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DIGITAL TWIN
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文章信息
论文《Digital twin technology in modern machining: A comprehensive review of research on machining errors》于2025年1月收录于《Journal of Manufacturing Systems》期刊。本文由哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室的付祥夫副教授和奥克兰大学工学院的Yuqian Lu副教授合作。在智能制造发展背景下，传统加工误差研究方法存在局限，数字孪生技术通过创建物理和数字空间实时映射，在加工误差管控中发挥重要作用。本文系统综述其在加工误差识别、建模、溯源、解耦、控制和补偿等方面应用，分析面临挑战，并对未来发展趋势做出展望，为数控加工精度提升和智能制造推进提供理论与实践指导。
DOI: 10.1016/j.jmsy.2025.01.005
引用本文：
Fu X, Song H, Li S, and Lu Y. Digital twin technology in modern machining: A comprehensive review of research on machining errors. Journal of Manufacturing Systems 2025, 79, 134-161 (https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.01.005)
文章阅读
Digital twin technology in modern machining: A comprehensive review of research on machining errors
Xiangfu Fu a, Hongze Song a, Shuo Li a, Yuqian Lu b,*
a Key Laboratory of Advanced Manufacturing and Intelligent Technology, Ministry of Education, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China
b Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, The University of Auckland, Auckland 1010, New Zealand
摘要
随着智能制造的发展，高精度数控加工已成为工业发展的重要驱动力。现代制造对加工精度的要求越来越高，而传统的加工方法缺乏实时可视化和补偿加工误差的有效方法。数字孪生技术通过构建物理空间和数字空间之间的实时映射，提供了一个突破性的解决方案，能够在整个加工过程中实现可视化监控和智能预测。该技术在加工误差研究中具有五个基本功能：高精度误差的实时识别、多源数据驱动的误差建模、通过因果推理的误差跟踪和解耦、实时误差预测和交互，以及闭环自适应误差控制和补偿。本研究系统地回顾了数字孪生技术目前在加工误差研究中的应用，重点关注加工误差的识别、建模、可追溯性、解耦、控制和补偿。数字孪生未来趋势集中在智能误差预测、实时自适应控制和数控加工的多源数据融合。
关键词
加工误差；数字孪生；加工误差模型；误差预测；误差补偿
1. 研究背景
数控加工过程中的误差问题一直是工业生产的重大挑战，不仅影响产品品质和生产效率，还可能埋下安全隐患。目前，业界对加工误差的研究主要集中在三个方向：追溯误差源头、提升检测技术水平、完善补偿算法。其中，如何实现加工误差的实时监控、数据可视化和自适应调控尤其受到关注。
在全球工业数字化转型的大背景下，各国纷纷布局先进制造，智能制造已成为必然趋势。在此环境下，数字孪生技术应运而生，并迅速成为研究热点。传统的误差研究方法存在明显不足：实验分析不仅耗资巨大、耗时长久，还受限于样本数量；理论分析往往因模型假设和精度限制而失真；计算机模拟的效果则过度依赖于模型精确度和参数设置的准确性。相比之下，数字孪生技术开创了一种全新的解决方案。通过构建与实体设备同步互动的虚拟模型，该技术能够实现加工过程的实时监测、模拟和优化。它在提高误差识别精度、增强建模真实性、改进溯源效果、以及提升预测控制等方面都展现出独特优势，有效突破了传统方法的瓶颈。
图2 数字孪生驱动的加工误差研究方法及其实现目标
2. 研究内容简介
数字孪生技术通过构建高保真虚拟模型，实现加工系统的实时监测、仿真和优化。其核心优势在于基于多源数据的建模、预测及全生命周期覆盖，为加工误差研究提供了新范式。文献计量分析表明，当前研究重点包括建模、补偿控制、预测、识别和溯源解耦，其中建模研究占比最高。数字孪生架构由物理对象、虚拟模型、数据连接和分析平台组成，具备多维度误差处理能力。
数字孪生驱动的加工误差识别：
加工误差识别用于量化工件的尺寸和形状偏差，传统方法如传感器测量或数学建模存在受环境影响和计算复杂等限制。数字孪生技术通过实时数据获取与高保真建模，实现多维度误差监测与动态识别。利用机器学习和深度学习算法，可提取关键误差特征并提升识别精度，有效优化加工质量。
数字孪生驱动的数控加工误差建模：
数字孪生建模框架包括建模工具、计算平台及可视化技术。主流建模方法包括物理驱动、数据驱动、混合方法驱动和数模联动，各具优劣。通过集成人工智能，数字孪生实现实时模拟和闭环误差控制，同时在多源数据融合和动态优化方面表现出色。
数字孪生驱动的加工误差溯源与解耦：
误差溯源和解耦旨在深入分析误差生成机制并实施有效控制。数字孪生技术通过实时监测和多源数据建模，能够识别工件的弹性变形、残余应力、塑性变形和疲劳变形等多种误差来源。在动态加工环境中，其数据驱动的解耦能力远优于传统方法。
数字孪生驱动的加工误差预测：
数字孪生技术通过虚拟-物理交互模型，可实现对加工误差的实时预测。研究通常包括模型构建、数据收集及误差预测三部分，深度学习神经网络被广泛用于时间序列误差分析。
数字孪生驱动的加工误差补偿与控制：
通过数字孪生模型与物理系统的比较，结合补偿算法，技术可实现实时误差校正与动态调整。研究已覆盖热误差、几何误差、动态误差等多种场景，并展现出显著成效。
3. 未来展望
（1）高度集成与智能化：
需增强数字孪生技术在整个加工生命周期的自适应调节能力，开发高灵活性、自主性的数字孪生模型，实现多设备深度协作，重点解决动态生产环境下的连续反馈和智能优化问题，确保全生命周期的加工误差管控。
（2）实时数据分析与自适应控制：
应研究在超高动态响应（纳秒级）的加工过程中实现自适应误差控制，开发高速数据采集、处理和响应技术及新算法架构，以应对复杂加工过程中的小误差控制，提升智能调整能力。
（3）多源数据融合与边缘计算：
聚焦于在不确定性环境（如温度波动、材料特性变化）下的数据融合，利用边缘计算技术确保实时精度和鲁棒性，探索具有自学习能力的边缘计算算法，补偿外部干扰引起的误差波动。
（4）高精度模拟与虚拟优化：
进一步对特殊材料和复杂加工条件下的材料及工艺行为进行精细建模和模拟，使模型能适应材料微观结构变化，优化虚拟环境中的加工参数，提高加工精度和效率。
（5） 预测性维护与健康管理：
利用高分辨率传感器实时捕捉刀具微观磨损，结合数字孪生技术实现精细粒度的动态维护，突破快速数据采集、处理和自适应控制技术，实现亚秒级的磨损预测和误差补偿。
（6）跨平台协作与标准化：
重点研究不同机床间的误差传递和协调机制，开发跨系统误差传递模型，确保异构设备间误差信息的无缝流动和一致性，优化跨系统误差补偿和控制。
（7）人机交互与增强现实：
开发基于增强现实或语音反馈的实时误差指导和动态参数调整交互解决方案，集成机器学习算法实现个性化参数优化建议，提升用户体验和加工精度。
（8）智能预测与自适应控制：
构建能协同学习多变量（如温度、湿度、材料特性等）的自适应控制系统，特别是在非线性和非静态加工环境中，实现控制策略的动态更新，长期有效控制复杂系统误差。
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