Пример, демонстрирующий особенности и пользу применения цифрового двойника

Пример, демонстрирующий особенности и пользу применения цифрового двойника

Технология цифрового двойника изделия дает понимание физического контекста механических систем, «живущих» в физическом мире и обладающих критически важными данными, которые не видны явно. Цифровой двойник изделия открывает новые возможности для бизнеса, в том числе оптимизацию «умных», или «подключенных», изделий и процессов путем предотвращения сбоев и повышения эксплуатационной эффективности. Компания PTC представила демонстрацию цифрового двойника на масштабной модели экскаватора, чтобы наглядно показать, как путем соединения физического и цифрового миров, используя цифровые двойники, можно получить бесконечные возможности и максимальные выгоды для бизнеса.

Ценность технологии цифрового двойника

Внедрение цифрового аналога тяжёлой строительной техники, например, экскаватора, может увеличить срок безотказной службы, повысить операционную эффективность и дать ответы на многие традиционно не подлежащие обсуждению вопросы. В основе ответов на эти вопросы лежит внедрение технологии Интернета вещей (IIoT), моделирование поведения  в реальном времени, искусственный интеллект, дополненная реальность, облачные вычисления и другие технологии, которые становятся доступными с внедрением цифровых двойников.

Эта конкретная демонстрация ориентирована в первую очередь на владельца / оператора и разработана с использованием технологий PTC и сторонних производителей, чтобы проиллюстрировать реальную ценность, которую может создать цифровой двойник.

Платформа Интернета вещей как основная технология цифрового двойника (близнеца)

Для управления изделием в режиме реального времени с помощью цифровых двойников необходима платформа Интернета вещей (IIoT).  Как и в случае большинства подключенных промышленных активов, она контекстуализирует данные датчиков этих активов с помощью цифрового описания изделия, включая трехмерные модели, инженерные расчеты и параметры.

Компания PTC оснастила экскаватор микрокомпьютером Raspberry Pi3 для сбора телеметрических данных с датчиков давления, чтобы контролировать ход цилиндров и нагрузку в ковше.

В случае с цифровым двойником экскаватора PTC идентифицировала соответствующие свойства из датчиков в ThingWorx, включая углы экскаватора и стрелы, угол ковша, нагрузку ковша и другие движения, лежащие в основе нескольких инженерных симуляций и моделей AI / ML.

В программной части установлена прошивка, работающая на Raspberry Pi, содержащая Edge Client, реализованный с использованием ThingWorx  JavaSDK. Этот SDK является шлюзом для передачи данных с экскаватора на облачный сервер ThingWorx, где есть множество интегрированных технологий и мощных имитационных моделей. Эта технологическая основа является ключом для развертывания следующего поколения цифровых двойников.

 twin2

При получении данных от изделия в режиме реального времени с помощью цифровых двойников необходима платформа IIoT для обработки данных с датчиков и проведения дополнительных расчетов на расчетной модели в реальном времени, включая трехмерные модели, инженерные расчеты и параметры. Для этого к платформе IIOIT подключается CAD/CAE система c 3D моделью изделия, получающая данные телеметрии с датчиков, стоящих на реальном изделии.

В данном примере PTC получала с датчиков в ThingWorx следующие показатели: угловые перемещение экскаватора и стрелы экскаватора, угловые перемещения ковша, нагрузку на ковш и другие перемещения, которые обеспечивают основу для работы аналитической модели искусственного интеллекта и машинного обучения ThingWorx Analytics и выдачи сообщений о возможном отказе изделия. Однако не каждый соответствующий параметр экскаватора может контролироваться с напрямую помощью датчика; цифровой двойник (близнец) необходим, чтобы заполнить дополнительные сведения для некоторых расчетов, таких как центр масс.

Моделирование в реальном времени дает ценную информацию

В основе этих передовых имитационных моделей лежат уникальные конфигурации от Creo и Windchill, которые взаимодействуют с ThingWorx в режиме реального времени. Такое моделирование служит главным образом для обеспечения безопасных условий эксплуатации, продления срока службы оборудования и ведения обслуживания по состоянию (предикативное обслуживание).

Ниже приведено моделирование в реальном времени, генерирующее прогнозные данные на данном демо-примере:

  • Опасность опрокидывания: симуляция «на лету», рассчитывающая риск опрокидывания экскаватора на основании вычисления центра масс и силы тяжести с использованием входных данных от датчиков и условий работы от физической машины. По мере того, как рукоять отходит дальше от экскаватора, вес распределяется неравномерно и увеличивает риск опрокидывания. Настройка системы с пороговыми значениями предупреждений предупреждает об этом оператора в режиме реального времени, чтобы избежать несчастных случаев, или впоследствии проанализировать инцидент в ThingWorx.
  • Прогноз службы стрелы: стрела является важным компонентом экскаватора, а постоянный мониторинг ее функционирования - важный показатель состояния здоровья экскаватора и понимания того, насколько интенсивное использование влияет на срок службы актива.
  • Анализ нагрузки на рукоять: как правило, сложные модели могут рассчитываться часами, ограничивая возможности использования в реальном времени. Чтобы решить эту проблему, PTC использовала Creo Simulate для запуска множества расчетных случаев, обучения нейронной сети с использованием методов глубокого обучения и встраивания облегченной модели предикторов в Raspberry Pi. Нейронная сеть обеспечивает прогнозирование максимальных нагрузок на основе данных, собранных в режиме реального времени - в считанные секунды. Использование моделирования на основе AI / ML может оптимизировать вычислительную мощность с помощью встроенных сложных имитационных моделей; это дает широкие возможности применения цифровых двойников (близнецов) тяжелой промышленной техники для прогнозного обслуживания.
  • Оценка усталостного ресурса. Связывание в цифровом определении, которое включает в себя узлы (например, часть основания стрелы) может служить индикатором для анализа напряжения и моделирования. Опираясь на такие допущения, как амплитуда циклических нагрузок и мониторинг пиковых нагрузок, модель информирует об анализе усталости экскаватора. С помощью Creo-as-a-Service данные компонента запускаются только по требованию, когда нарушаются параметры пиковой нагрузки, а затем обновляются в ThingWorx, тем самым увеличивая срок службы изделия и срок безотказной работы.
  • Топливная эффективность: благодаря данным телеметрии в режиме реального времени, полученным от экскаватора (частота вращения двигателя / нагрузка) и качественным факторам (оператор, погодные условия), PTC имеет возможность прогнозировать расход топлива в час с помощью цифровой модели двойника. Используя Mathcad-as-a-Service для динамического предоставления этих обновленных расчетов, пользователь отслеживает прогнозируемое потребление топлива и получает возможность оценить эффективность фактического использования экскаватора каждым оператором.

Заключение

Продукты компании PTC совмещают цифровой и физический миры для того, чтобы заинтересованные специалисты вовремя получали нужную информацию. Как цифровое определение продукта или системы, так и данные телеметрии из Интернета вещей (IoT) необходимы предприятиям для полного раскрытия потенциала цифрового двойника и получения данных для новых разработок. Цифровой двойник изделия эффективно объединяет все доступные источники данных.

Совмещение имитационных моделей и реальных данных о функционировании тяжелой техники может значительно сократить время простоя, а благодаря таким поддерживающим технологиям, как IoT и облачные вычисления, эти технологии будут все более широко доступны и важны.

 

twin3




Новые материалы

Поддержка online

МЫ В СОЦСЕТЯХ

fb icon pts youtube icon pts