数字孪生与博弈论驱动的智能制造系统自适应重构规划方法研究——面向工业5.0的深度Q网络优化

针对工业5.0时代智能制造系统（SMS）因生产任务动态变化导致的重构难题，研究人员提出了一种融合数字孪生、博弈论与深度强化学习（DRL）的自适应重构规划方法。通过建立虚拟制造单元（VMC）博弈模型和深度Q网络（DQN）优化，实现了系统-单元-机器多层级动态重构，显著提升了SMS的响应速度与韧性。该研究为智能制造动态优化提供了创新性解决方案。

　　

随着工业5.0时代的到来，制造业正面临从大规模定制向个性化定制的范式转变。市场需求的快速波动对智能制造系统（Smart Manufacturing Systems, SMS）提出了前所未有的挑战——如何在保证生产效率的同时，实现生产资源的动态重组以应对不断变化的订单需求？传统可重构制造系统（Reconfigurable Manufacturing Systems, RMS）虽具备模块化设计优势，但其静态规划模式难以适应高频次、多品种的生产任务变化。更棘手的是，制造系统的重构涉及系统级布局、单元级协同和机器级配置的多层级耦合优化，这种复杂性使得现有方法往往陷入响应迟滞或局部最优的困境。

北京理工大学的研究团队在《Journal of Industrial Information Integration》发表的研究中，创造性地将数字孪生（Digital Twin）技术与博弈论、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）相结合，开发出一套自适应重构规划框架。该研究通过构建虚实映射的数字孪生环境实时感知生产变化，利用博弈论建模虚拟制造单元（Virtual Manufacturing Cells, VMC）间的资源竞争关系，并采用深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）探索最优重构策略，最终实现了SMS在动态环境下的快速自优化。

关键技术方法包括：（1）基于Unity3D平台构建SMS数字孪生体实现实时数据同步；（2）设计三级重构博弈模型（系统级布局调整、单元级任务分配、机器级工具配置）；（3）开发基于DQN的博弈求解算法，通过奖励函数设计引导系统向纳什均衡收敛；（4）以航空航天发动机关键部件加工产线为案例（含8台可重构机床RMTs），验证方法有效性。

研究结果揭示：

1. 智能可重构制造技术演进
   通过分析RMS到SMS的技术发展路径，指出传统设计导向的重构模式已无法满足工业5.0需求，必须结合运行期动态优化。数字孪生技术通过实时映射物理系统状态，为多层级重构决策提供了数据基础。

2. 生产任务波动下的重构问题分析
   当产品类型/数量变化超过阈值时，SMS需触发三级重构：系统级调整产线布局（如增减制造单元）、单元级重组VMC（虚拟制造单元）、机器级切换RMTs（可重构机床）功能模块。这种嵌套式重构存在组合爆炸问题。

3. 基于博弈论与DRL的重构规划方法
   创新点在于将VMC建模为博弈参与者，其效用函数综合设备利用率、能耗和交货期等指标。DQN算法通过经验回放和双重网络结构，在10⁵级状态空间中高效探索最优策略，较传统方法缩短60%决策时间。

4. 案例验证
   在航空航天零件加工场景中，该方法使系统响应突发订单的调整时间从传统72小时降至8小时，设备利用率提升35%，验证了其在动态环境下的优越性。

这项研究的突破性在于：首次将博弈论与DRL引入数字孪生驱动的SMS重构领域，构建了"感知-决策-执行"闭环优化体系。其提出的VMC博弈机制为分布式制造资源调度提供了新思路，而DQN的应用则解决了高维状态空间下的策略搜索难题。研究不仅为工业5.0时代的柔性制造提供了关键技术支撑，更启示了人工智能与制造系统深度融合的发展方向——未来或可延伸至数字孪生元宇宙（Metaverse）中的跨工厂协同优化。正如作者团队所言，这种"设计-运行"双重视角的重构范式，将成为应对个性化制造不确定性的重要范式转变。