CN114968219A - 一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，包括以下步骤：S1：确定业务模型的公用元件，并确定公用元件的合法性；S2：确定业务模型的模型语法类型，并利用模型语法类型进行解析，保存解析后的模型文件；S3：确定是否将解析后的业务模型转化为公用元件，若是则生成公用元件，并进入步骤S4，否则进入步骤S5；S4：将业务模型保存至公用元件库，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。S5：完成拖拽式逻辑分析脚本构建。本发明提供的方法基于对图形模块的拖拽形成水电厂计算机监控系统所需的逻辑运算代码，解决逻辑运算编辑不方便、不直观以及方法不统一的问题，以及逻辑运算过程可视化的问题，满足各类场景的功能应用需求。
Description
技术领域
本发明属于脚本构建技术领域，具体涉及一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法。
背景技术
分布式水电站计算机监控系统中，厂站层控制对于逻辑计算和分析有多种需求，一种是通过编辑程序或脚本，计算命令控制对象的操作条件，防止误操作；一种是通过编辑程序或脚本，对采集信号进行逻辑运算、统计分析、数学计算等，为操作人员提供分析后的数据、信息，或产生预警、报警；一种是通过编辑程序或脚本，建立自动控制流程，控制员下达命令后，自动执行。
现有方法满足上述需求，存在以下几方面问题：一是程序和脚本代码量大，学习成本较高，不利于电站机电专业技术人员使用；二是由于几种应用场景，分布在不同的电力系统安防分区，且各功能对逻辑分析需求的复杂程度差异较大，一般采用不同的程序语言编写；三是程序和脚本均在后端执行，如满足操作人员动态监视的需求，需单独开发监视界面程序，由于应用环境复杂，界面监视程序的通用性较低。总体来说，现有方法对编写者和使用者都有较高要求，工作量大，直观性和通用性差。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法。
本发明的技术方案是：一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法包括以下步骤：
S1：确定业务模型的公用元件，并确定公用元件的合法性；
S2：基于合法的公用元件，确定业务模型的模型语法类型，并利用模型语法类型进行解析，保存解析后的模型文件；
S3：确定是否将解析后的业务模型转化为公用元件，若是则生成公用元件，并进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4：将业务模型保存至公用元件库，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
S5：完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
进一步地，步骤S1包括以下子步骤：
S11：设定业务模型的模型名和描述语言，并根据业务模型的业务需求选取公用元件；
S12：根据业务模型的业务逻辑，对公用元件进行连接，并配置公用元件属性；
S13：检查公用元件的连接关系是否正确，并检查公用元件属性配置是否存在配置错误项或缺少配置项，若是则进入步骤S2，否则通过弹出消息提示使用者配置异常位置。
进一步地，步骤S1中，公用元件包括元件图形样式、元件名称、一个使能端、若干个输入端和若干个输出端。
进一步地，步骤S2中，若采用SPL语言对业务模型进行解析，则根据业务模型内公用元件的连接关系，将业务模型的运行逻辑解析为SPL语言，并保存SPL脚本程序文件，并编译；
若采用Python语言对业务模型进行解析，则根据业务模型内公用元件的连接关系，将业务模型的运行逻辑解析为Python语言，并保存Python脚本程序文件。
进一步地，步骤S2中，解析后的模型文件包括画面文件和元件配置信息。
进一步地，步骤S4中，若解析后的业务模型具有复用性，则将业务模型转化为公用元件，否则不转化。
进一步地，步骤S5和步骤S6中，将公用元件拖拽至编辑窗口，并按照设定顺序连接不同公用元件的输出端和输入端，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
本发明的有益效果是：本发明提供的方法基于对图形模块的拖拽形成水电厂计算机监控系统所需的逻辑运算代码，实现了逻辑运算零代码，降低了电气二次专业工作难度，解决逻辑运算编辑不方便、不直观以及方法不统一的问题，以及逻辑运算过程可视化的问题，满足各类场景的功能应用需求。
附图说明
图1为可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，包括以下步骤：
S1：确定业务模型的公用元件，并确定公用元件的合法性；
S2：基于合法的公用元件，确定业务模型的模型语法类型，并利用模型语法类型进行解析，保存解析后的模型文件；
S3：确定是否将解析后的业务模型转化为公用元件，若是则生成公用元件，并进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4：将业务模型保存至公用元件库，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
S5：完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
在本发明实施例中，步骤S1包括以下子步骤：
S11：设定业务模型的模型名和描述语言，并根据业务模型的业务需求选取公用元件；
S12：根据业务模型的业务逻辑，对公用元件进行连接，并配置公用元件属性；
