郭 亮，程云熙，曾 鳴，萬(wàn)長(zhǎng)成

（1. 西南石油大學(xué)，成都 610500；2. 工業(yè)云制造（四川）創(chuàng)新中心有限公司，成都610041）

云制造是一種面向服務(wù)的新型網(wǎng)絡(luò)化制造模式，其核心思想是利用先進(jìn)信息技術(shù)將“制造資源和能力”封裝為“服務(wù)”，為各類用戶提供按需使用的制造服務(wù)[1]。近10余年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)云制造的研究主要集中在資源虛擬化、優(yōu)化調(diào)度、平臺(tái)架構(gòu)等相關(guān)方面，形成了覆蓋云制造服務(wù)全生命周期的研究體系[2]，形成了面向航空、模具、汽摩、3D打印等領(lǐng)域[3-6]的云制造架構(gòu)，建成了私有云、公有云、混合云等云平臺(tái)模式。

然而，傳統(tǒng)云制造模式“一切上云”的思想存在諸多問(wèn)題，首先，基于云的數(shù)據(jù)分析與決策帶來(lái)的高延時(shí)等問(wèn)題難以滿足工業(yè)的需求；同時(shí)，由于帶寬限制只能將有限的數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行分析處理，使得本地的海量數(shù)據(jù)無(wú)法得到充分應(yīng)用；再者，傳統(tǒng)云制造模式下的任務(wù)調(diào)度難以適配現(xiàn)場(chǎng)生成環(huán)境動(dòng)態(tài)變化。近年來(lái)新一代信息技術(shù)，比如數(shù)字孿生[7-8]、5G通信[9]、大數(shù)據(jù)[10]、邊緣計(jì)算[11]等得到快速發(fā)展，推動(dòng)著云制造系統(tǒng)的演變和進(jìn)化。云制造正在從單一的云端向云邊協(xié)同制造范式轉(zhuǎn)變。特別是，引入數(shù)字孿生的理念將各種制造設(shè)備轉(zhuǎn)變成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端，并實(shí)時(shí)接入到云平臺(tái)是云制造內(nèi)涵發(fā)展的新趨勢(shì)。在數(shù)字孿生方面，Xu[12]提出了機(jī)床4.0（Machine tools 4.0）概念，構(gòu)建了面向Cyberphysical machine tools（CPMT）的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方法；Liu等[13]和Zhang等[14]分別從不同角度對(duì)CPMT框架及技術(shù)體系進(jìn)行了研究；孫元亮等[15]提出了面向數(shù)字孿生的智能生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng)；周成等[16]和魏一雄等[17]提出了基于數(shù)字孿生的智能生產(chǎn)車間。在云邊協(xié)同方面，Georgakopoulos等[18]提出了云邊協(xié)同與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造領(lǐng)域的路線圖；Qi等[19]提出基于云邊協(xié)同的智能制造系統(tǒng)架構(gòu)；丁凱等[20]提出了基于云邊協(xié)同的智能工廠物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)；滿君豐等[21]提出云邊協(xié)同計(jì)算架構(gòu)下大規(guī)模工廠接入的任務(wù)調(diào)度方法；Yang等[22]提出了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的云邊協(xié)同框架。

