CN109783064B - 一种基于大数据的智能应用集成开发系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于大数据的智能应用集成开发系统，包括：大数据平台、数控系统的生态环境系统、基于数控系统的智能化应用系统；其中，所述大数据平台能够为智能应用集成开发系统提供相关设备的基础数据服务；所述数控系统的生态环境系统，能够对所述大数据平台所提供的相关设备的基础数据进行处理，并为所述基于数控系统的智能化应用系统提供经处理后的基础数据；所述基于数控系统的智能化应用系统，能够用于程序开发，并为程序开发时提供资源配置。此外，本发明还提供一种数控系统的生态环境系统、一种数据处理方法、数据访问方法以及数据处理装置和存储介质。

Description

一种基于大数据的智能应用集成开发系统

技术领域

本发明总体上涉及信息技术领域，具体涉及一种基于大数据的智能应用集成开发系统。

背景技术

工业大数据是继云计算、物联网之后数控加工领域的又一大热点，其意义在于，将制造装备生产过程中的海量碎片化的数据进行采集、筛选、分析，从而实现对制造过程的智能监控、优化、管理等机制。特别是在“工业4.0”和“中国制造2025”的浪潮中，工业大数据的有效采集与分析对实现智能制造至关重要，在促进产业转型，提升企业核心竞争力的过程中发挥着关键性作用。随着工业大数据应用的不断深入，工业大数据系统的建设与应用得到了迅速发展，旨在为工业现场数据采集、传输以及数据存储、处理及分析等各个环节提供基础技术支持，降低制造业企业实现信息化、智能化的技术门槛，加快相关智能制造项目的建设实施速度。目前，应用最广泛、发展较成熟的当属Predix和Mindsphere。

Predix是由美国GE Software推出的一个专门用于为工业互联网构建和运行应用程序的工业大数据平台，负责将各种工业资产设备连接入云端，收集海量运行或生产数据进行存储，并提供一整套软件服务来协助开发者迅速开发、测试、部署、运行适用于工业环境的软件应用，这些软件应用可以从存储资源池中获取数据，通过对大数据的分析处理，实现工业设备的远程监视、设备故障预测性分析、智能过程自动化等。Mindsphere是西门子公司在2016年4月于德国汉诺威工业博览会上正式推出的基于云的工业大数据平台，从功能与应用上来说，它与Predix是相似的，旨在为西门子和第三方服务供应商提供工业应用程序和基于数据服务的基础平台，例如预测性维护、能源数据管理、资源优化等，并同样为开发者提供一个程序开发平台，支持用户自定义程序和服务的集成。

目前，Predix和Mindsphere是工业大数据平台应用中的佼佼者，但是在实际应用中，也渐渐显露出了一些局限性：(1)由于程序开发平台涉及巨大的数据，存在数据访问效率低，无法实现实时性任务工业自动化；(2)软件平台仅支持网页应用程序，程序开发与集成模式单一；(3)依赖工业互联网，对于不便向互联网公开数据的制造装备，无法得到有效实施。所以，工业大数据平台的开发与应用依然存在很大的改进空间与改进需求。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了(1)一种基于大数据的智能应用集成开发系统，包括：大数据平台、数控系统的生态环境系统、基于数控系统的智能化应用系统；其中，所述大数据平台能够为智能应用集成开发系统提供相关数控设备的基础数据服务；所述数控系统的生态环境系统，能够对所述大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行处理，并为所述基于数控系统的智能化应用系统提供经处理后的基础数据；所述基于数控系统的智能化应用系统，能够用于程序开发，并为程序开发时提供资源配置。

(2)根据(1)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数控系统的生态环境系统包括：CPS文件系统，对所述大数据平台所提供的所述相关数控设备的基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；数据访问服务模块，提供对经过所述CPS文件系统处理的基础数据进行访问的数据访问接口。

(3)根据(2)所述的智能应用集成开发系统，还包括：数据计算模块，具有函数接口，为所述基于数控系统的智能化应用系统进行应用程序开发提供智能控制算法。

(4)根据(2)或(3)所述的智能应用集成开发系统，还包括：还包括：数据安全保护模块，对所述数控系统的生态环境系统的访问操作进行安全审查。

(5)根据(2)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据访问接口至少包括以下之一：数据存取接口、数据查询接口、数据清洗接口、数据脱敏接口、流式数据接口、文件型数据接口和块数据访问接口。

(6)根据(5)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据查询接口用于查询经CPS文件系统处理后的基础数据。

(7)根据(6)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据查询接口基于数据的特征值对经CPS文件系统处理后的基础数据进行查询。

(8)根据(7)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据的特征值至少包括关键字、加工G代码名称、加工时间中之一。

(9)根据(5)～(8)任意一项所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据清洗接口用于完成数据的清洗功能，以将相应的存储装置中的无效数据删除。

(10)根据(9)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据清洗接口基于数据对比的特征值，对所述相应的存储装置中的经CPS文件系统处理后的基础数据进行一致性检查，将错误的数据删除。

(11)根据(10)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据对比的特征值至少包括平均值、采样点数、方差中的一者。

(12)根据(3)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据计算模块能够允许第三方算法包的上传与集成。

(13)根据(1)～(12)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述基于数控系统的智能化应用系统包括：应用集成环境模块，能够提供程序开发和程序集成应用环境，用于多种程序应用集成；二次开发接口模块，能够提供合适的程序开发接口。

(14)根据(13)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述多种程序应用集成至少包括程序应用边缘端集成、程序应用远端集成、程序应用移动端集成中之一；其中，所述程序应用边缘端集成能够将相应的应用程序在数控设备的边缘设备中进行安装和应用，以对实时数据的响应和处理；所述程序应用远端集成将相应的应用程序在远程端设备中进行安装和应用，通过所述远程端设备对数据进行分析处理，并将数据分析处理的结果反馈给数控设备；所述程序应用移动端集成能够将相应的应用程序在移动端设备中进行安装和应用，为所述移动端设备提供相关的智能化应用服务。

(15)根据(13)或(14)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述应用集成环境模块还能够对所开发的程序进行至少包括测试、部署、运行、应用之一的操作。

(16)根据(15)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述应用集成环境模块还能够调用经所述数控系统的生态环境系统处理后的基础数据对所开发的程序进行测试操作。

(17)根据(13)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述二次开发接口能够用于向所述数控系统的生态环境系统的数据计算模块申请智能控制算法的使用权，以调用相应的智能控制算法。

(18)根据(1)～(17)任意一项所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述大数据平台和所述数控系统的生态环境系统会根据数据的采集周期自动进行数据更新和同步。

(19)根据(1)～(18)任意一项所述的智能应用集成开发系统，还包括：应用程序服务中心，用于存储智能应用开发者上传的在所述基于数控系统的智能化应用系统或私有设备上开发完成的智能应用软件。

(20)根据(19)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述应用程序服务中心能够用于智能应用软件的备份、转让、共享、转移中至少之一的操作。

(21)根据(1)～(20)任意一项所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数控系统的生态环境系统对所述大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行归纳、分类、关联处理。

