本发明公开一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统，该控制方法首先建立锂电池极片轧机数字孪生虚拟模型，并通过新型轧机控制系统实现数字空间与物理空间的关联，借助构建的数字孪生体可有效的增强轧机运行时的可视化程度，促进实际控制策略的改进与故障情况的预测与诊断。该控制系统包含由主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块构成的控制单元，以嵌入式开发板的方式实现。本发明控制方法及系统提前对加工过程进行预测，进而优化加工参数，使实际加工的结果满足加工质量要求，改变了现有管控方法过于滞后的现状。
1.一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)在上位机上构建锂电池极片轧机虚拟样机，进行初步仿真
首先对锂电池极片轧机控制对象进行分类，将其具体划分为机械结构、伺服系统、驱动组件和辅助部件四个部分，为后续数字空间的锂电池极片轧机的模型建立奠定基础；其中机械结构部分涵盖了轧机放卷装置、轧机收卷装置、轧机轧辊、轧机牌坊、轧机轨座，这些构成了锂电池极片轧机的主体部分；伺服系统为锂电池极片轧机中的闭环反馈系统，分为收放卷张力系统、收放卷纠偏系统和间隙调整系统三个部分；驱动组件为锂电池极片轧机中的受控单元，包括伺服电机、磁粉制动器、变频器和气液增压泵四部分；同时锂电池极片轧机生产极片的过程中还涉及到了一些必要的辅助部件，包括切刀平台、液压系统、收放卷气胀轴、导辊和辅助穿带机构；根据上述的锂电池极片轧机控制对象，分析并采集其中的机械结构参数，同时结合动力学、复杂空间环境、执行机构的机械结构，在SolidWorks中完成数字空间的锂电池极片轧机主体模型搭建；
之后将锂电池极片轧机主体模型导入到ANSYS中进行仿真分析，通过在锂电池极片轧机主体模型上添加与实际锂电池极片轧机运行时相同的位移、力、温度和电磁载荷，在软件中对建立的锂电池极片轧机主体模型完成参数设置，之后对建立的锂电池极片轧机主体模型进行结构动力学、疲劳和结构优化分析，并对处理后所得到的结果进行查看和分析，判断出建立的锂电池极片轧机主体模型及设置参数是否可用；若可用，收集当前的数据结构参数，并输入到ADAMS中用于构建虚拟样机，若不可用，则调整模型设备参数，并收集新调整的数据结构参数，在SolidWorks中重新对数字空间的锂电池极片轧机主体模型进行搭建，并重复上述步骤；在判断出建立的锂电池极片轧机主体模型及各项参数精确、可用于后续的虚拟样机建立时，将其导入到ADAMS中，然后在锂电池极片轧机主体模型的基础上构建收放卷张力系统、收放卷纠偏系统和间隙调整系统模型，即构建轧机轧辊与轧机放卷装置之间的传动机构、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的传动机构、辊缝调整装置、纠偏装置的模型，并在轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、两部分的传动机构的各个引导轴、辊缝调整装置、纠偏装置的纠偏滚轴上添加运动副约束，同时在轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴上添加驱动，并绘制模型中的轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、两部分的传动机构的各个引导轴、上下两轧机轧辊之间的辊缝调整装置、纠偏装置的纠偏滚轴的运动轨迹，之后设置仿真时间与仿真步数，进行初步的锂电池极片轧机的运动仿真，观察是否能完成精确的动作，并根据实际的虚拟仿真情况分析，优化运动轨迹，并添加新的运动副约束，直至完成锂电池极片轧机虚拟样机的构建；
在建立各部分的虚拟样机时，即轧机轧辊虚拟样机、轧机放卷装置虚拟样机、轧机收卷装置虚拟样机、辊缝调整装置虚拟样机、纠偏装置虚拟样机和两部分的传动机构虚拟样机时，应根据锂电池极片轧机机构系统功能描述和机械专业功能描述，从动力学运动学方程和机械运动方程方面进行精确分析，确保建立的虚拟样机满足锂电池极片轧机实际运行时的运行时间约束、动作空间约束及可用资源约束；
(2)通过传感器采集锂电池极片轧机正常运行时的参数信息
根据锂电池极片轧机运转过程中对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数的变化，构建分布式传感器网络，通过分布式传感器采集锂电池极片轧机设备运行时产生变化的各类物理量信息以表征锂电池极片轧机系统状态；具体为：利用带动轧机放卷装置的转动轴和轧机收卷装置的转动轴的伺服电机中的编码器收集转速和位置信息，求得轧机收卷装置和轧机放卷装置的卷径；在锂电池极片的边缘放置纠偏传感器，测量极片在锂电池极片轧机运行时产生的偏移距离；利用测厚传感器完成极片轧制前后厚度的测量；在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置张力传感器，测量轧机放卷装置、轧机收卷装置与轧机轧辊之间极片带的张力情况；同时根据轧机轧辊和辊缝调整装置中的伺服电机中的编码器，收集转速和位置信息，求得轧机轧辊间隙参数信息；在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置数个压力传感器，测量极片在中间传递过程中对轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴的压力参数；根据轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴和辊缝调整装置的伺服电机中的编码器，收集转速和位置信息，进而得到极片带运行的速度；同时根据上述各部分采集或推理得到的参数信息，求得轧机轧辊的轧制压力参数；
