【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业自动化与智能制造，尤其涉及基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统。
技术介绍
1、在现代制造业中，实时监控和管理生产设备的运行状态是提高生产效率和保障设备运行安全的关键。随着数字孪生技术的发展，工厂能够通过建立物理设备的虚拟模型来实现设备状态的实时监测和预测。这些技术主要依赖于从各种传感器收集的大量实时数据，以及通过高级仿真系统生成的仿真数据。尽管如此，现有的系统往往面临数据处理速度慢、数据融合不精确和控制反馈延迟等问题，这些问题限制了生产效率的进一步提升和对设备故障的快速响应能力。
2、当前的数字孪生系统在处理和融合来自不同源（如实时数据和仿真数据）的信息时常常表现出不足，尤其是在数据同步和实时性方面。此外，现有的可视化技术未能有效整合复杂的数据输入，导致操作人员无法及时准确地获取设备状态信息，影响了决策的效率和准确性。
3、因此，急需一种改进的技术方案，能够实现更高效的数据融合处理、更精确的实时三维可视化展示以及更快速的控制反馈机制。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统。
2、基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据融合模块、可视化展示模块以及控制反馈模块；其中：
3、数据采集模块：通过物联网设备采集工厂内生产设备的运行数据，包括温度、压力、速度的参数，并将生成的数据被传
4、数据传输模块：利用5g通信技术，将来自数据采集模块的运行数据实时传输到数据处理模块，确保数据传输的高效和低延时性；
5、数据处理模块：包括大数据处理单元和仿真分析单元，所述大数据处理单元用于对来自数据传输模块的运行数据进行存储、整理和初步分析，仿真分析单元则利用仿真技术对大数据处理单元提供的分析结果进行建模和模拟分析，生成仿真数据；
6、数据融合模块：接收来自数据处理模块的仿真数据，并将其与工厂的数字孪生模型进行融合，生成实时的三维可视化模型，通过融合真实数据和仿真数据，来提供工厂设备的运行状态；
7、可视化展示模块：包括可视化面板和ar/vr设备，接收来自数据融合模块的三维可视化模型，并通过可视化面板或ar/vr设备实时展示工厂内生产设备的运行状态和数字孪生模型；
8、控制反馈模块：基于可视化展示模块提供的实时运行状态数据，对工厂生产设备进行监控和调整，并将调整后的控制指令反馈至生产设备，实现生产过程的稳定。
9、进一步的，所述数据采集模块包括传感器单元、数据采集控制单元以及数据格式化单元；其中：
10、传感器单元：配置多种类型的传感器，具体包括温度传感器、压力传感器和速度传感器，分别用于采集工厂内生产设备的温度、压力和运行速度数据；
11、数据采集控制单元：用于控制各传感器的操作状态和数据采集频率，通过预设的逻辑程序来调整各传感器的采集间隔；
12、数据格式化单元：将从各传感器收集来的运行数据进行初步处理和格式化，统一转换成标准的数据格式，具体对数据进行初步清洗，排除错误或无效的数据点。
13、进一步的，所述数据传输模块包括数据收集单元、5g通信单元、数据传输控制单元以及数据接收单元；其中：
14、数据收集单元：用于接收来自数据采集模块的运行数据，并通过无线传感器网络将各个传感器的数据汇聚到一个中央收集点，所述数据收集单元使用预设的数据聚合算法进行处理，以减少冗余数据；
15、5g通信单元：用于将数据收集单元接收到的运行数据通过5g网络实时传输到数据处理模块，所述5g通信单元包括5g基站子单元和5g核心网子单元，其中，5g基站子单元部署在工厂内部，用于提供广覆盖和高带宽的网络连接；5g核心网子单元连接5g基站子单元和数据处理模块，使用网络切片技术为数据传输提供专用通道，确保高优先级和低延时的数据传输要求；
16、数据传输控制单元：用于管理和优化数据传输过程，该数据传输控制单元包括传输调度子单元和误码校正子单元，其中，传输调度子单元用于根据数据的优先级和紧急程度，动态调整数据传输顺序；误码校正子单元用于在数据传输过程中实时监测和校正传输错误，采用前向纠错技术和自动重传请求机制，确保数据的完整；
17、数据接收单元：位于数据处理模块一端，用于接收通过5g通信单元传输的数据，并进行初步的校验和确认，并将数据传输至数据处理模块中的大数据处理单元进行处理。
18、进一步的，所述大数据处理单元包括：
19、数据存储子单元：用于存储来自数据传输模块的运行数据，采用分布式存储技术，将数据分布在多个存储节点上，以提高存储的可靠性和读取效率，分布式存储的计算公式为：，其中， d total表示总数据量， d nodej表示第 j个存储节点存储的数据量， m表示存储节点的总数；
20、数据整理子单元：用于对存储的数据进行预处理和整理，包括数据清洗、数据去重和数据标准化；
21、数据初步分析子单元：对整理后的数据进行初步分析，采用大数据分析算法提取有用信息和特征，包括统计分析和模式识别，统计分析公式为：
22、，
23、，其中， μ data表示数据均值， n data表示数据点总数， d datak表示第 k个数据点， σ 2 data表示数据方差；模式识别算法使用主成分分析进行数据降维，公式为：，其中， z pca表示降维后的数据矩阵， x data表示运行数据矩阵， w pca表示特征向量矩阵。
24、进一步的，所述仿真分析单元包括：
25、数据输入子单元：接收来自大数据处理单元的分析结果，包括已整理和初步分析的运行数据，数据输入子单元用于确保数据的完整性和一致性，并将数据输入到仿真模型中；
26、模型构建子单元：利用仿真技术对输入的数据进行建模，生成数字孪生模型，数字孪生模型的构建包括根据运行数据设定模型参数，参数包括生产设备的物理特性和运行状态；然后利用微分方程描述设备的温度变化，公式为：，其中， 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据融合模块、可视化展示模块以及控制反馈模块；其中：
2.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述数据采集模块包括传感器单元、数据采集控制单元以及数据格式化单元；其中：
3.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述数据传输模块包括数据收集单元、5G通信单元、数据传输控制单元以及数据接收单元；其中：
4.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述大数据处理单元包括：
5.根据权利要求4所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述仿真分析单元包括：
6.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述可视化展示模块包括：
7.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工
...【技术特征摘要】
1.基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据融合模块、可视化展示模块以及控制反馈模块；其中：
2.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述数据采集模块包括传感器单元、数据采集控制单元以及数据格式化单元；其中：
3.根据权利要求1所述的基于物联网和仿真技术的数字孪生智慧工厂三维可视化系统，其特征在于，所述数据传输模块包括数据收集单元、5g通信单元、数据传输控制单元以及数据接...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊席慧，朱继成，丁晓东，邱明佳，韩白琳，
申请(专利权)人：上海海达通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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