當(dāng)前已有研究主要分別針對(duì)傳統(tǒng)制造領(lǐng)域的云邊協(xié)同和數(shù)字孿生構(gòu)建，但由于傳統(tǒng)制造設(shè)備數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、制造工藝繁多等原因，難以快速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用。而圍繞3D打印設(shè)備構(gòu)建云邊協(xié)同制造和數(shù)字孿生可謂是最有可行性的應(yīng)用場(chǎng)景。首先，3D打印工藝具有高度的數(shù)字化，其設(shè)計(jì)與制造無(wú)縫集成，這種工藝無(wú)需傳統(tǒng)復(fù)雜的工藝設(shè)計(jì)，更容易實(shí)現(xiàn)從設(shè)備接入到服務(wù)的全流程數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化。將3D打印機(jī)優(yōu)先布局到云制造系統(tǒng)，為形成基于云的制造生態(tài)具有非常重要的引領(lǐng)作用。其次，隨著技術(shù)成熟，3D打印機(jī)的市場(chǎng)需求在增加，同時(shí)各類3D打印機(jī)部署在企業(yè)的數(shù)量也在增加。據(jù)市場(chǎng)研究公司IDC預(yù)計(jì)，全球3D打印支出將在2022年達(dá)到230億美元。在這方面，部分學(xué)者針對(duì)云制造環(huán)境下3D打印的云平臺(tái)構(gòu)建、供需匹配和調(diào)度進(jìn)行了相關(guān)研究[23-25]。Wang等[23]還提出了一種基于云邊緣計(jì)算的智能增材制造框架。Zhang等[26]則針對(duì)當(dāng)前3D打印的數(shù)字孿生研究進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)。但是，目前針對(duì)3D打印，將云邊協(xié)同與數(shù)字孿生相結(jié)合研究較少。為此，本研究以3D打印機(jī)為對(duì)象，提出了一種基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)，闡述了其關(guān)鍵技術(shù)，并通過(guò)案例驗(yàn)證其架構(gòu)的可行性。

基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)

云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)總體可以分為3層：云端、邊緣端和設(shè)備端。其中相鄰層之間具備雙向傳輸數(shù)據(jù)的功能。云端是指云計(jì)算服務(wù)器及其所提供服務(wù)，可部署于企業(yè)內(nèi)部云計(jì)算中心或第三方云服務(wù)提供方，具有很強(qiáng)的算力，與設(shè)備端物理距離較遠(yuǎn)；邊緣端是指本地服務(wù)器及其所提供服務(wù)，可部署于車間、部門或工廠內(nèi)，其普遍距離接近設(shè)備端。設(shè)備端在此處特指3D打印機(jī)及其附屬部件。云端、邊緣端和設(shè)備端的特點(diǎn)比較如表1所示?；跀?shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)體系如圖1所示。

圖1 基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)Fig.1 Cloud-edge collaborative 3D printing architecture based on digital twin

表1 云端、邊緣端和設(shè)備端比較Table 1 Comparison of cloud, edge and device

設(shè)備端廣義上可指所有的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在這里特指工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)3D打印機(jī)，其包含3D打印機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)、內(nèi)置控制系統(tǒng)、內(nèi)置傳感器、外置傳感器和微程序控制器（Microcontroller unit, MCU）。一般桌面級(jí)和工業(yè)級(jí)打印機(jī)通常內(nèi)置一些傳感器以讀取機(jī)身狀態(tài)數(shù)據(jù)，然而由于其內(nèi)部控制系統(tǒng)不提供數(shù)據(jù)采集接口、數(shù)據(jù)采集接口反饋數(shù)據(jù)有限、內(nèi)置傳感器種類和數(shù)量較少等多種原因，有時(shí)往往需要額外增加外置傳感器以讀取更加詳細(xì)的狀態(tài)數(shù)據(jù)；同時(shí)由于部分內(nèi)置控制系統(tǒng)通信能力有限和二次開(kāi)發(fā)困難等原因，需要與MCU擴(kuò)展以實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的功能。

現(xiàn)有很多方案通常采取設(shè)備端與云端直接連接以實(shí)現(xiàn)設(shè)備資源云端化，但是由于云端與設(shè)備端物理距離較遠(yuǎn)、數(shù)據(jù)傳輸帶寬等限制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性較差，數(shù)據(jù)傳輸量有限；由于設(shè)備端采集和發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)往往會(huì)因?yàn)楦鞣N原因?qū)е虏糠謹(jǐn)?shù)據(jù)無(wú)效，而位于設(shè)備端的MCU只能進(jìn)行非常有限的數(shù)據(jù)篩選，因此很多時(shí)候發(fā)送給云端的數(shù)據(jù)中包含大量無(wú)效數(shù)據(jù)，這些無(wú)效數(shù)據(jù)使得本就不樂(lè)觀的網(wǎng)絡(luò)狀況傳輸效率更低；再者，設(shè)備端的數(shù)據(jù)往往具有一定的隱秘性，直接上傳至云端具有一定的隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)。

