数字孪生在数控加工中的应用进展综述*

张蒙蒙 唐妍 何叶 陈延璇

1.南京交通职业技术学院；2.国电南瑞南京控制系统有限公司

随着智能制造、工业4.0等研究的深入，如何解决传统数控加工系统与信息世界之间的交互共融对未来智能制造的发展有着重要的意义。本文基于数字孪生技术在数控加工中的应用，梳理了数字孪生的背景和概念，对其在数控加工中的应用进行了综述，并对数字孪生在数控加工中的发展趋势进行展望，为推动数字孪生技术在未来制造业中的应用提供一定的参考价值。

智能制造不仅是推进制造强国战略的主要技术路线，也是第四次工业革命的核心技术，其本质是人工智能+互联网+数字化制造，增加了认知和学习的部分，也是真正意义上的工业4.0。

数控加工作为高端制造装备，其技术水平的高低与中国的智能制造密切相关，甚至会影响中国整体的工业竞争力和综合国力。智能化是数控加工的一个重要发展方向，数字孪生的出现为传统数控加工的智能化提供了新思路。数字孪生的内涵主要是通过描述物理实体的行为特征，并对其形成过程进行模型的建立，采用数字化的信息将既有的客观事物展示出来，对物理空间和数字空间进行融合，实现基础元素的动态交互和双向映射。

目前数字孪生系统在智能制造领域的发展还处于初级阶段，技术框架还存在局限性。郭飞燕等人[1]提出数字孪生技术尚未解决的技术问题包括：孪生模型的动态建模；物理状态的识别与虚拟映射技术；模型精确匹配过程中，几何物理修正与理论模型的融合方法；基于传感器的实时性仿真、分析等。本文重点关注基于数字孪生技术的智能制造，结合数字孪生的背景和概念，通过综合分析数字孪生在数控加工中的应用，将信息世界与制造技术互联互通，指出数控加工未来的研究方向。

1 数字孪生的内涵

数字孪生的理念经历了“技术探索、概念提出、应用萌芽、行业渗透”4个发展阶段。这一技术最早于1969年在阿波罗计划中被应用，用于构建航天飞行器的孪生体，反映航天器在轨道中的工作运行状态，辅助处理紧急事件。近年来，数字孪生技术在工业、城市管理领域持续渗透，并向交通、健康医疗等垂直行业拓展，实现了机理描述、异常诊断、风险预测、决策辅助等应用价值。

数字孪生技术基于对物理对象的数字化镜像，进一步描述物理对象在现实环境中的变化，模拟物理对象在现实环境中的行为和影响，以实现状态监测、故障诊断、趋势预测和综合优化等功能。通过感知、多维度建模、仿真等基础支撑技术，利用平台化的架构进行融合，搭建从物理世界到孪生空间的信息交互映射，如图1所示。其中感知技术是基础，多维度建模技术是核心，仿真技术是载体。

1.1 感知技术

感知技术是数字孪生技术体系架构中最基本的组成，可以实现物理对象和数字孪生系统的映射与交互。随着传感器集合信息感应精度、信息检测、存储、诊断等稳定性适应能力的增强，为数字孪生技术建立全域、全时段的物联感知体系提供了巨大的保障，进而实现物理对象运行态势的多维度、多层次精准检测。感知技术不但需要更精确可靠的物理测量技术，还需要考虑感知数据间的协同交互。新兴信息技术的不断发展，推动了数字孪生的实现，丰富了数字孪生的内涵。

1.2 多维度建模技术

多维度建模技术实现了物理空间中的实体向虚拟空间孪生体的映射，并通过在虚拟空间进行分析和决策，形成交互指令对物理空间进行干预和调控，使整个物理系统保持良好的运行状态。在数字孪生体系中，多维度建模需要融合环境、材料性能等许多因素，使其能在最大程度上模拟现实状态。朱庆等人[2]探讨了实景三维建模和数字孪生建模的关键技术内涵，从实景三维模型到数字孪生模型，具有典型的“数字化－信息化－智能化”技术演进和“数据服务－信息服务－知识服务”需求升级的特点。

1.3 仿真技术

数字孪生技术由计算机仿真技术发展而来并随着传感器技术而兴起，更侧重物理模型与信息技术的交互融合以及实时共享。同时，数字孪生技术也可以看作是贯穿生产加工全生命周期的高频次、不断循环迭代的仿真过程。数字孪生的仿真具有敏捷快速的特点，因此如何建立虚拟模型和物理实体之间实时、高效的交互方法，是当前数字孪生技术研究的重点。同样，物理模型的快速建立、模型的轻量化仿真以及控制系统反馈的及时性，是当前数字孪生技术研究的难点。因此，ANSYS公司从仿真的角度出发认识数字孪生，提出“要充分实现数字孪生所蕴藏的巨大价值，仿真是重要途径”。

