CN115080543A - 一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备 - Google Patents
一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115080543A CN115080543A CN202210767331.2A CN202210767331A CN115080543A CN 115080543 A CN115080543 A CN 115080543A CN 202210767331 A CN202210767331 A CN 202210767331A CN 115080543 A CN115080543 A CN 115080543A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- event
- plan
- sub
- target
- event model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 86
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 31
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 34
- 230000008569 process Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 15
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 5
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 4
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000013334 tissue model Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/211—Schema design and management
- G06F16/212—Schema design and management with details for data modelling support
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2358—Change logging, detection, and notification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
- G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供了一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备,该方法包括:构建目标计划事件的目标计划事件模型以及所述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,所述目标计划事件模型以及所述子计划事件模型包括时间属性;设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的时间属性为未来时间;建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的关联关系。通过该方法,可以实现万物孪生,而且可以对未来不同时间段该事件所处的状态进行数字孪生。
Description
技术领域
本申请涉及信息技术领域,具体涉及一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备。
背景技术
随着物联网的数字化及自动化程度不断得到提高,数字孪生技术(Digital Twin,缩写D T)作为经过多次改进并取得巨大发展的颠覆性技术之一,热度不断提高,被认为是万物互联的关键技术之一。
数字孪生体不仅仅是物理世界的镜像,也要接受物理世界实时信息,更要反过来实时驱动物理世界,而且进化为物理世界的先知、先觉甚至超体。数字孪生体的生长发育经历数化、互动、先知、先觉和共智等几个过程,其中,“数化”是对物理世界数字化的过程,这个过程需要将物理对象表达为计算机和网络所能识别的数字模型。建模技术是数字化的核心技术之一,例如测绘扫描、几何建模、网格建模、系统建模、流程建模、组织建模等技术。
虽然目前现有的实体对象的孪生方式有过很多,但针对事件对象的孪生方法较少,且现有的事件对象的孪生方法,大部分基于特定的场景进行孪生,同时,在进行数字孪生时,孪生方法不具有统一性,不能适用于万物孪生。
发明内容
本发明提供了一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备,用于解决目前事件对象的孪生方法,大部分基于特定的场景进行孪生,且不具有统一性,不能适用于万物孪生的问题。
第一方面,本申请提供一种事件计划状态数字孪生方法,上述方法包括:
构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;
设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系。
在一种可能的实施方式中,上述设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间,包括:
