数字孪生工业机器人:概念框架、关键技术与案例研究
作者： 刘永奎, 杨康, 脱奔奔, 等
摘要
摘 要：为有效提升工业机器人价值及其全生命周期管理水平，将数字孪生与工业机器人进行深度融合，探讨一种新的工业机器人概念——数字孪生工业机器人。阐述数字孪生工业机器人的概念、构成和典型特征，并提出数字孪生工业机器人的体系架构。从“设计-制造-运维-退役”全生命周期的角度，系统梳理数字孪生工业机器人的关键技术。通过案例研究验证所提概念框架的有效性。总结并探讨数字孪生工业机器人的未来发展趋势。
关键词：数字孪生；工业机器人；数字孪生工业机器人；全生命周期
0.引言
在第五次工业革命和全球经济转型的背景下，制造业已成为全球竞争中的核心要素。智能制造是推动制造业高质量发展的关键驱动力，也是推动经济发展、优化产业结构、增强国际竞争力的核心力量。制造装备在推动智能制造发展过程中扮演着重要角色，是实现智能制造的基础和核心。工业机器人作为智能制造的代表性装备之一，在工业智能化进程中发挥着重要作用，广泛应用在汽车制造、机加工、物流等多个领域。随着智能制造的发展，生产模式正在朝着个性化、智能化、绿色和可持续发展等方面转变，传统工业机器人的局限性愈发明显。例如，传统工业机器人通常需要针对特定任务进行专业的编程，难以快速适应新的生产任务，且大多数工业机器人不具备自感知、自诊断和自修复能力，无法实现其全生命周期过程的高效管控。因此，亟需引入新技术来提升工业机器人的全生命周期管控能力。
数字孪生(digital twin，DT)为工业机器人数字化和智能化升级提供了一种有效手段。研究人员在数字孪生与工业机器人融合方面开展了大量探索，在诸多方面取得了一定的进展，如机器人编程、智能操作、状态监控、预测性维护等，显著提高了工业机器人的工作效率和可靠性。尽管如此，当前数字孪生与工业机器人的深度融合仍面临一些关键挑战。首先，针对理论框架的研究不足，缺乏统一的功能层级定义与交互机制。其次，在关键技术方面需进一步探索，全生命周期的服务能力仍有待提升。另外，标准化体系与行业规范尚不完善。
针对上述问题，本文提出数字孪生工业机器人这一概念，数字孪生工业机器人是一个虚实融合的智能CPS (cyber-physical systems)，其通过融合机理、数据和知识等信息构建高保真数字孪生模型，利用仿真、优化、诊断、预测和决策等智能化手段实现对工业机器人全生命周期的智能管控，为推动工业机器人的高质量发展提供新动力。首先，系统回顾数字孪生及其在工业机器人领域的研究和应用现状，并在此基础上对数字孪生和工业机器人融合发展的趋势和需求进行分析。其次，探讨数字孪生工业机器人的概念，从构成、功能和发展三个角度总结数字孪生工业机器人的典型特征，并提出数字孪生工业机器人的体系架构。进一步从“设计-制造-运维-退役”全生命周期的角度系统分析和梳理数字孪生工业机器人的关键技术。最后，通过案例研究验证所提概念和架构的有效性，并展望数字孪生工业机器人的未来发展趋势及应用前景。
1 研究和应用现状
1.1 数字孪生
数字孪生的概念源于对物理系统与其虚拟模型之间关系的探索。2002年，Grieves在密歇根大学为产品生命周期管理中心成立而向工业界发表演讲时，首次提出了产品生命周期管理的概念模型，涉及现实空间与虚拟空间之间的数据流动。同年，NASA的John Vickers首次提出“数字孪生”一词，并于2010年将其列入技术路线草案中。2012年，Grieves首次对数字孪生概念进行了定义，实现了从镜像空间模型到信息镜像模型的转变。5年后，进一步提出数字孪生包括现实空间中的物理产品、虚拟空间中的虚拟产品，以及连接这两个空间的数据和信息的双向交互。Gartner公司于2017年将数字孪生技术列为十大战略技术之一，并预测其应用场景将在未来出现显著增长。
随着时间的推移，越来越多的学者开始研究数字孪生，提出了不同的定义和应用场景以赋能相关行业的升级和转型。2012年，NASA的Glaessgen与Stargel强调了数字孪生在多物理和多尺度仿真中的应用，并指出了实时数据采集的重要性。Boschert等于2015年进一步扩展了数字孪生的应用范围，涉及产品全生命周期的各个阶段。2018年，数字孪生的应用范围进一步扩大，涵盖了制造业、工业互联网等多个领域。Liu等介绍了数字孪生的研究现状、概念演变、关键技术，以及各生命周期阶段对应的工业应用。研究者们开始关注如何通过实时数据采集技术、数据映射技术和预测技术来实现物理与虚拟世界的融合。Zhang等探讨了数字孪生数据采集、存储、融合和演化的基本原理、方法和关键技术，并提出了数字孪生数据方面所面临的挑战。
目前，数字孪生正处于快速发展时期。2020年，Gartner将数字孪生列为未来5~10年的新兴技术。自2022年以来，Scopus引文数据库连续三年都有超过3 000篇有关数字孪生的论文发表。数字孪生的概念已从理论研究走向实际应用，尤其是在军事和工业领域。数字孪生能够通过虚实融合和信息互通实现装备、车间、系统的智能管控，对于企业的降本增效具有重要意义。
1.2 数字孪生在工业机器人领域的研用现状
数字孪生在工业机器人领域得到进一步的发展和应用。郭海祥等利用SolidWorks和3dsMax对工业机器人各零件进行三维建模与装配，并使用Unity引擎构建了工业机器人的数字孪生模型。李家鹏等将数字孪生技术应用于码垛机器人以优化其运行参数，从而消除怠工状态，提高了装箱与码垛的作业效率。张香玲等以工业机器人多功能系统为主要载体，设计并研制了基于数字孪生的工业机器人多功能系统应用平台。目前，数字孪生与工业机器人的融合正在从概念走向具体应用，但在标准化、智能化方面仍需要进一步研究。本节从工业机器人数字孪生模型构建方法和基于数字孪生的工业机器人智能应用两个方面对数字孪生在工业机器人领域的研究和应用现状进行回顾和总结。
1.2.1 工业机器人数字孪生模型构建方法
工业机器人是一个多学科交叉、多领域耦合、多层级组合的复杂装备，其构成具有“零件-组件-部件-系统”的多层级组合特征，同时涉及机械、电气、控制等多个领域，涵盖了机械工程、电子工程、计算机科学、人工智能等多个学科领域。因此，工业机器人数字孪生模型是一个融合机理、知识、数据等多源信息的综合模型，建模时需要多学科的知识融合。梁超等提出了一种基于关键特征的工业机器人健康管理数字孪生模型，通过组织健康管理中所需的数据、算法和分析结果，实现了工业机器人在智能制造环境下的健康管理。陆涵等提出了装备数字孪生可信评估框架，为装备数字孪生的构建和评估指明了方向。Aivaliotis等提出了一种实现工业机器人数字孪生和模型演化的方法，为基于物理的预测性维护奠定了基础。段现银等提出了一种基于深度强化学习的工业机器人数字孪生模型更新方法，采用深度确定性策略梯度算法实现了数字孪生模型的参数优化和更新。马创业等提出了一种基于参数修正的数字孪生模型构建方法，提高了模型对装备铣削轨迹的映射 精度。徐健等针对工业机器人数据不透明、监测存在死角等问题，从几何、物理、逻辑3个维度构建了虚拟机器人并开发了数字孪生机器人监测系统。Zhang等使用基于模型的系统工程技术构建了工业机器人的数字孪生系统，可以帮助工程师更好地设计、监控和优化工业机器人。Park等针对机械臂轨迹跟踪精度下降的问题，提出了基于数字孪生的深度强化学习控制方法，有效提升了机械臂在目标点追踪任务中的控制精度和运动稳定性。Jiang等针对数字孪生模型与工业机器人末端位置存在差异的问题，基于理论参数建立了工业机器人的数字孪生模型，并基于PSO-RBF神经网络补偿了数字孪生模型与机器人末端位置和姿态之间的误差。Hou等通过构建数字孪生模型实现了对工业机器人不同姿态下频率响应函数的准确预测，有助于解决机器人加工中的振动问题。Juan等提出一种能够准确估算能耗的增强现实数字孪生模型，可用于机器人优化、调试和故障排除等多个阶段的能耗预测。