传统的建模分析一般是面向零件、部件级的，面向单一领域。数字孪生是针对产品“整体”的分析，是多领域、多物理场所的综合分析。

2 数字孪生技术在数控加工中的应用

数字孪生通过采用数字化的形式在虚拟空间构建了一套与实际制造生产相一致的高仿真模型，通过不断模拟对象在物理世界中的行为，实现对物理世界的实时监测，进而准确地评估并反映物理世界的运行状态，为诊断问题、预测发展趋势等打下坚实的基础。吴雁等人[3]通过分析探讨数字孪生技术的关键技术，对其在制造业中的数据优化、流程工业、离散工业和数字工厂几个方面的应用进行了综述，并对数字孪生在制造领域中的发展趋势提出预测及展望。杨德东[4]通过分析数字孪生技术在协同制造中的应用，研究价值共创理论和协同理论在建模中的应用，提出一种基于数字化影响的协同制造模型，探索适合传统制造业向数字化转型的道路，为企业的数字化转型提供重要的理论依据。陆剑峰等人[5]通过比较智能车间的相关概念，分析了工业互联网技术的发展及工业互联网技术对实现数字孪生车间的技术支持，提出数字孪生车间必将成为未来智能车间的一种重要的实现方式。数字孪生技术被认为是“工业4.0”的核心，因此数字孪生在制造业中的研究也受到国内外广泛的关注。

2.1 监测分析

数控加工智能化的核心是机床智能化。肖通等人[6]针对虚实交互、数据处理等问题，结合数字孪生技术在机床运行中的应用，提出一种可视化监控方法。针对机床的机械、电气、控制三个子系统，从几何、数据、逻辑三个维度实现信息空间的交互映射，设计并开发了基于数字孪生的机床建模与监控系统，有效提高了机床虚实交互能力、数据可视化程度和状态监控效率。李小龙等人[7]通过研究数控加工过程多源异构数据的可视化监控技术、机床数字孪生物理规则的融合方法，进行了深度学习的机床数字孪生模型物理仿真研究，并完成了系统界面的开发和测试。

2.2 质量优化

谢雷等人[8]针对数控加工过程中，受数控机床本身运行性能以及不同的影响因素导致的轮廓误差，以数字孪生技术体系为基础，结合闭环抑制技术，对误差进行评估并研究抑制方法，提高多轴数控机床运行精度。李聪波[9]等人针对数控加工中刀具磨损动态数据难以在线采集的问题，提出一种数字孪生驱动的刀具磨损在线监测方法，实现了数控加工过程中刀具磨损的精确预测。张雷等人[10]针对数控机床的关键执行部件，构建面向轮廓误差的闭环抑制框架，建立其高保真数字孪生体，提出轮廓误差综合抑制方法。

2.3 生产制造优化

姜静[11]针对数控加工的特点，通过建立数据感知系统及语义交互框架，对实时数据进行分析，实现虚实数控加工中的信息交互，最终提出一种基于数字孪生驱动的数控加工路径优化的方法。通过数控加工过程的仿真分析，实时对数控加工方案进行调整。费永辉[12]通过分析现有柔性作业车间动态调度存在物理与信息空间缺乏有效融合，无法充分发挥大数据的优势，因此，结合数字孪生技术，提出一种柔性作业车间新调度方式，并给出了数字孪生驱动的柔性作业车间动态调度问题多知识模型调度优化架构，最终验证多知识模型调度方式的有效性。

综上可知，数字孪生技术在数控加工中的应用，主要集中在故障的诊断预测、健康管理等方面，针对生产加工中的虚拟调试、能耗管理等方面研究较少。数字孪生能够突破许多物理条件的限制，通过发挥模型、信息和服务等多方面优势，可以及时响应并优化数控加工产业结构。

3 数控加工领域的发展展望

数控加工作为“工业4.0”的核心部分，对其在制造业中的研究也一直持续到现在，并受到了国内外广泛的关注。随着数字孪生技术的深入研究，设计人员不仅对于数字仿真技术的认识有了很大地提高，对于自觉应用能力也有了很大地提升，企业的生产制造模式也逐步从传统的系统工程向基于数字化模型的制造系统工程发展，如图2所示。

结合当前各国的制造业发展趋势，将信息技术融入到传统制造行业中已迫在眉睫。国外提出“再工业化”，将工业互联网技术不断加入到国家先进制造战略计划中；提出以机械化、电气化、信息化为主体的“工业4.0”战略计划；中国提出智能制造，以期实现信息化与工业化的相互促进、深度融合。数字孪生技术作为当前智能制造发展的重要技术手段，必将成为世界制造业的共同发展趋势。

4 结语

数据是数字孪生的核心驱动力，其数据不仅局限于生产制造全生命周期内的相关数据，更加强调数据之间的相互融合。随着5G技术的发展、人工智能技术的不断成熟，更多先进的信息技术会不断应用于数控加工中，信息技术与制造业技术的相互融合是未来发展的必然趋势，因此可以预见数字孪生技术将成为制造业管理与控制的研究热点，并为数控加工技术的发展提供更广阔的前景。