数字孪生：使用基于模型的设计开发基于 PLC 的控制器

Ingeteam 在一台 PLC 上实现控制器，然后使用在另一 PLC 上运行的 Simscape 模型运行 HIL 测试。团队将此被控对象模型作为数字孪生，对挖泥船进行虚拟调试。

抽吸疏浚是一项船上作业流程。吸扬挖泥船的复杂装置集液压、机械和电气组件于一身，深入海床挖沙，再转移到其他地点，可用于填海造岛、扩建港口、加深航道或恢复海滩（图 1）。

图 1.吸扬挖泥船。

传统挖泥船控制器设计分别在两个硬件平台上进行：传感器监测和作动流程在 PLC 上实现，而较复杂的算法则在 PC 工作站上实现。接着，在调试和海上试运转阶段，对两种系统开展充分的测试。

我们的工程团队采取了一种新方法，利用了现代 PLC 的强大处理核心。我们使用基于模型的设计以及 MATLAB® 和 Simulink® 开发完整控制器并在单一 PLC 上实现。然后，我们使用在另一 PLC 上运行的物理系统 Simscape™ 模型运行硬件在环 (HIL) 测试。

尽管团队是初次接触基于模型的设计和挖泥船控制应用，而且只有三名工程师，但是仅用了短短四个月就完成了原型控制器设计，用于精确控制安装在 30 米吸管上的耙头，使其位置与目标深度相差不超过 5 厘米（图 2）。

现在，我们将开发的被控对象模型作为挖泥船的数字孪生，用它来完成挖泥船的虚拟调试。

图 2.带两个旋转关节的 30 米吸管。

建模和桌面仿真
在项目第一阶段，我们为控制系统的两个核心模块构建了模型：吃水和负载监测 (DLM) 与吸管定位监测 (STPM)。

DLM 模块实时测量船舶吃水及当前船舶负载状态，然后通过这些测量数据计算纵倾和横倾。

STPM 模块计算并监测吸管和耙头的位置。

此模块是系统最复杂的部分之一，因为它使用测斜仪、压力传感器及其他一些传感器的测量数据进行复杂变换，包括旋转和平移。相关计算结果将决定控制吸管的线缆的伸缩幅度。

下一阶段，我们为自动耙头绞盘控制 (ADWC) 模块构建模型，使耙头（即安装在吸管末端的集砂器）在疏浚过程中保持在指定位置。

此模块负责驱动船舶的绞盘及控制波浪补偿器，抑制因波浪作用引起的船体振荡，以确保耙头与水底保持接触。

在设计控制器的同时，我们还使用 Simscape 和 Simscape Multibody™ 开发了被控对象物理模型（图 3）。

团队各成员分别负责某一特定物理域的各个设计层面。例如，一位成员负责机械连杆和关节，一位成员负责电动机和电气子系统，还有一位成员负责液压装置。

整个被控对象模型涵盖所有这些物理域，并且包含一个船只模型。因此，我们可以仿真整套系统，了解各组件如何随着船只负载和浮心的变化协同工作。

图 3.上图：吸管的 Simscape 模型。下图：Mechanics Explorer 视图。

我们结合使用控制器和被控对象模型，在 Simulink 中运行闭环仿真，验证 DLM、ADWC 和 STPM 模块的功能。

代码生成和 HIL 测试

我们在桌面上验证控制设计，再转移到 PLC 上开展实时 HIL 测试。

我们从控制器模型生成 C 代码并将其部署到 Bachmann M1 PLC，之后使用该硬件在船只上进行生产部署。

同时，我们将 Simscape 模型转换为 C 代码并部署到 Beckhoff CX2040 PLC，作为 HIL 测试的实时仿真器。

关联两个 PLC，让控制器与被控对象模型能够实时交换传感器读数和作动命令（图 4）。

我们使用这一装置在各种工况下测试控制器，包括很多使用真船测试存在困难或危险的工况。

图 4.关联控制 PLC 和被控对象 PLC 以开展 HIL 测试。

我们创建了船只三维动画，以便在 HIL 测试期间观察船只和吸管动态行为。我们采用 HIL 装置并配合动画，向客户演示控制设计。

在为期一天的演示中，我们触发故障，将仿真船舶和吸管置于极端工况，并展示控制器如何加以应对。鉴于演示非常成功，客户批准我们继续完成生产设计。

使用数字孪生进行虚拟调试

正式调试船只之前，我们使用 HIL 装置，将 PLC 上运行的控制器和被控对象作为数字孪生，在办公室里完成了大量调试测试。

如果没有数字孪生，我们就不得不在真船上完成所有这些测试。

正式调试期间，我们与船上作业团队合作解决控制器设计存在的问题。

一旦船上作业团队发现问题，我们可以通过数字孪生复制问题，更新控制器模型，在数字孪生上验证修复效果，然后将更新反馈给船只。

借助数字孪生，Ingeteam 提前完成了调试，目前该控制系统已在三艘船上投入使用。

现阶段，我们采用基于模型的设计和基于 PLC 的 HIL 测试，同时结合数字孪生，致力于加快重型起重船控制系统的开发进度。