综上所述，目前工业机器人数字孪生建模的研究正在从工业机器人的单一特性研究向复合特性研究转变，从单一领域向多领域耦合的方向发展。随着研究的不断深入，工业机器人数字孪生建模的方法和理论体系将会得到进一步的完善和发展。
1.2.2 基于数字孪生的工业机器人智能应用
(1) 控制与交互
控制与交互是指通过考虑工业机器人、人和环境等要素之间的相互作用关系，实现工业机器人运行过程中的智能控制与协同作业。与传统工业机器人相比，数字孪生驱动的工业机器人在实时交互和可视化仿真方面具有显著优势。它能够在数字空间中对工业机器人及其场景进行精准建模，实现涵盖“人、机、料、法、环、测”全要素的高保真仿真和分析，并生成相应的控制策略及程序代码。总体而言，控制与交互是指在数字空间中进行工业机器人的任务规划、运动规划、编程示教和人机交互等操作，然后将结果反馈至物理空间进行执行。
在任务规划方面，Ren等提出了一种数字孪生机器人系统，通过构建由工业零件组成的抓取检测数据集及一种连续学习策略，实现了物理和虚拟世界中的双向实时数据交互和同步。Imran为解决机器人加工任务中的人力资源短缺问题，提出了一种用于机器人加工任务的力学建模方法。通过引入有效质量和有效惯性的概念，结合材料硬度和加工参数，分析了线性和角运动相结合的加工任务，并计算了最优进给率，从而为数字孪生在加工操作中的物理模拟提供了支持。Åblad等面向数字孪生概念下的生产个性化需求，提出了一种高效可靠的碰撞检测算法，实现了机器人路径的快速验证和碰撞检测。Li等针对机器人-环境交互任务中的重规划问题，提出了一种基于数字孪生的任务重规划方法。同时，Li等提出了一种名为“Alita”的DT原型系统，有效地实现了任务重规划和人机交互控制。因此，利用数字孪生的可视动态仿真能力进行任务规划可以显著提高工业机器人的响应速度和生产效率，同时还能减少因突发事件导致的生产中断或延迟，有助于提升工业机器人作业的安全性和可靠性。
在运动规划方面，Wang等提出了一种用于弧焊机器人焊接路径规划的数字孪生系统，以实现焊接路径的自主规划与生成。Tang等提出了一个基于DT的机器人测量系统框架，用于自由曲面零件的测量。该框架提供了可视化计算、碰撞检测、传感器仿真、路径规划和3D检测等核心服务，提高了系统对自由曲面零件的适应性和仿真能力。Lü等提出了一种基于优化的FABRIK (forward and backward reaching inverse kinematics) 算法和空间分区策略的机器人运动学求解方法，实现了数字孪生机器人的实时正逆运动学计算和避障。Zhou等开发了一个移动机械臂的动态数字孪生模型，实现了实时动力学仿真分析和优化设计。缪天越等基于强化学习在虚拟环境中对机器人进行训练和学习，实现了机器人的自动规划路径功能。Zhu等利用Unity 3D平台构建了机器人的数字孪生体，实现了机器人切削运动的仿真和切削过程的可视化监控。Hyunsoo等提出了一种基于人类数字孪生模型和协作机器人数字孪生模型的自动化/半自动化遥操作框架，有效地将人类姿态迁移到了协作机器人上。因此，数字孪生驱动的工业机器人运动规划能够提升运动规划的准确性和效率，从而提高机器人在复杂场景下的动态适应能力。
在编程示教方面，Yevhen等提出了一种基于全仿真3D环境的示范学习方法，消除了机器人对真实传感器的依赖，并给出了不同类型机器人单元之间共享生成的解决方案。Andrze等提出了一种结合虚拟现实和数字孪生的机器人编程方法。通过CAD模型构建的数字孪生虚拟环境记录人体动作，并由真实机器人进行复现。Sørensen等提出了一种基于数字孪生的机器人任务编程系统，通过创建数字化装配指令并进行可视化编程，实现了从模拟环境到物理机器人的无缝过渡。Kuts等介绍并测试了一种混合工业机器人编程方法的概念，结合了离线和在线机器人单元设计、编程和重构方法，最小化了机器人单元在工厂车间的停机时间。Gaurav等创建了一个用于辅助工业机器人在线和远程编程的数字孪生模型，可以有效简化和准确实现工业机器人的编程和控制。Niklas等针对机器人编程和调整复杂的问题，通过混合现实和数字孪生技术，提出了一种自然、动态且快速的机器人编程方法。Audonnet等提出了一个名为“TELESIM”的模块化即插即用框架，允许用户通过数字孪生界面直接控制任何机械臂，无需专门培训即可使用现成的虚拟现实技术进行机器人的操作。訾斌等基于数字孪生技术开发了喷涂机器人离线编程系统，实现了喷涂工艺的离线编程及虚实机器人实时随动和远程监控等功能。特别是在飞机喷涂领域，数字孪生系统能够在线采集数据，并通过虚实映射实现喷涂过程的全要素监控与工艺优化。由此可见，数字孪生在工业机器人编程示教的应用中具有提高效率、降低成本，以及增强人机协作的潜在价值。
在人机协作方面，刘鑫等提出面向人机协作智能制造的数字孪生建模技术，并提出了基于公理化设计理论的人机协作模型构建框架。鲍劲松等提出面向人-机-环境共融的数字孪生协同技术，以最典型的人机共融制造场景(装配任务)为案例，在决策层基于迁移学习算法为机器人提供装配操作指引。李浩等构建了人机交互数字孪生安全管控体系，探讨了人机协作相关的操控、控制与感知技术。杨赓等基于人-信息-物理系统理论，提出了数字孪生驱动的智能人机协作的基本概念，并通过探讨人机关系的演变及人机协作的定义，阐明了在该语义下数字孪生驱动的智能人机协作的具体内涵。综上所述，数字孪生能够通过物理空间与数字空间的实时连接与交互，显著提升人机协作的效率、安全性与智能化水平。
(2) 预测性维护
预测性维护是一种基于设备状态开展的维护策略，通常包括设备状态监测、故障诊断、剩余寿命预测和维修决策。在实际应用中，往往存在数据采集受限、数据质量无法满足要求等问题。因此，越来越多的学者开始研究数字孪生驱动的预测性维护方法，旨在将数字孪生驱动的方法和数据驱动的方法相融合，从而生成更精确和高效的预测性维护方案。
在状态监测方面，Liu等提出了一种工业机器人的数字孪生框架，通过多领域建模、行为匹配、控制优化和参数更新实现了工业机器人的实时监控和性能优化。Hu等针对高端工业装备在加工和装配过程中对精度和效率的高要求，提出了一种低成本、轻量化的工业数字孪生系统，实现了虚拟模型的轻量化，降低了数字孪生的创建成本，并提高了虚实空间的同步速度。Wang等提出了一种基于数字孪生的异常检测框架。该框架通过混合卷积拟合运动、电流、温度和振动之间的动态关系，并引入物理信息方法改进神经网络的约束函数，利用真实电流和估计电流之间的KL散度实现异常检测。Ayankoso等提出了一种面向工业机器人状态监控的混合数字孪生方案。Nguyen等研究了基于数字孪生的工业机器人运动监测和状态监测。Zong等针对工厂中多机器人之间协作冲突的问题，提出了一种基于数字孪生的多机器人监控系统。
