专利原文与附图
一种基于云服务的增材制造数字孪生系统构建方法
A Cloud-Service-Based Method for Constructing an Additive-Manufacturing Digital Twin System
该专利以3D打印机多传感器数据为入口，在本地服务器完成数据融合并驱动本地数字孪生，同时把数据上传云端数字孪生进行管理、分析和模型训练；本地模型结合虚拟打印、图像轮廓与振动频域特征检测打印过程，并接收云端更新后的算法模型。
专利摘要
本专利公开一种基于云服务的增材制造数字孪生系统构建方法。物理层传感数据经Internet或USB进入本地服务器网络服务层融合，建立包含信息模型、虚拟3D打印机、控制系统和智能算法的本地数字孪生；分析与仿真结果返回物理层并显示在人机交互界面。传感数据同时进入云端数字孪生，用于数据管理、分析、本地模型更新和制造方案服务。实施例以FDM打印的图像、振动和温度数据建立故障检测流程。
- 增材制造
- 数字孪生
- 云服务
- MTConnect
- 本地数字孪生
- 云端数字孪生
- 轮廓匹配
- 振动频域特征
多源打印数据、算法模型和设备状态需要统一接口与持续更新机制
不同增材制造过程产生图像、振动、温度和设备状态等异构数据，本地检测与云端数据服务承担不同计算和管理任务。
该方法明确区分物理层、网络服务层与应用层，并设置本地数字孪生和云端数字孪生两个对象。
五步方法连接本地融合、数字孪生、仿真反馈、云端更新和打印检测
物理模型的传感数据传入本地网络服务层融合，建立包含信息模型、虚拟打印机、控制系统和智能算法的数字孪生。
结果返回物理设备及人机交互界面；数据同步上传云端用于管理、分析、本地模型更新和制造方案服务。
图1展示传感数据融合、数据驱动孪生、分析仿真反馈、云端数字孪生和本地打印过程检测五步流程。
查看高清原图 ↗本地数字孪生关注打印状态与控制，云端数字孪生承担数据和模型服务
本地数字孪生包含物理3D打印机和虚拟模型，以实时传感数据进行边缘计算、打印检测和状态可视化。
云端数字孪生收集本地数据与打印结果，训练算法模型后下载至本地，并面向制造商和用户提供数据分析与方案信息。
图2展示云DT、多个本地DT、FDM物理模型与虚拟模型，以及制造商和用户之间的数据、模型、方案与状态信息关系。
查看高清原图 ↗MTConnect或MQTT连接物理设备、本地服务和用户
MTC适配器采集3D打印机状态，MTC代理通过Internet以标准XML格式传递信息，本地数据库用于存储。
图4还显示MTC代理向用户提供设备状态访问；存储是数据服务的一部分，不把XML、数据库和数字孪生误画成唯一串行建模链。
图4展示3D打印机经MTC适配器和MTC代理输出XML、写入数据库并向用户提供状态信息。
查看高清原图 ↗灰度化、二值化、轮廓提取与Hu矩匹配比较打印切面
实施例使用OpenCV完成灰度化、二值化和外轮廓提取，再用matchShapes比较实际打印切面与软件切面预览。
轮廓差异用于识别错层、打印件脱离热床等明显异常；细微翘曲和填充间隙还结合振动信号判断。
图6对比软件切面预览、正常打印切面和故障打印切面的原图、灰度处理、边缘检测及轮廓匹配值。
查看高清原图 ↗FFT将三轴振动从时域转换到频域并提取12个特征
每层打印振动信号经快速傅里叶变换进入频域，分别在x、y、z方向提取振幅最大值、最小值、中值和平均值。
12个频域特征与正常/故障标签组成样本；本地累计200组样本后上传云端训练，训练模型再下载更新本地故障判定。
图7展示打印振动时域信号经快速傅里叶变换得到频域响应。
查看高清原图 ↗本地检测结果触发继续打印或停止并通知用户
图像与振动联合用于打印过程判断；当本地数字孪生检测到故障时，说明书记载的响应是停止打印并通知用户进行设备检测。
未检测到故障时继续采集后续打印层数据；云端训练更新与单次故障停止响应属于不同通道。
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姚宗伟，涂鑫，毕秋实，常志勇，翁小辉，何海腾，魏文，李盟，王锦明. 一种基于云服务的增材制造数字孪生系统构建方法: CN 115489125 A[P]. 2022-12-20.
姚宗伟，涂鑫，毕秋实，常志勇，翁小辉，何海腾，魏文，李盟，王锦明. (2022). 一种基于云服务的增材制造数字孪生系统构建方法 (CN 115489125 A). China National Intellectual Property Administration.
[1] 姚宗伟，涂鑫，毕秋实，常志勇，翁小辉，何海腾，魏文，李盟，王锦明, “一种基于云服务的增材制造数字孪生系统构建方法,” 中国专利 CN 115489125 A, 2022-12-20.