VizSim. Машинные симуляции и визуализации

Продукт:
Визуализация технологического процесса на основе его математической модели, с возможностью интерактивного управления протекающими процессами по заранее обозначенным сценариям или сценариям, задаваемым в режиме реального времени. Возможна интеграция с реальным или эмулируемым оборудованием (микро- или промышленные контроллеры).

Задача проекта:
Создание цифровой копии устройства/производства для разного рода задач: от визуального контроля сложных технических решений до управления объектами в реальном мире и предсказания их поведения на основе их математических моделей.
Данного рода проекты также позволяют обеспечить разнообразие возможных ситуаций, в том числе просимулировать разрушающие сценарии, не навредив реальным объектам.

Что и как было сделано:
Мы создали 3D модели объектов на основе референсов с предприятий/устройств/станков, анимации физических процессов в которых приближены к аналогичным процессам, протекающим на выбранном объекте. Анимации включают в себя в том числе внештатные ситуации, которые могут произойти. Например, в рамках симуляции реального производства могут быть заложены аварии: переливы цистерн, замерзание/закипание жидкостей, взрывы насосов/реактора, протечки.
Мы создали математические модели реальных технологических процессов как на языке Python, так и с помощью специального инструментария для моделирования — OpenModelica.
Интерфейсом запуска сценариев могут быть: приложение для IPad, web-админ панель или сама 3D-сцена (аналог SCADA, но в 3D).
Реализована связка со SCADA и промышленных контроллеров
Для связки с реальным оборудованием для разных проектов мы использовали: PLC от Siemens и Schneider Electric, Arduino.
Перевели математическую модель прошитого Arduino в эмулируюмую среду, что позволило полностью отказаться от физического стенда в пользу симуляции.

Статьи о проекте:

VizSimControllersSCADA3DMath Modeling PLCPredictive ControlArduino

Особенности проекта:
— Возможна оптимизация под web и использование облачных сервисов, что обеспечивает высокую доступность конечному пользователю, без необходимости сложной настройки окружения.
— Использование разрабатываемого решения в связке с реальным оборудованием или эмуляцией его прошивки.
— Обучение нейронной сети на собранных с модели данных, для дальнейшего предсказания состояния системы (может использоваться для контроля и предупреждения об авариях) или создания режима “призрачного гонщика” для отработки пользователями аварийных сценариев на цифровой копии.

Применение:
На основе данной концепции реализованы выставочные решения Plantsim 1.0, Plantsim 2.0, KicsSim и Phygital Platform, предназначенные для демонстрации работы предприятий в разных режимах, и работы алгоритмов предикативного контроля аварий.

Команда проекта
DEV: Катя Симонова, Якименко Саша, Кондаратцев Вадим

Сроки: 3 месяца