CN113868120A - 工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；将各虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式；根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析；若性能分析结果表征工业软件未达到性能优化条件，则根据性能分析结果对工业软件进行调整；基于调整后的工业软件，返回性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。采用本方法能够提高工业软件的调试效率。
Description
技术领域
本申请涉及软件调试技术领域，特别是涉及一种工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
工业软件是指专用于或主要用于工业领域，以提高工业企业研发、制造、管理水平和工业装备性能的软件。工业软件不同于普通的应用软件，需要强大的工艺技术数据作支撑和设计，相对于普通软件而言，工业软件的开发和测试难度高。
通常而言，软件在开发完成后需要进行测试以发现软件的缺陷，从而可进行针对性的调整和改进。对于工业软件而言，由于工业制造场景中生产线形式复杂且具有行业特性，加之工业控制设备的高昂价格，传统的软件性能测试方法，难以直接在工业生产环境中开展测试。若采用传统的软件测试方法，由于工业软件通常需要与工业设备相联动，则需要基于实际的工业场景进行工业设备、软件、网络、和数据等测试环境的完整部署，部署过程繁琐，耗时长，导致工业软件的调试效率低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高工业软件调试效率的工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种工业软件调试方法，所述方法包括：
获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；
将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；
确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析；
若性能分析结果表征所述工业软件未达到性能优化条件，则根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整；
基于调整后的工业软件，返回所述根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
在其中一个实施例中，所述获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型，包括：
基于工业场景中工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的至少一种参数，在三维仿真平台上对所述工业设备进行三维仿真建模，得到与所述工业设备对应的三维仿真模型；
根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种，对所述工业设备的三维仿真模型进行脚本编制，并按照所述工业设备的应用场景、内在性质和外在需求进行接口设置，以得到三维封装模型；
将生产工艺知识封装成对象库与所述三维封装模型融合调用，得到与所述工业设备对应的虚拟设备模型。
在其中一个实施例中，所述将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线，包括：
根据所述工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，将不同工业设备所对应的虚拟设备模型进行组合构建，形成数字孪生产线。
在其中一个实施例中，所述确定与所述工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，包括：
对所述工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架和功能菜单中的至少一种进行抽象化处理，提取出与所述工业软件对应的特征数据；
基于提取出的特征数据确定与所述工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
在其中一个实施例中，所述基于提取出的特征数据确定与所述工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，包括：
将提取出的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比；
若所述特征库中存在与所述特征数据相匹配的目标已知特征数据，则从所述知识库中确定出与所述目标已知特征数据对应的目标软件类别；
根据所述目标软件类别，从所述知识库中查找与所述目标软件类别相对应的测试参数和性能分析方式。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
若所述特征库中不存在与所述特征数据相匹配的已知特征数据，则根据传统的软件性能分析方式，结合工业化属性知识，构建出与所述工业软件相适应的性能分析方式和测试参数；
基于所述工业软件所对应的特征数据、以及构建的相适应的性能分析方式和测试参数，更新所述知识库。
在其中一个实施例中，所述根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整，包括：
若所述性能分析结果表征出现了参数配置异常，则对所述工业软件的软件包中的软件参数进行调整；
若所述性能分析结果表征出现了代码配置异常，则对所述工业软件的软件包中的软件代码进行调整；
对调整后的软件包进行封装，得到调整后的工业软件。
一种工业软件调试装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；
组合模块，用于将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；
确定模块，用于确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式；
分析模块，用于根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析；
调整模块，用于若性能分析结果表征所述工业软件未达到性能优化条件，则根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整；