(3)锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联
上位机与信息收集模块连接，信息收集模块通过接口与步骤(2)中的传感器相连接，上位机通过信息收集模块接收由传感器采集的锂电池极片轧机对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数信息，借助MATLAB将参数信息传递到ADAMS中，与ADAMS中构建的锂电池极片轧机虚拟样机完成数据交互，即将与锂电池极片轧机实体对应的模型结构与从该部分实体中采集到的参数信息进行绑定；在锂电池极片轧机实际运行时，传感器不断采集参数信息并反馈给上位机，实现模型结构绑定参数信息的不断更新，从而带动锂电池极片轧机模型不断运动，实现锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联；
在锂电池极片轧机模型不断运动时，通过上位机的ADAMS中的仿真平台观测锂电池极片轧机运行情况，将锂电池极片轧机实体和锂电池极片轧机虚拟样机进行动态比较分析，结合虚拟工况信息及传感器采集的参数信息，上位机针对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化，将需要改变的信息发送到主控系统；主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控；通过分析ADAMS中仿真平台上锂电池极片轧机实体运行的稳定程度和采集的运行参数，在上位机上进行锂电池极片轧机故障预测，规避可能出现的故障。
2.一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统，该控制系统适用于如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，包括上位机、传感器、主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块；信息收集模块通过接口与传感器相连接，接收传感器采集到的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数，完成传感器数据的收集和保存，同时通过该模块将数据传递到主控系统或者借由信息传输模块传递到上位机；
所述传感器包括在锂电池极片的边缘放置的纠偏传感器、测厚传感器、在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置的张力传感器、在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置的压力传感器及与轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴和辊缝调整装置连接的伺服电机中的编码器；
纠偏传感器采用PS-C2槽型纠偏传感器；测厚传感器采用ZTMS08型测厚传感器；张力传感器采用WLF式穿轴型张力传感器；压力传感器采用斯巴拓SBT760型压力传感器；
驱动模块与锂电池极片轧机各部分驱动的伺服电机和变频器相连，接收来自主控系统的信号，完成伺服电机转速、方向和距离的控制，进而实现轧制速度控制、收放卷张力控制、轧制压力控制、间隙调整、排放开合控制、收放卷纠偏控制；
信息传输模块与上位机、主控系统和信息收集模块相连，该模块采用数据线连接和无线wifi两种方式完成数据的传递，用于信息的传递与交互；通过信息传输模块与信息收集模块相连，将信息收集模块采集到的各个传感器信息，经由信息传输模块，传递给上位机，供上位机进行分析；同时借由该模块完成主控系统与上位机的数据传输，提高信息传输的效率；
主控系统接收信息采集模块采集到的传感器数据，传递给上位机，通过数据传输模块完成与上位机的信息传递与交互；主控系统与驱动模块相连，通过将控制信息传递到驱动模块，完成驱动模块的电机控制；同时主控系统与上位机中建立的锂电池极片轧机虚拟样机完成信息的交互，当需要通过上位机中的虚拟样机优化控制策略或者改变锂电池极片轧机控制方案中的部分参数时，上位机通过数据线直接连接的方式，或者借用信息传递模块，将需要改变的信息发送到主控系统之中，主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件设计中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控；
上位机进行锂电池极片轧机虚拟样机的运行以及对传感器收集的参数信息进行处理；