(22)根据(21)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于：所述数控系统的生态环境系统基于数控设备的属性对所述大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行归纳处理；所述数控系统的生态环境系统基于数控设备的部件的相关信息对归纳后的相关数控设备的基础数据进行分类处理；所述数控系统的生态环境系统将经归纳和分类处理后的相关数控设备的基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

(23)根据(22)所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

另一方面，本发明还提供(24)一种数控系统的生态环境系统，包括：CPS文件系统，对所述大数据平台所提供的所述相关数控设备的基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；数据访问服务模块，提供对经过所述CPS文件系统处理的基础数据进行访问的数据访问接口。

(25)根据(24)所述的数控系统的生态环境系统，还包括：数据安全保护模块，对所述数控系统的生态环境系统的访问操作进行安全审查。

(26)根据(24)或(25)所述的数控系统的生态环境系统，还包括：数据计算模块，具有函数接口，为所述基于数控系统的智能化应用系统进行应用程序开发提供智能控制算法。

(27)根据(24)～(26)任意一项所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据访问接口至少包括以下之一：数据存取接口、数据查询接口、数据清洗接口、数据脱敏接口、流式数据接口、文件型数据接口和块数据访问接口。

(28)根据(27)所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据查询接口用于查询经CPS文件系统处理后的基础数据。

(29)根据(28)所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据查询接口基于数据的特征值对经CPS文件系统处理后的基础数据进行查询。

(30)根据(29)所述数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据的特征值至少包括关键字、加工G代码名称、加工时间中之一。

(31)根据(27)所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据清洗接口用于完成数据的清洗功能，以将相应的存储装置中的无效数据删除。

(32)根据(31)所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据清洗接口基于数据对比的特征值，对所述相应的存储装置中的经CPS文件系统处理后的基础数据进行一致性检查，将错误的数据删除。

(33)根据(32)所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据对比的特征值至少包括平均值、采样点数、方差中的一者。

(34)根据(24)～(33)任意一项所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据计算模块能够允许第三方算法包的上传与集成。

(35)根据(24)～(34)任意一项所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述CPS文件系统对所述大数据平台所提供的所述相关数控设备的基础数据进行归纳、分类、关联处理。

(36)根据(24)～(35)任意一项所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于：所述CPS文件系统基于相关数控设备的属性对数控设备的基础数据进行归纳处理；所述CPS文件系统基于相关数控设备的部件的相关信息对归纳后的数控设备的基础数据进行分类处理；所述CPS文件系统将经归纳和分类处理后的数控设备的基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

(37)根据(36)所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述相关数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

本发明的另一方面提供了(38)一种数据处理方法，包括：从大数据平台获取数控设备的基础数据；对基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；将处理后的基础数据存储在相应的存储位置。

(39)根据(38)所述的数据处理方法，其特征在于，对基础数据进行处理包括对基础数据进行归纳、分类、关联处理。

(40)根据(39)所述的数据处理方法，其特征在于，以所述数控设备的数据模型为基础，通过对所述数控设备的数据模型进行描述，并以构成所述数控设备的相关部件作为所述数控设备的数据模型的基本描述对象，对基础数据进行归纳、分类、关联处理。

(41)根据(40)所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述数控设备的相关部件的属性、配置项和数据项对数控设备的数据模型进行描述；其中，所述数控设备的相关部件的属性是所述数控设备的相关部件的唯一标识参数，包括所述数控设备的相关部件的类型、名称；配置项表示所述数控设备的相关部件的非实时数据采集的参数配置项；数据项表示所述数控设备的相关部件的实时采样数据和所述数控设备的相关部件在生产过程中发生的状态改变信息和运行异常信息。

(42)根据(41)所述的数据处理方法，其特征在于，非实时数据为基础数据中的静态数据，实时采样数据为基础数据中的热数据和冷数据。

(43)根据(42)所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述实时数据的采集周期对所述实时数据进行数据更新和同步。

(44)根据(38)～(43)任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，将所述数控设备的基础数据与所述数控设备的相关部件的信息数据以树状结构进行关联。

(45)根据(38)～(44)任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，根据基础数据的属性，将处理后的基础数据存储在相应的存储位置。

(46)根据(38)～(45)任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述数控设备的基础数据直接来自于所述数控设备。

(47)根据(38)～(46)任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述数控设备的基础数据来自于由大数据平台从所述数控设备采集的数据或用户上传至所述大数据平台的所述数控设备的数据。

(48)根据(38)～(47)任意一项所述的数据处理方法，其特征在于：在获取数控设备的基础数据后，基于数控设备的属性对数控设备的基础数据进行归纳处理；基于数控设备的部件的相关信息对归纳后的数控设备的基础数据进行分类处理；将经归纳和分类处理后的数控设备的基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

(49)根据(48)所述的数据处理方法，其特征在于，所述数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

本发明的还涉及(50)一种数据访问方法，包括：根据数据访问请求，提供相应的数据访问接口，链接到存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库；根据访问者的数据处理指示，进行相应的访问处理。

(51)根据(50)所述的数据访问方法，其特征在于，所述相应的访问处理包括：对用户上传的数控设备基础数据和/或由大数据平台从数控设备采集的数控设备基础数据进行处理，使得处理后的数控设备基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；将处理后的数控设备基础数据存储在相应的存储位置。

(52)根据(50)或(51)所述的数据访问方法，其特征在于，所述相应的访问处理包括：根据用户的数据查询指示，查询存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库，获得查询结果。

(53)根据(52)所述的数据访问方法，其特征在于，基于所述数据查询指示中的查询特征值，查询存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库，获得查询结果。

(54)根据(53)所述的数据访问方法，其特征在于，所述查询特征值包括关键字、加工G代码名称、加工时间中的一者或它们的组合。

(55)根据(50)～(54)任意一项所述的数据访问方法，其特征在于，所述相应的访问处理包括：基于数据比对的特征值对存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库进行数据一致性检查，将若干组数据集中有明显不一致的数据删除。

(56)根据(55)所述的数据访问方法，其特征在于，所述相应的访问处理包括：基于数据特征值对存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库与所述数据特征值相对应的所有数据集删除。

(57)根据(50)～(56)任意一项所述的数据访问方法，其特征在于，还包括：对用户的访问权限进行认证。

(58)根据(50)～(57)任意一项所述的数据访问方法，其特征在于，所述经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据为经CPS文件系统对用户上传的数控设备基础数据和/或由大数据平台从数控设备采集的数控设备基础数据进行归纳、分类、关联处理后获得数控设备基础数据。

(59)根据(50)～(59)任意一项所述的数据访问方法，其特征在于：基于数控设备的属性对数控设备基础数据进行归纳处理；基于数控设备的部件的相关信息对归纳后的数控设备基础数据进行分类处理；将经归纳和分类处理后的数控设备基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

(60)根据(59)所述的数据访问方法，其特征在于，所述数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