设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,并设置持续时间;或者
设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,结束时间为未来的至少一个时刻。
在一种可能的实施方式中,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系,包括:
通过将上述目标计划事件模型标识为父计划事件的模型,将上述子计划事件模型标识为属于上述父计划事件的子计划事件的模型,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的父子关系。
在一种可能的实施方式中,上述父计划事件的开始时间早于或等于上述子计划事件的开始时间,上述父计划事件的结束时间晚于或等于上述子计划事件的结束时间。
在一种可能的实施方式中,将上述子计划事件模型标识为属于上述父计划事件的子计划事件的模型,包括:
将上述子计划事件模型标识为属于唯一的父计划事件的子计划事件的模型。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型及子计划事件模型包括父对象,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的父子关系,包括:
将上述子计划事件模型的父对象确定为上述目标计划实体物模型的对象标识,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的父子关系。
在一种可能的实施方式中,若子计划事件模型的目标计划事件模型在未来不同时间满足被删除条件时,还包括:
在满足被删除条件后的未来时间,解除上述子计划事件模型与上述目标计划事件模型的父子关系;
上述满足被删除条件包括子计划事件的结束时间晚于父计划事件的结束时间,或者子计划事件的持续时间长于父计划事件的持续时间。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型还包括空间属性;
上述空间属性包括空间范围和空间位置中的至少一种。
在一种可能的实施方式中,上述空间范围,用于描述目标计划事件及子计划事件发生的空间范围;
上述空间位置,用于描述上述子事件模型发生的空间位置处于上述目标计划事件模型发生的空间位置的一定范围内或上述子事件模型发生的空间范围处于上述目标计划事件模型发生的空间范围内。
在一种可能的实施方式中,利用目标计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的目标计划事件模型,生成对应的目标计划事件模型记录;
利用子计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的子计划事件模型,生成对应的子计划事件模型记录;
其中,上述属性参数包括属性名称、数据类型中的至少一种。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型记录和上述子计划事件模型记录包括记录标识,用于唯一标识目标计划事件模型记录或子计划事件模型记录。
在一种可能的实施方式中,将上述目标计划事件模型记录作为根存储节点,将上述子计划事件模型记录根存储节点的子存储节点,建立树形存储结构;
确定上述根存储节点的时间属性的开始时间为预设基准时间,上述子存储节点的时间属性的开始时间为上述预设基准时间的相对偏移时间。
第二方面,本申请提供一种事件未来状态的订阅方法,上述方法包括:
构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;
设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系;
根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息,并将上述订阅信息发送至订阅方。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型包括父对象标识,用于唯一映射目标计划事件的目标事件模型;
上述子计划事件模型包括子对象标识,用于唯一映射子计划事件的子计划事件模型。
在一种可能的实施方式中,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,上述订阅请求包括父对象标识、子对象标识,根据上述订阅请求生成订阅项;
针对一个子计划事件模型,根据上述子计划事件模型的子对象标识,生成用于查询与上述子计划事件模型关联的目标事件模型未来状态的订阅信息。
在一种可能的实施方式中,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,上述订阅请求包括时间范围,生成包括时间范围的订阅项;
根据上述目标事件模型的父对象标识,生成用于查询与上述目标事件模型关联的各个子计划事件模型在上述时间范围内的未来状态的订阅信息。
第三方面,本申请提供一种事件计划状态数字孪生装置,上述装置包括:
构建计划事件模型模块,用于构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;
设置时间模块,用于设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立关系模块,用于建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系。
第四方面,本申请提供一种事件未来状态的订阅装置,上述装置包括:
