机床与液压

作者：田丽萍，王俊峰，张慧贤，张明柱

单位：洛阳理工学院智能制造学院；洛阳理工学院智能制造学院；洛阳理工学院智能制造学院；河南科技大学机电工程学院

关键词：智能制造;数字孪生;最小二乘法;遗传算法

基金：2023年度河南省高等学校重点科研项目（23A460023）；2024年度河南省科技攻关项目（242102221015）

针对灌装生产线物理系统与虚拟模型存在参数同步时间误差大、虚实同步精度低的问题，提出一种融合参数辨识与智能优化的复合策略：通过改进的最小二乘估计方法解决运动参数动态标定问题，并结合机器视觉技术构建故障状态下的位姿补偿机制，有效降低虚实同步参数的时间误差，提高同步精度；相较于传统方法，该策略在保证计算效率的同时可显著提升系统的抗干扰能力。同时采用工业相机的预存图像比对与现场信息的分类识别功能，改善故障状况下虚实同步性。以典型智能制造实验平台为验证对象进行实验，结果表明：采用所提虚实参数同步技术的灌装生产线数字孪生系统虚实同步时间误差小于480 ms，实体坐标与虚拟坐标的同步误差在1 mm以内，故障识别成功率提高到95%，系统同步性得到改善，为工业场景下的数字孪生系统提供一种普适性的误差控制范式。

来源：2025年第22期

《机床与液压》期刊编辑部

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