上位机接收由传感器采集的锂电池极片轧机对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数信息，借助MATLAB将参数信息传递到ADAMS中，与ADAMS中构建的锂电池极片轧机虚拟样机完成数据交互，将与锂电池极片轧机实体对应的模型结构与从该部分实体中采集到的参数信息进行绑定，在锂电池极片轧机实际运行时，传感器不断采集参数信息并反馈给上位机，实现模型结构绑定参数信息的不断更新，从而带动锂电池极片轧机模型不断运动，实现锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联；
上位机中设置有ADAMS仿真平台，通过ADAMS仿真平台观测锂电池极片轧机运行情况，并采集虚拟运行工况信息，将锂电池极片轧机实体和锂电池极片轧机虚拟样机进行动态比较分析，结合虚拟工况信息及传感器采集的参数信息，上位机针对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化，将需要改变的信息发送到主控系统；主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控；通过分析ADAMS仿真平台上锂电池极片轧机运行的稳定程度和采集的运行参数，在上位机上进行锂电池极片轧机故障预测，规避可能出现的故障。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统，其特征在于，主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块构成控制单元，以嵌入式开发板的方式实现。
4.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统，其特征在于，所述主控系统由STM32F4芯片作为主机芯片，作为各个模块的主控制器；通过STM32F4芯片的FSMC通讯功能直接将信息收集模块中FPGA芯片存储到SRAM芯片上的数据读取出来；同时通过RS485通讯接口与驱动模块实现控制策略信息和电机运行情况信息的传递和反馈；同时主控芯片通过信息传输模块与上位机进行通信，将收集到的信息通过无线或者CAN总线的形式传递到上位机，并接收来自上位机的信息。
5.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统，其特征在于，所述信息收集模块以XC3S400型号的FPGA芯片为核心，通过FPGA芯片采集传感器信息数据，并存入到外挂的SRAM芯片中，完成传感信息的收集，通过FPGA芯片将SRAM芯片中的数据读出并利用信息传输模块将传感信息传递到上位机，或通过主控系统的STM32F4芯片的FSMC通讯功能直接将SRAM芯片上的数据读取出来，借由主控系统的STM32F4芯片将传感数据传递到上位机。
6.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统，其特征在于，所述驱动模块以STM32F4芯片为核心，通过RS485的方式与主控系统进行通讯，实现数据及信息的交互；主控系统通过RS485通讯接口将对锂电池极片轧机中伺服电机和变频器的控制方式以信息的方式传输到驱动模块的STM32F4芯片，再由驱动模块控制伺服驱动器和变频器，实现锂电池极片轧机中各模块的控制，同时将伺服电机的运行情况通过RS485通讯接口反馈给主控系统。
一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统
技术领域
[0001] 本发明属于锂电池极片轧机设备的智能控制领域，更具体的说涉及了一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统。
背景技术
[0002] 数字孪生是通过建立物理实体的虚拟仿真模型，结合传感器信息采集技术，将物理实体设备的运行反馈到所建立的虚拟仿真模型中，完成真实环境的行为、规则、策略等信息的展示与反馈，从而实现实际设备的全生命周期系统检测、过程展示和系统优化等功能。
[0003] 锂电池极片轧机作为锂离子电池生产中的关键一环，其自动化程度越来越高，控制系统正在朝着系统精密化、互联化、产品市场全球化、生产模式智能化的方向发展。
[0004] 在现有的锂电池极片轧机设备的控制过程中，主要以PLC和嵌入式技术为主，其主要通过I/O点与各类型驱动器、变频器、伺服放大器、传感器等外部设备相连，实现锂电池极片轧机整体控制。该方法虽然可以控制极片轧机设备进行锂电池极片的轧制工作，但是也存在着一些待优化的问题：控制系统的信息集成能力不强，控制系统对设备的信息获取能力有限；缺少对锂电池极片轧机整体运作模式的反馈，难以实现系统控制策略的改进与优化；缺乏故障预测及分析手段，多依赖人为观察判断。
发明内容
[0005] 针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统。该控制方法首先建立锂电池极片轧机数字孪生虚拟模型，并通过新型轧机控制系统实现数字空间与物理空间的关联，借助构建的数字孪生体可有效的增强轧机运行时的可视化程度，促进实际控制策略的改进与故障情况的预测与诊断。该控制系统包含由主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块构成的控制单元，以嵌入式开发板的方式实现。
[0006] 本发明解决所述技术问题的技术方案是：设计一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