返回模块，用于基于调整后的工业软件，返回所述根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；
将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；
确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析；
若性能分析结果表征所述工业软件未达到性能优化条件，则根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整；
基于调整后的工业软件，返回所述根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；
将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；
确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析；
若性能分析结果表征所述工业软件未达到性能优化条件，则根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整；
基于调整后的工业软件，返回所述根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
上述工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质，基于工业场景中工业设备的设备相关信息，构建虚拟设备模型。进而可利用高内聚低耦合的数字孪生技术，以搭积木的形式快速构建能够满足各类工业软件特定运行场景需求的数字孪生产线。确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，从而可根据对应的测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行多次性能分析和调整，直至得到优化好的工业软件。这样，以搭积木的形式快速构建形成能够满足各类工业软件特定运行场景需求的虚拟仿真产线，通过其中的模块化和组件化思想，便于测试人员灵活的进行参数配置，快速化构建工业软件性能测试环境，降低开展工业软件性能测试的难度和成本，减少性能测试环境部署时间，从而提高性能测试效率。并且，通过使用数字孪生产线替代实际的工业软件性能测试环境及工业设备，可以避免性能测试过程中可能对工业设备带来的损坏，还降低了工业软件性能测试成本。
附图说明
图1为一个实施例中工业软件调试方法的应用环境图；
图2为一个实施例中工业软件调试方法的流程示意图；
图3为一个实施例中工业软件调试方法的原理图；
图4为一个实施例中工业软件调试方法的原理示意图；
图5(a)为一个实施例中工业软件调试方法的流程示意图；
图5(b)为一个实施例中基于数字孪生驱动的工业软件性能分析页面示意图；
图5(c)为一个实施例中基于数字孪生驱动的工业软件性能分析结果示意图；
图6为一个实施例中工业软件调试装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的工业软件调试方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端110通过网络与服务器120进行通信。本申请各实施例所提及的工业软件调试方法可通过终端和服务器分别单独执行实现，也可通过终端和服务器协同执行实现。以终端和服务器协同执行实现本申请中的工业软件调试方法为例进行说明，用户可通过终端输入工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于设备相关信息通过终端构建虚拟设备模型，并将各虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线。终端可在本地直接基于数字孪生产线进行调试，终端也可将数字孪生产线传输至服务器，由服务器对工业软件进行特征分析，提取出特征数据，并基于提取出的特征数据确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式；根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析；若性能分析结果表征工业软件未达到性能优化条件，则根据性能分析结果对工业软件进行调整；基于调整后的工业软件，返回根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。其中，终端110可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种工业软件调试方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，该计算机设备具体可以是图1中的终端或服务器。该方法包括以下步骤：
步骤S202，获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于设备相关信息构建对应的虚拟设备模型。
其中，工业场景是指在不同行业的实际工业生产中由不同设备构成的生产环境及产线。虚拟设备模型是根据工业设备的结构和功能在三维仿真平台中构建的可以用作模拟工业设备工作状态的数字产品。其中，该三维仿真平台具体可以是三维物理仿真引擎。
具体地，计算机设备可从工业设备信息库中获取所需的设备相关信息，或者用户直接在计算机设备中输入所需的设备相关信息。然后计算机设备可根据获取到的设备相关信息，通过三维仿真平台生成与工业设备对应的虚拟设备模型。
在一个实施例中，获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于设备相关信息构建对应的虚拟设备模型，包括：基于工业场景中工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的至少一种参数，在三维仿真平台上对工业设备进行三维仿真建模，得到与工业设备对应的三维仿真模型；根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种，对工业设备的三维仿真模型进行脚本编制，并按照工业设备的应用场景、内在性质和外在需求进行接口设置，以得到三维封装模型；将生产工艺知识封装成对象库与三维封装模型融合调用，得到与工业设备对应的虚拟设备模型。
其中，工业设备的物理属性包括构成工业设备的材料类型及材料参数等在内的属性信息。三维仿真平台是用于创建虚拟环境的模拟器，虚拟环境可以通过在赛博空间进行建设。生产工艺是指生产工人利用生产工具和设备，对各种原料、材料、半成品进行加工或处理，最后使之成为成品的工作、方法和技术。
