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工业环境中时间敏感联网协调迁移学习的方法和装置制造方法及图纸

技术编号:35433463 阅读:17 留言:0更新日期:2022-11-03 11:39
公开了用于工业环境中的时间敏感联网(TSN)协调迁移学习的方法和装置。一种示例装置,该装置包括至少一个存储器,该装置中的指令,以及处理器电路系统,用于执行指令以使由第一机器根据第一配置执行操作,处理由第一机器执行操作的性能度量以确定性能度量是否在阈值范围内,以及响应于确定性能度量不在阈值范围内,使第二机器根据不同于第一配置的第二配置执行操作。配置执行操作。配置执行操作。

【技术实现步骤摘要】
工业环境中时间敏感联网协调迁移学习的方法和装置
相关申请
[0001]该专利来自于2021年4月30日提交的美国专利申请序列第63/182,547号。美国专利申请第63/182,547号通过引用以其整体结合于此。此处要求对美国专利申请第63/182,547号的优先权。


[0002]本公开总体上涉及自动化生产,并且更具体地,涉及用于工业环境中的时间敏感联网(TSN)协调迁移学习的方法和装置。

技术介绍

[0003]在工业环境中,为了最小化产品在单元中花费的时间,在单元中并行运行类似的工艺通常是经验性的。这在汽车制造业中尤为重要。现有机制涉及为参与现场操作(例如,焊接、粘合、喷漆等)的所有控制器和自主代理生成多个同质静态配置,而不考虑操作、环境或其他工艺的影响的动态变化。这导致质量低并破坏了将自主代理与机器学习结合使用的目的。
附图说明
[0004]图1示出了用于边缘计算的边缘云配置的概览。
[0005]图2示出了端点、边缘云和云计算环境之间的操作层。
[0006]图3示出了用于边缘计算系统中的联网和服务的示例方法。
[0007]图4是示出根据本公开的教导的示例工厂环境的概览的框图。
[0008]图5是示出与图4的工厂环境相关联的示例机器的示例操作的阶段的图。
[0009]图6是与图4的示例工厂环境相关联的示例单元的框图。
[0010]图7是在图4的示例工厂环境内示例单元与其他示例单元之间迁移学习的示例实现方式的框图。
[0011]图8是根据本公开的教导的图4工厂环境的单元和/或机器的示例集聚的框图。
[0012]图9是与图4的示例工厂环境相关联的示例机器和图4、6、7和/或8的示例单元的框图。
[0013]图10是与图9的示例机器相关联的示例集群控制器的框图。
[0014]图11是与图9的示例机器相关联的示例操作调度控制器的框图。
[0015]图12是示出本文公开的现有机制与提出的机制之间的示例差异的框图。
[0016]图13是涉及物联网边缘设备、边缘服务器和云服务器的示例高级系统架构的框图,以促进基于安全TSN的Gossip协议,以实现在自主代理、不同边缘和云服务器之间的高效同步。
[0017]图14是使用平台无线凭证交换(WCE)和受信任执行环境的基于TSN的Gossip同步的示例系统架构的框图。
[0018]图15是示出示例基于社区的TSN的图。
[0019]图16是表示示例机器可读指令的流程图,该指令可由示例处理器电路系统执行以实现图14的系统架构,以使用无线凭证交换(WCE)和TEE配置和操作平台受信任执行环境凭证的安全供应和验证,该平台受信任执行环境凭证用于对等物联网(IoT)代理之间以及边缘和云服务器之间的TSN Gossip同步。
[0020]图17是表示示例机器可读指令的流程图,该指令可由示例处理器电路系统执行以实现图9和图10的示例集群控制器和/或图4、图6