[0007] (1)在上位机上构建锂电池极片轧机虚拟样机，进行初步仿真
[0008] 首先对锂电池极片轧机控制对象进行分类，将其具体划分为机械结构、伺服系统、驱动组件和辅助部件四个部分，为后续数字空间的锂电池极片轧机的模型建立奠定基础；其中机械结构部分涵盖了轧机放卷装置、轧机收卷装置、轧机轧辊、轧机牌坊、轧机轨座，这些构成了锂电池极片轧机的主体部分；伺服系统为锂电池极片轧机中的闭环反馈系统，分为收放卷张力系统、收放卷纠偏系统和间隙调整系统三个部分；驱动组件为锂电池极片轧机中的受控单元，包括伺服电机、磁粉制动器、变频器和气液增压泵四部分；同时锂电池极片轧机生产极片的过程中还涉及到了一些必要的辅助部件，包括切刀平台、液压系统、收放卷气胀轴、导辊和辅助穿带机构；根据上述的锂电池极片轧机控制对象，分析并采集其中的机械结构参数，同时结合动力学、复杂空间环境、执行机构的机械结构，在SolidWorks中完成数字空间的锂电池极片轧机主体模型搭建；
[0009] 之后将锂电池极片轧机主体模型导入到ANSYS中进行仿真分析，通过在锂电池极片轧机主体模型上添加与实际锂电池极片轧机运行时相同的位移、力、温度和电磁载荷，在软件中对建立的锂电池极片轧机主体模型完成参数设置，之后对建立的锂电池极片轧机主体模型进行结构动力学、疲劳和结构优化分析，并对处理后所得到的结果进行查看和分析，判断出建立的锂电池极片轧机主体模型及设置参数是否可用；若可用，收集当前的数据结构参数，并输入到ADAMS中用于构建虚拟样机，若不可用，则调整模型设备参数，并收集新调整的数据结构参数，在SolidWorks中重新对数字空间的锂电池极片轧机主体模型进行搭建，并重复上述步骤；在判断出建立的锂电池极片轧机主体模型及各项参数精确、可用于后续的虚拟样机建立时，将其导入到ADAMS中，然后在锂电池极片轧机主体模型的基础上构建收放卷张力系统、收放卷纠偏系统和间隙调整系统模型，即构建轧机轧辊与轧机放卷装置之间的传动机构、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的传动机构、辊缝调整装置、纠偏装置的模型，并在轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、两部分的传动机构的各个引导轴、辊缝调整装置、纠偏装置的纠偏滚轴上添加运动副约束，同时在轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴上添加驱动，并绘制模型中的轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、两部分的传动机构的各个引导轴、上下两轧机轧辊之间的辊缝调整装置、纠偏装置的纠偏滚轴的运动轨迹，之后设置仿真时间与仿真步数，进行初步的锂电池极片轧机的运动仿真，观察是否能完成精确的动作，并根据实际的虚拟仿真情况分析，优化运动轨迹，并添加新的运动副约束，直至完成锂电池极片轧机虚拟样机的构建；
[0010] (2)通过传感器采集锂电池极片轧机正常运行时的参数信息
[0011] 根据锂电池极片轧机运转过程中对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数的变化，构建分布式传感器网络，通过分布式传感器采集锂电池极片轧机设备运行时产生变化的各类物理量信息以表征锂电池极片轧机系统状态。具体为：利用带动轧机放卷装置的转动轴和轧机收卷装置的转动轴的伺服电机中的编码器收集转速和位置信息，求得轧机收卷装置和轧机放卷装置的卷径；在锂电池极片的边缘放置纠偏传感器，测量极片在锂电池极片轧机运行时产生的偏移距离；利用测厚传感器完成极片轧制前后厚度的测量；在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置张力传感器，测量轧机放卷装置、轧机收卷装置与轧机轧辊之间极片带的张力情况；同时根据轧机轧辊和辊缝调整装置中的伺服电机中的编码器，收集转速和位置信息，求得轧机轧辊间隙参数信息；在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置数个压力传感器，测量极片在中间传递过程中对轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴的压力参数；根据轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴和辊缝调整装置的伺服电机中的编码器，收集转速和位置信息，进而得到极片带运行的速度；同时根据上述各部分采集或推理得到的参数信息，求得轧机轧辊的轧制压力参数；
[0012] (3)锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联
[0013] 上位机与信息收集模块连接，信息收集模块通过接口与步骤(2)中的传感器相连接，上位机通过信息收集模块接收由传感器采集的锂电池极片轧机对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数信息，借助MATLAB将参数信息传递到ADAMS中，与ADAMS中构建的锂电池极片轧机虚拟样机完成数据交互，即将与锂电池极片轧机实体对应的模型结构与从该部分实体中采集到的参数信息进行绑定；在锂电池极片轧机实际运行时，传感器不断采集参数信息并反馈给上位机，实现模型结构绑定参数信息的不断更新，从而带动锂电池极片轧机模型不断运动，实现锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联；