本发明还提供(61)一种数据处理装置，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储所述至少一个处理器可执行的指令，所述指令在被所述至少一个处理器执行时使得所述装置执行上述数据处理方法中的任一项所述的方法。

本发明还提供(62)一种计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被至少一个处理器执行时，使得所述装置执行上述数据处理方法中的任一项所述的方法。

根据本发明的上述技术方案，本发明的数控系统的生态环境系统通过对所述大数据平台所提供的相关设备的基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与设备和/或其部件相关的信息数据进行关联能够，从而能够便于对上述基础数据进行快速准确的定位，实现对上述基础数据的高效率访问。同时，本发明的基于数控系统的智能化应用系统能够用于程序开发，并为程序开发时提供资源配置，并且基于数控系统的智能化应用系统可以集程序开发、测试、部署、运行、应用等操作环节为一体，从而为开发者提供一个灵活、易用、高效的程序集成应用环境。而且，本发明的基于数控系统的智能化应用系统中的边缘端集成解决了现有工业大数据平台无法无实现亚秒级、实时性任务工业自动化的问题，并且为网络不可达(安全隔离)的制造环境使用智能化应用服务提供了使能技术。

此外，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要还有以下的技术优点：

(1)本发明所公开的基于大数据的智能应用集成开发系统提供CPS文件系统，完成数据的归类、分类、关联等操作，为各种智能化应用提供高效的数据访问服务，提高智能化应用开发与运行的效率。

(2)本发明提供的基于大数据的智能应用集成开发系统可在数控数控设备边缘侧提供服务，有能力实现实时数据的分析处理，以及对数控系统的实时控制。

(3)本发明所公开的基于大数据的智能应用集成开发系统不再局限于网页应用程序模式，并提供边缘端、远程端、移动端等多种集成方式，应用环境灵活。

(4)本发明所公开的基于大数据的智能应用集成开发系统为工业应用程序的开发提供跨平台、跨语言的智能控制算法访问接口，可提供包括并行计算、深度学习、神经网络等算法，降低了智能化应用开发难度，提升软件开发效率。

(5)本发明所公开的基于大数据的智能应用集成开发系统通过提供应用程序服务中心，支持智能应用的备份、转让、共享、转移等操作，提供开发->交付->付费->下载->使用全环节的智能数控系统的生态环境。

(6)本发明提供的基于大数据的智能应用集成开发系统实施难度低，可利用车间局域网络(物联网或现场总线)形成通讯通道，适用范围广，包括不便向网络公开数据信息的加工环境。

附图说明

通过下面结合附图说明本发明的优选实施例，将使本发明的上述及其它目标、特征和优点更加清楚，其中：

图1示出了一种基于大数据的智能应用集成开发系统架构示意图。

图2示出了数控系统的生态环境系统的框架结构示意图。

图3示出了数控设备相关部件的层次结构示意图。

图4示出了几种典型的时间特征值示意图。

图5示出了基于数控系统的智能化应用系统的结构示意图。

图6示出了数控系统的生态环境系统的访问流程示意图。

图7示出了CPS文件系统进行数据处理的流程示意图。

图8示出了步骤S22中数据处理的流程示意图。

图9示出了数控系统的生态环境系统结构示意图。

在本发明的所有附图中，相同或相似的结构均以相同或相似的附图标记标识。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”到另一元件时，它可以直接连接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”可以包括无线连接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

图1示出了一种基于大数据的智能应用集成开发系统架构示意图。如图1所示，该基于大数据的智能应用集成开发系统(开发系统)100可以包括大数据平台2、数控系统的生态环境系统3、基于数控系统的智能化应用系统4和应用程序服务中心5(iNC APP Store)等，并与一个或多个数控设备1和用户端设备6进行通信连接。上述大数据平台2、数控系统的生态环境系统3、基于数控系统的智能化应用系统4和应用程序服务中心5等可以设置在同一个服务器上，也可以根据需要设置在相互通信连接的多个服务器上。上述通信连接可以是有线的或无线的。具体地，上述通信连接的示例可以包括(但不限于)：有线电缆或光纤型网络、或者移动或蜂窝网络或WLAN(“无线局域网”，可能是802.11(或WiFi)或者WiMAX型的)、或者还可能是蓝牙型的无线短距离通信网络。上述数控设备1可以包括装置及其控制系统，例如加工中心、普通数控机床、高档多轴联动数控机床、机器人等及其相应的数控系统。上述用户端设备6可以是个人电脑(PC机)、Pad、智能手机、笔记本等。

上述大数据平台2负责完成上述数控设备1的数据采集、缓存、汇聚、存储等操作，为上述开发系统100的智能化应用提供基础数据服务。上述大数据平台2的数据可以采集自用户接入上述开发系统100的上述数控设备1，也可以直接由用户将上述数控设备1所产生的数据上传至上述大数据平台2。在本发明中，根据上述数控设备1生产过程数据的实时性特点，可以将上述大数据平台2的基础数据分为静态数据(固态数据)、冷数据和热数据三种类型。其中，静态数据是指不随时间变化的上述数控设备1所固有的参数信息，包括但不限于数控系统版本号(例如NCK版本号、DRV版本号、PLC版本号、CNC版本号、NC版本号等)、数控系统通道数量、网络信息(例如IP地址等)、SN码等；冷数据是指实时性不高的数据，包括但不限于G代码文件、刀具信息、PLC信息等；热数据是实时性较高的数据，包括但不限于运动轴信息、寄存器数据、采样数据等。上述静态数据只在开启采集程序后读取一次，上述冷数据采用较低的采集频率，上述热数据需要采用较高的采集频率。上述大数据平台2和上述数控系统的生态环境系统3，优选为CPS(信息物理融合系统)文件系统301(参见图2)，会根据上述冷数据和热数据等的数据采集周期自动进行数据更新和同步。

上述数控系统的生态环境系统3用于智能应用的开发、集成与应用。在实际应用中，允许开发者向上述数控系统的生态环境系统3中集成第三方或自主研发的功能模块，并根据自身需求完成模块组合。

上述基于数控系统的智能化应用系统4负责为开发者提供一个灵活、易用、高效的程序集成应用环境，能够集程序开发、测试、部署、运行、应用等操作环节为一体，可以实现对上述数控设备1的智能监控、智能优化、预测分析、智能加工等功能。上述基于数控系统的智能化应用系统4可以根据需要被设置在服务器、普通PC机、存储装置等设备中。上述基于数控系统的智能化应用系统4可以根据开发者的需求为其提供合适的程序开发环境和资源配置，如内存、硬盘、系统类型等。为了实现开发环境及资源的远程获取，可以设置远程客户端，开发者可在PC机、平板电脑、手机、液晶电视等显示设备上安装上述远程客户端，并通过上述远程客户端与上述基于数控系统的智能化应用系统4的交互，登录到应用集成环境模块401(参照图5)中进行程序开发。