构建计划事件模型模块,用于构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;
设置时间模块,用于设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立关系模块,用于建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系;
生成订阅项信息模块,用于根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息。
第五方面,本申请提供一种事件计划状态数字孪生设备,上述设备包括:
至少一个处理器;以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,上述存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令,上述指令被上述至少一个处理器执行,以使上述至少一个处理器能够执行上述事件计划状态数字孪生方法中任何一项上述的步骤。
第六方面,本申请提供一种事件未来状态的订阅设备,上述设备包括:
至少一个处理器;以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,上述存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令,上述指令被上述至少一个处理器执行,以使上述至少一个处理器能够执行上述事件未来状态的订阅方法中任何一项上述的步骤。
第七方面,本申请提供一种计算机存储介质,上述计算机存储介质存储有计算机程序,上述计算机程序用于使计算机执行上述事件计划状态数字孪生方法中任何一项上述的方法,或执行上述事件未来状态的订阅方法中任何一项上述的步骤。
本申请提供了一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备,该方法包括:构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系。通过该方法,可以实现万物孪生,而且可以对未来不同时间段该事件所处的状态进行数字孪生。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明示例性实施例示例的一种事件计划状态数字孪生方法的数据结构示意图;
图2为根据本发明示例性实施例示例的一种事件计划状态数字孪生方法的流程示意图;
图3为根据本发明示例性实施例示例的一种计划事件模型示意图;
图4为根据本发明示例性实施例示例的一种计划事件预定义示意图;
图5为根据本发明示例性实施例示例的一种计划事件对象示意图;
图6为根据本发明示例性实施例示例的一种计划事件数据示意图;
图7为根据本发明示例性实施例示例的一种事件计划状态数字孪生方法的举例示意图;
图8为根据本发明示例性实施例示例的另一种事件计划状态数字孪生方法的举例示意图;
图9为根据本发明示例性实施例示例的一种计划事件对象的时间属性的示意图;
图10为根据本发明示例性实施例示例的一种计划事件对象的事件属性变化示意图;
图11为根据本发明示例性实施例示例的一种成员信息示意图;
图12为根据本发明示例性实施例示例的一种事件未来状态的订阅方法流程示意图;
图13为根据本发明示例性实施例示例的一种事件计划状态数字孪生装置示意图;
图14为根据本发明示例性实施例示例的一种事件订阅装置的示意图;
图15为根据本发明示例性实施例示例的一种事件计划状态数字孪生设备及事件订阅设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、详尽地描述。显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。本申请实施例中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
在数字孪生领域中,一般将客观实物体孪生成为计算机中的实体物对象,伴随实体物对象的还有和实物体有关系的各种事件。
在数字孪生的过程中,可以将客观事件孪生成为一个事件对象,客观事件具有时空的性质,事件在过去、现在和将来开始的时间以及持续的时间都可以用来标识事件的时间信息,事件发生的空间范围可以用于标识事件的空间信息,将事件及其空间信息和时间信息孪生成统一的数据结构,就是基于时空的数字孪生。
目前的数字孪生方法,常将实体物对象和实体物对象产生的事件对象孪生到一起,或者将实体物对象的事件和该实体物对象产生的事件记录混合在一起产生数字孪生模型,这种孪生方法,通常为基于特定的场景进行数字孪生,其孪生方法并不统一,无法适用于万物孪生。
在客观世界中,未来不同的时刻发生的事件众多,这些事件之间的关系通常错综复杂,同一实物体对应的两个事件间存在一定的先后顺序,不同实物体之间,也可能存在一个事件的持续时间范围内包含另一个事件,如图1所示,事件1的持续时间范围内包含事件2,或者某个事件的实际开始时间影响另一个事件的开始等。
在这种情况下,可以采用同一的数据结构来表示上述事件1和事件2,事件1和事件2分别用唯一事件标识标记,其中,事件标识在整个计划库系统中唯一,且名称可以重复。
为了实现对未来不同时间段的事件所处的状态进行数字孪生,本申请提供了一种事件计划状态数字孪生方法,如图2所示,该方法包括:
S201,构建目标计划事件的目标计划事件模型以及目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,目标计划事件模型以及子计划事件模型包括时间属性;