[0014] (4)反馈控制锂电池极片轧机并进行故障预警
[0015] 在锂电池极片轧机模型不断运动时，通过上位机的ADAMS中的仿真平台观测锂电池极片轧机运行情况，将锂电池极片轧机实体和锂电池极片轧机虚拟样机进行动态比较分析，结合虚拟工况信息及传感器采集的参数信息，上位机针对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化，将需要改变的信息发送到主控系统；主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控；通过分析ADAMS中仿真平台上锂电池极片轧机实体运行的稳定程度和采集的运行参数，在上位机上进行锂电池极片轧机故障预测，规避可能出现的故障。
[0016] 进一步的，设计了一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统，该控制系统适用于如上所述的控制方法，其特征在于，包括上位机、传感器、主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块；信息收集模块通过接口与传感器相连接，接收传感器采集到的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数，完成传感器数据的收集和保存，同时也可通过该模块将数据传递到主控系统或者借由信息传输模块传递到上位机；
[0017] 所述传感器包括在锂电池极片的边缘放置的纠偏传感器、测厚传感器、在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置的张力传感器、在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置的压力传感器及与轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴和辊缝调整装置连接的伺服电机中的编码器。
[0018] 驱动模块与锂电池极片轧机各部分驱动的伺服电机和变频器相连，接收来自主控系统的信号，完成伺服电机转速、方向和距离的控制，进而实现轧制速度控制、收放卷张力控制、轧制压力控制、间隙调整、排放开合控制、收放卷纠偏控制；
[0019] 信息传输模块与上位机、主控系统和信息收集模块相连，该模块采用数据线连接和无线wifi两种方式完成数据的传递，用于信息的传递与交互；可通过信息传输模块与信息收集模块相连，将信息收集模块采集到的各个传感器信息，经由信息传输模块，传递给上位机，供上位机进行分析；同时也可借由该模块完成主控系统与上位机的数据传输，提高信息传输的效率；
[0020] 主控系统可以接收信息采集模块采集到的传感器数据，传递给上位机，也可通过数据传输模块完成与上位机的信息传递与交互；主控系统与驱动模块相连，通过将控制信息传递到驱动模块，完成驱动模块的电机控制；同时控制系统与上位机中建立的锂电池极片轧机虚拟样机完成信息的交互，当需要通过上位机中的虚拟样机优化控制策略或者改变锂电池极片轧机控制方案中的部分参数时，上位机通过数据线直接连接的方式，或者借用信息传递模块，将需要改变的信息发送到主控系统之中，主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件设计中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控；
[0021] 上位机进行锂电池极片轧机虚拟样机的运行以及对传感器收集的参数信息进行处理；上位机接收由传感器采集的锂电池极片轧机对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数信息，借助MATLAB将参数信息传递到ADAMS中，与ADAMS中构建的锂电池极片轧机虚拟样机完成数据交互，将与锂电池极片轧机实体对应的模型结构与从该部分实体中采集到的参数信息进行绑定，在锂电池极片轧机实际运行时，传感器不断采集参数信息并反馈给上位机，实现模型结构绑定参数信息的不断更新，从而带动锂电池极片轧机模型不断运动，实现锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联；
[0022] 上位机中设置有ADAMS仿真平台，通过ADAMS仿真平台观测锂电池极片轧机运行情况，并采集虚拟运行工况信息，将锂电池极片轧机实体和锂电池极片轧机虚拟样机进行动态比较分析，结合虚拟工况信息及传感器采集的参数信息，上位机针对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化，将需要改变的信息发送到主控系统；主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控；通过分析ADAMS仿真平台上锂电池极片轧机运行的稳定程度和采集的运行参数，在上位机上进行锂电池极片轧机故障预测，规避可能出现的故障。
[0023] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0024] (1)提高锂电池极片轧机的可视化程度，能够在虚拟平台观测轧机实际运行情况；