作為云端在本地的延伸和補(bǔ)充，邊緣端向下對(duì)設(shè)備端傳來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，再將必要的數(shù)據(jù)上傳至云端，解決了設(shè)備端與云端直接通信的傳輸實(shí)時(shí)性差、帶寬不足和隱私安全等問(wèn)題。同時(shí)，邊緣層服務(wù)可以集成企業(yè)內(nèi)部ERP和MES等系統(tǒng)和應(yīng)用，提供更加個(gè)性化的服務(wù)，以增加企業(yè)管理能力和生產(chǎn)效率，降低運(yùn)行成本。邊緣端的設(shè)備端接口接受來(lái)自3D打印機(jī)的傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和指令執(zhí)行結(jié)果，調(diào)用設(shè)備端監(jiān)控相關(guān)微服務(wù)，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)持久化、數(shù)據(jù)分析等，同時(shí)通過(guò)設(shè)備端接口將控制指令下達(dá)至設(shè)備端，完成3D打印機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。單個(gè)邊緣端通常會(huì)同時(shí)監(jiān)測(cè)控制多個(gè)3D打印機(jī)，同時(shí)邊緣端需要頻繁與云端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，因此需要消息隊(duì)列來(lái)保證數(shù)據(jù)的高效傳輸；同時(shí)由于各個(gè)接口的頻繁使用，因此需要引入負(fù)載均衡以保證各個(gè)微服務(wù)能被合理地調(diào)用，此外，數(shù)據(jù)傳輸層還需滿足實(shí)時(shí)傳輸控制指令和實(shí)時(shí)采集設(shè)備端數(shù)據(jù)等需求；數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)清洗、流數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)持久化等；數(shù)據(jù)應(yīng)用層面向本地用戶使用，包括3D打印機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、歷史數(shù)據(jù)分析及其可視化展示、當(dāng)前加工進(jìn)度和加工計(jì)劃、異常預(yù)警處理、熔料不足提示和軟件更新等。設(shè)備端與邊緣端的具體監(jiān)測(cè)和控制流程如下。

（1）MCU接受控制指令，將其處理為內(nèi)置控制系統(tǒng)可執(zhí)行的G代碼并發(fā)送至內(nèi)置控制系統(tǒng)，內(nèi)置控制系統(tǒng)對(duì)3D打印機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行控制并返回執(zhí)行結(jié)果至MCU，再經(jīng)過(guò)MCU的處理后上傳，完成單次實(shí)時(shí)控制。

（2）3D打印機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)在執(zhí)行過(guò)程中，內(nèi)置傳感器將其采集的數(shù)據(jù)通過(guò)內(nèi)置控制系統(tǒng)反饋至MCU，同時(shí)外置傳感器也將其采集的數(shù)據(jù)直接發(fā)送至MCU，MCU接收到傳感器數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)序列化并上傳，完成單次實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。其中，傳感器可包含位移傳感器、溫度傳感器、振動(dòng)傳感器等，MCU可采用MQTT、CoAP等協(xié)議，通過(guò)Wi-Fi、5G、LoRa、NB-IoT等多協(xié)議數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

云端廣義上為供應(yīng)商所提供的云計(jì)算服務(wù)或產(chǎn)品，此處特指涉及3D打印機(jī)相關(guān)云計(jì)算服務(wù)，主要包括協(xié)同制造服務(wù)、云端歷史數(shù)據(jù)相關(guān)服務(wù)、邊緣端軟件更新服務(wù)和其他增值服務(wù)等。本地用戶通過(guò)邊緣端將數(shù)據(jù)上傳至云端，包括且不限于當(dāng)前3D打印機(jī)狀態(tài)、3D打印機(jī)運(yùn)行過(guò)程歷史數(shù)據(jù)、邊緣端故障記錄和邊緣端用戶反饋等。云端同時(shí)接受來(lái)自無(wú)數(shù)個(gè)邊緣端所上傳的數(shù)據(jù)，利用云端的算力優(yōu)勢(shì)和數(shù)據(jù)樣本數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)，經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，為用戶提供歷史數(shù)據(jù)儲(chǔ)存分析、云邊協(xié)同制造和軟件更新等云計(jì)算服務(wù)。