上述应用程序服务中心5可以用于存储智能应用开发者上传的在上述基于数控系统的智能化应用系统4或私有设备上开发完成的智能应用软件，能够完成智能应用软件的备份、转让、共享、转移等操作。程序开发者可以将开发完成的应用程序上传至上述应用程序服务中心5，其他用户通过付费或免费的方式可以从上述应用程序服务中心5下载至上述数控设备1或其边缘设备、上述开发系统100的本地设备、远程端设备或移动端设备上进行使用，从而使得上述开发系统100实现提供开发->交付->付费->下载->使用的全环节的智能数控系统的生态环境。

上述用户端设备6可以访问上述开发系统100，并对上述开发系统100进行编程和操作。

图2示出了数控系统的生态环境系统的框架结构示意图。如图2所示，上述数控系统的生态环境系统3包括CPS文件系统301、数据计算模块302、数据访问服务模块303和数据安全保护模块304。

上述CPS文件系统301可以对上述大数据平台2提供的与上述数控设备1相关的基础数据进行归纳、分类、关联等处理，可以根据上述基础数据的属性将其存储在相应的位置(合适的位置)，并与上述数控设备1或其部件相关的信息数据进行关联(例如与一个制造装备部件的信息数据进行关联)，从而能够便于对上述基础数据进行快速准确的定位，实现对上述基础数据的高效率访问。其中，与上述数控设备1或其部件相关的信息数据可以包括例如上述数控设备1或其部件的名称、类型、以及部件的层级等中的一种或几种。上述部件的层级可以是在树状结构中层级。例如，可以将复合部件11、复合部件12、复合部件13和简单部件14等相关部件列为第一级；将复合部件111、简单部件112、复合部件121、复合部件131和简单部件132等相关部件列为第二级；将复合部件1111、简单部件1211、简单部件1212和简单部件1311等相关部件列为第三级；将简单部件11111和简单部件11112等相关部件列为第四级(参见图3)。

在本实施方式中，优选地，上述CPS文件系统301可以以上述数控设备1的数据模型为基础，对上述数控设备1的数据模型进行描述，并以构成上述数控设备1的相关部件作为上述数控设备1的数据模型的基本描述对象，对上述基础数据进行归纳、分类、关联等处理，使得上述数控设备1的相关部件与上述基础数据之间形成直接对应关系。例如，在本实施方式中，可以采用面向对象方法对作为对象模型的上述数控设备1的数据模型进行描述。上述数控设备1的相关部件可以是由单个或多个元器件组成的相对独立的设备部件，例如伺服驱动装置、主轴部件、机床本体等。上述数控设备1的相关部件又可以分为两类：一类是简单部件，是指不能再细分的功能部件，例如刀具；另一类是复合部件，可以由主部件和相关辅助部件构成，也可以由多个相关联的功能部件构成抽象部件的集合，例如机床本体、机器人本体等。

在本实施方式中，优选地，采用了树状结构对上述数控设备1的相关部件的信息数据进行关联。例如，在本发明中，可以采用图3所示的层次结构来组织对象。

图3示出了设备相关部件的层次结构示意图。如图3所示，上述数控设备1可以包括复合部件11、复合部件12、复合部件13和/或简单部件14等相关部件。其中，上述复合部件11又可以包括复合部件111和简单部件112，上述复合部件111又可以包括复合部件1111，而上述复合部件1111可以包括简单部件11111、11112等；上述复合部件12可以包括复合部件121，上述复合部件121又可以包括简单部件1211、1212等；上述复合部件13可以包括复合部件131和简单部件132，上述复合部件131又可以包括简单部件1311等。由此，上述CPS文件系统301基于上述数控设备1相关部件的树状结构，将上述数控设备1的基础数据与上述数控设备1相关部件的信息数据(例如名称、类型、)进行关联，以便于对上述大数据平台2提供的与上述数控设备1相关的基础数据进行归纳、分类、关联等处理，从而能够对上述数控设备1相关的基础数据进行快速准确地定位，实现数据的高效率访问。

返回图2，上述CPS文件系统301将上述数控设备1的相关部件作为上述数控设备1的数据模型的数据对象，通过上述数控设备1的相关部件的属性、配置项和数据项等对上述数控设备1的数据模型进行描述。其中，属性是上述数控设备1的相关部件的唯一标识参数，包括类型、名称等内容；配置项表示上述数控设备1的相关部件的非实时数据采集的参数配置项；数据项表示上述数控设备1的相关部件的实时采样数据和上述数控设备1的相关部件生产过程中发生的状态改变和运行异常等信息内容。其中，上述非实时数据可以包括例如上述大数据平台1的静态数据，实时采样数据可以包括例如上述大数据平台2的冷数据和热数据。经过上述CPS文件系统301处理的数据进行相应的存储。经过上述CPS文件系统301处理的数据可以存储在相应的存储装置中，其中上述相应的存储装置可以被设置在上述大数据平台1上，也可以被设置在其它任何合适的装置上，本实施方式对此没有特别的限定。

在本发明中，上述CPS文件系统301通过将上述数控设备1的基础数据与上述数控设备1相关部件的信息数据以树状结构进行关联而形成的数据组织方式，为数据访问提供快速的数据定位能力，并以此为基础，为各种智能化应用服务提供高效数据访问服务，提高智能化应用的性能与运行效率。

上述数据计算模块302具备开放式的计算框架，能够提供沙箱式的算法运行环境，并能够为开发者提供函数接口，允许第三方算法包的自主上传与集成。高维度、海量的制造设备大数据的分析处理需要大量的计算资源，传统的单进程或多进程的算法已无法满足数控海量数据的分析需求。而且，传统的主要智能算法包括有则化方法、聚类、分类、降维、人工神经网络、关联分析、决策树、回归算法、概率分析、贝叶斯学习等分支，这些算法在海量数据分析的环境中需要有更加弹性、更加强大、更加高效的处理算法。本发明通过上述数据计算模块302提供更优的机器学习算法，并在此基础上，还提供诸如约束求解、三维防碰撞、动力学求解等机械加工领域的常用算法。这些智能控制算法以简明易用的函数接口提供给开发者从而有效地降低智能应用程序的开发难度，提高开发效率。同时，上述数据计算模块302允许第三方算法包的自主上传与集成，满足用户高度个性的需求。

上述数据访问服务模块303具有数据访问接口，以便于用户对存储有经过上述CPS文件系统301处理的数据的上述相应的存储装置进行访问。在本实施方式中，上述数据访问服务模块303可以为智能应用程序开发者提供包括但不限于数据存取、数据查询、数据清洗、数据脱敏、流式数据及文件型数据和块数据等数据访问接口，以方便智能应用程序开发者访问上述相应的存储装置。

上述数据访问服务模块303的数据存取接口可以允许上述大数据平台2所采集的上述数控设备1的数据或直接由用户上传至上述大数据平台2的上述数控设备1所产生的数据加入到上述CPS文件系统301进行归纳、分类、关联等处理，将处理后的上述本地基础数据进行相应的存储，或者基于相应的访问请求从存储有经上述CPS文件系统301处理后的数据的存储装置中获取相应的数据。由于通过上述数据访问服务模块303的数据存取接口允许直接由用户上传至上述大数据平台2的上述数控设备1所产生的数据加入到上述CPS文件系统301，而不再需要通过向所述物联网操作系统接入制造装备获得数据，这对于不具有制造资源的应用程序开发者是一种有效的解决方案。