[0025] (2)提前对加工过程进行预测，进而优化加工参数，使实际加工的结果满足加工质量要求，改变了现有管控方法过于滞后的现状；
[0026] (3)通过虚拟仿真平台，实现远程轧机设备控制方法的优化，并能够直接通过数字孪生体进行控制方法改进；
[0027] (4)监测锂电池极片轧制过程中出现的影响其质量的干扰因素，并及时消除该扰动给制造过程带来的影响。
[0028] (5)通过分析轧机实体和ADAMS仿真平台上轧机运行的稳定程度，并结合实时采集的轧机运行参数，能及时完成轧机故障的发现或预测，规避了轧机故障带来的损失。
附图说明
[0029] 图1为本发明控制方法一种实施例的流程示意图；
[0030] 图2为本发明控制方法一种实施例的锂电池极片轧机主体模型构建流程图；
[0031] 图3为本发明控制方法一种实施例的锂电池极片轧机的控制对象分类示意图；
[0032] 图4为本发明控制系统一种实施例的控制原理框图；
[0033] 图5为本发明控制方法一种实施例的锂电池极片轧机的运行工艺测评与优化流程图。
具体实施方式
[0034] 下面结合附图和实施方式对本发明的控制系统设计方案作进一步的说明。
[0035] 本发明提供一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法(简称控制方法，参见图1)，该方法包括如下步骤：
[0036] (1)在上位机上构建锂电池极片轧机虚拟样机，进行初步仿真
[0037] 首先对锂电池极片轧机控制对象进行分类，将其具体划分为机械结构、伺服系统、驱动组件和辅助部件四个部分，为后续数字空间的锂电池极片轧机的模型建立奠定基础。其中机械结构部分涵盖了轧机放卷装置、轧机收卷装置、轧机轧辊、轧机牌坊、轧机轨座，这些构成了锂电池极片轧机的主体部分；伺服系统为锂电池极片轧机中的闭环反馈系统，分为收放卷张力系统、收放卷纠偏系统和间隙调整系统三个部分；驱动组件为锂电池极片轧机中的受控单元，包括伺服电机、磁粉制动器、变频器和气液增压泵四部分；同时锂电池极片轧机生产极片的过程中还涉及到了一些必要的辅助部件，包括切刀平台、液压系统、收放卷气胀轴、导辊和辅助穿带机构。根据上述的锂电池极片轧机控制对象，分析并采集其中的机械结构参数，同时结合动力学、复杂空间环境、执行机构的机械结构，在SolidWorks中完成数字空间的锂电池极片轧机主体模型搭建。
[0038] 之后将锂电池极片轧机主体模型导入到ANSYS中进行仿真分析，通过在锂电池极片轧机主体模型上添加与实际锂电池极片轧机运行时相同的位移、力、温度和电磁载荷，在软件中对建立的锂电池极片轧机主体模型完成参数设置，之后对建立的锂电池极片轧机主体模型进行结构动力学、疲劳和结构优化分析，并对处理后所得到的结果进行查看和分析，判断出建立的锂电池极片轧机主体模型及设置参数是否可用；若可用，收集当前的数据结构参数，并输入到ADAMS中用于构建虚拟样机，若不可用，则调整模型设备参数，并收集新调整的数据结构参数，在SolidWorks中重新对数字空间的锂电池极片轧机主体模型进行搭建，并重复上述步骤。在判断出建立的锂电池极片轧机主体模型及各项参数精确、可用于后续的虚拟样机建立时，将其导入到ADAMS中，然后在锂电池极片轧机主体模型的基础上构建收放卷张力系统、收放卷纠偏系统和间隙调整系统模型，即构建轧机轧辊与轧机放卷装置之间的传动机构、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的传动机构、辊缝调整装置、纠偏装置的模型，并在轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、两部分的传动机构(即轧机轧辊与轧机放卷装置之间的传动机构和轧机轧辊与轧机收卷装置之间的传动机构)的各个引导轴、辊缝调整装置、纠偏装置的纠偏滚轴上添加运动副约束，同时在轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴上添加驱动，并绘制模型中的轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、两部分的传动机构的各个引导轴、上下两轧机轧辊之间的辊缝调整装置、纠偏装置的纠偏滚轴的运动轨迹，之后设置仿真时间与仿真步数，进行初步的锂电池极片轧机的运动仿真，观察是否能完成精确的动作，并根据实际的虚拟仿真情况分析，优化运动轨迹，并添加新的运动副约束，直至完成锂电池极片轧机虚拟样机的构建。
[0039] 在建立各部分的虚拟样机时，即轧机轧辊虚拟样机、轧机放卷装置虚拟样机、轧机收卷装置虚拟样机、辊缝调整装置虚拟样机、纠偏装置虚拟样机和传动机构(两部分的传动机构)虚拟样机时，应根据锂电池极片轧机机构系统功能描述和机械专业功能描述，从动力学运动学方程和机械运动方程方面进行精确分析，确保建立的虚拟样机满足锂电池极片轧机实际运行时的运行时间约束、动作空间约束及可用资源约束。
[0040] (2)通过传感器采集锂电池极片轧机正常运行时的参数信息
