：“面向数字孪生的车间制造过程远程监测系统设计”
：本文探讨了如何利用数字孪生技术构建一个远程监测系统，以优化车间制造过程。通过结合Java和Matlab的混合编程，实现了数据的在线分析计算，同时运用可视化技术提供了3D传感器映射，以增强车间的监控和管理能力。
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【正文】：
数字孪生技术在现代制造业中扮演着越来越重要的角色，它能够实时反映物理世界的车间制造状态，提供远程监控、分析和管理的能力。本文提出了一种基于Web的车间数字孪生模型，旨在提高生产效率和智能化水平。
1. **Web-Based DTW模型**：
- 物理实体层(PEL)：包含了车间的生产设备、建筑、人员和环境等要素，是所有其他层次的基础。
- 虚拟模型层(VML)：包括几何、物理、行为和规则四层模型，用于模拟车间的生产过程，实现监测、预测和控制。
- 数据保障层(DSL)：通过传感器技术和数据传输存储，统一管理自动化设备，确保生产过程的可控性和数据的及时获取。
- 分析计算层(ACL)：利用智能硬件和软件，结合故障诊断预测和机器学习等方法，进行数据分析。
- 系统应用层(SAL)：提供各种信息系统，如监控和管理，支持用户交互和沉浸式VR体验。
2. **实施步骤**：
- 在PEL中整合物理实体，统一分析检测需求。
- 建立DSL，统一数据采集和管理。
- 在VML中优化物理实体的镜像，构建计算层和应用层平台，实现全面的车间管理服务。
3. **Java和Matlab混合编程**：
- Java擅长处理工业项目，但不适合复杂数学计算，Matlab则能弥补这一不足。
- 通过混合编程，Java负责网络交互，Matlab进行复杂计算，提高效率。
- 使用MCR进行计算，将m函数转化为jar包，集成到Web工程中，确保数据类型的兼容。
4. **车间数据可视化技术**：
- 3D传感器映射：Labview 8.6扩展了数据可视化功能，可以将传感器数据以3D形式显示在设备模型上。
- 支持多种CAD模型格式，如VRML和STL，通过3D Sensor Mapping Express VI导入和映射。
- 自由DAQ传感器可以检查传感器故障，可视化数据流，并配置映射过程。
5. **数据类型转换**：
- Java和Matlab数据类型不同，转换是必要的，数值型数组可以直接传递。
本文提出的系统设计结合了数字孪生、远程监测、数据分析和可视化技术，为车间制造过程的智能化和远程管理提供了有效工具。这样的系统有助于实时监控设备状态，预防故障，优化生产流程，进一步推动制造业的数字化转型。