具体地，计算机设备从用户处或者设备信息库中获取到工业软件应用场景中工业设备的设备相关信息，包括工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的一种或几种。基于这些设备相关信息，计算机设备可以在三维物理仿真引擎上对工业设备进行三维仿真建模，从而得到与工业设备对应的三维仿真模型。然后计算机设备可根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种，对工业设备的三维仿真模型进行脚本编制，并按照工业设备的应用场景、内在性质和外在需求对工业设备进行接口设置，进而得到三维封装模型。然后计算机设备将生产工艺知识封装成对象库与三维封装模型融合调用，最终得到与工业设备对应的虚拟设备模型。
上述实施例中，基于工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的至少一种，进行工业设备的三维仿真建模，得到三维仿真模型。进而再根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种进行脚本编制，按照工业设备的应用场景、内在性质和外在需求进行接口设置，就实现了三维模型的封装。从而将生产工艺知识封装成对象库与三维封装模型融合调用，就能快速准确地得到与工业设备对应的虚拟设备模型。这样得到的虚拟设备模型，可以从各个方面更真实地对工业设备进行模拟。
步骤S204，将各虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线。
其中，数字孪生是通过对现实世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间建造一个与之对应的虚拟环境。对应的，数字孪生产线就是在虚拟环境里由数字化的虚拟设备模型构成的与实际设备生产线对应的虚拟设备生产线。
具体地，计算机设备根据实际工业生产中每一条生产线所涉及的工业设备及连接顺序，在虚拟环境中将对应的虚拟设备模型按照与实际产线相同的连接顺序进行组合，从而构成数字孪生产线。
在一个实施例中，将各虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线，包括：根据工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，将不同工业设备所对应的虚拟设备模型进行组合构建，形成数字孪生产线。
其中，实际产线需求具体可以是设备-产线-系统-车间互联互通需求。虚拟设备模型包括实际产线中专机设备、中间件设备等不同设备对应的虚拟模型，不同的虚拟设备模型组成了虚拟设备模型库。
具体地，计算机设备根据工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，从虚拟设备模型库中快速获取相应的虚拟设备模型，并基于实际产线需求，依据工序间工业设备的优先顺序关系和工艺路线规划，根据实际产线中生产的产品与工艺路线的耦合关系配置虚拟设备模型，从而对虚拟设备模型进行动态仿真，并进行虚拟设备模型之间的互联互通及调度的脚本编制，进而形成相应的数字孪生产线。
在其中一个实施例中，数字孪生产线包含了实际生产中实物设备对应的虚拟设备模型和虚拟生产线。其中，虚拟设备模型具有生产工艺知识，能根据生产产品的特征智能选择或生成相应生产工艺参数，虚拟生产线能智能选取工艺路径，并通过数字孪生技术从原理上保证虚拟设备模型与实际设备的真实性。
上述实施例中，根据工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，可以将不同工业设备所对应的虚拟设备模型进行组合构建，从而形成与实际工业场景高度匹配的数字孪生产线。
步骤S206，确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
具体地，计算机设备可提供测试页面，并获取测试人员在测试页面中输入或者选择的性能分析方式及测试参数。这样可提供灵活的设置方式，便于测试人员基于实际情况对性能分析方式进行调整，以及测试参数的灵活调整。
在其中一个实施例中，计算机设备可获取待调试的工业软件所属的类别，进而从预设的多种性能分析方式中查找与该类别相匹配的性能分析方式。计算机设备可获取测试人员输入的与该工业软件相匹配的测试参数。
步骤S208，根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析。
具体地，计算机设备根据已确定的工业软件的性能分析方式和测试参数，在该数字孪生产线中与工业软件进行实时交互，从而开展此工业软件的性能分析工作。
在其中一个实施例中，数字孪生产线可通过网络接口和数据接口与工业软件进行连接，实现工业软件运行数据与仿真场景的实时交互，为工业软件提供实时接入与性能测试验证环境。
在其中一个实施例中，计算机设备根据确定的工业软件测试参数和性能分析方式在数字孪生产线中对待测工业软件开展测试。例如在B/S架构的工业软件中，测试参数可以为请求响应时间和事务处理时间等，其他测试参数还有最大并发会话连接数等。然后通过数字孪生产线，监控工业软件各个环节的运行流程，分析定位工业软件中的性能瓶颈。同时在测试过程中利用虚拟环境中的时钟加速技术，比如Dome3D的时钟加速技术，为每一次测试工作提供加速支撑，加速工业软件仿真场景的模拟运行，使性能分析与调优工作更快进行。
在上述实施例中，在数字孪生产线中运行工业软件，测试人员能够实时监控工业软件测试过程中各个环节的运行流程，及时的发现错误，并能准确分析并定位出工业软件中的性能瓶颈。而时钟加速技术的应用则实现了高速化的性能测试与调优，帮助企业极大地节省了时间开支，有效降低了工业软件性能测试与调优的时间成本。
步骤S210，判断性能分析结果是否表征工业软件达到性能优化条件，如果是，则停止测试，得到优化完成的目标工业软件，如果否，则进入步骤S212。
其中，性能分析结果是对工业软件进行分析后所得到的结果，具体可包括当前性能的测试曲线、当前性能存在的问题、问题定位以及解决措施等内容。性能分析结果具有多种输出模式，可以输出word，pdf，xml等格式的报告。性能优化条件作为相应工业软件的性能优化标准，用于判断工业软件的性能优化结果是否达标。
性能优化条件可以为行业内官方测试标准规定的值或者是用户对于性能的具体需求。目标工业软件是达到性能优化条件的工业软件，用于实际工业生产中的应用。
具体地，计算机设备依据已存储的工业软件优化条件，对工业软件的性能分析结果进行判定，如果工业软件的性能分析结果未达到性能优化条件，则表明此时的工业软件不符合需求，需要进行调整后再次分析。