基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印關(guān)鍵技術(shù)

1 3D打印機(jī)數(shù)字孿生信息建模

本研究以FDM 3D打印機(jī)為例，主要參數(shù)包括X、Y、Z軸移動(dòng)，噴頭溫度，擠出器和熱床等，如圖2所示。由于種類和層次較多，需要對(duì)其進(jìn)行建模以方便數(shù)據(jù)傳輸。JSON是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，簡(jiǎn)潔清晰的層次結(jié)構(gòu)使其常用在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域作為數(shù)據(jù)交換語(yǔ)言。本研究定義了基于JSON的數(shù)字孿生信息模型（Digital twin information model，DTIM），作為設(shè)備端向邊緣端發(fā)送的數(shù)據(jù)的載體，其主要包含基本信息、狀態(tài)數(shù)據(jù)、執(zhí)行反饋和時(shí)間戳4個(gè)對(duì)象，表述如下：

數(shù)字孿生信息模型={基本信息，狀態(tài)數(shù)據(jù)，執(zhí)行反饋，時(shí)間戳}；

基本信息={設(shè)備編號(hào)，設(shè)備名稱，設(shè)備類型，設(shè)備狀態(tài)，…}；

狀態(tài)數(shù)據(jù)={X軸，Y軸，Z軸，擠出頭參數(shù)，熱床，風(fēng)扇，…}；

X軸，Y軸，Z軸={位置，速度，加速度，…}。

執(zhí)行反饋為系統(tǒng)執(zhí)行上行G代碼的反饋數(shù)據(jù)，可采用數(shù)組的方式存儲(chǔ)多條執(zhí)行結(jié)果。時(shí)間戳表示當(dāng)前數(shù)據(jù)生成的時(shí)間，用于后續(xù)時(shí)序相關(guān)處理。

設(shè)備端的MCU將采集的3D打印機(jī)物理狀態(tài)數(shù)據(jù)序列化為JSON格式的DTIM，其格式如圖2所示。采取MQTT和CoAP等協(xié)議，通過(guò)Wi-Fi等方式發(fā)送給邊緣端，邊緣端獲取到數(shù)據(jù)后進(jìn)行反序列化得到該數(shù)據(jù)對(duì)象，再進(jìn)行下一步操作。

圖2 3D打印機(jī)功能參數(shù)Fig.2 3D printer functional parameters

2 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的3D打印可視化監(jiān)測(cè)

為了使3D打印機(jī)當(dāng)前狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)更加易于使用，需對(duì)3D打印機(jī)狀態(tài)進(jìn)行可視化展示，可采用基于WebGL的Three.js和Babylon.js來(lái)實(shí)現(xiàn)B/S結(jié)構(gòu)的可視化監(jiān)測(cè)，也可采用基于Vulkan、OpenGL、DirectX等的Unity3D引擎實(shí)現(xiàn)C/S結(jié)構(gòu)的可視化監(jiān)測(cè)。如圖3所示，設(shè)備端通過(guò)MCU將3D打印機(jī)控制系統(tǒng)和外加傳感器所采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)序列化為DTIM并發(fā)送至邊緣端，邊緣端收到數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)進(jìn)行反序列化，經(jīng)過(guò)一系列數(shù)據(jù)處理后發(fā)送至用戶端設(shè)備，用戶端設(shè)備通過(guò)上述可視化技術(shù)將3D打印機(jī)數(shù)字模型進(jìn)行渲染，當(dāng)來(lái)自設(shè)備端3D打印機(jī)的狀態(tài)信息更新時(shí)，三維模型同步更新。

圖3 3D打印機(jī)可視化監(jiān)測(cè)流程Fig.3 Process of 3D printer visualization and monitoring