上述数据访问服务模块303的数据查询接口可以允许用户对存储有经过上述CPS文件系统301处理的数据的上述相应的存储装置进行访问，可以按照关键字、加工G代码名称、加工时间等数据特征值查询上述相应的存储装置中的相关经处理后的基础数据，而且上述数据访问服务模块303会自动根据查询特征值提供最优的查询结果。接下来结合图4，以加工时间为例进行详细说明。

图4示出了几种典型的时间特征值示意图。在实际生产过程中，上述数控设备1会间歇性地产生加工数据，图4对此进行了抽象描述。如图4所示，如时间1到时间2为制造装备生产时间，生成数据集1，时间2到时间3为停产时间(空闲)，时间3到时间4为制造装备生产时间，生成数据集2，时间4到时间5为停产时间(空闲)，时间5到时间6为制造装备生产时间，生成数据集3，时间6到时间7为停产时间(空闲)，以此类推。一般情况下，用户并不能提供精准的加工时间特征值，而是根据大致的制造装备加工时间范围估计出的一个时间值，上述数据访问服务模块303的数据查询功能会对用户提供的时间特征值进行预判断，目的是选择合适的精确时间值，并将上述精确时间值对应的加工过程数据提供给用户。下面以表1来说明图4所描述的几种时间特征值对应的数据输出。

表1 时间特征值与数据查询结果的对应说明表

时间特征值	精准时间值	输出结果
			特征值a	时间1	数据集1
特征值b	时间1	数据集1
			特征值c	时间3	数据集2
特征值d	时间5	数据集3

返回图2，上述数据访问服务模块303的数据清洗接口可以实现数据清洗功能，将上述相应的存储装置中的无效数据删除。例如，通过上述数据访问服务模块303的数据清洗接口可以周期性地对上述相应的存储装置进行数据一致性检查，发现“错误”的数据并将其清洗过滤。具体而言，数据的“错误”是相对性的，所谓错误的数据是指，在同一个数控加工代码的多次加工过程中，会对应的产生多个数据集，基于数据比对的特征值进行比对检查，若其中一个数据集相对于其它几组数据集有明显的不一致，便认为该数据集无效并将其删除。数据对比的特征值可以包括但不限于平均值、采样点数、方差等。

在本实施方式中，上述数据清洗功能还可以根据包括但不限于功能部件、数据种类、数控加工代码名称等特征值，将其对应的所有数据集进行清洗，不需做数据一致性比较。

通过上述数据访问服务模块303的数据脱敏接口可以基于相应的脱敏规则对某些敏感信息进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

通过上述数据访问服务模块303的流式数据接口可以实现流式数据访问。而且，还可以通过上述数据访问服务模块303的文件型数据接口和块数据访问接口实现文件型数据和块数据访问，等等。

上述数据安全保护模块304可以对数据访问进行审查，为上述开发系统100提供数据安全访问机制，防止上述开发系统100的数据被攻击或盗窃，实现对上述该开发系统100的数据有效的保护。对于上述开发系统100而言，可以通过设置数据网关的数据隔离机制，以防止数据被攻击或盗窃，实现数据的安全访问。例如，可以为上述数控设备1的相关数据设置独立的访问密码，也可以通过付费、认证等授权方式授权用户(或其它开发者)完成数据的安全访问与共享；另一方面，也可以为上述数据计算模块302设置安全访问机制，根据用户(例如智能应用开发者)的权限级别，提供对应范围的智能控制算法的访问权限，实现对开发者自主开发算法模块的有效保护。

图5示出了基于数控系统的智能化应用系统的结构示意图。如图5所示，上述基于数控系统的智能化应用系统4包括应用集成环境模块401和二次开发接口模块402。

上述应用集成环境模块401可以根据实时性、资源、使用便利性等需求，提供上述开发系统100的边缘端集成、远程端集成、移动端集成等多种程序应用集成功能，为开发者提供一个灵活、易用、高效的程序集成应用环境，上述程序集成应用环境可以集程序开发、测试、部署、运行、应用等功能为一体。

上述应用集成环境模块401的边缘端集成功能可以将相应的应用程序在上述数控设备1的边缘设备中进行安装和应用，可以实现对实时数据的响应和处理，解决了现有工业大数据平台无法无实现亚秒级、实时性任务工业自动化的有效手段，为网络不可达(安全隔离)的制造环境使用智能化应用服务提供了使能技术，而且在制造环境网络可达的情况下，有降低大数据平台资源消耗、降低整体系统运行成本等优势。其中，用户可以通过上述应用程序服务中心5下载至上述数控设备1的相应系统或上述数控设备1的边缘设备中进行安装和应用。

在本实施方式中，上述边缘设备可以为靠近上述数控设备1的边缘侧并融合网络、计算、存储等功能的设备，其可以就近提供边缘智能服务，满足上述数控设备1在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

上述应用集成环境模块401的边缘端集成功能虽然由于资源限制无法在如海量数据处理、超大规模神经网络运算等高级功能存在不足，但是在执行如分类、聚类等对资源要求不高、计算量小的作业方面，优势更为突出。

上述应用集成环境模块401的远程端集成功能可以实现将相应的应用程序在远程端设备中进行安装和应用，通过上述远程端设备对数据进行分析处理，并将数据分析处理的结果反馈给上述数控设备1。其中，上述远程端设备可以是上述基于数控系统的智能化应用系统4的基础设施，包括服务器、普通PC机、存储装置等。当上述数控设备1的智能化应用对信息数据的实时性要求不高时，可以将相应的应用程序运行在远程的智能化应用系统4中，由远程的智能化应用系统4的基础设施为上述数控设备1提供计算和存储资源，数据分析处理的结果通过物联网反馈给上述数控设备1。特别是在上述数控设备1的本地软硬件资源无法支撑智能化应用所需的运行环境和/或运行资源时，上述远程端集成可以提供有效的解决方案。

上述应用集成环境模块401的移动端集成功能可以实现将相应的应用程序在移动端设备中进行安装和应用，为移动端设备提供相关的智能化应用服务，包括数据服务、计算服务、存储服务等。其中，移动端设备可以为手机、平板电脑等移动终端，方便用户在任意网络可达的范围内随时运行智能化应用，实现对生产过程进行随时随地监控。

在上述实施方式中，多类型的智能化应用集成方式，为实现多样化的应用程序格式提供了基础技术，应用程序格式包括但不限于EXE、JAR、APK、HTML等。一方面通过多类型的集成终端用以满足不同应用程序运行需求，如APK应用程序可在Adroid系统的移动端进行集成，另一方面利用虚拟化技术，在上述基于数控系统的智能化应用系统4中为不同格式的应用程序提供特定的运行环境，如Windows、Linux等。

