CN104462331A - 一种制造业物联网的语义协同计算方法及节点 - Google Patents

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Abstract

本发明一种制造业物联网的语义协同计算方法及节点，所述方法包括以下步骤：根据制造业务流程环节或时空特征划分感知区域和边界，根据计算能力在感知区域中选取一个或多个语义协同计算节点；语义协同计算节点接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；语义协同计算节点根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；语义协同计算节点根据存储在本地的知识和语义规则对标注的语义进行处理；语义协同计算节点之间进行语义处理结果或知识的转发交互。本发明语义协同计算方法具有高可靠性、高实时性的优点。

Description

一种制造业物联网的语义协同计算方法及节点
技术领域
本发明涉及制造业物联网领域，更具体的，涉及一种制造业物联网的语义协同计算方法及节点。
背景技术
物联网技术是建设“智慧企业”和发展“智慧工业”的关键技术。制造业物联网技术将网络、嵌入式、RFID（射频识别）、传感器及执行器等电子信息技术与制造技术相融合，构建现代制造业物联网。RFID读写器、传感器等快速自动产生数据流，移动对象连续感知，不同对象相互关联，外部干扰导致误感、漏感、丢包等，使得制造物联网感知数据具有异构多模态、高时空关联和强不确定性的特征。同时，用户感兴趣的是高级的事件，而不是基础数据；不同应用的要求也不同，如MES应用对时效性要求更高，而ERP应用对准确性要求更高。因此，需要对基础数据进行语义处理以达到感知时效性和准确性的要求。
对制造领域而言，感知的结果通常用来进行实时的控制，因此事件感知的时效性也十分重要。在智能制造物联网环境中，包含多种异构的节点，如PDA、PC机等，这些节点通常可以同时完成基础数据感知和一些制造业务相关的计算任务，如数据清洗、重组、融合推理等。基础数据处理和事件检测在异构计算节点之间协同进行，协同计算需要考虑信息模型和语义的一致性和数据处理的实时性要求。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
本发明的首要目的是提供一种高可靠性、高实时性的制造业物联网的语义协同计算方法。
本发明的进一步目的是一种高可靠性、高实时性的制造业物联网的语义协同计算节点。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种制造业物联网的语义协同计算方法，所述方法应用于制造业物联网，所述制造业物联网包括知识库服务器、与知识库服务器连接的多个语义协同计算节点、与语义协同计算节点连接的多个感知节点，所述方法包括以下步骤：
S1：根据制造业务流程环节或时空特征划分感知区域和边界，根据计算能力在感知区域中选取一个或多个语义协同计算节点；
S2：语义协同计算节点接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；
S3：语义协同计算节点根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；
S4：语义协同计算节点根据存储在本地的知识和语义规则对标注的语义进行处理；
S5：语义协同计算节点之间进行语义处理结果或知识的转发交互。
在具体实施过程中，所述原始数据包括时间、空间位置、采样频率、流程环节、面向的典型应用。
一种制造业物联网的语义协同计算节点，所述语义协同计算节点包括：
接收模块：用于接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；
语义标注模块：用于根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；
本地知识和规则存储模块：用于存储本地知识和语义规则，支持语义标注模块和规则引擎的执行；
规则引擎：用于根据语义标注的结果和存储在本地的知识和语义规则进行语义处理；
转发模块：用于将处理结果或知识转发给其他语义协同计算节点。
在一种优选的方案中，所述本地知识和规则存储模块只存储基于事实的知识、感知区域相关的本体片段和语义规则，基于事实的知识是指由节点处理感知数据得到的感知事件，能够降低节点语义处理的复杂性，满足事件感知实时性的要求。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明制造业物联网的语义协同计算方法，根据计算能力在感知区域中选取语义协同计算节点，将制造业务流程环节相关的语义协同计算处理集成在的计算能力强的节点中，避免信息在网络中来回传输的延时，能够提高事件感知的时效性；语义协同计算节点之间能够进行语义处理结果或知识的转发交互，提高了语义处理结果的可靠性；
本发明制造业物联网的语义协同计算节点，为上述制造业物联网的语义协同计算方法实现的载体，并且其本地知识和规则存储模块只存储基于事实的知识、感知区域相关的本体片段和语义规则，能够降低节点语义处理的复杂性，满足事件感知实时性的要求。
附图说明
图1为本发明所应用的制造业物联网的示意图。
图2为本发明制造业物联网的语义协同计算节点的示意图。
1、接收模块；2、语义标注模块；3、本地知识和规则存储模块；4、规则引擎；5、 转发模块。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
