一种数据驱动的工艺流程组态方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据分析领域，更具体的说，它涉及一种数据驱动的工艺流程组态方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种数据驱动的工艺流程组态方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据分析领域，更具体的说，它涉及一种数据驱动的工艺流程组态方法及系统
。

技术介绍

[0002]工业制造生产特别是工业流程生产中，涉及大量的工艺方法以及工艺流程，随着自动化及信息技术的普及，通过计算机软件监控
、
管理生产过程已经是一种常态，现有方案大多数通过购买商用组态软件如西门子
WinCC、WonderWare InTouch、
组态王等，或者采用自主开发组态软件，完成生产过程的自动化监控管理
。
通过读取传感器，直接或间接把数据反应在工艺流程组态图中，相关图形状态也随数据改变，可以有效地反应生产制造情况
。
当生产过程中发现异常时，操作员可以通过组态软件进行查看，必要时，也可以在组态软件上对现场设备进行控制
。
因此，工艺流程组态图对制造业特别是流程工业的自动化生产过程监控和管理具有重要作用
。
[0003]但是在设计工艺流程组态图时，特别是大型工艺流程，包含成千上万个图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数据驱动的工艺流程组态方法，其特征在于，包括：获取工艺流程对应的描述文本；通过训练好的实体提取模型对描述文本进行命名实体提取，获取描述文本中所有的命名实体；将命名实体与工艺流程知识图谱进行匹配，输出匹配成功的所有关联的工艺流程三元组，工艺流程三元组以“命名实体
‑
关系
‑
命名实体”的形式进行存储；遍历所有工艺流程三元组和命名实体，并基于图元库构建工艺流程组态图，工艺流程组态图中包括所有命名实体对应的图元和工艺流程三元组对应图元之间的管线连接，图元库中包括一一对应的命名实体与图元；建立工艺流程组态图中各个图元与对应检测点信息的映射关系，检测点信息为来自于实际设备中传感器数据，将检测点信息映射至工艺流程组态图的图元中；且工艺流程组态图经过渲染之后呈现于显示页面；工艺流程组态图经过渲染之后呈现于显示页面，具体包括如下步骤：遍历所有工艺流程三元组，并针对每个工艺流程三元组建立工艺流程三元组对应图元之间的虚拟边连接，且管线连接和虚拟边连接都是以列表的方式进行存储，虚拟边是对原有管线的扩展；响应用户的操作，并且获取对应的业务指令，业务指令包括划分模式和子图显示策略；遍历工艺流程组态图，并根据业务指令中的划分模式将工艺流程组态图划分为若干个工艺流程组态子图，并针对每个工艺流程组态子图执行对应的子图显示策略，完成工艺流程组态图的渲染；在工艺流程组态图在显示页面进行展示时，持续遍历工艺流程组态图中的图元对应的检测点信息，针对获取的检测点信息，根据检测点信息从虚拟边显示策略库中获取对应的虚拟边显示策略，虚拟边显示策略库由用户进行提前设定，其中包括了不同的检测点信息范围和对应的虚拟边显示策略，且虚拟边显示策略用于实现是否显示图元之间的虚拟边和实现虚拟边的动态显示，执行获取的虚拟边显示策略
。2.
根据权利要求1所述的一种数据驱动的工艺流程组态方法，其特征在于，实体提取模型基于
BiLSTM
‑
CRF
模型建立，包括预处理层
、
词向量输出层
、BiLSTM
层和
CRF
层，其中预处理层用于对描述文本进行分词和删除停用词操作；词向量输出层用于输出经过预处理层处理后的描述文本中的词语对应的词向量；
BiLSTM
层和
CRF
层配合用于描述文本中的词向量进行命名实体类型标注
。3.