事件模型的结构为事件的属性参数的集合,事件依据时间属性可以包括历史状态、当前状态以及计划状态。基于该事件模型以及事件的不同状态进行数字孪生,可以得到与不同状态对应的事件对象,本申请实施例涉及事件的计划状态,对于计划事件,具体可以基于事件模型及事件的计划状态进行数字孪生,得到计划事件对象。
在创建计划事件模型时,可以通过确定计划事件的属性参数集合得到计划事件模型的结构,计划事件的属性参数集合中的属性参数包括属性名称及数据类型。
进一步地,还可以对计划事件模型的结构进行至少一次预定义,即进行参数初始化操作,得到与计划事件模型的结构对应的至少一组预定义数据初始值。上述预定义的步骤可以根据用户的需求进行设置,也可以不进行预定义的操作。另外,还可以根据事件在不同计划时间段的状态值,确定不同计划时间段对应的计划事件数据。
S202,设置目标计划事件模型及子计划事件模型的时间属性为未来时间;
上述目标计划事件模型及子计划事件模型的属性参数包括时间属性,由于是对事件的计划状态进行数字孪生,因此设置上述时间属性为未来时间。
在一种可能的实施方式中,上述设置目标计划事件模型及子计划事件模型的时间属性为未来时间,包括:
设置目标计划事件模型及子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,并设置持续时间;或者
设置目标计划事件模型及子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,结束时间为未来的至少一个时刻。
上述开始时间是指事件实际开始的时间,即实际发生的时间,可以通过将事件模型的开始时间设置为未来时间,并设置持续时间来将事件模型的时间属性设置为未来时间,也可通过将事件模型的开始时间和结束时间设置为未来时间来将事件模型的时间属性设置为未来时间。
S203,建立目标计划事件模型与子计划事件模型的关联关系。
在一种可能的实施方式中,建立目标计划事件模型与子计划事件模型的关联关系,包括:
通过将目标计划事件模型标识为父计划事件的模型,将子计划事件模型标识为属于所述父计划事件的子计划事件的模型,建立目标计划事件模型与子计划事件模型的父子关系。
在一种可能的实施方式中,目标计划事件模型及子计划事件模型包括父对象,建立目标计划事件模型与子计划事件模型的父子关系,包括:
将子计划事件模型的父对象确定为目标计划实体物模型的对象标识,建立目标计划事件模型与子计划事件模型的父子关系。
事件间可能存在多种关联关系,本申请实施例中建立的一种关联关系为父子关系,即父计划事件与子计划事件之间的关系,目标计划事件模型及子计划事件模型包括多个属性参数,可以通过其中的属性参数进行标识该计划事件模型为父计划事件的模型,还是子计划事件模型,完成标识后,即建立了目标计划事件模型与子计划事件模型的父子绑定关系。
上述事件模型的父子绑定关系是基于事件的时间属性确定的,时间包含关系为事件模型的父子绑定关系的唯一约束,父计划事件的开始时间早于或等于所述子计划事件的开始时间,且父计划事件的结束时间晚于或等于所述子计划事件的结束时间,即,子计划事件的持续时间包含在其对应的父计划事件的持续时间内。
本实施例中,子计划事件所属的父计划事件是唯一的,将上述子计划事件模型标识为属于父计划事件的子计划事件的模型,包括:将子计划事件模型标识为属于唯一的父计划事件的子计划事件的模型。
通过本申请提供的一种事件计划状态数字孪生方法,为某一些事件进行共同特征的配置,可以实现万物孪生,而且可以通过设置时间属性对未来不同时间段的该事件所处的计划状态进行数字孪生。
本申请实施例中为了实现事件计划状态的数字孪生,主要包括构建计划事件模型、计划事件模型的预定义(可选)、生成计划事件对象、生成计划事件对象记录几个阶段,下面对各阶段的实施方式进行描述。
1)构建计划事件模型。
计划事件模型是某一些计划事件具有共同特征的配置,在上述计划事件模型中定义计划事件的一些基本属性,本实施例需要构建目标计划事件的目标计划事件模型及子计划事件的子计划事件模型,目标计划事件可以有至少一个与其有父子绑定关系的子计划事件,子计划事件绑定到唯一的目标计划事件;该子计划事件发生在目标计划事件的持续范围内,且该子计划事件与目标计划事件有业务关联关系。
目标计划事件模型及子计划事件模型的属性参数集合中属性名称可以相同,但属性参数值不同。
作为一种可选的实施方式,上述目标计划事件模型以及子计划事件模型还包括空间属性;空间属性包括空间范围和空间位置中的至少一种。
上述空间范围,用于描述目标计划事件及子计划事件发生的空间范围;
上述空间位置,用于描述上述子事件模型发生的空间位置处于上述目标计划事件模型发生的空间位置的一定范围内或上述子事件模型发生的空间范围处于上述目标计划事件模型发生的空间范围内。
由于计划事件模型还具有空间属性,因此,计划事件模型还可以关联实体物,来表征该事件由该实体物产生或制定或执行。
在一种可能的实施方式中,建立目标计划事件模型与计划实物体,以及子计划事件模型与计划实体物的关联关系;
目标计划事件模型及子计划事件模型关联相同或不同的计划实体物。
在一种可能的实施方式中,建立目标计划事件模型与计划实物体,以及子计划事件模型与计划实体物的关联关系的方式可以为:
将目标计划事件模型的空间属性设置为关联的计划实体物的标识;
将子计划事件模型的空间属性设置为关联的计划实体物的标识。
如图3所示,计划事件模型的属性参数集合中基本属性可以但不限于包括:模型标识、模型版本、时间精度(年/月/日)、坐标类型(2维/3维)、坐标精度位数、旋转角精度位数。
其中,模型标识和模型版本用于确定模型的唯一性;时间精度描述的是模型的时间属性;坐标类型、坐标精度位数、旋转角精度描述的是模型的空间属性。除了上述列举的基本属性外,还可以根据用户需求进行定义其它的基本属性,此处不作具体限定。