在其中一个实施例中，计算机设备将性能分析结果输出到工业软件的前端结果页面中，测试人员或开发人员可以根据系统的分析结果对工业软件开展相应的性能调优。
步骤S212，根据性能分析结果对工业软件进行调整，基于调整后的工业软件，返回步骤S208。
具体地，若性能分析结果表征工业软件未达到性能优化条件，计算机设备可根据性能分析结果对工业软件进行调整。具体可以是对工业软件的参数配置进行调整，或者是对工业软件的软件代码进行调整等。在其中一个实施例中，计算机设备可根据性能分析结果中指出的问题及调整措施对工业软件进行相应的调整。调整完成后，返回步骤S208，以对调整后的工业软件进行再次性能分析。
在其中一个实施例中，计算机设备将调整后的工业软件再次进行性能分析，设置的测试参数与性能分析方式与上一次性能分析一致，进行性能分析的场景仍然是上一次性能分析时的数字孪生产线，对调整后的工业软件进行再次性能分析后，同样判断当下的性能分析结果是否满足对应的性能优化条件，直到经过调整后的工业软件达到性能优化条件时，停止性能分析，并输出当前的工业软件为目标工业软件。
在其中一个实施例中，工业软件的性能优化条件参考GB/T 25000软件测试标准。计算机设备将进行性能调整后的工业软件再次在数字孪生产线中进行性能分析，采用的性能分析方法与上一次一致，再次分析后将得到的工业软件分析结果与GB/T 25000软件测试标准规定的相应参考值进行对比，若当前工业软件的分析结果满足GB/T 25000软件测试标准规定的相应参考值，则停止分析，此时的工业软件即为优化完成的目标工业软件。
上述工业软件调试方法中，基于工业场景中工业设备的设备相关信息，构建虚拟设备模型。进而可利用高内聚低耦合的数字孪生技术，以搭积木的形式快速构建能够满足各类工业软件特定运行场景需求的数字孪生产线。确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，从而可根据对应的测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行多次性能分析和调整，直至得到优化好的工业软件。这样，以搭积木的形式快速构建形成能够满足各类工业软件特定运行场景需求的虚拟仿真产线，通过其中的模块化和组件化思想，便于测试人员灵活的进行参数配置，快速化构建工业软件性能测试环境，降低开展工业软件性能测试的难度和成本，减少性能测试环境部署时间，从而提高性能测试效率。并且，通过使用数字孪生产线替代实际的工业软件性能测试环境及工业设备，可以避免性能测试过程中可能对工业设备带来的损坏，还降低了工业软件性能测试成本。
在一个实施例中，步骤S206，也就是确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式的步骤具体包括：对工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架和功能菜单中的至少一种进行抽象化处理，提取出与工业软件对应的特征数据；基于提取出的特征数据确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
其中，抽象化处理用于对工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架、功能菜单以及网络报文等不同模块的特征进行归类，从而提取出不同模块的特征数据。
具体地，计算机设备对工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架和功能菜单中的至少一种模块进行抽象化处理，处理后得到工业软件对应模块的特征数据。进而计算机设备科基于提取出的特征数据确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
比如，计算机设备可对工业软件的功能菜单模块进行抽象化处理，根据工业软件具有的相应功能，构造出一个工业软件的抽象功能树，每一个大的功能模块即是该工业软件抽象功能树中的一个枝节点，之后分出各类功能，即抽象功能树中的每一个功能枝条，最后形成一个完整的工业软件抽象功能树。除此之外，计算机设备还对工业软件的图形框架模块进行抽象化处理，根据工业软件中具有的相应图形，构造出由一系列核心图形及对应坐标点构成的特征组，最后不同模块的特征组组成了表征工业软件的特征数据。
在其中一个实施例中，计算机设备可预先基于已有的工业软件和所属的软件类别，建立不同工业软件的特征数据与软件类别间的对应关系。进而，计算机设备可基于提取出的特征数据确定该工业软件所属的软件类别。进而确定该软件类别相匹配的测试参数和性能分析方式。其中，软件类别比如工业软件可细分为研发设计软件、生产控制软件、信息管理软件以及嵌入式软件等类型，而用于研发设计的软件通常又包括设计绘图、仿真测试、产品数据类的软件(如CAD(Computer Aided Design,计算机辅助设计)、CAM(ComputerAided Manufacturing，计算机辅助制造)、CAE(Computer Aided Engineering、计算机辅助工程))；用于生产控制的软件通常包括现场控制、流程管理、能效管理等软件(如SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制)、MES((Manufacturing Execution System，制造执行系统)、EMS(network element ManagementSystem，网元管理系统)等)；用于信息管理的软件包括资源管理、供应链管理、营销管理等软件(如ERP(Enterprise Resource Planning，企业资源计划)、CRM(CustomerRelationship Management，客户关系管理)、SCM(Software Configuration Management，软件配置管理)等)；嵌入式软件包括工业通信、汽车电子、数控系统等软件。
在上述实施例中，对工业软件进行特征数据的提取可有效的用将具有相同功能的工业软件进行归类，从而便于基于工业软件的类别快速准确地确定合适的性能分析方式和测试参数。
在一个实施例中，基于提取出的特征数据确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，包括：将提取出的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比；若特征库中存在与特征数据相匹配的目标已知特征数据，则从知识库中确定出与目标已知特征数据对应的目标软件类别；根据目标软件类别，从知识库中查找与目标软件类别相对应的测试参数和性能分析方式。
