摘要：当前含能材料生产线系统具有工艺流程复杂、生产过程危险性大、控制信号耦合性强等特点。传统的方法难以根据实时数据完成双向性控制和实时响应。利用数字孪生技术可以将物理实体和数字孪生体进行双向性数据交互，通过虚实结合的方式，实现生产线全周期技术支持。文章通过分析目前含能材料生产线特性和基于数字孪生的生产线技术优势，提出基于数字孪生的含能材料生产线系统的设计与应用。
关键词：含能材料,生产线,双向性,全周期,数字孪生
0引言
随着中国制造2025的发展与推进，云计算、物联网、人工智能和数字孪生等高新技术在智能制造行业得到了广泛运用。设备信息化和智能化是实现新一轮工业革命重要的驱动力之一。党的十九届五中全会首次提出“建军百年奋斗目标”，要求加速完成武器装备现代化建设。智能化生产线是完成智能制造的基础。智能化生产线利用数字化、网络化和信息化等技术手段，实现运行可靠、生产周期短等特点。含能材料是国防建设中重要的生产原料。含能材料生产线具有非标性、建设周期长、生产工艺危险、控制逻辑复杂和现场调试难度大等特点。如果在生产线投产之前，能够在虚拟环境对生产线进行仿真验证，既可以加速生产线的建设，也可以降低损失和风险[1]。数字孪生技术可以将生产线的动作、特征、参数等显示至虚拟空间，并利用虚拟空间的显示界面对含能材料生产线进行操控。
目前美国在数字孪生技术应用研究方面表现突出[2]。在2018年，美国国家数字化制造与设计创新机构将数字孪生技术列为战略投资重点[3]。但是数字孪生技术在国内国防领域的实际运用还处于初级阶段。
本文总结了目前数字孪生技术，分析含能材料生产线的特性，并分析技术优势、数字孪生框架以及技术应用。
1数字孪生
数字孪生起源于2002年美国密歇根大学Michael Grieves教授提出的“与物理产品等价的虚拟数字表达”的概念。随着深入研究和分析，直到2011年，才明确在书中描述“数字孪生体”的概念[4]。自2016年起连续多年将数字孪生列为未来十大战略技术之一[5]。
数字孪生技术是一种前沿的创新技术，它将物理实体和虚拟数字模型进行映射，实现物理实体和数字模型交互和连接[6]。在数字虚拟世界中，以数字化的方式创建模型，通过物理实体的真实行为，模拟和映射出虚拟环境下模型的行为，并且对关键数据进行分析和显示，从而完成虚实结合。在实际应用中，从设计、调试、生产及维护等角度，打破物理实体和数字模型的壁垒，实现产品全生命周期内的生产管理，如图1所示。
首先，数字孪生技术能够实时监控物理实体中的运行状态和关键参数。通过快速、准确地获取这些数据，提前对异常情况进行预警，保证系统稳定运行。
其次，数字孪生技术能够基于实时数据，对参数和运行状态进行调整，为决策者提供更精准的数据，帮助制定高效的运行策略。
最后，通过数字孪生技术可以使决策者分析和评估整体系统，制定合理的维护方案，改进后续的生产工艺，这有助于降低成本、提升可靠性和安全性。
2基于数字孪生的含能材料生产线系统
2.1含能材料生产线特性分析
含能材料生产线和民用自动化生产线具有较大差别。对于工艺流程而言，具有工艺复杂、反应过程中危险性大和对温度压力有严格要求的特点；对于控制系统而言，具有控制点较多，控制逻辑复杂和信号耦合性强的特点；对于电气元件而言，具有需要安全等级高，防爆和安装方式复杂的特点。
含能材料生产线不仅要求在最短时间内交付，而且确保产品高质量。针对目前的要求，生产线的数字化和智能化迫在眉睫。
2.2数字孪生应用在含能材料生产线技术优势
数字孪生技术具有三个主要特点：一是实时性，能够将数字孪生体和物理实体的数据实时交互；二是双向性，能让物理实体和数字孪生体之间相互作用；三是全周期，能够运用在设计、调试、管理、维护乃至报废的全周期。
(1)设计阶段。在设计阶段，其能够降低创新设计带来的风险。利用数字孪生提前将生产流程进行模拟，建立合适的数字虚拟模型，对系统进行设计初期的分析和评测。
(2)调试阶段。利用数字孪生技术，自控和机械工程师可以尽早介入项目调试阶段，提前发现电气、机械和程序中的问题。根据产品的实际性能，及时优化和调整参数。含能材料生产线直接进行实料调试容易发生危险，可以在数字孪生模型先进行模拟调试，降低调试和运行时的风险概率，及时发现可避免问题，排除不必要的安全隐患。
(3)管理阶段。在使用阶段，决策者根据可视化的界面和采集的实时数据，对生产线的输入输出量进行调整。通过对以往的数据分析，调试和优化部分参数，提升系统的运行效率和稳定性。
(4)维护阶段。记录历史故障，建立故障数据库。结合历史故障数据，对当前异常故障进行快速、准确定位、维护、复位等操作。而且可以根据历史设备故障频率，合理调整设备的维护周期，降低维护成本，减少停车时间。