在一种可能的实施方式中,构建目标计划事件的目标计划事件模型以及子目标计划事件的子计划事件模型,包括:
对于同一目标计划事件,构建不同版本的目标计划事件模型;
对于同一子计划事件,构建不同版本的子计划事件模型。
版本标识用于标识目标计划事件模型或子计划事件模型所属的版本,不同版本的目标计划事件模型之间或不同版本的子计划事件模型之间存在删减属性参数或增加属性参数或同一属性参数的初始值不同的变化特征。
一个计划事件模型中包括的多个属性参数可以理解为成员,每个成员有成员标识(成员ID)和成员名称,对于浮点类型数据还可以配置成员精度。
模型里面的成员分为索引成员和成员两种类型,在对应成员上建立索引属性,为所述索引属性配置至少一个索引条件,根据至少一个索引条件对所述索引属性参数进行查询。
在查询计划事件数据的时候,根据索引对成员进行过滤、聚合等运算能够更快速。
2)计划事件模型的预定义(可选)。
在构建了计划事件模型后,可以对计划事件模型进行预定义,预定义是确定目标计划事件模型及子计划事件模型中各个属性参数的初始值配置,如图4所示,其中包括基本属性、索引成员和成员3部分。
基本属性包括:预定义标识、模型标识、模型版本、计划事件对象名称、计划事件对象描述、父对象标识和基准时间。
计划事件预定义上面有模型标识和模型版本信息,用于表示这个预定义是用哪个模型生成的;对计划事件对象名称和计划事件对象描述进行预定义,可以确定计划事件孪生出的计划事件对象。
本实施例中计划事件对象是按树形结构建立起来的,因此每个预定义上面都记录了自己的父对象的标识,父对象标识为0的时候表示自己是根对象;若该计划事件对象为子计划事件对象,则基准时间为其对应的父对象的时间,设置索引成员的作用如上述。其基本属性的类型可以根据用户需求进行配置。在预定义的成员里面,只需要存储成员ID和成员值。
3)生成计划事件对象。
计划事件对象是一个具体的计划事件,可以针对具体的计划事件及构建的计划事件模型,通过定义上述计划事件模型中的计划事件对象名称及计划事件对象描述,孪生出具体的计划事件对象,本实施例中可以孪生出有父子绑定关系的目标计划事件对象(本实施例也称父计划事件对象)及子计划事件对象。
如图5所示,计划事件对象中包括基本属性、索引成员和成员。以每一个计划事件模型的预定义为基础模板,为每一个计划事件构建一个对象信息,用于描述基本属性,计划事件对象之间具有父子层次结构。
在计划事件模型的构建过程中,根据真实世界中的空间关系建立计划事件模型和计划事件预定义树型结构,依据计划事件模型和计划事件预定义的空间关系建立计划事件对象的树型结构。
其中基本属性中包括:对象标识、预定义标识、计划事件对象名称、计划事件对象描述、父对象标识和基准时间、版本信息、安全配置和审计配置。
对象名称:由用户创建对象时候给定,用于用户标识计划事件对象。
对象标识创建时系统生成,返回给用户,用于唯一标识一个计划事件对象;计划事件对象是一个具体的事件,由计划事件预定义创建,因此计划事件对象里面需要记录预定义标识;若为子计划事件对象,则需要增加对应的父对象信息,例如父对象标识和基准时间。
父对象标识:用于标识计划事件自己的父对象,为0表示是根对象;
计划事件对象上面有“时间基准”信息PlanTime:PlanTime,用于描述一个根对象的基准时间,有了这个基准时间后,数据的时间戳就可以设置成和基准实现的差值,比如基准时间为2021-1-1 00:00:00,那2021-1-5 00:00:00的时间就可以表示成4天,计划事件子对象的时间基准是0。
事件对象的时间属性还包括当前时刻,当前时刻是实时事件对象的当前绝对时刻,事件对象的成员每次修改时会同步修改当前时刻的值,记录事件对象变化的最新时间。
由于在客观世界中,需要经常制定计划,通过计划事件的多版本性值,可以建立多个版本计划,然后在实际生产的时候可以快速决定采用哪一个版本的计划。为每个计划事件对象创建不同的版本信息,在添加数据的时候可以指定添加的是哪一个版本的数据。版本名称由用户输入,名称不能重复;用户可以查询到已经创建的版本信息列表。
在计划事件对象里面可以存储所述对象对应的对象数据的一些公共配置,例如:版本信息、安全配置、审计配置等。
由于事件的计划状态可能不会完全按照计划进行状态的改变,因此针对计划事件在不同时间段所处的计划状态设置不同版本的数据;上述安全配置用于记录上述目标计划事件模型或子计划事件模型中不同属性参数值对应的操作权限;审计配置用于记录需要进行审计的所述目标计划事件模型或子计划事件模型中的属性参数值操作。
计划事件对象上面有“时间精度”信息:时间精度是指描述数据的时间精度,可分为年、月、季度、周、日、时、分、秒、毫秒等多个等级,比如时间精度设置为天,描述2021-1-100:00:00~2021-1-5 00:00:00的时间段就可以表述为1~5天,具体如表1所示:
表1
对象名称 | 对象标识 | 父对象标识 | 时间精度 | 时间基准 |
事件1 | 1001 | 0 | 月 | 2021-1-1 00:00:00 |
事件2 | 2001 | 1001 | 天 | 0 |
事件3 | 2001 | 1001 | 天 | 0 |
4)生成计划事件对象记录。
根据计划事件对象在未来不同时间的属性参数值,可以得到计划事件对象记录,即计划事件数据。
作为一种可选的实施方式,本实施例利用目标计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的目标计划事件模型,生成对应的目标计划事件模型记录;利用子计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的子计划事件模型,生成对应的子计划事件模型记录;其中,所述属性参数包括属性名称、数据类型中的至少一种。