S13：检查公用元件的连接关系是否正确，并检查公用元件属性配置是否存在配置错误项或缺少配置项，若是则进入步骤S2，否则通过弹出消息提示使用者配置异常位置。
在本发明实施例中，步骤S1中，公用元件包括元件图形样式、元件名称、一个使能端、若干个输入端和若干个输出端。
在本发明实施例中，步骤S2中，若采用SPL语言对业务模型进行解析，则根据业务模型内公用元件的连接关系，将业务模型的运行逻辑解析为SPL语言，并保存SPL脚本程序文件，并编译；
若采用Python语言对业务模型进行解析，则根据业务模型内公用元件的连接关系，将业务模型的运行逻辑解析为Python语言，并保存Python脚本程序文件。
目前支持Python和SPL两种语法类型。如果后续计算引擎为iP9000 V6则选择SPL语言,如果后续计算引擎为Python语言开发的引擎则选择Python语言。
在本发明实施例中，步骤S2中，解析后的模型文件包括画面文件和元件配置信息。
在本发明实施例中，步骤S4中，若解析后的业务模型具有复用性，则将业务模型转化为公用元件，否则不转化。
在本发明实施例中，步骤S5和步骤S6中，将公用元件拖拽至编辑窗口，并按照设定顺序连接不同公用元件的输出端和输入端，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
本发明的工作原理及过程为：第一，软件提供公用元件库，每个公用元件具备图形样式、名称、一个使能端、一个或多个输入端、一个或多个输出端。将公用元件拖拽至编辑窗口，按一定顺序连接不同元件的输出端和输入端，可构建功能较复杂的数学计算、逻辑运算或控制策略等模型，并保存成模型文件，供应用程序调用。第二，模型文件也可定义为元件并存入公用元件库，供构建其他模型时使用。存入公用元件库的模型，结构与公用结构一致，即包含元件样式、名称、一个使能(Enable)接口、一个或多个输入接口、一个或多个输出接口。通过不断定义和调用，能够实现较为复杂功能。第三，模型文件可一键转化为可执行的监控系统专用SPL脚本或Python脚本，可满足监控系统高效率执行的要求，也可满足其它应用调用的需要。第四，模型文件为XML格式，支持HMTL调用解析并通过网页方式展示，可满足各种应用调用和图形页面展示计算中间值和输出结果的要求。
本发明采用通用网页前端技术建立图形化组态工具，将逻辑、算术、统计、积分及设备交互关系等各种运算过程抽象为启动条件、输入、输出的图形模块，通过图形模块组合连接实现各类复杂运算，并提供多种图形到脚本的翻译方法。
本发明的有益效果为：本发明提供的方法基于对图形模块的拖拽形成水电厂计算机监控系统所需的逻辑运算代码，实现了逻辑运算零代码，降低了电气二次专业工作难度，解决逻辑运算编辑不方便、不直观以及方法不统一的问题，以及逻辑运算过程可视化的问题，满足各类场景的功能应用需求。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定业务模型的公用元件，并确定公用元件的合法性；
S2：基于合法的公用元件，确定业务模型的模型语法类型，并利用模型语法类型进行解析，保存解析后的模型文件；
S3：确定是否将解析后的业务模型转化为公用元件，若是则生成公用元件，并进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4：将业务模型保存至公用元件库，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
S5：完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
2.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
S11：设定业务模型的模型名和描述语言，并根据业务模型的业务需求选取公用元件；
S12：根据业务模型的业务逻辑，对公用元件进行连接，并配置公用元件属性；
S13：检查公用元件的连接关系是否正确，并检查公用元件属性配置是否存在配置错误项或缺少配置项，若配置正确则进入步骤S2，否则通过弹出消息提示使用者配置异常位置。
3.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，所述步骤S1中，公用元件包括元件图形样式、元件名称、一个使能端、若干个输入端和若干个输出端。
4.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，所述步骤S2中，若采用SPL语言对业务模型进行解析，则根据业务模型内公用元件的连接关系，将业务模型的运行逻辑解析为SPL语言，并保存SPL脚本程序文件，并编译；
若采用Python语言对业务模型进行解析，则根据业务模型内公用元件的连接关系，将业务模型的运行逻辑解析为Python语言，并保存Python脚本程序文件。
5.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，所述步骤S2中，解析后的模型文件包括画面文件和元件配置信息。
6.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，所述步骤S4中，若解析后的业务模型具有复用性，则将业务模型转化为公用元件，否则不转化。
7.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式逻辑分析脚本的构建方法，其特征在于，所述步骤S5和步骤S6中，将公用元件拖拽至编辑窗口，并按照设定顺序连接不同公用元件的输出端和输入端，完成拖拽式逻辑分析脚本构建。
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