其中，知识库用于存储已完成性能分析的工业软件的数据特征及对应的测试参数和性能分析方式。测试参数与性能分析方式可以是知识库中已有的，也可以是根据工业软件特征在知识库中已有的测试参数与性能分析方式的基础上进行针对性调整后得到的。
具体地，计算机设备将提取出的工业软件的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比，确定知识库中是否存在与当前工业软件的特征数据相匹配的目标已知特征数据。若特征库中存在与当前工业软件的特征数据相匹配的目标已知特征数据，那么从知识库中确定出与目标已知特征数据对应的目标软件类别，并且根据目标软件类别，从知识库中查找出与目标软件类别相对应的测试参数和性能分析方式。计算机设备可将找到的测试参数和性能分析方式直接作为当前工业软件的测试参数和性能分析方式，也可以在找到的测试参数和性能分析方式的基础上进行相应的调整，形成更适合当前工业软件的测试参数和性能分析方式，本申请实施例对此不作限定。
在其中一个实施例中，计算机设备可预先构建知识库。在工业软件特征分析中，计算机设备可针对各类工业软件的构造，例如工业软件的开发语言、逻辑流程、图形框架、功能菜单等进行抽象化处理，形成特征数据，用于表征特定工业软件的产品特征。之后根据传统的软件性能分析调优方法，结合工业化属性知识，构建针对不同类别工业软件、不同生产场景下的工业软件性能分析方式，并结合相关实际案例，最终形成由产品-场景-方法-案例一系列结构化知识构成的知识库。
在上述实施例中，基于知识库中已有的测试参数和性能分析方式确定当前工业软件的测试参数和性能分析方式，减少了确定测试参数和构建性能分析方式的时间，提高了工业软件性能分析的测试效率。
在一个实施例中，该方法还包括：若特征库中不存在与特征数据相匹配的已知特征数据，则根据传统的软件性能分析方式，结合工业化属性知识，构建出与工业软件相适应的性能分析方式和测试参数；基于工业软件所对应的特征数据、以及构建的相适应的性能分析方式和测试参数，更新知识库。
其中，工业化属性知识为相关工业领域内相关生产过程中涉及到的技术、设备等知识。
具体地，计算机设备将待测工业软件的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比，若特征库中不存在与特征数据相匹配的已知特征数据，那么需要工程人员参考传统的软件性能分析方式，结合工业化属性知识，构建出与待测工业软件相适应的性能分析方式和测试参数，然后利用构建出的性能分析方式和测试参数对待测工业软件进行性能分析，直到得到目标工业软件。并计算机设备将得到目标工业软件时使用的性能分析方式、测试参数以及目标工业软件对应的特征数据录入知识库中，从而更新知识库，便于之后相似工业软件进行性能分析时复用。
在本实施例中，通过在知识库中对不同类型工业软件的性能分析方式和测试参数的积累，逐渐扩大知识库，为之后更多工业软件的性能分析工作奠定基础，提高工业软件性能分析的效率，保证工业软件性能分析调优的高效性、真实性和准确性，进而为企业生产提效提供重要帮助。
在一个实施例中，根据性能分析结果对工业软件进行调整，包括：若性能分析结果表征出现了参数配置异常，则对工业软件的软件包中的软件参数进行调整；若性能分析结果表征出现了代码配置异常，则对工业软件的软件包中的软件代码进行调整；对调整后的软件包进行封装，得到调整后的工业软件。
具体地，计算机设备在工业软件的前端页面输出工业软件的性能分析结果，性能分析结果中会指出当前工业软件存在的问题及相应的解决方式。若性能分析结果中表征当前工业软件出现了参数配置异常，则计算机设备结合上一次性能分析时的参数配置，对工业软件的软件包中的软件参数采用自动化调优的方式优化参数配置，进而实行性能调优；若性能分析结果表征当前工业软件出现了代码配置异常，则需要开发人员对工业软件的软件包中的软件代码进行优化调整。计算机设备对进行优化调整后的工业软件的软件包进行再次封装，从而得到调整后的工业软件，以便进行下一次性能分析。
在其中一个实施例中，计算机设备输出的工业软件性能分析结果中显示参数配置异常，针对参数配置异常类性能问题，计算机设备对配置异常的参数进行自动调整，并在数字孪生产线中再次运行，从而寻找性能最优的配置参数组合。
在其中一个实施例中，待测工业软件提供了源代码，对待测工业软件进行性能分析后，计算机设备输出的工业软件性能分析结果中显示代码配置异常，针对代码配置异常的性能问题，计算机设备可以将性能问题定位到出现异常的代码位置，并在性能分析结果中为开发人员提供相应的优化建议方案，从而协助开发人员进行代码优化工作。
在上述实施例中，针对工业软件存在的不同性能问题，进行性能分析后，计算机设备均会指出出现性能问题的具体参数或代码位置，并给出相应的解决方案，极大程度的减少了工程人员定位问题和解决问题的时间，提高了工业软件性能测试与调优的效率，极大地为企业节省时间成本。
在一个具体的实施例中，参考图3，图3为一个实施例中工业软件调试方法的原理图。如图3所示，工业软件调试方法主要涉及三大部分内容，分别为数字孪生产线、知识库、时钟加速。其中，数字孪生产线主要由工业设备的虚拟设备模型构成，知识库主要用于存储工业软件性能分析调优知识，而工业软件性能分析调优知识是基于对工业软件进行特征分析而得到。这样，通过数字孪生产线的网络接口与数据接口，将仿真应用场景与工业软件连接，实现工业软件运行数据与仿真应用场景的实时交互，为工业软件提供实时接入与性能测试验证环境。并结合工业软件性能分析和调优知识与方法，在基于数字孪生的性能测试验证环境中进行分析验证，并利用Dome3D的时钟加速技术，为每一次性能参数的调整提供加速支撑，加速工业软件仿真场景的模拟运行，能够更快地在性能分析中发现瓶颈，完成性能分析与调优工作。
继续参考图4，图4为一个具体实施例中工业软件调试方法的原理示意图。对于数字孪生产线，计算机设备根据工业软件应用的真实生产产线建立数字孪生产线，该数字孪生产线包括三部分模型，分别是智能设备模型、工艺模型和产线模型。其中，智能设备模型的建立包括工业设备的3D结构模型、接口设置及控制体系等。工艺模型包括生产过程数据、工艺参数等。产线模型包括智能作业单元等。在另一方面，计算机设备可对待调试的工业软件从各个维度(比如类型、界面、架构、流程逻辑和参数等)进行分析，得到工业软件特征。进而基于工业软件特征在知识库中查找适合的调试参数(如图4中的性能需求参数，比如并发连接数、最大连接数和请求响应时间等)和性能分析方式(也可理解为软件性能分析调优知识)。进而，计算机设备可根据基于Dome3D的时钟加速技术为调试过程进行加速。可以快速且准确的发现工业软件性能瓶颈，并针对相应瓶颈形成针对性的性能调优方案。