在工业机器人故障诊断领域，现有研究仍处于初级阶段，传统手动信号特征分析的方法难以有效解析复杂故障模式。一些研究在工业机器人的关节处安装振动传感器以估计误差，但在实际应用时并不方便。此外，基于机器人动态分析模型的诊断方法也被广泛使用，然而大多数都是基于恒定速度条件，例如CWRU的轴承数据集，与工业机器人变速运行的工况存在显著差异。尽管现有研究提出了多种基于CNN和LSTM的智能诊断模型，但普遍忽视了2个关键问题：
①单个机械部件(如轴承、电机)的故障诊断方法直接迁移至机器人系统存在理论局限性；
②现有研究多局限于特定部件的信号分析，缺乏对机器人系统动力学特性的深度融合，导致诊断模型的实际应用性能受限。
Song等提出了一种数字孪生辅助的机器人关节故障诊断系统，通过生成虚拟数据有效地解决了数据不足的问题。Ghanishtha等介绍了一种使用数字孪生实现工业机器人线性执行器智能故障诊断的机制，可以减少停机时间并加快维修速度。Feng等提出了一种数字孪生支持的领域对抗图网络，在缺乏足够实测数据的情况下，依然能对轴承进行有效的故障诊断。Jin等提出了一种利用数字孪生技术辅助故障诊断的方法，实现了对永磁同步电机驱动系统电气故障的准确诊断。由此可见，数字孪生在数据生成、实时诊断、多模态信息融合等方面有很大优势，能够为工业机器人的故障诊断提供很好的支撑。
在剩余寿命预测方面，研究主要集中在核心零部件方面，如轴承、减速器、伺服电机等。Dimitris等提出了一种基于数字孪生和预测性维护的机器人单元可靠性优化方法，并研究了一种剩余寿命预测的框架，为提高机器人单元的可靠性提供了一种新的思路。Zhao等提出了一种结合虚拟与现实的全生命周期滚动轴承数字孪生模型，通过将模拟数据应用于先进的剩余使用寿命预测方法中，实现了滚动轴承的高精度寿命预测。Aivaliotis等将物理仿真模型和数字孪生概念相结合以计算机械设备的剩余使用寿命。Guo等提出了一种基于双环路动态测试的故障预测与健康管理框架，并以永磁同步电机为对象展开了仿真实验。该方法能够精准跟踪实体全生命周期过程的变化，从而有效地支持其剩余寿命预测。He等提出了一种基于两阶段更新数字孪生和双相关动态图卷积网络的轴承剩余寿命预测方法，该方法能够有效地提高预测的准确性。Guo等提出了一种基于数字孪生的剩余使用寿命实时预测方法和预防性维护方案。Cui等针对轴承的剩余寿命预测问题，提出了一种数字孪生驱动的图域适应方法，构建了轴承全生命周期动态孪生模型并设计了一种新的图域适应模型。
综上所述，高保真数字孪生模型驱动的仿真和分析能够为工业机器人预测性维护提供有力支撑。为解决高质量数据不足、高精度仿真能力弱、可信度有限等问题提供了一个有效的途径。
(3) 应用现状
数字孪生技术通过构建工业机器人的虚拟模型可以实现虚拟空间与物理空间的实时映射，双向交互等功能，贯穿工业机器人设计、制造、运维到退役的全生命周期过程，能够有效提升其管控效率与智能化水平。在设计阶段，Altair利用数字孪生优化3D 打印机器人手臂的定位精度，通过虚拟仿真降低实施成本，加速系统落地，结合数据与物理驱动数字孪生应用，实现了高效的个性化定制。在制造阶段，FANUC机器人公司开发了一种基于高维模型的前馈控制器，使用机器学习来确定复杂的高阶前馈控制参数，减少了伺服电机加速或减速时引起的机械振动，从而提供了高质量的加工。在运维阶段，新松机器人公司开发了一体化控制器数字孪生平台，对接实际设备运行信号，通过孪生引擎对模型动作进行处理，实现了生产线仿真模拟功能，能够在孪生场景中观察和浏览实际产线的运行状况和设备的投入状态等信息。ABB公司采用数字孪生技术开发了机器人的虚拟调试功能，用户可借助该功能在虚拟环境中对所有机器人进行安装、模拟和测试，不会对实际产线产生干扰。YASKAWA公司利用数字孪生实现了工业机器人的虚拟调试，显著节约了时间、资源和材料。上海新时达机器人有限公司基于数字孪生技术实现了工业机器人的离线编程和虚拟调试，大幅缩短了产线调试周期并减少了停线时间。Wang等提出了一种针对机器人减速器剩余寿命预测的数字孪生框架，上海一家发动机制造商使用这些数字资产，建立了自己的虚拟生产线，并使用孪生体的虚拟信号进行机器人性能退化分析和异常预警。ABB机器人公司在失效物理模型的基础上，基于AI的评估标准学习，实现了机器人的故障预测且准确率可达99.9%，能够提前1~3个月进行预警，实现了生产零中断。在退役阶段，Liu等利用数字孪生技术构建模型来求解不确定缺失条件下机器人拆卸序列的动态规划问题。
综上所述，数字孪生技术能够通过虚实空间的实时交互和融合，为工业机器人提供贯穿设计、制造、运维到退役的全生命周期智能管控：一方面，数字孪生能够通过高保真模型与物理实体实时映射，实现工业机器人的设计优化、虚拟调试、可视化监控等功能；另一方面，数字孪生可以和AI模型、大数据分析等智能化手段相结合，能够实现工业机器人性能预测、故障诊断、健康评估及智能拆解等功能。尽管数字孪生在工业机器人领域的研究和应用已经取得了一定成果，但仍存在一些问题亟待进一步探索和研究：
①如何构建高保真的工业机器人数字孪生模型并对其进行科学评估；
②如何实现数字孪生模型的动态自适应更新，以应对工业机器人工况和自身状态的变化，并有效补偿模型误差；
③数字孪生技术尚缺乏统一的标准，需要研究数字孪生工业机器人的标准化以及不同模型和平台间的兼容与协同；
④工业机器人工作过程中产生的大量数据是数字孪生的核心支撑，如何高效地采集、存储、分析和应用这些数据至关重要。
2 数字孪生工业机器人概念框架
目前，数字孪生工业机器人 (digital twinned industrial robot，DTIR)的概念、构成、架构等尚未形成统一且清晰的定义。基于对研究和应用现状的分析，本文对DTIR的概念、构成、典型特征和体系架构进行阐述。
2.1 概念
DTIR是数字孪生与工业机器人深度融合形成的新的工业机器人形态，它以工业机器人全生命周期管控的数字化、网络化、智能化为主线，以物理空间工业机器人机械-控制-驱动-感知等系统集成，数字空间机理-数据-知识融合的高可信建模和仿真以及两者的交互融合为支撑，以物理工业机器人及其对应的高保真数字孪生映射融合构建的CPS为核心，建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行等功能的智能系统，进行虚实融合的智能运行，实现工业机器人高精度、高可靠、高效率的管控和服务，如图1所示。
图1 数字孪生工业机器人概念
DTIR能够通过实时状态感知与分析，提供关于机器人性能和状态的详细信息，帮助工程师和操作人员更好地掌握机器人的工作情况，从而更好地进行管理和维护。同时，DTIR还能够与其他系统和设备进行互联和协作，实现更高效的生产管理和更灵活的自适应控制。因此，DTIR在功能和性能上都超越了传统工业机器人，在现代工业生产中具有巨大的应用潜力和价值。
2.2 构成