[0041] 根据锂电池极片轧机运转过程中对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数的变化，构建分布式传感器网络，通过分布式传感器采集锂电池极片轧机设备运行时产生变化的各类物理量信息以表征锂电池极片轧机系统状态。具体为：利用带动轧机放卷装置的转动轴和轧机收卷装置的转动轴的伺服电机中的编码器收集转速和位置信息，求得轧机收卷装置和轧机放卷装置的卷径；在锂电池极片的边缘放置纠偏传感器，测量极片在锂电池极片轧机运行时产生的偏移距离；利用测厚传感器完成极片轧制前后厚度的测量；在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置张力传感器，测量轧机放卷装置、轧机收卷装置与轧机轧辊之间极片带的张力情况；同时根据轧机轧辊和辊缝调整装置中的伺服电机中的编码器，收集转速和位置信息，求得轧机轧辊间隙参数信息；在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置数个压力传感器，测量极片在中间传递过程中对轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴的压力参数；根据轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴和辊缝调整装置的伺服电机中的编码器，收集转速和位置信息，进而得到极片带运行的速度；同时根据上述各部分采集或推理得到的参数信息，求得轧机轧辊的轧制压力参数；
[0042] (3)锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联
[0043] 上位机与信息收集模块连接，信息收集模块通过接口与步骤(2)中的传感器相连接，上位机通过信息收集模块接收由传感器采集的锂电池极片轧机对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数信息，借助MATLAB将参数信息传递到ADAMS中，与ADAMS中构建的锂电池极片轧机虚拟样机完成数据交互，即将与锂电池极片轧机实体对应的模型结构与从该部分实体中采集到的参数信息进行绑定；在锂电池极片轧机实际运行时，传感器不断采集参数信息并反馈给上位机，实现模型结构绑定参数信息的不断更新，从而带动锂电池极片轧机模型不断运动，实现锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联。
[0044] (4)反馈控制锂电池极片轧机并进行故障预警
[0045] 在锂电池极片轧机模型不断运动时，通过上位机的ADAMS中的仿真平台观测锂电池极片轧机运行情况，将锂电池极片轧机实体和锂电池极片轧机虚拟样机进行动态比较分析，结合虚拟工况信息及传感器采集的参数信息，上位机针对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化，将需要改变的信息发送到主控系统。主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控。通过分析ADAMS中仿真平台上锂电池极片轧机实体运行的稳定程度和采集的运行参数，在上位机上进行锂电池极片轧机故障预测，规避可能出现的故障。
[0046] 在进行锂电池极片轧机的运行工艺测评与优化时，可以通过评估极片轧机物理实体(即锂电池极片轧机)与数字孪生虚拟实体(即锂电池极片轧机虚拟样机)的交互及运行情况，从锂电轧机运行状态评估、锂电极片生产状况评估、轧机控制工艺及参数改进三个方面对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化(参见图5)。首先通过对轧制过程工艺路线、轧制过程工艺参数、轧制过程干扰因素三方面进行评估，获取锂电轧机整体运行状态；之后从极片轧机运行稳定性评估、极片轧机故障预测及评估和轧制极片效率级精度评估三个方面获取锂电极片生产状况；最后通过上述评估，分析并进行轧机控制工艺及参数改进，主要进行控制策略中的部分参数的修改、优化轧机控制策略与轧制工艺、同时消除影响轧制质量的干扰因素，最终完成锂电池极片轧机的运行工艺测评与优化。并通过上位机将优化结果以数据的形式传递到主控系统，完成对锂电池极片轧机整体控制策略或其中部分参数信息的修改。
[0047] 进一步，本发明提供一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机智能控制系统(简称控制系统)，包括上位机、传感器、主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块；信息收集模块通过接口与传感器相连接，接收传感器采集到的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数，完成传感器数据的收集和保存，同时也可通过该模块将数据传递到主控系统或者借由信息传输模块传递到上位机；
[0048] 所述传感器包括在锂电池极片的边缘放置的纠偏传感器、测厚传感器、在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置的张力传感器、在轧机轧辊与轧机放卷装置、轧机轧辊与轧机收卷装置之间的位置放置的压力传感器及与轧机轧辊、轧机放卷装置的转动轴、轧机收卷装置的转动轴、纠偏装置的纠偏滚轴和辊缝调整装置连接的伺服电机中的编码器。
[0049] 纠偏传感器采用PS-C2槽型纠偏传感器；测厚传感器采用ZTMS08型测厚传感器；张力传感器采用WLF式穿轴型张力传感器；压力传感器采用斯巴拓SBT760型压力传感器。