图13和图15的示例机器的图9和图11的示例操作调度控制器。
[0021]图18是表示可被执行以实现图4、图6

图13和图15的示例机器的图9和图11的示例操作调度控制器的机器可读指令的流程图。
[0022]图19是表示可以被执行以实现图4、图6

图13和图15的示例机器的机器可读指令的流程图。
[0023]图20是包括被构造用于执行图17

图19的示例机器可读指令以实现图4、图6

图13和图15的示例机器的处理器电路系统的示例处理平台的框图。
[0024]图21提供用于边缘计算系统中的计算节点处所部署的计算的示例组件的概览。
[0025]图22提供边缘计算系统中的计算设备内的示例组件的进一步的概览。
[0026]图23是示例软件分发平台(例如,一个或多个服务器)的框图,该示例软件分发平台用于将软件(例如,与图15的示例机器可读指令相对应的软件)分发给与终端用户和/或消费者(例如,用于许可、销售和/或使用)、零售商(例如,用于销售、转售、许可和/或分许可)、和/或原始装备制造商(OEM)(例如,包括在要分发给例如零售商和/或诸如直接购买客户之类的其他终端用户的产品中)相关联的客户端设备。
[0027]图24是图20的处理器电路系统的示例实现方式的框图。
[0028]图25是图20的处理器电路系统的另一个示例实现方式的框图。
[0029]这些图并未按比例绘制。一般来说,贯穿(多个)附图和所附书面说明书,相同的附图标记将用于指代相同或相似的部分。除非另有特别说明,否则诸如“第一”、“第二”、第三”等的描述符在本文中使用而不以任何方式强加或以其他方式指示优先级、物理顺序、列表中的排列和/或排序的任何含义,但仅用作标签和/或任意名称来区分元素以便于理解所公开的示例。在一些示例中,描述符“第一”可以用于指代具体实施方式中的要素,而在权利要求中可以使用诸如“第二”或“第三”之类的不同描述符来指代同一要素。在此类情况下,应当理解,此类描述符仅用于清楚地标识那些可能例如以其他方式共享相同名称的要素。如本文中所使用,“近似”和“大约”是指由于制造公差和/或其他现实世界缺陷而可能并不精确的尺寸。如本文所使用,短语“进行通信”(包括其变体)包含直接通信和/或通过一个或多个中间组件的间接通信,并且不需要直接的物理(例如,有线)通信和/或持续通信,而是附加地包括以周期性间隔、预定间隔、非周期性间隔、和/或一次性事件来进行的选择性通信。如本文所用,“处理器电路系统”定义为包括(i)一个或多个专用电路,其构造成用于执行(多个)特定操作并包括一个或多个基于半导体的逻辑器件(例如,由一个或多个晶体管实现的电硬件),和/或(ii)一个或多个基于半导体的通用电路,用指令编程以执行特定操作并且包括一个或多个基于半导体的逻辑器件(例如,由一个或多个晶体管实现的电硬件)。处理器电路系统的示例包括编程的微处理器、可实例化指令的现场可编程门阵列(FPGA)、
中央处理器单元(CPU)、图形处理器单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、XPU或微控制器以及诸如专用集成电路(ASIC)之类的集成电路。例如,XPU可以由异构计算系统实现,该异构计算系统包括多种类型的处理器电路系统(例如,一个或多个FPGA、一个或多个CPU、一个或多个GPU、一个或多个DSP等,和/或其组合)和可将(多个)计算任务分配给多个类型的处理电路系统中最适合执行(多个)计算任务的一个(多个)处理电路系统的(多个)应用编程接口(API)。
具体实施方式
[0030]如本文所使用的,数据是可由处理器电路系统摄取、处理、解释和/或以其他方式操纵以产生结果、以任何形式的信息。产生的结果本身可是数据。
[0031]如本文所用,术语“配置”包括指令集、信息的集合和/或数据,可由处理器电路系统摄取、处理、本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种包括指令的机器可读介质,所述指令当被执行时,使一个或多个处理器用于:使由第一机器根据第一配置执行操作;处理由所述第一机器执行所述操作的性能度量以确定所述性能度量是否在阈值范围内;以及响应于确定所述性能度量不在所述阈值范围内,使第二机器根据不同于所述第一配置的第二配置执行所述操作。2.如权利要求1所述的机器可读介质,其特征在于,所述操作是制造操作,所述第一机器是第一制造机器并且所述第二机器是第二制造机器。3.如权利要求1或2所述的机器可读介质,其特征在于,所述指令在被执行时,使所述一个或多个处理器使所述第一机器和所述第二机器异步操作。4.如权利要求1所述的机器可读介质,其特征在于,所述性能度量与驱动信号相关联,所述驱动信号使由所述第一机器执行所述操作。5.如权利要求4所述的机器可读介质,其特征在于,所述性能度量与所述驱动信号偏离与所述第一配置相关联的预定驱动信号的偏差相关联。6.如权利要求1或权利要求5所述的机器可读介质,其特征在于,所述指令在被执行时,使所述一个或多个处理器用于基于所述第一配置和与根据所述第一配置执行所述操作相关联的所述性能度量来确定所述第二配置。7.如权利要求1或权利要求6所述的机器可读介质,其特征在于,所述性能度量是第一性能度量,并且其中所述指令在被执行时,使所述一个或多个处理器用于:处理由所述第二机器执行所述操作的第二性能度量以确定所述第二性能度量是否在所述阈值范围内;以及响应于确定所述第二性能度量在所述阈值范围内,使所述第一机器或第三机器根据所述第二配置执行所述操作。8.如权利要求1所述的机器可读介质,其特征在于,所述阈值范围是第一阈值范围,并且其中所述指令在被执行时,使所述一个或多个处理器用于响应于所述第一机器遇到第一环境条件和所述第二机器遇到第二环境条件而以通信方式耦合所述第一机器和所述第二机器,所述第一环境条件在所述第二环境条件的第二阈值范围内。9.如权利要求1所述的机器可读介质,其特征在于,所述指令在被执行时,使所述一个或多个处理器用于:响应于所述第二机器和一个或多个其他机器最初被配置成用于根据所述第一配置或类似于所述第一配置的第三配置执行操作而使所述第一机器以通信方式耦合到所述第二机器和所述一个或多个其他机器;以及使所述第一机器、所述第二机器和所述一个或多个其他机器从由所述第一机器、所述第二机器和所述一个或多个其他机器执行的操作中学习。10.一种方法,包括:使由第一机器根据第一配置执行操作;处理由所述第一机器执行操作的性能度量以确定所述性能度量是否在阈值范围内;以及响应于确定所述性能度量不在所述阈值范围内,使第二机器根据不同于所述第一配置
的第二配置执行操作。11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述操作是制造操作,所述第一机器是第一制造机器并且所述第二机器是第二制造机器。12.如权利要求10或权利要求11所述的方法,进一步包括使所述第一机器和所述第二机器异步操作。13.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述性能度量...

【专利技术属性】
技术研发人员:R
申请(专利权)人:英特尔公司
类型:发明
国别省市:

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