DTIR是一种工业机器人新形态，包括物理工业机器人(physical industrial robots，PIR)、数字工业机器人(digital industrial robots，DIR)、连接(connection，CN)和智能服务(intelligent services，IS)四部分(图2)，如式1所示。
图2 DTIR的构成
| DTIR=(PIR, DIR, CN, IS) | (1) |
PIR是物理空间中的机器人及其外围设备的集 合，由机械本体、驱动系统、控制系统、末端执行器和传感器等组成，其作用包括执行和感知：①精准执行。高精度和高可靠的任务执行是工业机器人的核心优势。这一方面依赖于组成零件(伺服电机、减速器等)的性能，另一方面也会受到控制方法的影响。DTIR的最大优势是能够在数字空间中不断地进行迭代和优化，并将优化结果发送给物理工业机器人执行，确保其始终保持在相对最优的工作状态。②智能感知。感知是工业机器人智能化升级的基础要素，它是指机器人能够自主地感知工作环境、自身状态等信息。机器人的感知数据主要来源于本体控制器(关节角度、速度、加速度等)和传感器(振动、噪声、温度等)。这些数据为DTIR的数字孪生建模及其智能服务提供了有效支撑。
DIR是工业机器人在数字空间中的孪生对象，在实时数据和数字孪生模型的驱动下能够实现对PIR全生命周期过程的精准描述和仿真。数字孪生模型包括机理模型、数据模型和机理-数据融合的模型。DIR能够实时接收PIR采集到的数据，并对数据进行处理。将标准化的数据与数字孪生模型相融合，能够实现对PIR几何-物理-行为-规则多维度的精准仿真，从而支撑DTIR控制、监测和优化等智能服务。
CN的主要作用是基于通信机制实现DTIR各个部分之间的互连互通，主要包括连接方式、通信协议、连接参数等内容。具体连接包括：①PIR通过连接获取智能应用下发的决策控制指令来执行相关任务，同时将感知的数据传输并用于支撑智能服务的开发。②DIR通过连接获取智能服务的仿真需求指令，从而实现高保真的仿真和分析，同时获取PIR的实时数据，实现对PIR的实时映射。③智能服务通过连接获取PIR和DIR的数据，进而基于真实数据和仿真数据实现监测、控制、预测等服务功能。④与其他设备之间连接。该部分的连接主要为多机协作服务提供接口，将协作的设备连接为一个有机整体，各个设备均能掌握整个任务的需求和自身运行状态等，从而实现多机之间的信息互通共享。
IS是DTIR整合PIR和DIR所有功能开发的智能服务应用。IS面向不同需求，具有多个服务功能单元，但均以PIR的感知数据为基础支撑，以DIR的高保真数字孪生模型为核心驱动，以机器学习等人工智能方法为技术手段，通过虚实机器人的实时交互与融合，实现对DTIR全生命周期的仿真、优化、控制、监测和预测。
2.3 典型特征
本节从构成特征、功能特征和发展特征3个维度对DTIR的典型特征进行形式化描述：
 | (2) |
式中：CDTIR为数字孪生工业机器人的典型特征；CC为构成特征；CF为功能特征；CD为发展特征。其含义为
 | (3) |
式中：CC是从DTIR本体构成的角度进行分析，为CF和CD的基础，Cp-v、Cml、Cmd、Cmp和Cct分别为虚实融合、多层级、多领域、多物理场和跨时间尺度特征；CF归纳了DTIR的功能特征，Fss、Fsa、Fsl、Fsd、Fsc和Fse分别描述了自感知、自适应、自学习、自诊断、自决策和自演化特征；CD刻画DTIR功能发展的不同阶段，Dint、Dfus、Dsym和Dcoi分别为交互、融合、共生和共智。DTIR典型特征如图3所示。
图3 DTIR的典型特征
DTIR的构成特征体现在其虚实融合的本质，具有多层级、多领域、多物理场，以及跨时间尺度等方面的特征：①虚实融合。DTIR通过高精度模拟和实时数据同步，实现PIR与DIR之间的深度交互，在虚拟环境中映射和描述PIR的行为。②多领域特征指工业机器人是一个涉及机械、电气、控制、液压多个领域耦合的复杂装备，其DT模型需要具有多领域仿真和分析的能力。③多层级特征指工业机器人的组成结构具有“零件-组件-部件-系统”多层级的特征，在数字孪生建模时应当充分考虑该特征从而优化建模流程，保证模型的细颗粒度。同时，相关智能应用也应当基于多层级的结构展开，如DTIR的状态监测、故障诊断等，需要研究核心零件(如减速器、伺服电机)到整机状态的分析和诊断。④多物理场特征指DTIR涉及“结构-流体-电磁-热-声”等多物理场的分析，通过多物理场的耦合分析，能够从更细颗粒的角度刻画PIR的特性，进而全面评估其在不同工况下的综合表现，如振动、疲劳、应力应变等。⑤跨时间尺度特征指DTIR不仅局限于描述和模拟当前的状况，还必须具备回溯历史情况、映射当前状态，以及预测未来趋势的能力。这就要求DTIR能够跨越不同的时间尺度，从短期的瞬态变化到长期的演变过程，为PIR提供一个全面时间维度的分析。
DTIR的功能特征表现为自感知、自适应、自学习、自诊断、自决策和自演化。
(1) 自感知是指DTIR能够实现对工作环境、自身状态及其他协同设备状态的感知。工作环境感知是指DTIR能够对周围环境的变化进行检测和分析，如工件位置、障碍物等。自身状态感知是指DTIR能够实时采集并更新自身的状态信息，如电流、扭矩、温度等。协同设备状态感知是指DTIR能够与周围设备互通互联，精准感知周围设备的工作状态，从而为自适应、自决策等功能提供支撑。
(2) 自适应是指DTIR能够在动态变化的工作环境中根据感知的信息适应性地调整自身的行为和控制策略，从而实现更高效和精准的操作，包括：①工作环境自适应，指DTIR能够在环境感知(温度、湿度、光照条件等)的基础上动态地调整自身状态以保持正常作业，如动态避障、光源不足时补光等。②任务自适应，指当任务要求(产品规格、生产节拍等)发生变化时，DTIR能够快速地响应并调整其操作步骤及相关参数；③运动控制自适应，指DTIR能够根据任务需求动态地进行路径规划和优化，同时能够对速度、加速度等参数进行适应性调整，以保证DTIR的高效率和高精度；④协作自适应，指在多设备系统中，DTIR能够与其他机器人或设备协调工作，自动地调整自身行为以满足任务的要求，同时DTIR还能够适应与操作人员的互动，调整自身行为以配合操作人员的需求。
(3) 自学习是指DTIR的连续运行能够累积大量的孪生数据，通过运用人工智能技术进行数据处理分析及建模，能够深入挖掘数据中隐藏的新知识，进而揭示一些新的模式和规律。这些学习到的模式和规律可以为DTIR的智能控制、状态监控和预测维护等智能服务提供支撑，从而驱动DTIR的高效稳定运行。
(4) 自诊断是指DTIR能够融合学习到的模式和知识对孪生数据进行建模和分析，从而自动监测、识别和报告自身的故障或性能问题，包括性能监测，主要负责监控DTIR工作时的精度，并分析PIR核心零部件的运行情况，保证其在允许范围内工作；故障诊断，基于DTIR的多层级构成特征，分为零件层级诊断、组件层级诊断、部件层级诊断和系统层级诊断；自我修复，当监测到PIR的性能状况发生变化时，DTIR能够调整自身参数(如伺服电机的PID参数)以矫正偏差，确保系统的稳定性和精度；诊断报告，在系统发生故障时，DTIR应能够触发报警进行提示，同时生成详细诊断报告，为后续的维护方案提供支撑。