在上述实施方式中，上述基于数控系统的智能化应用系统4解决了现有大数据平台技术中应用程序开发及集成模式单一的难点，为使用者提供开放、灵活、多角度的开发与应用环境。

上述二次开发接口模块402可以根据程序开发者的需求为其提供合适的程序开发接口。上述二次开发接口模块402可以根据开发者所要进行开发的技术情况，提供相关的二次开发接口。在开发过程中，开发者可通过上述二次开发接口模块402所提供的二次开发接口向上述数控系统的生态环境系统3的数据计算模块302申请智能控制算法的使用权，以调用相应的智能控制算法，优化应用程序性能，提高开发效率。

在上述实施方式中，上述应用集成环境模块401可以通过上述应用程序服务中心5将相关智能化应用程序下载至远程端设备中进行安装和应用。

在上述实施方式中，当上述数控设备1的智能化应用对数据的实时性要求不高时，可以将智能化应用程序运行在远程端设备中，由安装有智能化应用程序的远程端设备为上述数控设备1提供计算和存储资源，数据分析处理的结果通过通信网络(例如物联网)反馈给制造装备。

在上述实施方式中，特别是在上述数控设备1的本地软硬件资源无法支撑智能化应用所需的运行环境和/或运行资源时，上述应用集成环境模块401的远程端集成功能可以提供有效的解决方案。

图6出了数控系统的生态环境系统的访问流程示意图。如图6所示，上述数控系统的生态环境系统3收到访问请求(步骤S1)。例如，当开发者将所需的上述数控设备1接入上述开发系统100，上述数控设备1的数据被采集到上述大数据平台2后，或直接由用户将上述数控设备1所产生的数据上传至上述大数据平台2后，将上述数控设备1的数据加入到上述CPS文件系统301中时，需要访问上述数控系统的生态环境系统3；或者，开发者登录上述应用集成环境模块401进行智能应用程序开发时，需要通过上述二次开发接口模块402所提供的二次开发接口访问上述数控系统的生态环境系统3申请智能控制算法；或者，开发者对所开发的智能应用程序进行测试和应用时，需要访问上述数控系统的生态环境系统3申请经上述CPS文件系统301处理后的基础数据或第三方信息数据；或者，用户可以通过用户端设备6访问上述数控系统的生态环境系统3进行数据查询、数据清洗、数据脱敏等操作；等等。

上述数控系统的生态环境系统3的数据安全保护模块304接收数据访问请求后对访问请求进行安全审查(步骤S2)。例如，审查访问密码、是否已付费或通过认证等授权方式、访问请求是否与权限级别相对应等等。判断是否通过安全审查(步骤S3)。如果未通过安全审查(步骤S3：否)，拒绝进行数据访问(步骤S4)。如果通过安全审查(步骤S3：是)，基于上述访问请求提供相应的访问接口(步骤S5)。例如，如果上述访问请求涉及将上述大数据平台2所采集的上述数控设备1的数据，或直接由用户上传至上述大数据平台2的上述数控设备1所产生的数据加入到上述CPS文件系统301中时，或者开发者对所开发的智能应用程序进行测试和应用需要访问经上述CPS文件系统301处理后的基础数据或第三方信息数据时，上述数控系统的生态环境系统3的上述数据访问服务模块303基于上述访问请求信息提供数据存取接口；如果上述访问请求涉及用户查询上述相应的存储装置中的相关数据时，上述数控系统的生态环境系统3的上述数据访问服务模块303基于上述访问请求信息提供数据查询接口；如果上述访问请求涉及数据清洗、数据脱敏、流式数据访问、文件型数据和块数据访问等内容时，上述数控系统的生态环境系统3的上述数据访问服务模块303基于上述访问请求信息提供相应的数据清洗接口、数据脱敏接口、流式数据接口、文件型数据接口或块数据访问接口等；如果开发者登录上述应用集成环境模块401进行智能应用程序开发需要调用相关的智能控制算法时，上述数控系统的生态环境系统3的数据计算模块302为开发者提供相应的供函数接口；等等。

根据所提供的相应的访问接口，链接对应的数据库进行相应的数据处理(步骤S6)。例如，上述CPS文件系统301对上述大数据平台2所采集的上述数控设备1的数据或直接由用户上传至上述大数据平台2的上述数控设备1所产生的数据进行归纳、分类、关联等处理；开发者对所开发的智能应用程序进行测试和应用调取经上述CPS文件系统301处理后的基础数据或第三方信息数据；上述数控系统的生态环境系统3对上述相应的存储装置中的相关数据进行查询处理；上述数控系统的生态环境系统3进行数据清洗、数据脱敏、流式数据访问、文件型数据和块数据访问等处理；上述数控系统的生态环境系统3通过数据计算模块302调用智能控制算法；等等。

图7示出了CPS文件系统进行数据处理的流程示意图。如图7所示，上述CPS文件系统301获取上述数控设备1的基础数据(步骤S21)。上述大数据平台2采集自用户接入上述开发系统100的上述数控设备1的当前产生的基础数据或上述数控设备1的历史基础数据，并将上述当前产生的基础数据或历史基础数据上传至上述数控系统的生态环境系统3，上述CPS文件系统获取上述当前产生的基础数据或历史基础数据。或者，用户将上述数控设备1所产生的基础数据上传至上述大数据平台2，上述基础数据被上传至上述数控系统的生态环境系统3，上述CPS文件系统获取上述基础数据。

上述CPS文件系统301对所获取的上述数控设备1的基础数据进行处理，使得经处理后的基础数据与上述数控设备1及其部件的信息数据相关联(步骤S22)。通过步骤S22中的数据处理，对上述基础数据进行归纳、分类、关联等处理，能够对上述基础数据进行快速准确的定位，实现对上述基础数据的高效率访问。

将上述经处理后的基础数据进行相应的存储，使得上述经处理后的基础数据被存储在相应的存储位置(步骤S23)。在步骤S23中，可以根据上述经处理后的基础数据的属性将其存储在相应的位置(合适的位置)，分配对应的位置信息，从而能够基于应用需求实现快速准确的定位和高效率的访问。

图8示出了步骤S22中数据处理的流程示意图。如图8所示，上述CPS文件系统301在获取上述数控设备1的基础数据后，对上述数控设备1的基础数据进行归纳处理(步骤S221)。在步骤S221中，可以基于上述数控设备1的属性(包括类型、名称等)对上述数控设备1的基础数据进行归纳。例如，基于上述设备1的类型或名称，将上述数控设备1的基础数据归纳为是加工中心、普通数控机床、高档多轴联动数控机床、机器人等中的一种设备的基础数据。

上述CPS文件系统301基于上述数控设备1的相关部件的属性、配置项和数据项等信息对归纳后的上述数控设备1的基础数据进行分类处理(步骤S222)。例如，通过上述分类处理，可以将上述数控设备1的基础数据对应于上述数控设备1的相关部件的名称或类型、相关部件在上述数控设备1中的层级位置、实时或非实时数据、异常数据(包括相关部件生产过程中发生的状态改变和运行异常等信息)进行分类。