上述目标计划事件模型记录和子计划事件模型记录包括记录标识,用于唯一标识目标计划事件模型记录或子计划事件模型记录。
用户生成事件对象记录时,需要指定事件对象的标识,计划库根据指定的事件对象标识,查找到对应的事件对象,获取到事件对象对应的成员信息。事件记录生成时如果不指定成员值,那么默认继承事件对象上的成员信息,并且生成事件对象记录时事件记录的开始时间也需要指定,且不能早于父事件对象记录的时间。
当计划事件对象记录结束时,删除计划事件对象记录,计划库系统获取当前时间,减去开始时间,计算得到计划事件对象记录的持续事件,并转存到历史库系统储存。
例如工厂制定年计划时,计划被分解到各个部门,变为部门计划。
企业开始执行年计划时,年计划则为实时父事件对象,创建父事件对象,开始时间为2022-01-01,年计划事件对象有两个成员,一个是产量,一个是能耗,产量每月更新一次,能耗每天更新一次,能耗和产品每次更新只更新当前时刻属性,其关联的实体对象是“整个工厂”。
部门开始执行部门计划时,部门计划则为实时子事件对象,多个部门并行执行计划,且计划中的属性特征一致,例如都有计划产量、日产量、在岗人数、耗电量等,即可以创建一个子事件对象,其父事件对象标识为部门事件对象。子事件对象不设置开始时间,只设置部门事件对象的成员等。
部门A开始执行部门计划后,创建事件对象记录A,其开始时间为2022-02-01,部门A计划在2022-03-01完成所有计划产量,此时事件对象记录结束,删除该事件对象记录。
部门B开始执行部门计划时,创建事件对象记录B,其开始时间为2022-02-15,部门B计划在2022-04-01完成计划产量,此时事件对象记录结束,删除该事件对象记录。
作为一种可选的实施方式,将上述目标计划事件模型记录作为根存储节点,将上述子计划事件模型记录根存储节点的子存储节点,建立树形存储结构;
确定上述根存储节点的时间属性的开始时间为预设基准时间,上述子存储节点的时间属性的开始时间为上述预设基准时间的相对偏移时间。
如图6所示为计划事件数据示意图,计划事件数据是计划事件对象在不同时间段上的状态值。每条计划事件数据都有唯一的数据标识和数据名称,数据上面还关联了父数据标识,用于表示计划数据的关联关系,根对象的计划数据的父数据标识为0。计划事件数据上起始时间偏移和结束时间偏移,其中起始时间偏移是相对父计划数据的开始时间的偏移,如果是根对象就是相对计划事件对象里面的基准时间的偏移。
计划事件数据包括如下属性:
对象标识:表示该记录是属于哪个计划事件对象的;
数据记录名称:用于标识一个计划事件对象的不同记录,由用户输入,每个计划事件对象的记录名称不能重复;
父数据记录名称:表述当前计划事件对象记录是和哪一条父计划事件记录绑定的。如果计划事件对象记录对应的对象没有父对象,就不需要给定父数据记录名称;
起始时间偏移:使用相对父计划事件对象记录的相对时间表示,如果计划事件对象记录对应的对象没有父对象(即是根对象),那计划事件对象记录的起始时间偏移使用相对于时间基准来表示。比如时间基准为2021-1-1 00:00:00,当时间精度为天的时候,如果起始时间偏移为6则表示偏移了6天,实际对应的时间为2021-1-7 00:00:00;
持续时间:使用对应对象的时间精度表示,比如精度为天,持续时间为6表示持续了6天。具体如表2所示:
表2
本实施例中触发生成计划事件对象记录的一种方式可以为时间属性发生变化,当所述目标计划事件的时间属性发生变化,通过目标计划事件模型及至少一个子计划事件模型,生成在未来至少一个持续段时间段内该目标计划事件的父对象记录及子计划事件的子对象记录;该子对象记录的时间范围在所述父对象记录的时间范围内。
如前所述,对于目标计划事件及子计划事件,目标计划事件及子计划事件的时间范围可以发生变化,下面给出时间属性发生变化时,计划事件对象记录的具体信息:
如图7所示,在未来某个时间,将事件对象2绑定到事件对象1,则事件对象2的时间范围包含在事件对象1的时间范围内。则在生成该未来时间对应的一条子计划事件对象记录时,父数据标识的取值可以是事件对象1的标识,事件对象2只能绑定到唯一的父对象上,即事件对象1为事件对象2对应的父对象。
事件对象1也可以作为其他事件对象X的包含事件对象。事件对象2可以在被绑定的事件对象1的时间范围内任意移动。
事件对象1移动时,其时间范围内的事件对象2也会随之移动,但是事件对象2相对事件对象1的时间偏移不会发生变化。
在一些实施例中,若子计划事件模型的目标计划事件模型在未来不同时间满足被删除条件时,本申请还包括:
在满足被删除条件后的未来时间,解除子计划事件模型与目标计划事件模型的父子关系;
满足被删除条件包括子计划事件的结束时间晚于父计划事件的结束时间,或者子计划事件的持续时间长于父计划事件的持续时间。
在未来计划中,同一个计划事件的时间属性是可以变化的,由于事件的时间包含关系为父子绑定关系的唯一约束,因此,当子计划事件的时间属性发生变换时,其对应的父计划事件可以随之变化,即,当子计划事件的时间属性发生变化,其事件的持续时间范围不再包含在其原来的父计划事件的持续时间范围内时,解除其与原来的父计划事件的父子绑定关系。
在一种可能的实施方式中,在满足被删除条件后的未来时间,解除子计划事件模型与目标计划事件模型的父子关系之后,可能有两种情况,一种情况是该子计划事件模型对应的对象变更为根对象,另一个情况是绑定到新的计划事假对象。
以图8为例,在未来某个时刻,事件对象3的持续时间范围被包含在事件对象1的持续时间范围内,在未来另一个时刻,事件对象3的开始时间发生变换,事件对象3的持续时间范围不再包含在事件对象1的持续时间范围内,而是包含在事件对象2的持续时间范围内,此时,解除其与事件对象1的父子绑定关系,建立其与事件对象2的父子绑定关系。