参考图5(a)，图5(a)为一个具体实施例中工业软件调试方法的流程示意图。第一步，工业软件使用场景分析，计算机设备对待调试工业软件在真实使用过程中涉及的各类场景、生产工艺流程和生产设备等进行分析，获取构建数字孪生产线的相关信息。第二步，构建数字孪生产线，计算机设备根据工业软件运行所涉及的各类场景、生产工艺流程和生产设备等相关信息，构建能够满足工业软件运行的数字孪生产线。第三步，工业软件特征分析，计算机设备对待调试的工业软件的类型、软件界面、实现架构、流程逻辑和网络报文等特征进行分析，提取出相应的特征，并与知识库中的已知特征数据进行比对，确定该工业软件是否为已知类型的工业软件。第四步，选择性能分析参数与方法，基于第三步，若待调试的工业软件为知识库中已知类型的工业软件，计算机设备可在知识库中快速选择相应的性能分析参数和方法，并完成各项测试参数的设置，例如最大并发会话连接数、最大响应时间等。第五步，执行工业软件性能分析，基于第四步，计算机设备对待调试的工业软件开展性能分析工作，同时利用时钟加速技术，能够实现快速高效的性能分析和调优。第六步，发现性能瓶颈，基于第五步，计算机设备在执行完成性能分析工作后，发现待调试工业软件中存在的性能问题与瓶颈。第七步，形成调优方案，针对第六步中发现的性能问题瓶颈，计算机设备提出相应的解决建议方案。第八步，性能调优与工业软件再封装，针对由参数配置导致的工业软件性能问题，计算机设备采用自动化调优的方式优化参数配置，实现性能调优。针对由代码问题导致的工业软件性能问题，由相应的开发人员进行代码优化，并对优化之后的工业软件进行再封装。第九步，调优效果判定，计算机设备对调优之后的工业软件进行再分析，查看调优后的工业软件是否达到了性能优化条件，若未达到性能优化条件，则返回第四步，再次开展工业软件性能分析工作，若达到性能优化条件，则调优工作完成。第十步，特征提取与方法复用，计算机设备对本次性能分析与调优工作的工业软件进行特征提取，并结合工业软件的性能问题瓶颈和调优方法形成相应的案例，并记录在知识库中，便于之后相似工业软件性能调优复用。
为进一步解释本申请中基于数字孪生驱动的工业软件调试方法，列举了测试分析页面示意图。参考图5(b)和图5(c)。其中，图5(b)为一个实施例中基于数字孪生驱动的工业软件性能分析页面示意图，图5(c)为一个实施例中基于数字孪生驱动的工业软件性能分析结果示意图。其中，图5(b)中展示有测试简介、测试流程模型、产品完成时间分析图501以及通讯次数分析图502。其中，测试流程模型包括设置数字孪生产线的网络接口、通讯协议以及通讯数据，设置设备故障模型，构建生产设备的数字孪生模型，根据实际测试连接设置生产线事件及设备队列顺序，设置仿真时钟加速，将工业软件与各虚拟设备模型进行链接，根据知识库中确定的性能分析方式和测试参数录制适合本次工业软件的测试脚本，之后开始测试。从产品完成时间分析图中可以看到，通过本申请的方法，可以加速虚拟产线的流程，缩短产品的完成周期时间。通过不断地加速虚拟产线，可以探寻得到工业软件产品周期的极限完成时间。从通讯次数分析图中可以看到，通过本申请的方法，可以加速虚拟产线的流程，减少数据的交互间隔。通过不断地加速虚拟产线，可以探寻得到工业软件通讯交互的极限时间。
需要说明的是，在开展工业软件性能分析工作时，测试人员将待测的工业软件安装部署在计算机设备的指定目录中，也可以在待测工业软件的性能分析页面中配置待测工业软件的目录或系统待测的URL(Uniform Resource Locators，统一资源定位器)信息，在完成待测工业软件的定位选取配置后，可以对已确定的具体的测试参数和性能分析方式进行配置。待测工业软件的性能测试分析页面可以是一个采用组态开发技术形成的页面，在待测工业软件的性能测试分析页面中，可以通过拖拽组件的形式，快捷的调整本次工业软件性能测试的测试执行内容、步骤与流程，在待测工业软件的性能测试分析页面中，可以对测试标题、测试简介、测试流程模型、数据接口等进行快捷配置。测试人员在完成配置工作后，计算机设备会根据测试流程对待测工业软件按确定的性能分析方式开展测试，并将结果呈现在待测工业软件的性能测试分析页面中。
图5(c)中包括待测工业软件性能测试分析过程中出现的故障次数呈现窗口503，无故障运行时间和总运行时间的占比窗口504，分析过程中计算机CPU内核占用数窗口505，分析过程中的计算机内存占用窗口506，分析过程中计算机网络数据吞吐量窗口507，分析过程中计算机磁盘数据吞吐量窗口508。测试完成后，可以在工业软件测试分析页面中添加以上窗口，了解工业软件测试过程中出现的故障次数以及整个测试所占用的计算机资源等信息。
应该理解的是，虽然图2和图5(a)的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和图5(a)中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种工业软件调试装置，包括：获取模块、组合模块、确定模块、分析模块、调整模块和返回模块，其中：
获取模块601，用于获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于设备相关信息构建对应的虚拟设备模型。
组合模块602，用于将各虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线。
确定模块603，用于确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
分析模块604，用于根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析。
调整模块605，用于若性能分析结果表征工业软件未达到性能优化条件，则根据性能分析结果对工业软件进行调整。
返回模块606，用于基于调整后的工业软件，返回根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
在一个实施例中，获取模块601，还用于基于工业场景中工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的至少一种参数，在三维仿真平台上对工业设备进行三维仿真建模，得到与工业设备对应的三维仿真模型；根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种，对工业设备的三维仿真模型进行脚本编制，并按照工业设备的应用场景、内在性质和外在需求进行接口设置，以得到三维封装模型；将生产工艺知识封装成对象库与三维封装模型融合调用，得到与工业设备对应的虚拟设备模型。
在一个实施例中，组合模块602，还用于根据工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，将不同工业设备所对应的虚拟设备模型进行组合构建，形成数字孪生产线。