一种制造业物联网的语义协同计算方法，所述方法应用于制造业物联网，如图1所示，所述制造业物联网包括知识库服务器、与知识库服务器连接的多个语义协同计算节点、与语义协同计算节点连接的多个感知节点，所述方法包括以下步骤：
S1：根据制造业务流程环节或时空特征划分感知区域和边界，根据计算能力在感知区域中选取一个或多个语义协同计算节点；
S2：语义协同计算节点接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；
S3：语义协同计算节点根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；
S4：语义协同计算节点根据存储在本地的知识和语义规则对标注的语义进行处理；
S5：语义协同计算节点之间进行语义处理结果或知识的转发交互。
在具体实施过程中，所述感知节点为工装设备、PDA、传感器、机械手、RFID读写器或电子看板。
在具体实施过程中，将制造业务流程环节相关的语义协同计算集成在如PDA或CIM（计算机集成制造）PC这样的计算能力较强的节点中，避免信息在网络中来回传输的延时，能够提高事件感知的实时性。
在具体实施过程中，所述原始数据包括时间、空间位置、采样频率、流程环节、面向的典型应用。
一种制造业物联网的语义协同计算节点，如图2所示，所述语义协同计算节点包括：
接收模块1：用于接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；
语义标注模块2：用于根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；
本地知识和规则存储模块3：用于存储本地知识和语义规则，支持语义标注模块2和规则引擎4的执行；
规则引擎4：用于根据语义标注的结果和存储在本地的知识和语义规则进行语义处理；
转发模块5：用于将处理结果或知识转发给其他语义协同计算节点。
在具体实施过程中，所述本地知识和规则存储模块3只存储基于事实的知识、感知区域相关的本体片段和语义规则，基于事实的知识是指由节点处理感知数据得到的感知事件，能够降低节点语义处理的复杂性，满足事件感知实时性的要求。
本发明制造业物联网的语义协同计算节点的原理为：接收模块1将接收的知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段发送到语义标注模块2和本地知识和规则模块3，或者通过转发模块5转发给其他语义协同计算节点；语义标注模块2根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注然后发送给规则引擎4；规则引擎4根据语义标注的结果和存储在本地的知识和语义规则进行语义处理然后发送给转发模块5；转发模块5将处理结果或知识转发给其他语义协同计算节点，从而进行语义协同和共享。
本发明制造业物联网的语义协同计算方法，根据计算能力在感知区域中选取语义协同计算节点，将制造业务流程环节相关的语义协同计算处理集成在的计算能力强的节点中，避免信息在网络中来回传输的延时，能够提高事件感知的时效性；语义协同计算节点之间能够进行语义处理结果或知识的交互，提高了语义处理结果的可靠性；
本发明制造业物联网的语义协同计算节点，为上述制造业物联网的语义协同计算方法实现的载体，并且其本地知识和规则存储模块3只存储基于事实的知识、感知区域相关的本体片段和语义规则，能够降低节点语义处理的复杂性，满足事件感知实时性的要求。 
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种制造业物联网的语义协同计算方法，所述方法应用于制造业物联网，所述制造业物联网包括知识库服务器、与知识库服务器连接的多个语义协同计算节点、与语义协同计算节点连接的多个感知节点，所述方法包括以下步骤：
S1：根据制造业务流程环节或时空特征划分感知区域和边界，根据计算能力在感知区域中选取一个或多个语义协同计算节点；
S2：语义协同计算节点接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；
S3：语义协同计算节点根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；
S4：语义协同计算节点根据存储在本地的知识和语义规则对标注的语义进行处理；
S5：语义协同计算节点之间进行语义处理结果或知识的转发交互。
2.根据权利要求1所述的制造业物联网的语义协同计算方法，其特征在于，所述原始数据包括时间、空间位置、采样频率、流程环节、面向的典型应用。
3.一种制造业物联网的语义协同计算节点，所述语义协同计算节点包括：
接收模块：用于接收知识库服务器共享的知识、感知节点感知的原始数据、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段；
语义标注模块：用于根据知识库服务器共享的知识、其他语义协同计算节点转发的知识和语义片段对感知节点感知的原始数据进行语义标注；
本地知识和规则存储模块：用于存储本地知识和语义规则，支持语义标注模块和规则引擎的执行；
规则引擎：用于根据语义标注的结果和存储在本地的知识和语义规则进行语义处理；
转发模块：用于将处理结果或知识转发给其他语义协同计算节点。
4.根据权利要求3所述的制造业物联网的语义协同计算节点，其特征在于，所述本地知识和规则存储模块只存储基于事实的知识、感知区域相关的本体片段和语义规则。
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