(5) 自决策是指DTIR能够根据感知信息和任务需求自主做出决策，以提高DTIR在复杂和动态环境中的适应性和灵活性，包括任务规划，指DTIR能够对任务需求进行分析，从而根据自身状态自动调整操作的优先级和顺序；路径优化，指DTIR能够基于学习实现自主计算和最优路径规划，使其在避开障碍物的同时确保能耗最小或效率最高等要求；评估和预测，指DTIR在不断的学习和自适应调整过程中，能够基于自身状态和环境信息对未来的情况进行评估和预测，从而做出预防性的决策。
(6) 自演化是指DIR能够根据PIR的实时状态不断迭代、调整和更新，以保障DIR的自我同步演化，包括几何形貌演化，当PIR的几何结构或外貌发生变化时，DIR能够捕捉这种变化并更新自身相关参数，从而确保虚实机器人的一致性；动态行为演化，指DIR能够在运动和操作等方面进行演化，以反映PIR的动态行为特性；综合性能演化，指当PIR的性能参数(关节的摩擦、阻尼、电机电阻等)发生变化时，DIR应能够在与PIR的交互中侦测到这些变化，并进行参数辨识和更新，促进数字孪生模型的自我修正和更新，保证DIR能够精准反映PIR不同阶段、不同工况下的性能状态，以提高DTIR的动态适应能力和灵活性。
DTIR遵循着交互、融合、共生到共智的发展过程。在交互阶段，PIR通过传感器实时采集机器人的运行数据，DIR接收并映射这些信息，两者建立了基本的互动。此时PIR被动上传数据，DIR仅能实现基础的状态监测与可视化呈现，尚未形成动态反馈机制。进入融合阶段后，DIR能够整合不同来源的数据，如传感器数据、历史操作记录以及云端信息，从而形成对PIR及其环境的全方位感知。这种融合不仅提高了数据的准确性，还使DTIR能够以多种视角进行分析和学习，进行初步的判断与决策。此时PIR与DIR的关系开始加深，交互变得更加复杂和多样化。在共生阶段，PIR与DIR之间建立了紧密联系，形成了一个涵盖DTIR全生命周期的虚实融合系统。此时，PIR在整个生命周期中都能够基于DIR的实时分析与反馈进行持续优化，使得两者能够共同适应环境变化。共智阶段是指多个DTIR之间的智慧共享与协同进化。在这一阶段，智能不仅仅局限于单一机器人，而是形成了一个由多个同类或相关DTIR组成的网络。利用人工智能等技术，这些DTIR可以相互“借鉴”彼此的经验与教训，从而在面临新的任务或环境变化时，能够更快地做出反应和调整。这种互联互通虚实融合的机制改变了个体机器人的学习方式，形成了一种集体智慧的融合，提高了整个DTIR系统的自主性和智能化水平。
2.4 体系架构
DTIR是一个虚实融合的智能CPS。DIR作为PIR的虚拟镜像，不仅能通过仿真和训练提高DTIR的自学习能力，还能通过实时数据分析和反馈，持续优化PIR的操作和决策机制。为了进一步完善DTIR的理论基础，本文提出一个DTIR的体系架构，包括物理层、连接层、孪生层、功能层和服务层，如图4所示。
图4 DTIR的体系架构
(1) 物理层。物理层是DTIR体系架构的基础，主要由工业机器人本体、控制柜、示教器、采集卡、传感器等组成，主要作用是任务执行和数据感知。PIR本体负责具体的任务执行，如焊接、装配、搬运等。控制柜通常包含电气、电子组件及各种控制装置，如电源、伺服驱动器、通信模块、运动控制器等，具有控制、监测和保护等功能。示教器是一种手持设备，操作员可以通过它编程和控制PIR，实现直观且灵活的互动。采集卡和传感器在数据感知方面发挥着关键作用，它们实时收集机器人的环境数据和内部状态数据，用以支撑其他层级的功能。
(2) 连接层。连接层的主要作用是实现数据的采集和传输，保证各个层级之间的数据互通，通常需要根据具体场景选择合适的通信方式。为了提高DTIR系统的实时性，可以采用边缘控制等技术减少数据传输延迟，提高系统的响应速度。例如，边缘服务器可以在本地进行初步的数据处理和过滤，边缘网 关负责将处理后的数据进行传输。同时，数据安全和隐私保护对于DTIR非常重要，可以在连接层通过加密和认证等技术措施，确保数据在传输过程中的安全性。
(3) 孪生层。孪生层包括孪生模型和孪生数据。①孪生模型由机理模型和表征模型组成，机理模型是指能够描述机器人“几何-行为-物理-规则”等特征，涵盖“机械-电气-控制”等多个领域的模型。表征模型由算法库、知识库和数据库支撑。算法库用于支撑模型更新、优化控制、监测诊断和预测决策等功能。知识库涵盖行业标准、理论方法、学科知识和专家经验等。数据库则包括本体数据、控制参数、传感数据和仿真数据等。②孪生数据包括实时感知数据、历史状态数据和仿真数据。为了确保数据的准确性和一致性，这些数据需要经过清洗、规约、变换和集成等处理，以满足其他层级的需求。
(4) 功能层。功能层是指在融合数据和机理的基础上，DTIR能够通过虚实映射，全面实现对PIR的仿真、控制、诊断、预测和决策等功能。基于融合机理和数据的建模方法，DTIR可以进行高精度的仿真，模拟PIR在各种工况下的行为和响应。控制功能是指DTIR可以实现对PIR的远程控制和自主操作，从而提高生产过程的灵活性和响应速度。诊断功能是利用模型仿真和数据分析，对PIR的状态进行实时监测，及时发现和定位故障，减少停机时间和维护成本。预测功能通过对历史数据的分析，识别出潜在的问题和趋势，提前预防可能的故障和风险，确保生产过程的稳定性和连续性。决策功能结合仿真、控制、诊断和预测的结果，提供最佳的操作策略和维护方案，支持管理者在复杂环境下做出科学合理的决策。
(5) 服务层。服务层是在实时数据和孪生模型的驱动下实现对DTIR全生命周期的智能管控。DTIR全生命周期包括设计、制造、运维和退役四个阶段。传统工业机器人在各个阶段所使用的模型通常相互孤立，存在信息孤岛的问题。例如，设计阶段无法获取制造、运维和退役阶段的多维数据，因此，无法进行闭环的优化设计。另外，设计阶段的多学科、多领域仿真模型和制造阶段的信息难以支撑运维阶段相关服务功能的开发。相反，DTIR具有跨时间尺度的特性，能够打通设计、制造、运维和退役各个环节之间的信息壁垒，实现对PIR全生命周期过程的全面管控。
①设计阶段包括系统设计、仿真实验、设计优化和协同设计。一方面，DTIR能够创建高保真数字模型进行仿真和分析，以全面评估其在不同环境和不同工况下的表现，从而有效降低物理实验的时间与成本；另一方面，基于统计模型和机器学习等方法，通过对同类产品和上一代产品的历史数据进行分析，能够有效地发现设计、制造和运维中存在的问题和不足，从而针对问题进行迭代和优化。
②制造阶段可以基于DIR进行虚拟制造、性能测试和质量控制。制造阶段的DTIR包括CAD模型、CAM模型、工艺模型、排产模型、加工过程模型、资源调度模型等，为工业机器人的数字化制造提供有力的模型支撑。在完成机器人制造和测试后，对多源信息、多维模型、机器人编程示教方法和相关理论知识等要素进行有机融合，可形成用于支撑虚拟调试、智能运维和交付培训等关键服务的综合模型，实现PIR和DIR的共同交付。
③运维阶段。该阶段PIR的性能和状态会随着服役时长、工况和环境等发生改变，如磨损、过热等原因会导致PIR性能下降甚至产生故障，因此该阶段主要是通过融合数据和模型对PIR实施监控、诊断、预测、决策和优化等一系列智能运维活动，以提高DTIR运行的稳定性和安全性。