在一个实施例中，确定模块603，还用于对工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架和功能菜单中的至少一种进行抽象化处理，提取出与工业软件对应的特征数据；基于提取出的特征数据确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
在一个实施例中，确定模块603，还用于将提取出的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比；若特征库中存在与特征数据相匹配的目标已知特征数据，则从知识库中确定出与目标已知特征数据对应的目标软件类别；根据目标软件类别，从知识库中查找与目标软件类别相对应的测试参数和性能分析方式。
在一个实施例中，确定模块603，还用于若特征库中不存在与特征数据相匹配的已知特征数据，则根据传统的软件性能分析方式，结合工业化属性知识，构建出与工业软件相适应的性能分析方式和测试参数；基于工业软件所对应的特征数据、以及构建的相适应的性能分析方式和测试参数，更新知识库。
在一个实施例中，调整模块605，还用于若性能分析结果表征出现了参数配置异常，则对工业软件的软件包中的软件参数进行调整；若性能分析结果表征出现了代码配置异常，则对工业软件的软件包中的软件代码进行调整；对调整后的软件包进行封装，得到调整后的工业软件。
上述工业软件调试装置，基于工业场景中工业设备的设备相关信息，构建虚拟设备模型。进而可利用高内聚低耦合的数字孪生技术，以搭积木的形式快速构建能够满足各类工业软件特定运行场景需求的数字孪生产线。确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，从而可根据对应的测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行多次性能分析和调整，直至得到优化好的工业软件。这样，以搭积木的形式快速构建形成能够满足各类工业软件特定运行场景需求的虚拟仿真产线，通过其中的模块化和组件化思想，便于测试人员灵活的进行参数配置，快速化构建工业软件性能测试环境，降低开展工业软件性能测试的难度和成本，减少性能测试环境部署时间，从而提高性能测试效率。并且，通过使用数字孪生产线替代实际的工业软件性能测试环境及工业设备，可以避免性能测试过程中可能对工业设备带来的损坏，还降低了工业软件性能测试成本。
关于工业软件调试装置的具体限定可以参见上文中对于工业软件调试方法的限定，在此不再赘述。上述工业软件调试装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端或服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储工业软件性能分析方式、测试参数及工业软件特征数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种工业软件调试方法。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；将各虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析；若性能分析结果表征工业软件未达到性能优化条件，则根据性能分析结果对工业软件进行调整；基于调整后的工业软件，返回根据测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：基于工业场景中工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的至少一种参数，在三维仿真平台上对工业设备进行三维仿真建模，得到与工业设备对应的三维仿真模型；根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种，对工业设备的三维仿真模型进行脚本编制，并按照工业设备的应用场景、内在性质和外在需求进行接口设置，以得到三维封装模型；将生产工艺知识封装成对象库与三维封装模型融合调用，得到与工业设备对应的虚拟设备模型。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，将不同工业设备所对应的虚拟设备模型进行组合构建，形成数字孪生产线。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架和功能菜单中的至少一种进行抽象化处理，提取出与工业软件对应的特征数据；基于提取出的特征数据确定与工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将提取出的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比；若特征库中存在与特征数据相匹配的目标已知特征数据，则从知识库中确定出与目标已知特征数据对应的目标软件类别；根据目标软件类别，从知识库中查找与目标软件类别相对应的测试参数和性能分析方式。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：若特征库中不存在与特征数据相匹配的已知特征数据，则根据传统的软件性能分析方式，结合工业化属性知识，构建出与工业软件相适应的性能分析方式和测试参数；基于工业软件所对应的特征数据、以及构建的相适应的性能分析方式和测试参数，更新知识库。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：若性能分析结果表征出现了参数配置异常，则对工业软件的软件包中的软件参数进行调整；若性能分析结果表征出现了代码配置异常，则对工业软件的软件包中的软件代码进行调整；对调整后的软件包进行封装，得到调整后的工业软件。
上述计算机设备，基于工业场景中工业设备的设备相关信息，构建虚拟设备模型。进而可利用高内聚低耦合的数字孪生技术，以搭积木的形式快速构建能够满足各类工业软件特定运行场景需求的数字孪生产线。确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，从而可根据对应的测试参数和性能分析方式，在数字孪生产线中对工业软件进行多次性能分析和调整，直至得到优化好的工业软件。这样，以搭积木的形式快速构建形成能够满足各类工业软件特定运行场景需求的虚拟仿真产线，通过其中的模块化和组件化思想，便于测试人员灵活的进行参数配置，快速化构建工业软件性能测试环境，降低开展工业软件性能测试的难度和成本，减少性能测试环境部署时间，从而提高性能测试效率。并且，通过使用数字孪生产线替代实际的工业软件性能测试环境及工业设备，可以避免性能测试过程中可能对工业设备带来的损坏，还降低了工业软件性能测试成本。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种工业软件调试方法，其特征在于，所述方法包括：