2.3含能材料生产线的数字孪生框架
借助数字孪生技术，结合现场情况、电气元件、机械设备、工艺流程等实际情况，搭建数字孪生含能材料生产线的体系架构，其中包括物理实体层、感知层、数据层、平台层、应用层。基于数字孪生的生产线系统如图2所示。
物理实体层是系统的主体，也是数据的最直接来源。其中包含了可编程逻辑控制器(PLC)、传感器、电机、变送器、阀门等一些电气设备。物理实体层负责执行下发的任务，同时也传输实时数据与系统进行数据交互。
感知层通过采集含能材料生产线各个分区的传感器实时数据，提高感知精度和效率。
数据层通过数字孪生技术将感知层采集到传感器数据转换为数据层所需要的数据，将采集到的信号数据转换为标准化的数据，保证数据传输过程中的准确性和实时性。
平台层通过建立系统数字孪生模型，为模型进行实时数据支撑，同时也为系统提供智能化管理。在该模型下，对系统的实际运行情况进行数字化映射，提供真实、有效和实时的系统信息。还可以将各个车间的数字孪生体进行分区管理，避免出现数据杂糅和干扰的情况。
应用层可实现数字孪生模型的可视化，其目的是提供全方位、可视化和可远程操作的含能材料生产线系统。同时，可以根据实时数据情况，对系统进行优化和调节，保证安全且高效生产。
3含能材料生产线的数字孪生应用
基于数字孪生的含能材料生产线系统通过对物理实体层的数据采集，建立基于数字孪生的数字化模型，将实时信息可视化显示，让决策者能够对生产线进行监控与维护，保障生产可靠性。同时从以下应用路线实施。基于数字孪生的含能材料生产线应用路线如图3所示。
(1)状态评价。当前系统存在交互数据多、信号耦合性强、关键节点分析难等特点，传统的方法难以对数据进行实时修正和分析，只能通过经验和历史数据对生产进行优化和调节。
基于数字孪生的含能材料生产线系统通过物理实体层采集的信号数据，构建数字孪生体，实现物理实体在虚拟数字模型的映射，并基于多模型、多算法和机器学习等手段，对设备状态进行监控和评价。
(2)系统自主调控。采用“虚-实”结合的方法，增强数据和实际的交互，通过自学习的方式进化，获取最优解，增强动态自主调控能力。
通过智能仪表、设备监控系统、雨淋系统、暖通系统、给排水系统、动力照明系统、自控系统等，采集实时数据，实时分析系统中各设备的运行状态。通过在线学习、优化算法等方式提升各系统之间的配合，精准调控各系统，实现系统之间的相互调控。
(3)安全生产监测。在生产过程中，含能材料生产线的安全性和可靠性是放在首位的。生产线为保证安全生产，会通过火灾自动报警系统和雨淋监控系统完成对火灾危险源的检测。
含能材料对温度、压力和湿度等关键参数有严格的生产规范，提前对危险源进行监控，设定关键环节的关键参数阈值，保证生产过程安全，自主对危险源进行处理和调控。
(4)故障分析。记录物理实体层中系统的异常故障数据，对数据特征进行提取，排除噪声数据和不相关数据，实现故障数据的准确性。再通过机器学习、神经网络等算法，根据历史数据对比当前故障数据，快速分析故障原因，找到处理方法，快速且有效恢复生产。
通过历史故障数据库可以得到各个传感器的故障时间，提前对元件进行保养和维修。根据实际情况制定合理的保养周期，提升可靠性，降低故障率，提升运行效率。
4结语
含能材料生产线目前处于蓬勃发展的时期，但是亟需通过数字化和信息化完成转型。利用数字孪生技术可以实现含能材料生产线从物理实体到虚拟数字化实体的一对一精准映射，通过智能算法、实时监控、历史数据库分析等手段，实现高效运行。并将虚拟数字化实体反馈至物理实体，提升自主调控能力，为安全生产提供保障。但该应用仍存在如何解决实时显示含能材料在反应过程中的状态问题，有待于在后续工作中深化研究。
参考文献：
[1]张鸣.基于数字孪生技术的智能生产线设计与调试[J].黄河水利职业技术学院学报，2023，35(4)：37-43.
[2]李晓红.美国国防领域数字孪生技术发展态势分析[J].军民两用技术与产品，2020(12)：25-28.
[3]孙红俊，张文杰，张利艳.美欧先进军工企业航天制造智能化发展分析[J].卫星应用，2019(6)：26-31.
[4]韩佩瑶，杜呈欣，张铭，等.基于数字孪生的城轨智慧能源管控系统设计及展望[J].现代城市轨道交通，2023(12)：27-33.
[5]刘骄剑，石倩.国外国防工业先进设计技术发展分析[J].网信军民融合，2020(7)：83-87.
[6]潘陈志，夏晗，冯加章.基于数字孪生的电力系统自动化管理系统的研究[J].自动化应用，2023，64(20)：64-66.
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