创新与效率——建模仿真技术
文:文/贝加莱工业自动化(中国)有限公司2024年第二期
导语:创新从来都不是一种“突变”,它来自于长期的积累,且在这些基础上不断进行升级。建模仿真能够让创新 从概念到现实的过程加速,通过流程及内部参数优化,实现对机器物理极限和潜能的最大发挥。贝加莱的 Automation Studio本身就是一个控制系统的仿真环境,它可以针对硬件的逻辑、运动控制、HMI等进行仿真, 并可以支持软件在环和硬件在环测试。
1 突破“内卷”,唯有创新
随着竞争的加剧,产业里不断提及的热词是“内卷”。而想突破“内卷”,唯有创新才能实现。熊彼特(Joseph Alois Schumpeter)说过:“创新,就是建立一种新的生产函数”,即“生产要素的重新组合”。这可以表现为采用新的材料建模仿真是基于模型的开发,针对机电工程领域而言,这已经被证明是一种高效的开发模式。埃隆.马斯克经常提到 “第一性原理”——他实际上是在讲创新要回到问题的原点,即,在物理意义上它是怎么样的。在制造业里,装备是关键,装备包含了机械、电气、工艺之间的复杂的关系,每个方向又细分出更多的问题,它们之间又存在着因果或相关关系。而如何“抽丝剥茧”建立这样的基于因果的模型,并通过因果和相关分析,然后对其进行“测试验证”,寻找最优的组合,这也就是机电工程开发的中心要旨。创新从来都不是一种“突变”,它来自于长期的积累,且在这些基础上不断进行升级,因此,必然需要工程的测试验证,以及能够将机器系列化。衡量创新的成功在于它实现需要严谨的过程,并能够最终获得商业意义的成功。
2 建模仿真为何被越来越重视?
建模仿真是基于模型的开发,针对机电工程领域而言,这已经被证明是一种高效的开发模式。埃隆.马斯克经常提到 “第一性原理”——他实际上是在讲创新要回到问题的原点,即,在物理意义上它是怎么样的。在制造业里,装备是关键,装备包含了机械、电气、工艺之间的复杂的关系,每个方向又细分出更多的问题,他们之间又存在因果或相关关系。而如何“抽丝剥茧”建立这样的基于因果的模型,并通过因果和相关分析,然后对其进行“测试验证”,寻找最优的组合——这也就是机电工程开发的中心要旨。创新从来都不是一种“突变”,它来自于长期的积累,在这些基础上不断进行升级,如图1所示。其次,建模仿真之所以较于以往更为重要,还在于机器的变化越来越多,这是消费端的个性化需求拉动的。而在过去,对于较为单一产品的生产,经过一定量的批次验证,很快可以进入批量化,在初期的物理测试与验证的成本可以接受。但是,随着这种材料、规格、速度等的变化,物理测试验证已经不能再作为一种快速方法,因此,用模型来仿真就成为了必然的选择。第三个要点在于从安全和测试视角,采用物理测试验证也变得不那么可行。进一步挖掘机器的需求也是一个重要的原因,在现有的系统上,要继续深挖潜能,必须在复杂的关系中寻找最优的路径。而基于模型的方法,可以从成本最优、节拍最优、材料消耗最小等多个视角去对产线进行分析,以应对生产的各种场景需求。而知识产权保护、工艺Know-How封装、知识复用更是建模仿真众所周知的原因。
图 1 建模仿真的快速发展原因
3 它被用于解决哪些问题?