获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；
将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；
确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析；
若性能分析结果表征所述工业软件未达到性能优化条件，则根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整；
基于调整后的工业软件，返回所述根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型，包括：
基于工业场景中工业设备的尺寸、内外结构、装配关系和物理属性中的至少一种参数，在三维仿真平台上对所述工业设备进行三维仿真建模，得到与所述工业设备对应的三维仿真模型；
根据工业设备的控制逻辑、动作序列、运动轨迹和响应事件中的至少一种，对所述工业设备的三维仿真模型进行脚本编制，并按照所述工业设备的应用场景、内在性质和外在需求进行接口设置，以得到三维封装模型；
将生产工艺知识封装成对象库与所述三维封装模型融合调用，得到与所述工业设备对应的虚拟设备模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线，包括：
根据所述工业场景中的工业场地规划、工艺路线规划和实际产线需求，将不同工业设备所对应的虚拟设备模型进行组合构建，形成数字孪生产线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，包括：
对所述工业软件的开发语言类型、逻辑流程、图形框架和功能菜单中的至少一种进行抽象化处理，提取出与所述工业软件对应的特征数据；
基于提取出的特征数据确定与所述工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于提取出的特征数据确定与所述工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式，包括：
将提取出的特征数据与知识库内的特征库中的已知特征数据进行对比；
若所述特征库中存在与所述特征数据相匹配的目标已知特征数据，则从所述知识库中确定出与所述目标已知特征数据对应的目标软件类别；
根据所述目标软件类别，从所述知识库中查找与所述目标软件类别相对应的测试参数和性能分析方式。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述特征库中不存在与所述特征数据相匹配的已知特征数据，则根据传统的软件性能分析方式，结合工业化属性知识，构建出与所述工业软件相适应的性能分析方式和测试参数；
基于所述工业软件所对应的特征数据、以及构建的相适应的性能分析方式和测试参数，更新所述知识库。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整，包括：
若所述性能分析结果表征出现了参数配置异常，则对所述工业软件的软件包中的软件参数进行调整；
若所述性能分析结果表征出现了代码配置异常，则对所述工业软件的软件包中的软件代码进行调整；
对调整后的软件包进行封装，得到调整后的工业软件。
8.一种工业软件调试装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取工业场景中工业设备的设备相关信息，并基于所述设备相关信息构建对应的虚拟设备模型；
组合模块，用于将各所述虚拟设备模型进行组合，得到数字孪生产线；
确定模块，用于确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式；
分析模块，用于根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析；
调整模块，用于若性能分析结果表征所述工业软件未达到性能优化条件，则根据所述性能分析结果对所述工业软件进行调整；
返回模块，用于基于调整后的工业软件，返回所述根据所述测试参数和性能分析方式，在所述数字孪生产线中对所述工业软件进行性能分析的步骤继续执行，直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止，得到优化完成的目标工业软件。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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| TWI805418B (zh) * | 2022-06-23 | 2023-06-11 | 英業達股份有限公司 | 動態載入腳本以改變料件處理動作之系統及方法 |
| CN116755416A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-09-15 | 弥费科技(上海)股份有限公司 | 半导体生产制造的生产系统虚拟调试方法、装置和产品 |
| CN116956523A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 中国核电工程有限公司 | 一种三维管道模型等级的逻辑检查方法及装置 |
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2021
- 2021-09-08 CN CN202111048889.7A patent/CN113868120A/zh active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI805418B (zh) * | 2022-06-23 | 2023-06-11 | 英業達股份有限公司 | 動態載入腳本以改變料件處理動作之系統及方法 |
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| CN116755416B (zh) * | 2023-08-23 | 2023-11-28 | 弥费科技(上海)股份有限公司 | 半导体生产制造的生产系统虚拟调试方法、装置和产品 |
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