量处理分析工作;边缘层快速处理局部、单周期实时数据，支撑本地业务智能化决策与执行。

3     通信控制组件应用验证

为避免出现通信控制组件的良好设计只是处于束之高阁的“空中阁楼”局面，无法达到创新实践的应用价值，本研究构建了相应的测试验证平台，可以验证通信控制组件的通用性、可行性、可靠性、稳定性等。

3.1   测试验证平台设计与构建

本文自主设计并构建了物联网测试验证平台，主要组成部分及说明如图2所示。

该测试验证环境基本包含生产过程全部物理要素：工件、仓库、设备、物流配送、上下料机器人、多种控制器、交换机、路由器等，是一种典型的工业异构设备组合。另外，还支持局域网连接、互联网连接以验证边云协同相关技术。该测试验证平台能够在物理空间真实模拟工件生产过程，以数字孪生技术为基础，借助自主研发的生产过程控制系统在赛博空间建立生产过程控制映射模型，进而能够验证物理世界与赛博世界状态、行为、变化的一致性与同步性，赛博控制物理执行结果的实时性、准确性。

3.2   测试验证效果

在多品种、小批量生产模式下，以零件的生产过程控制与调度为测试验证场景，本研究测试了通信控制组件，整体验证效果可视化展示如图3所示。

3.2.1   边缘网关能力验证

通过加工零件的种类与数量、数据采集的频率与周期（PLC数据、传感器数据、机器人运行数据）、调度控制逻辑的复杂性、控制活动执行的周期性（开始时间与结束时间）、生产过程实时预测和自主学习等方面进行通信控制组件的设备接入、协议解析、数据预处理等。

3.2.2   稳定性验证

通过测试验证平台的平均无故障运行时间验证通信控制组件的稳定性，对测试验证环境进行模拟加工过程中的设备故障、服务程序意外中断、测试验证环境随机断网、限速等操作，验证平台能否正常或者快速恢复运行。

3.2.3   安全性验证

通过相应的功能操作，查看数据采集和控制指令下发是否正确和符合权限设置要求;使用自动化工具或者人工方法模拟黑客输入，对应用系统进行攻击性测试，找出运行时刻存在的安全漏洞;扫描软件运行时的内存信息，查看是否存在一些有致隐患的信息，如缓冲区溢出漏洞。

3.3   通信组件性能

3.3.1   规模指标

系统可批量设置的数据采集标签数量达10 000个以上;可管理的设备数量不少于100个;一个循环周期内可动态处理

1 000量级的数据量;目前，支持5种协议或接口，支持扩展与集成功能，可迅速扩展到上百种协议。

3.3.2   实时性指标

1 000点位的数据采集周期为秒级以内;500个采集控制点范围内的“感知-分析-决策-控制”数据闭环周期≤3 s;实时数据更新周期支持在2～5 s调节;状态感知到前端显示延时≤2 s。

3.3.3   数据信息处理指标

对设置采集点的采集数据处理正确率为100%;对调度控制输出的控制指令操作动作准确率为100%。

3.3.4   可靠性和可用性指标

通信控制组件实际验证应用过程中的无故障运行时间达到2个月;网络中断后支持数据断点续传和数据重发功能，恢复后系统在2 s内正常连续运行;验证环境整体断电后再恢复上电，不需要重新初始化数据和再次开展流程性操作，可以通过一键恢复启动，平均10分钟能够全面恢复正常运行，系统可用率达到99%以上。

4     结 语

本文从智能制造实施落地和技术实践创新的角度出发，通过研究数字孪生技术，设计了面向数字孪生的通信控制组件的总体框架，并在自主构建物联网仿真环境下验证了通信控制组件的相关功能和性能，具有较好的技术应用价值和前景。在后续的研究探索中，仍要进一步探索数字孪生数据的融合与数据驱动的智能应用，不断提升通信控制组件性能，推动智能制造技术发展。

主要参考文献

[1]陆清，吴双，赵喆，等.数字孪生技术在飞机设计验证中的应用[J].民用飞机设计与研究，2019（3）：1-8.

[2]王恺，马权，杨宗昊，等.数字孪生在核仪控DCS中的设计框架及应用探索[J].仪器仪表用户，2019（11）：52-56.