对于第一种情况,将该子计划事件模型对应的事件对象的父对象标识,修改为0,即代表该子计划事件模型对应的事件对象为根对象。
对于第二种情况,可以在满足被删除条件后的未来时间,修改子计划事件对象记录的父对象标识为重新绑定事件对象的标识,如图8所示,如将事件对象3的父对象标识从事件对象1的标识修改为事件对象2的标识。
不同的计划事件对象的差异化属性,可以用成员表示,成员的类型以及个数都可以不同。如图9所示,其中成员的具体结构信息为:成员标识ID、成员名称、成员数据类型、成员值,例如报警事件,其负责人、报警阈值等可以用成员表示。
本申请提供的一种事件计划状态数字孪生方法在时间关系上,计划事件对象可以独立存在,也可以包含一个子对象,子计划事件对象只能绑定到唯一的(父)对象上。计划物产生的事件按照时间范围包含关系组建了计划事件的父子层次关系;在空间上,产生计划事件的计划物按照空间范围包含关系组件了计划物的父子层次关系;基于计划物和计划事的关系,将客观世界的实体物空间关系和事件时间关系进行了时空统一。
基于这种计划物和计划事的时空统一关系,在构建出事件上的父子关系后,就可以根据业务进行添加数据,这里结合图10和图11以工厂生产汽车的过程为例进行说明。
在配合计划物的应用中,每个计划物都产生一系列的事件,如下图10中,计划物工厂将要完成的事件是生产汽车,另一计划物车间将要完成生产部件和组装部件的事件,计划物车间下面又分为了又一计划物生产线,将要完成生产零件的事件。
如图11所示,每个车间生产事件和产线生产事件的工作有前后关系。在这种情况下,假设工厂生产汽车需要的时间是“2021-10-01”~“2021-10-13”,那么工厂就需要在这段时间都处于生产状态。
在添加数据的时候需要如下规则进行组织:
1、每一条数据都有一个唯一的名称或标识进行标记;
2、子事件对象的数据上面需要选父事件对象的数据名称或标识,比如计划生产轮胎的父事件对象是计划生产汽车,这些生产事件需要指定具体的生产物。这时,计划事件对象是为计划实体物对象服务的,通过计划物和计划事的关联就可以建立他们之间的联系。
在生产过程中,车间1需要先生产出汽车部件,车间2需要车间1生产完毕后,才能进行组装工作;类似的产线之间也有对应的前后关系。
因此,首先需要根据需求建立出一个生产计划(计划事件数据的组合)。生产汽车事件对象设置了开始时间和时间范围,开始时间产生开始事件记录,结束时候产生结束事件记录。生产部件事件也设置开始时间和时间范围,每次生产都生成一个记录数据。
但是实际生产过程中会有很多偶然的变化,比如车间1有设备故障导致生成延期,那么车间2及其产线的生产都需要顺延。为了加快修改的过程,在进行数据组织的时候,使用的时间都是相对时间。
相对时间的规则:
1、每个事件对象都有一个时间精度,主要有年、月、日、时、分、秒等精度等级,生产都是按日计算时,时间精度使用日,在生产较快时,时间精度可以使用小时。
2、根对象具有一个基准时间,例如生产汽车事件对象具有一个基准时间为“2021-01-01”,则工厂“2021-10-01”开始生成汽车就可以表达为第10个月生产汽车,这样可以减少时间信息在数据库中存储的大小。
基准时间也可以进行修改,修改后工厂的实际生产时间自动根据相对时间进行更新,无需去更新工厂的每一个生产计划时间。
3、子事件对象数据的时间为相对于父对象数据的相对时间,例如车间1生产汽车部件事件的实际时间范围为“2021-10-01”~“2021-10-08”,则可以表达为第1天~第8天。这样,在工厂由于故障等原因调整生产汽车的计划时间时,不需要再调整子事件对象的数据。
4、同一个事件对象的不同事件数据不能存在时间范围交叉,以在进行生产计划时快速识别资源冲突。
基于相同的发明构思,本申请实施例提供了一种事件未来状态的订阅方法,如图12所示,所述方法包括:
S1201,构建目标计划事件的目标计划事件模型以及目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,目标计划事件模型以及子计划事件模型包括时间属性;
S1202,设置目标计划事件模型及子计划事件模型的时间属性为未来时间;
S1203,建立目标计划事件模型与子计划事件模型的关联关系;
其中S1201-S1203的具体实施方式可以参见上述描述,在此不再赘述。
S1204,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与订阅项相匹配的订阅信息,并将订阅信息发送至订阅方。
在一种可能的实施方式中,目标计划事件模型包括父对象标识,用于唯一映射目标计划事件的目标事件模型;
子计划实体物模型包括子对象标识,用于唯一映射子计划实体物的子计划实体物模型。
订阅方式可以为基于包含父对象标识、子对象标识以及时间范围中的任意信息的订阅请求进行计划事件的订阅。
在一种可能的实施方式中,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,订阅请求包括父对象标识、子对象标识,根据订阅请求生成订阅项;
针对一个子计划事件模型,根据所述子计划事件模型的子对象标识,生成用于查询与子计划事件模型关联的目标事件模型未来状态的订阅信息。
实施中,上述订阅项可以包括父对象标识,生成包括对象标识及过滤条件的订阅项;根据所述订阅项查询父对象标识与订阅项中对象标识一致的所有子计划事件模型未来状态,得到与所述订阅项相匹配的订阅信息。如果订阅项中的有过滤条件字段且不为空,判断该对象是否满足过滤条件,满足则发布对应的状态变化事件。