建模仿真这类软件可以被应用于机器开发的全流程。如图2所示,它一般包括以下几个方面:
• 系统选型:通过机电传动对象的转动惯量、惯量匹配等,可以为机械系统提供电气传动控制的精准选型;
• 早期验证:对于机电传动结构、参数、控制策略,都可以进行快速的验证其可行性,以避免投料下的返工带来的损失;
• 虚拟调试:在进行测试前,可以在实验室进行虚拟调试,通过“硬件在环”的方式,这一功能早已在某些先进的PLC上得以实现;
• 协同仿真:是仿真技术的一个重要应用,它主要是为了获得更为快速的机电对象融合;
• 数字化呈现:通过三维呈现、AR/VR功能来实现机电系统的运行仿真呈现,不仅可用于可视化的观测、培训,也可以延续到未来的在线维护等场景;
• 代码生成:代码自动生成可以降低开发算法的工程量,同时,对于研发来说,也可以针对复用的模块进行开发,这同样可以借助建模仿真技术。
4 贝加莱在建模仿真方面的能力
贝加莱的Automation Studio本身就是一个控制系统的仿真环境,它可以针对硬件的逻辑、运动控制、HMI等进行仿真,并可以支持软件在环和硬件在环测试。同时,对于机电协同、产线流程也有与第三方建模仿真软件的连接能力,如图3所示。在Automation Studio中,通过FMU/FMI、OPC UA的方式,可以与第三方这些建模仿真软件实现交互,从而进行机器的高效开发与设计。
(1)MATLAB/Simulink代码自动生成
早在2008年,Mathworks推出Simulink PLC,可以实现自动代码生成的时候,贝加莱的Automation Studio就开始支持,最初是C/C++,而贝加莱的PLC刚好就是支持高级语言编程,这使得它成为了非常好的一个平台。
在能源领域,包括风力发电、燃气轮机、其它机组控制场景里,采用建模仿真是常用的方法。在图4中,我们可以看到,模型仿真可以对传感器的电力采样、风向、逻辑等进行采样,同时,也可以针对并网同步、安全进行建模——进而对于整个机组的主控逻辑、功率控制、转速控制、并网同步等均可实现仿真,并可以生成控制代码,且下载到Automation Studio中进行编译,还可以与其他程序形成调用,这样就可以降低在编程方面的工作量。而这种封装的代码更具有程序安全性。
(2)MapleSim与Automation Studio的机器仿真
对于机器的机电协同仿真,MapleSoft的MapleSim则是另一个合作软件,它更聚焦在机器的整个控制和机械的协同上。图5是一个电动注塑机的传动链设计过程。通过在MapleSim中的模型建立,将整个机械传动机构(负载、机铰、减速器、联轴器、电机等)进行了建模,并将伺服驱动、位移测量、温度、压力和控制器的控制循环进行了建模,并针对电流环、速度环、位置环的控制进行了控制策略的建模。通过仿真,可寻找到整个电动注塑机的不同负载下的节拍、响应速度、三环参数等进行测试。
在这些仿真完成后可获得最佳控制策略与参数,然后在MapleSim中将机器控制模型打包为FMU,导入到Automation Studio,与逻辑、温控等构成整个的机器控制程序。除了将其用于电动注塑机的设计,MapleSim还可在液压、卷绕控制等领域进行建模仿真。而这些则是在软包装印刷设备、塑料薄膜、电池隔膜、涂布、复合等机器中广泛应用的模型。
(3)IndustrialPhysics侧重于产线与流程
对于产线流程,通常其仿真主要针对包括避障、动画方面的建模与仿真,可以采用IndustrailPhysics在系统里进行建模,并进行产线级的测试验证,如图6所示。在贝加莱的ACOPOStrak的应用中,IndustrailPhysics可以针对产线的轨道线机械、机器人、生产中的功能单元(裁切、收放卷等机构)进行整体的集成,并能够对轨道、动子的排列变化下的速度、加速度、间距、负载重量等进行建模仿真,以评价整个产线的性能(UPH、节拍)是否能够达到设计,并且在这个过程中对于机器本身的空间干涉进行判断以规避潜在的碰撞风险。对于用户,“早期验证”的能力很关键——这是确保他们在采购系统前就已经能够预测到他们的投资是可以被实现的。因为,“所见即所得”正是建模仿真能够实现的。
5 总结
建模仿真能够让创新从概念到现实的过程加速,通过流程及内部参数优化,实现对机器物理极限和潜能的最大发挥。这一切,都有助于机器和产线制造商加速技术创新升级。
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