④退役阶段是指DTIR因不可修复故障或达到报废年限等原因停止服务。DTIR的退役不仅涉及废弃处理，还需要评估回收价值，制定合理的处置方案，回收可循环利用部分并专业拆解有害部分。同时，要整理全生命周期的数据和模型，通过统计和机器学习等方法分析历史数据，识别各阶段中存在的问题，为智能运维和下一代产品的优化提供参考。
3.数字孪生工业机器人关键技术
DTIR的关键技术包括基础共性技术和全生命周期不同阶段的技术。基础共性技术贯穿于DTIR的全生命周期过程，包括多源数据感知及管理技术和高保真建模及其动态演化技术。全生命周期不同阶段的关键技术从“设计-制造-运维-退役”4个环节进行阐述，如图5所示。
图5 数字孪生工业机器人关键技术
3.1 基础共性技术
3.1.1 多源数据感知及管理技术
数据是驱动和支持DTIR全生命周期过程的核心要素，从设计、制造、运维到退役，数据贯穿并支持每个阶段的运行、决策和优化。DTIR的数据包括机器人基本信息数据、传感器采集数据、机器人内部数据和数字孪生仿真数据等，如图6所示。
图6 DTIR的数据组成
依赖先进的数据感知及管理技术，DTIR能确保数据的准确性、完整性与实时性，为机器人的优化和智能决策提供可靠基础。多源数据感知及管理技术包括：
(1) 多源数据先进感知技术
DTIR的数据具有多源异构的特征。在数据采集阶段，不同的采集设备在采样频率、分辨率、通道数等方面存在差异。在数据传输阶段，不同硬件设备的协议各异，包括TCP、Modbus、OPC和MQTT等。在数据感知方面，最理想的方式是使用传感器直接采集机器人内部状态的信息，但在实际工程应用很难实施。以谐波减速器的磨损检测为例，因谐波减速器本身不具备数据感知能力，且受安装空间、密封条件等限制，只能通过外加传感器采集其振动、噪声、温度等数据以实现对其状态的监控。这种方式受限于工作空间要求，通常是将传感器布置在靠近谐波减速器的位置，并非直接安装在减速器本体上，且会受到其他零件(如电机、同步带)状态的影响，导致很难精准识别到谐波减速器的磨损状态。目前，将传感技术融合应用于机器人核心零部件的设计是突破机器人核心零部件智能化的关键。这种融合可以极大地提高数据采集的效率和数据质量，如斯凯孚公司研发的传感轴承单元将传感器集成在了轴承中，能够精确监测旋转或线性部件的状态。因此，多源数据先进感知是支撑DTIR实现的关键技术。
(2) 海量数据传输与存储技术
随着DTIR的应用不断扩展，数据会呈爆炸式增长，需要高效的数据传输通道和可靠的存储架构。通过采用高带宽网络和优化的数据传输协议，能够确保低延迟和高可靠性。利用边缘计算和雾计算实现靠近数据源的实时处理，能够减少传输延迟。在存储方面，可以采用分布式存储系统和云存储平台来管理和存储海量数据，并支持大规模并行处理和高效检索。此外，通过数据加密、访问控制和数据备份等安全措施，确保数据的安全性和完整性。这些技术共同构建了高效、可靠、安全的数据传输与存储体系，不仅提升了DTIR系统的响应速度，还为大规模数据分析奠定了坚实基础，并支持实时仿真、决策和智能优化。
(3) 虚-实数据融合、分析与挖掘技术
虚-实数据融合、分析与挖掘技术为机器人全生命周期的智能优化提供了关键支持。通过整合数字孪生模型和物理传感器数据，DTIR可以精确模拟机器人在物理空间中的表现，确保工业机器人虚拟仿真与实际行为的高度一致。同时，利用数据挖掘技术从海量数据中提取潜在价值，建立新模式和新规律对于推动DTIR全生命周期各个阶段的持续优化具有重要作用。
3.1.2 高保真建模及其动态演化技术
工业机器人的组成具有“零件-组件-部件-系统”多层级的特征，其融合了机械、电气、控制等多个领域的知识和技术，还涉及到运动学、动力学、结构力学等多个物理学科的应用。由于工业机器人的高度复杂性，目前所构建的数字孪生模型通常保真度有限，且多为静态模型，缺乏动态演化的能力，不能实现对其全生命周期过程的准确映射。因此，本文对DTIR的高保真建模及其动态演化技术进行了详细总结，如图7所示。
图7 高保真数字孪生建模与动态演化技术
DTIR的高保真模型包括多层级装配模型、多领域耦合模型、运动学模型、动力学模型、物理模型和数据驱动模型。不同模型的功能、构建方法和具体应用。如表1所示，这些模型贯穿于DTIR的全生命周期过程，通过不同的组合服务于不同阶段的应用：
(1)多层级装配模型是基于工业机器人多层级的组成特点，用于指导数字孪生模型的组合和装配。
(2)多领域耦合模型是考虑工业机器人“机械-电气-控制”多领域耦合特性并能够进行多领域仿真和分析的模型。
(3)运动学模型是描述和分析机器人的运动特性，包括几何构型分析、D-H参数法、正向运动学、逆向运动学、轨迹规划等。
(4)动力学模型是指对机器人机构的力(力矩)和运动之间的关系进行建模，进而分析机器人动力学特性的模型。
(5)物理模型是指机器人及其核心零部件的物理仿真分析模型，旨在通过物理建模的方法进行多物理场的分析和仿真，进而详细刻画工业机器人的物理性能，如应力、应变、热等，包括工业机器人承力结构的静力学分析模型、伺服电机的热分析模型、谐波减速器的疲劳分析模型等。
(6)数据驱动模型，主要包括①对于机理不明确、建模过于复杂的问题，可采用数据驱动的方法进行建模和分析，如针对工业机器人的寿命预测问题，目前大多研究采用基于统计模型、机器学习等数据驱动的方法进行建模、分析和预测。②简化模型，多领域耦合模型和物理模型比较复杂，通常需要大量的计算资源和时间，无法满足DTIR的实时性要求。因此，一方面可以对大量的仿真数据进行学习和建模，构建一个能够快速评估的代理模型，从而实现在给定的数据集上近似描述机器人系统的特性，常见的方法有高斯回归、支持向量回归、神经网络等；另一方面，也可构建复杂系统的降阶模型，从高维复杂模型中提取主要特征以降低计算维度并减少计算量，从而在保持模型重要特性的同时简化模型。常用的方法有本征正交分解、动态模态分解等。在一些情况下，将代理模型和降阶模型结合使用可以实现更好的仿真效果。
表1 不同模型的对比
数字孪生模型的动态演化过程是一个不断感知、分析、更新和评估的迭代过程，其主要目的是保证数字孪生模型能够与PIR在几何、行为、性能等多维特性上保持动态一致，从而保证数字孪生模型的高精度仿真和预测。数字孪生模型的动态演化可以分为4个步骤：①偏差分析。将PIR的实测数据和数字孪生模型的仿真数据进行偏差分析，可以使用均方根误差、平均绝对误差等指标来量化偏差，并以此判断是否需要进行模型的更新，如偏差已超过DTIR的精度要求，则需进行敏感性分析等进一步辨识出与偏差相关的模型参数，并让已出现偏差的模型停止优化决策指令的生成。②参数更新。基于偏差分析的结果对相关联的参数进行迭代和修正，以实现数字孪生模型的更新。参数包括几何参数、控制参数、材料特性参数、环境条件等影响机器人表现和性能的参数。参数更新通常使用基于启发式算法的参数寻优(如遗传算法、粒子群算法等)、基于强化学习的智能寻优等。③模型评估。对参数更新后的数字孪生模型进行评估，以验证其精度和稳定性。当模型的精度、稳定性等重要指标无法满足要求时，则返回上一步进行参数更新，直到数字孪生模型的性能满足DTIR的工作要求。④参数传递。将更新后的参数传递给数字孪生模型以保证其后续高精度的仿真和预测。同时，可以继续生成优化决策指令用于指导PIR作业。
