摘 要
随着工业4.0与智能制造的快速发展，制造系统对实时监控与动态调度能力提出了更高要求。传统生产监控手段存在数据滞后、可视化程度低、响应不及时等问题，难以满足复杂生产环境下的高效运行需求。为此，本文提出一种基于数字孪生技术的智能生产线实时监控与调度系统架构。该系统融合物理层数据采集、数字孪生建模、实时数据分析与智能优化算法，实现对生产线全要素的数字化映射与动态调度。通过构建高保真虚拟模型与物理设备同步运行，结合边缘计算与云计算平台提升系统响应速度，并引入改进型遗传调度算法实现任务动态分配与资源优化配置。实验结果表明，该系统在某汽车零部件装配线的应用中，设备利用率提升12.8%，平均故障间隔时间延长23.5%，调度响应时间缩短至3秒以内。研究进一步验证了数字孪生技术在提升制造系统实时性、灵活性与智能化水平方面的显著优势，为未来智能工厂的构建提供了可推广的技术路径与系统解决方案。关键词：数字孪生技术；智能生产线；实时监控与调度；改进型遗传算法；边缘计算
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 研究背景与意义 2
1.2 国内外研究现状分析 2
1.3 研究内容与技术路线 2
2 数字孪生技术在智能生产线中的应用基础 4
2.1 数字孪生体系架构设计 4
2.2 物理-虚拟双向数据交互机制 4
2.3 多源异构数据集成方法 5
2.4 实时仿真建模关键技术 5
3 智能生产线实时监控系统的设计与实现 7
3.1 监控系统总体架构设计 7
3.2 设备状态感知与数据采集方案 7
3.3 异常检测与预警机制构建 8
3.4 可视化监控界面开发 8
4 基于数字孪生的生产调度优化方法 10
4.1 动态调度问题建模与分析 10
4.2 基于仿真的调度策略生成 10
4.3 多目标优化算法设计 11
4.4 调度决策支持系统实现 11
结 论 13
参 考 文 献 14
致 谢 15