3 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的3D打印實(shí)時(shí)控制

控制板是3D打印機(jī)底層核心控制硬件，控制系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)解釋?xiě)?yīng)用程序或上位機(jī)發(fā)送的G代碼，并控制3D打印機(jī)執(zhí)行命令。目前主流的3D打印機(jī)的控制系統(tǒng)有Sprinter、Marlin、Teacup和sailfish等。不同固件對(duì)G代碼的基本譯碼過(guò)程是相似的，其基本過(guò)程如圖4所示。邊緣端將加工任務(wù)轉(zhuǎn)換為G代碼后通過(guò)MCU發(fā)送至指定的設(shè)備端3D打印機(jī)控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)讀取一行代碼后監(jiān)測(cè)其指令格式與關(guān)鍵詞，隨后開(kāi)始執(zhí)行，執(zhí)行結(jié)束后返回該行代碼執(zhí)行結(jié)果并讀取下一行代碼。3D打印機(jī)所反饋的執(zhí)行結(jié)果傳輸至MCU和其他傳感器數(shù)據(jù)一起序列化為DTIM，按預(yù)設(shè)的反饋周期發(fā)送至邊緣端。

圖4 3D打印機(jī)控制流程Fig.4 3D printer control process

基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印案例研究

為驗(yàn)證基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)的可行性，本試驗(yàn)采用一臺(tái)FDM 3D打印機(jī)、一塊NodeMCU卡發(fā)板和兩臺(tái)PC分別模擬設(shè)備端、邊緣端和云端。3D打印機(jī)通過(guò)串口鏈接邊緣端，NodeMCU使用Arduino開(kāi)發(fā)，邊緣端和云端使用SpringBoot進(jìn)行服務(wù)器端開(kāi)發(fā)，nginx實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，mosquitto作為MQTT消息中間件，基于SpringCloud構(gòu)建微服務(wù)，并使用Docker進(jìn)行部署。用戶端使用PC通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)邊緣端和云端服務(wù)。

3D打印機(jī)數(shù)字孿生可視化模型構(gòu)建的步驟主要包括：首先通過(guò)三維建模軟件構(gòu)建3D打印機(jī)三維模型；其次利用Three.js將3D打印機(jī)三維模型導(dǎo)入到Web端；最后，在Web端構(gòu)建場(chǎng)景、相機(jī)和渲染，實(shí)現(xiàn)3D打印機(jī)三維模型的在線顯示。3D打印機(jī)數(shù)字孿生模型構(gòu)建流程如圖5所示。

圖5 3D打印機(jī)數(shù)字孿生可視化模型構(gòu)建Fig.5 Modeling of 3D printer digital twin visualization

其中控制指令的發(fā)送由sendCode()方法實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)監(jiān)聽(tīng)功能由ContinueRead()方法實(shí)現(xiàn)、文件打印功能由文件上傳queryAll()方法、文件解析readFile()方法以及文件打印startPrintFile()方法共同實(shí)現(xiàn)?？刂浦噶畎l(fā)送與監(jiān)聽(tīng)功能的流程結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 控制指令發(fā)送與監(jiān)聽(tīng)Fig.6 Control command sending and listening

3D打印機(jī)孿生模型和數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)功能如圖7所示。利用按鍵對(duì)3D打印機(jī)實(shí)體進(jìn)行單步控制，孿生模型將同步3D打印機(jī)的實(shí)時(shí)動(dòng)作，可以實(shí)時(shí)瀏覽和發(fā)送3D打印機(jī)控制指令，如在操作面板發(fā)送歸零指令，3D打印機(jī)接收到位移指令“G28 X0 Y0 Z0”，在執(zhí)行完指令后，將向系統(tǒng)反饋“X:0.00Y:0.00Z:0.00E:0.00 Count X: 0.00Y:0.00Z:0.00 ok”。接收到溫度查詢指令“M105”，將反饋3D打印機(jī)實(shí)時(shí)的溫度數(shù)據(jù)“ok T:25.9 /0.0 B:26.4 /0.0 T0:25.9 /0.0 @:0 B@:0”。