[0050] 驱动模块与锂电池极片轧机各部分驱动的伺服电机和变频器相连，接收来自主控系统的信号，完成伺服电机转速、方向和距离的控制，进而实现轧制速度控制、收放卷张力控制、轧制压力控制、间隙调整、排放开合控制、收放卷纠偏控制。
[0051] 信息传输模块与上位机、主控系统和信息收集模块相连，该模块采用数据线连接和无线wifi两种方式完成数据的传递，用于信息的传递与交互。可通过信息传输模块与信息收集模块相连，将信息收集模块采集到的各个传感器信息，经由信息传输模块，传递给上位机，供上位机进行分析；同时也可借由该模块完成主控系统与上位机的数据传输，提高信息传输的效率。
[0052] 主控系统可以接收信息采集模块采集到的传感器数据，传递给上位机，也可通过数据传输模块完成与上位机的信息传递与交互。主控系统与驱动模块相连，通过将控制信息传递到驱动模块，完成驱动模块的电机控制。同时控制系统与上位机中建立的锂电池极片轧机虚拟样机完成信息的交互，当需要通过上位机中的虚拟样机优化控制策略或者改变锂电池极片轧机控制方案中的部分参数时，上位机通过数据线直接连接的方式，或者借用信息传递模块，将需要改变的信息发送到主控系统之中，主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件设计中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控。
[0053] 上位机进行锂电池极片轧机虚拟样机的运行以及对传感器收集的参数信息进行处理。上位机接收由传感器采集的锂电池极片轧机对应位置的张力、间隙、压力、偏移距离、速度、厚度、卷径参数信息，借助MATLAB将参数信息传递到ADAMS中，与ADAMS中构建的锂电池极片轧机虚拟样机完成数据交互，将与锂电池极片轧机实体对应的模型结构与从该部分实体中采集到的参数信息进行绑定，在锂电池极片轧机实际运行时，传感器不断采集参数信息并反馈给上位机，实现模型结构绑定参数信息的不断更新，从而带动锂电池极片轧机模型不断运动，实现锂电池极片轧机虚拟样机与锂电池极片轧机实体的互联。
[0054] 上位机中设置有ADAMS仿真平台，通过ADAMS仿真平台观测锂电池极片轧机运行情况，并采集虚拟运行工况信息，将锂电池极片轧机实体和锂电池极片轧机虚拟样机进行动态比较分析，结合虚拟工况信息及传感器采集的参数信息，上位机针对锂电池极片轧机的控制策略和运行情况进行评估并作出优化，将需要改变的信息发送到主控系统。主控系统根据接收到的数据，对主控系统软件中的方法和参数进行更改，进而带动驱动模块实现锂电池极片轧机实体的调控。通过分析ADAMS仿真平台上锂电池极片轧机运行的稳定程度和采集的运行参数，在上位机上进行锂电池极片轧机故障预测，规避可能出现的故障。
[0055] 主控系统、信息收集模块、驱动模块、信息传输模块构成控制单元，以嵌入式开发板的方式实现。
[0056] 所述主控系统由STM32F4芯片作为主机芯片，作为各个模块的主控制器。可通过STM32F4芯片的FSMC通讯功能直接将信息收集模块中FPGA芯片存储到SRAM芯片上的数据读取出来；同时通过RS485通讯接口与驱动模块实现控制策略信息和电机运行情况信息的传递和反馈；同时主控芯片通过信息传输模块与上位机进行通信，将收集到的信息通过无线或者CAN总线的形式传递到上位机，并接收来自上位机的信息。
[0057] 所述信息收集模块以XC3S400型号的FPGA芯片为核心，通过FPGA芯片采集传感器信息数据，并存入到外挂的SRAM芯片中，完成传感信息的收集，之后可通过FPGA芯片将SRAM芯片中的数据读出并利用信息传输模块将传感信息传递到上位机，同时也可通过主控系统的STM32F4芯片的FSMC通讯功能直接将SRAM芯片上的数据读取出来，借由主控系统的STM32F4芯片将传感数据传递到上位机。
[0058] 所述驱动模块以STM32F4芯片为核心，通过RS485的方式与主控系统进行通讯，实现数据及信息的交互；主控系统通过RS485通讯接口将对锂电池极片轧机中伺服电机和变频器的控制方式以信息的方式传输到驱动模块的STM32F4芯片，再由驱动模块控制伺服驱动器和变频器，实现锂电池极片轧机中各模块的控制，同时也可以将伺服电机的运行情况通过RS485通讯接口反馈给主控系统。
[0059] 所述信息传输模块采用数据线连接和无线wifi两种方式完成数据的传输：无线部分采用TCP/IP协议，利用无线将收集到的传感数据信息，从主控系统传递到上位机；同时该模块预设通讯接口，通过数据线连接的方式，利用CAN通讯总线实现数据的传输。
[0060] 本发明一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统，构建了锂电池极片轧机的数字孪生系统，搭建了上位机的虚拟仿真平台，并通过构建锂电池极片轧机控制系统，收集传感网路数据，并传递给上位机虚拟平台，通过模型绑定的变量与预设的动作进行关联，利用采集的数据对模型绑定的参数变量进行实时更新，带动模型的虚拟动作，实现对轧机现实动作的映射，完成轧机数字空间与物理空间的关联；同时通过上位机反馈信息给控制系统，使控制系统根据优化的参数及改进的控制策略，反向带动现实轧机的运转，从而提高轧机整体调试的智能化程度。
[0061] 本发明未述及之处适用于现有技术。
