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基于数字孪生的云边协同3D打印架构

2年前浏览1149

致力于数字孪生体技术的研究与发展

通过解决方案和工程化应用造福人类

来源:航空制造技术

针对云制造环境下3D 打印云边协同的需求,提出了基于数字孪生的云边协同3D 打印架构,该架构包括云端、边缘端和设备端。通过将3D 打印机与物联网模块集成,实现了设备端与边缘端双向数据传输;将时间敏感型和隐私敏感型服务部署在边缘端,解决了传统云端化所带来的网络可靠性和隐私安全等问题,实现了云端服务在本地的延伸。阐述了3D 打印机数字孪生信息模型、数字孪生驱动的3D 打印机实时监测与控制和云边协同3D 打印等关键技术。最后通过案例验证了该方案的可行性,为后续云制造中其他制造设备的云边协同制造提供了可参考的解决方案。

关键词:数字孪生;云边协同;3D 打印;云制造;工业物联网

云边协同3D 打印架构总体可以分为3 层:云端、边缘端和设备端。其中相邻层之间具备双向传输数据的功能。云端是指云计算服务器及其所提供服务,可部署于企业内部云计算中心或第三方云服务提供方,具有很强的算力,与设备端物理距离较远;边缘端是指本地服务器及其所提供服务,可部署于车间、部门或工厂内,其普遍距离接近设备端。设备端在此处特指3D 打印机及其附属部件。云端、边缘端和设备端的特点比较如表1 所示。基于数字孪生的云边协同3D 打印架构体系如图1 所示。

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设备端广义上可指所有的工业物联网设备,在这里特指工业物联网3D 打印机,其包含3D 打印机机械结构、内置控制系统、内置传感器、外置传感器和微程序控制器(Microcontroller unit, MCU)。一般桌面级和工业级打印机通常内置一些传感器以读取机身状态数据,然而由于其内部控制系统不提供数据采集接口、数据采集接口反馈数据有限、内置传感器种类和数量较少等多种原因,有时往往需要额外增加外置传感器以读取更加详细的状态数据;同时由于部分内置控制系统通信能力有限和二次开发困难等原因,需要与MCU 扩展以实现更加复杂的功能。

现有很多方案通常采取设备端与云端直接连接以实现设备资源云端化,但是由于云端与设备端物理距离较远、数据传输带宽等限制,导致数据传输实时性较差,数据传输量有限;由于设备端采集和发送数据时往往会因为各种原因导致部分数据无效,而位于设备端的MCU 只能进行非常有限的数据筛选,因此很多时候发送给云端的数据中包含大量无效数据,这些无效数据使得本就不乐观的网络状况传输效率更低;再者,设备端的数据往往具有一定的隐秘性,直接上传至云端具有一定的隐私和安全风险。 

作为云端在本地的延伸和补充,边缘端向下对设备端传来的数据进行实时处理,再将必要的数据上传至云端,解决了设备端与云端直接通信的传输实时性差、带宽不足和隐私安全等问题。同时,边缘层服务可以集成企业内部ERP 和MES 等系统和应用,提供更加个性化的服务,以增加企业管理能力和生产效率,降低运行成本。边缘端的设备端接口接受来自3D 打印机的传感器监测数据和指令执行结果,调用设备端监控相关微服务,如数据清洗、数据持久化、数据分析等,同时通过设备端接口将控制指令下达至设备端,完成3D 打印机的实时监控。单个边缘端通常会同时监测控制多个3D 打印机,同时边缘端需要频繁与云端实现数据传输,因此需要消息队列来保证数据的高效传输;同时由于各个接口的频繁使用,因此需要引入负载均衡以保证各个微服务能被合理地调用,此外,数据传输层还需满足实时传输控制指令和实时采集设备端数据等需求;数据处理层包括数据清洗、流数据处理和数据持久化等;数据应用层面向本地用户使用,包括3D 打印机的实时监控、历史数据分析及其可视化展示、当前加工进度和加工计划、异常预警处理、熔料不足提示和软件更新等。设备端与边缘端的具体监测和控制流程如下。 

(1)MCU 接受控制指令,将其处理为内置控制系统可执行的G 代码并发送至内置控制系统,内置控制系统对3D 打印机机械结构进行控制并返回执行结果至MCU,再经过MCU 的处理后上传,完成单次实时控制。 

(2)3D 打印机机械结构在执行过程中,内置传感器将其采集的数据通过内置控制系统反馈至MCU,同时外置传感器也将其采集的数据直接发送至MCU,MCU 接收到传感器数据后将数据序列化并上传,完成单次实时监测。其中,传感器可包含位移传感器、温度传感器、振动传感器等,MCU 可采用MQTT、CoAP 等协议,通过Wi–Fi、5G、LoRa、NB–IoT 等多协议数据接口进行数据传输。 

云端广义上为供应商所提供的云计算服务或产品,此处特指涉及3D 打印机相关云计算服务,主要包括协同制造服务、云端历史数据相关服务、边缘端软件更新服务和其他增值服务等。本地用户通过边缘端将数据上传至云端,包括且不限于当前3D 打印机状态、3D 打印机运行过程历史数据、边缘端故障记录和边缘端用户反馈等。云端同时接受来自无数个边缘端所上传的数据,利用云端的算力优势和数据样本数量优势,经过大数据分析、知识图谱、机器学习等相关技术,为用户提供历史数据储存分析、云边协同制造和软件更新等云计算服务。

由于全文较长,小编将全文以文档分享给大家。

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首次发布时间:2022-06-04
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