圖7 3D打印機(jī)數(shù)字孿生模型與實(shí)時(shí)監(jiān)控Fig.7 3D printer digital twin model with real-time monitoring and controlling

云邊協(xié)同3D打印服務(wù)流程如圖8所示。服務(wù)提供方（3D打印機(jī)所有方）通過(guò)云端發(fā)布加工服務(wù)，其加工服務(wù)狀態(tài)根據(jù)邊緣端上傳的3D打印機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)以實(shí)時(shí)更新（可用，正在使用，已下架）。服務(wù)需求方（需要3D打印加工服務(wù)的用戶）通過(guò)云端發(fā)布加工需求，其粒度同發(fā)布的加工服務(wù)一樣，通常也是零件級(jí)粒度以上。經(jīng)過(guò)云端的服務(wù)分解、需求分解、匹配、優(yōu)化調(diào)度等生成加工方案，待需求方選擇。需求方選擇并確認(rèn)加工方案后，云端生成訂單，并將加工任務(wù)和訂單信息發(fā)送至邊緣端，如圖9所示。邊緣端收到加工任務(wù)，對(duì)需求方上傳的加工模型進(jìn)行切片等操作，再將生成的G代碼逐條發(fā)送至邊緣端3D打印機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)加工服務(wù)。打印機(jī)執(zhí)行G代碼后，將G代碼執(zhí)行結(jié)果反饋至邊緣端，邊緣端經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后將數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶端瀏覽器，瀏覽器中3D打印機(jī)模型同步3D打印機(jī)實(shí)體狀態(tài)。當(dāng)打印機(jī)處于正在加工狀態(tài)時(shí)，邊緣端將狀態(tài)信息反饋至云端，云端狀態(tài)切換為“正在使用”后，云端下達(dá)給服務(wù)提供方的后續(xù)加工任務(wù)優(yōu)先選擇其他空閑3D打印機(jī)。完成加工后，將完成信息返回至云端，同時(shí)再次更新當(dāng)前為“可用”。待服務(wù)需求方在云端收到來(lái)自服務(wù)提供方的確認(rèn)后，完成此次加工服務(wù)。因此通過(guò)云-邊-設(shè)備端相互連接，可實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印。

圖8 云邊協(xié)同3D打印服務(wù)Fig.8 Cloud-edge collaborative 3D printing service

圖9 云端下達(dá)加工任務(wù)至邊緣端Fig.9 Tasks are sent from cloud to edge

如圖10所示，邊緣端將文件解析成G代碼控制指令，逐條發(fā)送給3D打印機(jī)進(jìn)行在線打印。打印機(jī)執(zhí)行G代碼后，將G代碼執(zhí)行結(jié)果反饋至邊緣端，邊緣端經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后將數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶端瀏覽器，瀏覽器中3D打印機(jī)模型同步3D打印機(jī)實(shí)體狀態(tài)。

圖10 云邊協(xié)同控制3D打印機(jī)執(zhí)行加工任務(wù)Fig.10 Cloud-edge collaborative control of 3D printers for machining tasks

結(jié)論

本研究選用3D打印機(jī)作為研究對(duì)象，提出了一種基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)。定義了3D打印機(jī)數(shù)字孿生信息模型，闡述了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的3D打印的關(guān)鍵技術(shù)。在案例中，所構(gòu)建的邊緣平臺(tái)基于Three.js實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生可視化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制，3D打印云制造平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了云邊協(xié)同服務(wù)，驗(yàn)證了基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)的有效性，為后續(xù)云制造的落地提供了技術(shù)支撐。下一步，團(tuán)隊(duì)將針對(duì)以下兩點(diǎn)進(jìn)一步研究。

（1）利用OPC-UA和MTConnect，將更多加工設(shè)備接入至邊緣端，并構(gòu)建其數(shù)字孿生生產(chǎn)線。

（2）融合多種典型制造設(shè)備，構(gòu)建基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同生產(chǎn)線系統(tǒng)。