上述CPS文件系统301将经归纳和分类处理后的上述数控设备1的基础数据与上述数控设备1或其部件相关的信息数据进行关联(步骤S223)。

图9示出了数控系统的生态环境系统结构示意图。如图9所示，上述数控系统的生态环境系统3可以是服务器、普通PC机、存储装置等设备，主要由包括CPU、ROM和RAM等组成数据处理控制器31、显示器32和键盘33。数据处理控制器31主要由CPU31a、ROM31b、RAM31c、硬盘31d、读取装置31e、输出输入接口31f和通信接口31g构成。CPU31a、ROM31b、RAM31c、硬盘31d、读取装置31e、输出输入接口31f和通信接口31g通过总线31i相互连接，可以互相收发控制信号和控制数据等。

CPU31a可以执行存储在ROM31b的计算机程序和读到RAM31c中的计算机程序。

ROM31b可以由只读存储器、PROM、EPROM、EEPROM等构成，存储由CPU31a执行的计算机程序及其所用数据等。RAM31c可以由SRAM或DRAM等构成，用于读取存储在ROM31b和硬盘31d的计算机程序。RAM31c还可以作为CPU31a执行这些计算机程序时的工作空间。

硬盘31d储存有操作系统和应用程序等供CPU31a执行用的各种计算机程序及其执行该计算机程序所用的数据。本实施方式中的上述数控系统的生态环境系统3所用的应用程序7a也可以储存在此硬盘31d中。

读取装置31e可以由软驱、CD-ROM驱动器或DVD-ROM驱动器等构成，可读取存储于便携型存储介质7的计算机程序或数据。便携型存储介质7存储有上述数控系统的生态环境系统3所用的应用程序7a，上述数控系统的生态环境系统3可从该便携型存储介质7读取应用程序7a，将其装入硬盘31d。

上述应用程序7a不仅可由便携型存储介质7提供，也可以通过电子通信线路从该电子通信线路(不论有线、无线)连接的、可与上述数控系统的生态环境系统3通信的外部机器上下载。比如，上述应用程序7a存储于网络服务器的硬盘中，上述数控系统的生态环境系统3可访问此服务器，下载该应用程序7a，装入硬盘31d。

硬盘31d装有能够提供图形用户界面的操作系统(比如美国微软公司生产的Windows(注册商标)等)。在以下说明中，本实施方式的应用程序7a均在上述操作系统上执行。

输出输入接口31f由比如USB、IEEE1394、RS-232C等串行接口、SCSI、IDE、IEEE1284等并行接口和由D/A转换器和A/D转换器等组成的模拟信号接口构成。输出输入接口31f接键盘33，用户可以用键盘33直接向上述数控系统的生态环境系统3输入数据。

通信接口31g可以是比如有线或无线通信接口。上述数控系统的生态环境系统3通过该通信接口31g可以使用一定的通信协议与其它装置之间传送数据。

本技术领域技术人员可以理解，可以用计算机程序指令来实现这些结构图和/或框图和/或流图中的每个框以及这些结构图和/或框图和/或流图中的框的组合。本技术领域技术人员可以理解，可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专业计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来实现，从而通过计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来执行本发明所公开的结构图和/或框图和/或流图的框或多个框中指定的方案。

本技术领域技术人员可以理解，本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本发明中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (50)

1.一种基于大数据的智能应用集成开发系统，包括：大数据平台、数控系统的生态环境系统、基于数控系统的智能化应用系统；其中，所述大数据平台能够为智能应用集成开发系统提供相关数控设备的基础数据服务；所述数控系统的生态环境系统，能够对所述大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行处理，并为所述基于数控系统的智能化应用系统提供经处理后的基础数据；其中，

所述数控系统的生态环境系统包括：CPS文件系统，对所述大数据平台所提供的所述相关数控设备的基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；数据访问服务模块，提供对经过所述CPS文件系统处理的基础数据进行访问的数据访问接口；还包含：

数据安全保护模块，对所述数控系统的生态环境系统的访问操作进行安全审查；

其中，所述CPS文件系统对所述大数据平台所提供的所述相关数控设备的基础数据进行归纳、分类、关联处理，并且，

所述基于数控系统的智能化应用系统还包括：能够提供程序开发和程序集成应用环境并用于多种程序应用集成的应用集成环境模块；能够提供合适的程序开发接口的二次开发接口模块。

2.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统还包括：数据计算模块，具有函数接口，为所述基于数控系统的智能化应用系统进行应用程序开发提供智能控制算法。

3.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据访问接口至少包括以下之一：数据存取接口、数据查询接口、数据清洗接口、数据脱敏接口、流式数据接口、文件型数据接口和块数据访问接口。

4.根据权利要求3所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据查询接口用于查询经CPS文件系统处理后的基础数据。

5.根据权利要求4所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据查询接口基于数据的特征值对经CPS文件系统处理后的基础数据进行查询。

6.根据权利要求5所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据的特征值至少包括关键字、加工G代码名称、加工时间中之一。

7.根据权利要求3～6任意一项所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据清洗接口用于完成数据的清洗功能，以将相应的存储装置中的无效数据删除。

8.根据权利要求7所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据清洗接口基于数据对比的特征值，对所述相应的存储装置中的经CPS文件系统处理后的基础数据进行一致性检查，将错误的数据删除。

9.根据权利要求8所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据对比的特征值至少包括平均值、采样点数、方差中的一者。

10.根据权利要求2所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数据计算模块能够允许第三方算法包的上传与集成。

11.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，

所述多种程序应用集成至少包括程序应用边缘端集成、程序应用远端集成、程序应用移动端集成中之一；其中，所述程序应用边缘端集成能够将相应的应用程序在数控设备的边缘设备中进行安装和应用，以对实时数据的响应和处理；所述程序应用远端集成将相应的应用程序在远程端设备中进行安装和应用，通过所述远程端设备对数据进行分析处理，并将数据分析处理的结果反馈给数控设备；所述程序应用移动端集成能够将相应的应用程序在移动端设备中进行安装和应用，为所述移动端设备提供相关的智能化应用服务。

12.根据权利要求11所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述应用集成环境模块还能够对所开发的程序进行至少包括测试、部署、运行、应用之一的操作。

13.根据权利要求8所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述应用集成环境模块还能够调用经所述数控系统的生态环境系统处理后的基础数据对所开发的程序进行测试操作。

14.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述二次开发接口能够用于向所述数控系统的生态环境系统的数据计算模块申请智能控制算法的使用权，以调用相应的智能控制算法。

15.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述大数据平台和所述数控系统的生态环境系统会根据数据的采集周期自动进行数据更新和同步。

16.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统，还包括：应用程序服务中心，用于存储智能应用开发者上传的在所述基于数控系统的智能化应用系统或私有设备上开发完成的智能应用软件。

17.根据权利要求16所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述应用程序服务中心能够用于智能应用软件的备份、转让、共享、转移中至少之一的操作。

18.根据权利要求1所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数控系统的生态环境系统对所述大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行归纳、分类、关联处理。