高保真建模及其动态演化技术可以为DTIR创建一个动态更新的高保真数字孪生模型。在机理和数据的混合驱动下，数字孪生模型能够对历史进行追溯和分析，从中发现新的规律和知识，同时，也能够对当下及未来的情况进行仿真，实现对机器人当前状态的表征和未来状态的预测，从而更好地支持全生命周期智能服务的开发。
3.2 数字孪生工业机器人全生命周期阶段的关键技术
3.2.1 DTIR设计阶段的关键技术
正向设计是实现DTIR全生命周期管理的关键环节。结合对工业机器人本体生产企业的调研，DTIR正向设计关键技术包括设计方案快速验证与准确评估技术、多部件一体化整机设计技术、多领域耦合设计优化技术和多阶段设计知识管理技术，如图8所示。
图8 数字孪生工业机器人正向设计技术
(1) 设计方案快速验证与准确评估技术
在DTIR研发过程中，设计方案的有效性是首要前提。准确、高效的设计方案能够从初始阶段保障DTIR的可靠性。因此，需开展设计方案快速验证技术研究，实现设计方案的高效验证。具体包括：①设计方案类比借鉴技术；②数字空间智能验证技术；③机理知识嵌入网络技术；④设计方案量化评估技术。通过采用设计方案快速验证技术，能够快速挖掘方案中与性能关联的参数信息，实现设计方案的高效迭代，在缩短研发周期的同时准确评估设计方案的可行性，为DTIR的正向设计奠定基础。
(2) 多部件一体化整机设计技术
工业机器人由减速器、电机、轴承、连接件、同步带等多个零部件装配组成，只有综合考虑多个零部件的性能指标，才能满足其整机性能指标的设计要求。因此，需开展多部件一体化整机设计技术研究，将不同阶段的各类设计要求转化为多个层次的数字孪生模型，形成面向全局性能的工业机器人一体化表达，提高性能设计的质量及效率。具体包括：①多部件数字化技术；②多层级融合建模技术；③自适应不确定性评估技术；④全局可靠性设计技术。通过各层级性能指标和全局性能指标的高效率分析与高精度评估，支撑DTIR多部件多性能一体化全局设计。
(3) 多领域耦合设计优化技术
DTIR设计涉及机械、控制、电气等多个领域，在复杂的工况环境下，需要进行多领域耦合仿真分析与优化才能实现理想的设计效果。因此，需开展多领域耦合设计优化技术研究，具体包括：①多领域融合建模技术；②多维设计参数优化技术；③多目标协同优化算法；④多响应智能决策技术。通过建立多领域耦合的数字孪生模型，能够实现各领域之间的有机融合，利用总体性能和各领域状态的动态表征与实时反映，为总体性能提升和各领域子系统的设计优化提供技术支持。
(4) 多阶段设计知识管理技术
工业机器人设计研发所积累的知识具有极高的价值，这些知识能够为下一代工业机器人或同类型工业机器人的设计与仿真提供有效指导，有助于减少产品设计和仿真过程中的重复性工作以提高研发效率。因此，需开展多阶段设计知识管理技术研究，将不同阶段的各类设计流程转化为数字资产，提高设计方案的效率及质量。具体包括：①设计/仿真流程知识库构建技术；②工程案例库管理技术；③设计知识复用技术；④知识动态更新与维护技术。通过对各个设计阶段知识的系统化管理，不仅能够节约时间和成本，还能有效提高DTIR的可靠性，从而更好地满足客户对个性化产品的需求。
3.2.2 DTIR制造阶段的关键技术
制造阶段是DTIR全生命周期中承上启下的关键环节，在保障机器人性能实现、优化制造流程、性能测试和加强质量管控等方面起到至关重要的作用，其关键技术包括数字化制造与质量管控技术、制造性能预测与工艺调控技术、数字孪生驱动的全流程测试验证技术和“物理+数字”双交付技术，如图9所示。
图9 数字孪生工业机器人制造阶段关键技术
(1) 数字化制造与质量管控技术
为了实现对DTIR制造过程的全面、精准数字化模拟和管理，需要攻克以下关键技术：①数字化工艺设计、仿真与验证技术；②质量偏差控制技术。③制造质量分析与评估技术。数字化制造与质量管控技术允许在数字空间中对机器人的制造过程进行仿真、调试和评估，进而对出现的质量偏差进行控制和优化，有效地提高了制造质量和效率。
(2) 制造性能预测与工艺调控技术
为了实现对DTIR制造性能的精准预测和制造工艺的智能调控，需攻克以下关键技术：①数据-机理融合驱动的制造过程动态优化技术；②多源数据分析与反馈控制技术；③制造过程多目标动态协同优化与扰动预测抑制技术。通过这些技术可以预测DTIR制造性能的演变趋势，动态调整工艺参数并实施补偿，进而实现制造精度的提升。
(3) 数字孪生驱动的全流程测试验证技术
为确保DTIR制造过程的安全性和可靠性，需构建虚实融合的测试验证体系：①虚拟仿真测试技术。基于数字孪生模型，在虚拟环境中模拟复杂工况下的制造流程，通过动态三维建模反馈技术验证工艺参数的合理性，提前识别潜在缺陷，降低物理试错成本。②虚实联动测试技术。将物理生产线的实时数据与数字孪生模型动态同步，通过闭环优化设计方法实现制造过程的实时监控与偏差修正，例如，利用传感器数据驱动仿真模型迭代，验证实际生产与虚拟预测的一致性。③智能诊断与优化技术。结合机器学习算法对测试数据进行分析，自动定位工艺瓶颈，并通过动态调整参数(如补偿控制策略)优化制造流程，形成“测试-诊断-优化”的制造闭环。
(4) “物理+数字”双交付技术
双交付是以用户的个性化定制需求为导向，提供“物理+数字”双交付的全新服务模式：①个性化定制与动态配置技术。基于数字孪生模型库，支持用户按需定制DTIR的功能模块(如控制、监控、诊断)，并通过动态参数配置工具快速生成适配方案，满足差异化生产需求。②信息共享与管理技术。DTIR能够按需提供不同的数字化服务，在产品交付后需要对其进行持续的信息采集、分析和管理，以更好地支撑相关服务。③基于虚实融合的沉浸式操作培训技术。通过虚实融合的培训系统，结合数字孪生仿真场景(如工艺调试)开展沉浸式操作培训，同时提供动态更新的工艺知识库，帮助用户掌握先进制造技术与优化方法。
3.2.3 DTIR运维阶段的关键技术
DTIR的智能运维是保证其安全可靠运行的关键，其关键技术包括健康状态及性能监测技术、状态评估及故障诊断技术、剩余寿命预测技术和智能维护决策优化技术，如图10所示。
图10 数字孪生工业机器人运维阶段关键技术
(1) 健康状态及性能监测技术
健康状态及性能监测技术是基于传感器技术和数据分析方法，通过实时采集和分析DTIR的运行数据，实现对其健康状态的有效监测及评估。为了能够直接观察到机器人自身的运行状态及相关性能指标并给予相应反馈，需要攻克以下关键技术：①数据采集处理技术；②多源数据监测技术；③实时状态监控技术；④多源信息融合技术。通过融合虚实数据，能够实现对DTIR工作状态及性能的精准监控，对于保证其运行的安全性和稳定性具有重要意义。
(2) 状态评估及故障诊断技术
在监测的基础上，状态评估及故障诊断技术能够实现对DTIR的阶段性评估及故障诊断，具体技术包括：①多模态信号分析技术；②失效机理分析技术；③故障分析定位技术；④人工智能诊断技术。通过融合机理模型及数据模型，可以准确高效地实现DTIR的故障诊断，从而确保工业机器人的运行效率。
