边缘侧数据属性关联网络建模方法技术

本发明专利技术涉及智能制造多智能体系统的

【技术实现步骤摘要】
边缘侧数据属性关联网络建模方法


[0001]本专利技术涉及智能制造多智能体系统的
OPC UA
应用
，具体涉及一种边缘侧数据属性关联网络建模方法
。

技术介绍

[0002]工业
4.0
体系中，最重要的标志是生产流程中设备间的互联互通以及语义互操作，智能工厂设备通过实时以太网互相连接，接收来自用户的订单需求后，可以自行调整生产结构
。
横向上，设备间互通实时配合生产达到产能效率最优
。
[0003]边缘计算与智能制造关系密切，能够有效解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾
。
但是目前边缘侧设备仅仅停留在通信
、
使用阶段，没有很好地将设备间的信息进行整合，使得产线智能化的过程中缺少较好的信息载体，在检索以及获取产线各项数据的过程中较为困难，而数据属性网络由于可以将整个产线的数据整合起来，且支持并行搜索以及很高的搜索效率，使其相比于传统数据结构更加适应产线这种数据量极大的复杂环境数据建模
。
因此如何构建完整的边缘侧属性关联网络模型也是目前急需解决的问题
。
[0004]OPC UA
是一套安全
、
可靠且独立于制造商的平台，用于工业通信的数据交互规范
。
该规范使得不同操作系统
、
不同制造商的设备之间可以进行数据交互，由于其开放性与完整性而被广泛认可
。
但目前制造行业对于
OPCUA
的应用大多停留在各个设备间以及设备与
HMI/SCADA
等软件的通信，并没有实现真正意义上的信息在各系统层级之间的互联互通，缺少详尽的
OPCUA
属性关联网络建模方法
。
同时目前物联网系统人机之间交互性不强，智能性有待提高
。
以上问题是目前智能制造中边缘侧边缘数据属性网络建模技术急需解决的问题
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的上述不足之处，本专利技术主要解决的技术问题是现有
OPCUA
建模方法的缺陷，提供了一种边缘侧数据属性关联网络建模方法，能够对边缘侧系统实现全过程
、
系统层级的属性关联网络建模，进而实现智能制造系统中信息在各层级之间的互联互通与集成
。
[0006]本专利技术可应用于边缘侧系统建构
、
边缘侧设备间通信实现
、
数据采集系统建构
、
物联网系统建构等领域
。
[0007]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：
[0008]边缘侧数据属性关联网络建模方法，包括以下步骤：
[0009]获取边缘侧产线设备的设备信息，并根据产线的功能将产线划分为多个分析域作为不同的子模型；
[0010]针对每个子模型，根据
OPC UA
规范构建属性节点和属性关联；
[0011]基于属性节点和属性关联，构建属性节点实例和属性关联实例；
[0012]根据设备信息以及需求，连接属性节点实例和属性关联实例，得到数据关联网络模型；
[0013]实例化数据关联网络模型，并导出模型中的文档数据
。
[0014]所述属性节点包括：属性节点类型
、
属性节点变量
、
属性节点方法
。
[0015]所述属性关联包括：属性关联类型
、
属性关联变量
、
属性关联方法
。
[0016]所述根据设备信息以及需求，连接属性节点实例和属性关联实例，包括以下步骤：
[0017]1)
构建某个子模型中的属性节点，根据属性构建属性节点实例，并进行属性节点实例的参数设置；
[0018]2)
重复步骤
1)
，构建其他子模型的属性节点实例；
[0019]3)
将同一子模型中的属性根据属性关联对象进行连接；
[0020]4)
将各个子模型与服务器进行连接，得到数据关联网络模型
。
[0021]所述文档数据为
XML
文档和
CSV
文档
。
[0022]边缘侧数据属性关联网络建模系统，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现所述的边缘侧数据属性关联网络建模方法
。
[0023]一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的边缘侧数据属性关联网络建模方法
。
[0024]本专利技术具有以下有益效果及优点：
[0025]1.
本专利技术提供了一种将智能体结构进行属性关联网络建模的全过程方法，根据构建的智能体层次结构可以方便抽象出对象特征
、
属性，进而构建属性关联网络模型
。
[0026]2.
本专利技术提供了一种边缘测数据属性关联网络与
OPCUA
信息模型的绑定方法，可以根据属性关联网络的检索学习结果，直接指向
OPCUA
信息模型，从而调用信息模型中的各项对象及函数
。
[0027]3.
构建的属性关联网络模型考虑了边缘侧设备的智能性，具有更好的人机交互性
。
[0028]4.
所述边缘侧属性关联网络构建方法能够构建整个物联网系统或者智能制造产线的属性关联网络模型，将多维映射转换为一维映射，可以多项属性并行搜索，便于事物分类以及数据分析
。
附图说明
[0029]图1为边缘侧数据属性关联网络建模流程图；
[0030]图2为属性节点类型模型图；
[0031]图3为属性关联类型模型图；
[0032]图4为属性节点实例化图；
[0033]图5为属性关联实例化图；
[0034]图6为边缘侧关联网络模型示例图
。
具体实施方式
[0035]下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步的详细说明
。
[0036]一种边缘侧数据属性关联网络建模方法，包括以下步骤：
[0037]1)
分析具体数字化车间系统，明确该车间在各个维度上的组成，确定建模覆盖范围
。
[0038]2)
按照数字化车间制造执行系统的功能构件划分，自上而下对整个车间系统进行分解，得到相对独立的若干个分析域
。
将一个大而复杂的信息模型划分为生产管理
、
库存运行管理
、
质量管理
、
维护管理等若干个子模型
。
[0039]3)
针对每个子模型，分析得出内部的设备
、
人员
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
边缘侧数据属性关联网络建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取边缘侧产线设备的设备信息，并根据产线的功能将产线划分为多个分析域作为不同的子模型；针对每个子模型，根据
OPC UA
规范构建属性节点和属性关联；基于属性节点和属性关联，构建属性节点实例和属性关联实例；根据设备信息以及需求，连接属性节点实例和属性关联实例，得到数据关联网络模型；实例化数据关联网络模型，并导出模型中的文档数据
。2.
根据权利要求1所述的边缘侧数据属性关联网络建模方法，其特征在于，所述属性节点包括：属性节点类型
、
属性节点变量
、
属性节点方法
。3.
根据权利要求1所述的边缘侧数据属性关联网络建模方法，其特征在于，所述属性关联包括：属性关联类型
、
属性关联变量
、
属性关联方法
。4.
根据权利要求1所述的边缘侧数据属性关联网络建模方法，其特征在于，所述根据设备信息以及需求，连接属性节点实例和属性关联实例，包括以下步骤：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：库涛，刘鑫宇，刘金鑫，李洪涛，林乐新，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：