根据权利要求2所述的一种数据驱动的工艺流程组态方法，其特征在于，词向量输出层包括待选词向量匹配块和词向量输出块，其中待选词向量匹配块用于将经过预处理层处理后的描述文本中的词语与词汇表进行匹配，输出匹配成功对应的待选词向量，且词汇表有
Q
个，每一个词汇表中包括一一对应的词语编码和待选词向量；词向量输出块用于根据
n
×
Q
个待选词向量输出词向量，
n
为将经过预处理层处理后的描述文本中的词语的总个数；词汇表的建立方法如下：获取工艺流程描述文件样本组成的工艺流程描述文件训练集；将工艺流程描述文件训练集中的所有工艺流程描述文件样本经过分词和删除停用词操作，输出所有词语；将所有词语分别送入
Q
个
Word2vec
模型中进行训练，输出
Q
个词汇表；
Word2vec
模型包括输入层
、
隐藏层和输出层，
Q
个
Word2vec
模型的不同之处在于内部的隐藏层的节点个数不同，使得不同词汇表中的待选词向量的维度不同；根据
n
×
Q
个待选词向量输出词向量，具体包括如下步骤：将所有词汇表根据对应的
Word2vec
模型的隐藏层节点个数从小到大进行排列，并记为词汇表
D
q
，
q=1
，2，3······
Q
，将经过预处理层处理后的描述文本中的词语与词汇表
D
q
匹配后获取的待选词向量组成特征图
F
q
，特征图
F
q
的尺寸为
H
q
×
n
，
H
q
为词汇表
D
q
对应的
Word2vec
模型的隐藏层节点个数；将特征图
F
Q
经过一次卷积操作，得到暂存特征图
Z
Q
，且暂存特征图
Z
Q
与特征图
F
Q
‑1的尺寸一致；将暂存特征图
Z
Q
与特征图
F
Q
‑1进行拼接融合，再经过一次卷积操作，得到暂存特征图
Z
Q
‑1，且暂存特征图
Z
Q
‑1与特征图
F
Q
‑2的尺寸一致；将暂存特征图
Z
Q
‑1与特征图
F
Q
‑2进行拼接融合，再经过一次卷积操作，得到暂存特征图
Z
Q
‑2，且暂存特征图
Z
Q
‑2与特征图
F
Q
‑3的尺寸一致；以此类推，直至得到暂存特征图
Z1，暂存特征图
Z1中每一列即为一个词向量
。4.
根据权利要求3所述的一种数据驱动的工艺流程组态方法，其特征在于，通过训练好的实体提取模型对描述文本进行命名实体提取，具体包括如下步骤：获取描述文本，将描述文本经过预处理层进程处理；再通过词向量输出层处理输出经过预处理层处理后的描述文本中的词语对应的词向量；将词向量逐个输入
BiLSTM
层中，再经过
CRF
层处理，输出命名实体
。5.
根据权利要求4所述的一种数据驱动的工艺流程组态方法，其特征在于，工艺流程知识图谱的构建具体包括如下步骤：获取工艺流程描述文件样本组成的工艺流程描述文件训练集，通过实体提取模型提取工艺流程描述文件训练集中的所有命名实体，再通过
Mutil Att_BiGRU
模型进行命名实体关系抽取，基于命名实体和命名实体关系构建工艺流程三元组，所有工艺流程三元组组成工艺流程知识图谱
。6.
根据权利要求5所述的一种数据驱动的工艺流程组态方法，其特征在于，遍历所有工艺流程三元组和命名实体，并基于图元库构建工艺流程组态图，具体包括如下步骤：遍历所有命名实体，再从图元库中获取所有命名实体对应的图元，并将所有图元记为
U
i
，
i=1
，2，3······
I
，
I
为图元的总数量；基于所有的图元大小输出画布，画布的大小为
L
×
W
，其中，为画布的长，为图元
U
i
对应的长，为扩展距离；，为画布的宽，为图元
U
i
对应的宽；选择所有图元
U
i
中尺寸最大的图元，记为
U
α
，按照图元
U
α
的尺寸将画布进行网格划分；网格的总个数为；以画布的左上角为原点，以水平向右为
X
轴，以竖直向下为
Y
轴，对画布中的每个网格进行坐标赋值，并以画布的左上角为起点，从左至右来回遍历对画布内的网格进行编号，即将网格记为
R
t
，
t
为网格编号，
t=1
，2，3...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏军，杨辉，朱建勇，徐芳萍，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：