(3) 剩余寿命预测技术
剩余寿命预测技术是通过融合机理模型和数据模型，实现对DTIR整机及其核心零部件的剩余使用寿命预测。它为维护决策提供了科学依据，有助于优化维护策略，降低维护成本，并提高DTIR的运行效率和安全性。为了准确预测工业机器人的剩余寿命，需要攻克的关键技术包括：①健康指标构建技术；②健康阶段划分技术；③随机退化分析技术；④不确定性分析技术。通过对DTIR的全生命周期数据进行采集、处理、建模和分析，有助于精准预测其剩余使用寿命，从而能够实施更高效的维护活动，减少其非计划停机时间。
(4) 智能维护决策优化技术
高效的维护策略是保证DTIR安全、可靠运行的有力支撑。传统的维护方法难以应对突发故障的挑战。为实现对工业机器人的智能维护，需要研究的关键技术包括：①维护决策技术；②精度评估技术；③决策建议技术；④决策数据管理技术。在监测、诊断和预测的基础上实施智能维护决策有助于提升DTIR的维护水平，保障其运行效率和安全性。
3.2.4 DTIR退役阶段的关键技术
在DTIR的退役阶段，关键技术涵盖拆解与资源回收、资产价值评估、知识经验提炼以及设计优化等多个方面，如图11所示，旨在实现高效、安全的退役管理，最大化资源利用与环境保护，同时推动相关技术的持续改革与创新。
图11 数字孪生工业机器人退役阶段关键技术
(1) 拆解与资源回收技术是通过自动化拆解和环境监控，实现高效、安全的拆解与材料回收。
(2) 资产价值评估技术是分析拆解件的经济价值与市场需求，以保证回收效益的最大化。
(3) 知识经验提炼技术是系统收集、提炼和共享知识和经验，为DTIR全生命周期的其他环节提供有力支撑。
(4) 优化设计技术则通过知识共享为DTIR产品的设计和改进提供支撑，如绿色材料研发等，从而推动DTIR的可回收性和可持续性。四者协同作用，不仅能提高DTIR退役过程的效率和资源利用率，还为其可持续发展奠定了基础。
4 案例研究
DTIR是一种工业机器人的新形态，其中，数字孪生贯穿工业机器人的全生命周期过程，打通了工业机器人设计、制造、运维和退役各个环节之间的信息壁垒，实现了闭环的信息流动和数据共享。这种模式有利于提升工业机器人的性能，降低维护成本，延长其使用寿命，为智能制造的推进提供有力的技术支持。为了探索DTIR实施的相关方法和技术，本文从DTIR构成的角度出发研究并开发了一个DTIR系统。
(1) PIR构建。从工业机器人全生命周期的需求出发，充分利用现有产品的模型和数据，实现机器人的概念设计、方案设计、系统设计、物理设计和工艺设计，逐步优化和完善数字空间的设计模型。借助机器人验证平台进行理论验证和仿真分析，快速准确验证设计方案，减少迭代次数。然后，基于设计模型对机器人制造过程进行指导，制造过程也会对设计模型进行反馈修正，最终通过模型校核、验证与确认，将设计模型实例化为DTIR产品的虚拟模型。整个过程通过“数据驱动”机制，利用物理空间和数字空间的双向交互，不断优化设计与制造流程(图12)。最终实现了DTIR物理样机的研制(图13)。所设计的数字孪生工业机器人命名为“XD1”，其性能参数如表2所示。
图12 PIR详细设计过程
图13 DTIR物理样机
表2 “XD1”数字孪生工业机器人的性能参数
(2) DIR构建。数字孪生模型是驱动DTIR智能服务的基础。工业机器人是一种机电控多领域耦合、结构复杂的装备，本文研究了一种多层级多领域的工业机器人数字孪生建模方法，包括多领域耦合数字孪生建模、多层级数字孪生模型装配以及基于功能块的数字孪生模型封装三部分，如图14所示。
①多领域耦合数字孪生建模方法。提出了多领域耦合的建模框架并基于机理分析实现了工业机器人多领域耦合的建模和分析。这种方法支持不同领域间的协同仿真与分析，并能够在运行中实现反馈优化。
②多层级数字孪生模型装配方法。工业机器人数字孪生模型采用“零件-组件-部件-系统”的多层级装配架构，按照结构逐级构建数字模型。该方法通过明确各层次的模型功能及关系，提高了模型构建的精细度和管理效率。
③基于功能块的数字孪生模型封装。为提高模型的可配置性和复用性，提出了基于功能块的模型封装和组合方法。该方法基于多层级结构将多领域模型单元进行封装和组合，从而降低了建模的复杂性，提高了模型管理的效率。
图14 多层级多领域数字孪生建模及仿真的实现
(3) 在连接方面，为了提高系统的兼容性和可扩展性，采用通用的通信协议和方法实现DTIR各部分之间的连接。硬件方面，为了提高可维护性，将所有硬件连接都集成在控制柜中，由其统一负责硬件资源的调度和数据中转；软件方面，将机器人的所有数据进行了统一归类和管理，并开放相应接口，同时实现了数据的可视化分析和存储管理。DTIR的软件和硬件之间通过TCP协议实现交互连接。传感器通过Modbus等协议实现数据传输。软件可以直接向硬件发送控制指令驱动PIR运动，机器人的相关运行数据也能够实时反馈至软件中进行处理和分析。
(4) 在智能服务方面，开发了一个DTIR的管控系统。系统包括数据采集层、模型仿真层和应用功能层，如图15所示。①在数据采集层，通过集成多种传感器的数据，系统能够实时监测DTIR的状态、运行速度、温度和振动等关键参数，并对数据进行管理与存储，提供直观的图表展示，帮助用户及时了解其运行情况和潜在异常。此外，信息管理中还存储着DTIR的各项硬件参数，支持用户随时查看与修改。②模型仿真层致力于构建与PIR一致的高保真数字模型，开发了运动仿真和多领域仿真功能，用户可以在系统中通过预先仿真全面掌握机器人运动时的状态和参数，这既为优化控制提供了支撑，又避免了实际执行中潜在的风险。③应用功能层提供了多种功能模块，包括远程控制与监控、核心零部件实时应力应变分析、故障诊断、剩余使用寿命预测。总体而言，应用功能层不仅能够实现DTIR的控制和优化，还可以持续监测机器人的健康状态，能够对机器人的异常进行监测和诊断并自动生成报告和解决策略，提高DTIR的维护效率。
图15 数字孪生工业机器人的智能服务
5 结论
DTIR是一个融合虚实空间构建的智能CPS，是未来工业机器人的新形态，有望推动工业机器人在复杂、多变环境下的广泛应用，助力实现高灵活、数字化和智能化的制造系统。本文分析了工业机器人的发展现状和需求，详细阐述了DTIR的概念、构成和典型特征，并提出了DTIR的体系架构。然后，梳理了DTIR的基础共性技术和“设计-制造-运维-退役”全生命周期过程中的关键技术。最后，通过案例研究验证了DTIR概念和架构的可行性。
DTIR未来将围绕技术突破、全生命周期管理、标准化建设和应用场景拓展四大方向持续发展。技术层面，通过高精度建模、动态演化和智能决策技术的突破，构建以AI赋能的数字孪生智能中枢，形成“大脑指挥手”新型架构，从根本上颠覆传统工业机器人本体的技术范式。依托数字孪生技术，DTIR将实现设计、制造、运维、退役全生命周期的动态优化与智能管控。同时，需同步完善标准体系和相关方法，构建开放生态。随着5G、多模态大模型、具身智能和数字孪生技术的深度融合，DTIR将加速向柔性制造、精密装配等高价值场景延伸。
引用本文： 刘永奎, 杨康, 脱奔奔, 等. 数字孪生工业机器人:概念框架、关键技术与案例研究[J]. 系统仿真学报