19.根据权利要求18所述的智能应用集成开发系统，其特征在于：所述数控系统的生态环境系统基于数控设备的属性对所述大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行归纳处理；所述数控系统的生态环境系统基于数控设备的部件的相关信息对归纳后的相关数控设备的基础数据进行分类处理；所述数控系统的生态环境系统将经归纳和分类处理后的相关数控设备的基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

20.根据权利要求19所述的智能应用集成开发系统，其特征在于，所述数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

21.一种数控系统的生态环境系统，包括：CPS文件系统，对大数据平台所提供的相关数控设备的基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；数据访问服务模块，提供对经过所述CPS文件系统处理的基础数据进行访问的数据访问接口；以及

数据安全保护模块，对所述数控系统的生态环境系统的访问操作进行安全审查；

其中，所述CPS文件系统对所述大数据平台所提供的所述相关数控设备的基础数据进行归纳、分类、关联处理。

22.根据权利要求21所述的数控系统的生态环境系统，还包括：数据计算模块，具有函数接口，为基于数控系统的智能化应用系统进行应用程序开发提供智能控制算法。

23.根据权利要求21或22所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据访问接口至少包括以下之一：数据存取接口、数据查询接口、数据清洗接口、数据脱敏接口、流式数据接口、文件型数据接口和块数据访问接口。

24.根据权利要求23所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据查询接口用于查询经CPS文件系统处理后的基础数据。

25.根据权利要求24所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据查询接口基于数据的特征值对经CPS文件系统处理后的基础数据进行查询。

26.根据权利要求25所述数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据的特征值至少包括关键字、加工G代码名称、加工时间中之一。

27.根据权利要求23所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据清洗接口用于完成数据的清洗功能，以将相应的存储装置中的无效数据删除。

28.根据权利要求27所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据清洗接口基于数据对比的特征值，对所述相应的存储装置中的经CPS文件系统处理后的基础数据进行一致性检查，将错误的数据删除。

29.根据权利要求28所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据对比的特征值至少包括平均值、采样点数、方差中的一者。

30.根据权利要求22所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述数据计算模块能够允许第三方算法包的上传与集成。

31.根据权利要求21所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于：所述CPS文件系统基于相关数控设备的属性对数控设备的基础数据进行归纳处理；所述CPS文件系统基于相关数控设备的部件的相关信息对归纳后的数控设备的基础数据进行分类处理；所述CPS文件系统将经归纳和分类处理后的数控设备的基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

32.根据权利要求31所述的数控系统的生态环境系统，其特征在于，所述相关数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

33.一种数据处理方法，包括：从大数据平台获取数控设备的基础数据；对基础数据进行处理，使得处理后的基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；将处理后的基础数据存储在相应的存储位置；以及，

对基础数据进行处理包括对基础数据进行归纳、分类、关联处理；

以所述数控设备的树状结构数据模型为基础，通过对所述数控设备的数据模型进行描述，并以构成所述数控设备的相关部件作为所述数控设备的数据模型的基本描述对象，对基础数据进行归纳、分类、关联处理。

34.根据权利要求33所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述数控设备的相关部件的属性、配置项和数据项对数控设备的数据模型进行描述；其中，所述数控设备的相关部件的属性是所述数控设备的相关部件的唯一标识参数，包括所述数控设备的相关部件的类型、名称；配置项表示所述数控设备的相关部件的非实时数据采集的参数配置项；数据项表示所述数控设备的相关部件的实时采样数据和所述数控设备的相关部件在生产过程中发生的状态改变信息和运行异常信息。

35.根据权利要求34所述的数据处理方法，其特征在于，非实时数据为基础数据中的静态数据，实时采样数据为基础数据中的热数据和冷数据。

36.根据权利要求35所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述实时采样数据的采集周期对所述实时采样数据进行数据更新和同步。

37.根据权利要求33～36任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，将所述数控设备的基础数据与所述数控设备的相关部件的信息数据以树状结构进行关联。

38.根据权利要求33所述的数据处理方法，其特征在于，根据基础数据的属性，将处理后的基础数据存储在相应的存储位置。

39.根据权利要求33所述的数据处理方法，其特征在于，所述数控设备的基础数据直接来自于所述数控设备。

40.根据权利要求33所述的数据处理方法，其特征在于，所述数控设备的基础数据来自于由大数据平台从所述数控设备采集的数据或用户上传至所述大数据平台的所述数控设备的数据。

41.根据权利要求33所述的数据处理方法，其特征在于：在获取数控设备的基础数据后，基于数控设备的属性对数控设备的基础数据进行归纳处理；基于数控设备的部件的相关信息对归纳后的数控设备的基础数据进行分类处理；将经归纳和分类处理后的数控设备的基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

42.根据权利要求41所述的数据处理方法，其特征在于，所述数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

43.一种数据访问方法，包括：根据数据访问请求，提供相应的数据访问接口，链接到存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库；根据访问者的数据处理指示，进行相应的访问处理；以及

所述相应的访问处理包括：对用户上传的数控设备基础数据和/或由大数据平台从数控设备采集的数控设备基础数据进行处理，使得处理后的数控设备基础数据与数控设备的相关部件的信息数据相关联；将处理后的数控设备基础数据存储在相应的存储位置；

所述相应的访问处理包括：根据用户的数据查询指示，查询存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库，获得查询结果；

基于所述数据查询指示中的查询特征值，查询存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库，获得查询结果；以及，

所述查询特征值包括关键字、加工G代码名称、加工时间中的一者或它们的组合；并且，

所述经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据为经CPS文件系统对用户上传的数控设备基础数据和/或由大数据平台从数控设备采集的数控设备基础数据进行归纳、分类、关联处理后获得数控设备基础数据。

44.根据权利要求43所述的数据访问方法，其特征在于，所述相应的访问处理包括：基于数据比对的特征值对存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库进行数据一致性检查，将若干组数据集中有明显不一致的数据删除。

45.根据权利要求44所述的数据访问方法，其特征在于，所述相应的访问处理包括：基于数据特征值对存储有经CPS文件系统处理后的数控设备基础数据的数据库与所述数据特征值相对应的所有数据集删除。

46.根据权利要求43所述的数据访问方法，其特征在于，还包括：对用户的访问权限进行认证。

47.根据权利要求43所述的数据访问方法，其特征在于：基于数控设备的属性对数控设备基础数据进行归纳处理；基于数控设备的部件的相关信息对归纳后的数控设备基础数据进行分类处理；将经归纳和分类处理后的数控设备基础数据与数控设备和/或其部件相关的信息数据进行关联。

48.根据权利要求47所述的数据访问方法，其特征在于，所述数控设备的部件的相关信息至少包括数控设备的部件的属性、配置项和数据项中之一。

49.一种数据处理装置，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储所述至少一个处理器可执行的指令，所述指令在被所述至少一个处理器执行时使得所述装置执行根据权利要求33至42中任一项所述的方法。

50.一种计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被至少一个处理器执行时，使得装置执行根据权利要求33至42中任一项所述的方法。

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