或者,订阅项可以包括子对象标识,根据订阅项查询本身的对象标识与订阅项中对象标识一致的所有子计划事件模型,并确定查到的子计划事件模型的父对象标识,得到所有的父对象标识对应的目标计划事件模型的未来状态,得到与订阅项相匹配的订阅信息。如果订阅项中的有过滤条件字段且不为空,判断该对象是否满足过滤条件,满足则发布对应的状态变化事件。
在一种可能的实施方式中,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,订阅请求包括时间范围,生成包括时间范围的订阅项;
根据目标事件模型的父对象标识,生成用于查询与目标事件模型关联的各个子计划事件模型在时间范围内的未来状态的订阅信息。
实施中,上述订阅项可以包括时间范围,生成包括时间范围及过滤条件的订阅项;根据目标事件模型的父对象标识,查询与目标事件模型关联的各个子计划事件模型在时间范围内的未来状态,得到与所述订阅项相匹配的订阅信息。如果订阅项中的有过滤条件字段不为空,判断该对象是否满足过滤条件,满足则发布对应的状态变化事件。
作为一种可能的实施方式,上述订阅项还可以是包括其他字段订阅项,以实现不同目的订阅查询。
以下对本申请提供的事件未来状态的订阅方法进行详细阐述,其订阅方法大致分为以下三类:
1、订阅计划事件对象的所有计划事件记录的生命周期。
计划库收到订阅请求后,存储包含“事件对象标识”的订阅项信息,订阅项信息中包括事件对象标识以及过滤条件。计划事件对象在创建计划事件数据时(计划事件记录),指定了由哪个事件对象创建。计划库内部查询与该事件对象标识对应的所有订阅项。如果订阅项包括过滤条件,判断该事件记录是否满足过滤条件,满足则发布创建计划事件记录的订阅事件,不满足则不发布。
事件记录创建成功之后,根据实际情况进行编辑修改或者删除事件记录,其发布过程同添加时的发布过程一样。
事件记录在编辑修改过程中,生成新版本的计划数据记录,与创建计划数据的订阅发布过程相同。
2、订阅计划实体物所对应的所有事件对象。
计划库收到订阅请求后,存储为订阅项信息,订阅项信息包括计划实体物对象标识以及过滤条件。
计划事件对象创建时,指定了关联的计划实体物对象,即设置事件对象的计划实体物对象属性值为该计划实体物对象的标识。查询所有计划实体物对象标识为该事件对象的计划实体物的所有订阅项。如果订阅项有过滤条件,判断该对象是否满足过滤条件,满足则发布创建事件记录,不满足则不发布。
计划事件对象创建结束,在计划事件对象存在的生命周期中,发生删除事件对象以及修改事件对象的属性或成员值,发布过程同创建时的发布过程一样。
在上述第一类方法中描述的计划事件对象的所有计划事件记录的生命周期过程中,查询所有计划实体物对象标识为该事件记录对应的计划事件对象的所有订阅项。如果订阅项有过滤条件,判断该对象是否满足过滤条件,满足则发布创建事件记录,不满足则不发布。
3、订阅计划事件对象内的所有子事件对象孪生状态的变化,包括子事件对象的变化和以及删除,以及子事件对象产生的子事件记录的孪生状态的变化。
计划库收到只包含“父事件对象标识以及过滤条件”的订阅请求后,存储成订阅项信息,其包括父事件对象标识以及过滤条件。
子事件对象变化时,查询所有“父事件对象标识”为该事件对象的父事件标识的所有订阅项。如果有订阅项,则该订阅项对应的父事件对象能感知到有子事件对象创建了。如果订阅项中的有过滤条件字段不为空,判断该子事件对象是否满足过滤条件,满足则发布子事件创建记录,不满足则不发布。
删除子事件对象的发布过程同修改时的发布过程一样。
描述的子计划事对象的所有子计划事件记录的生命周期过程中,查询所有“父事件对象标识”为该子事件记录对应的事件对象的父事件标识的所有订阅项。如果有订阅项,则该订阅项对应的父事件对象能感知子事件对象的事件记录创建、删除或修改。如果订阅项有过滤条件,判断该对象是否满足过滤条件,满足则发布创建,删除或修改事件记录的订阅事件,不满足则不发布。
基于相同的发明构思,本申请实施例提供了一种事件计划状态数字孪生装置,如图13所示,上述装置1300包括:
构建计划事件模型模块1301,用于构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;
设置时间模块1302,用于设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立关系模块1303,用于建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系。
在一种可能的实施方式中,上述设置时间模块1302用于设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间,包括:
设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,并设置持续时间;或者
设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,结束时间为未来的至少一个时刻。
在一种可能的实施方式中,上述建立关系模块1303用于建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系,包括:
通过将上述目标计划事件模型标识为父计划事件的模型,将上述子计划事件模型标识为属于上述父计划事件的子计划事件的模型,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的父子关系。
在一种可能的实施方式中,上述父计划事件的开始时间早于或等于上述子计划事件的开始时间,上述父计划事件的结束时间晚于或等于上述子计划事件的结束时间。
在一种可能的实施方式中,上述建立关系模块1303用于将上述子计划事件模型标识为属于上述父计划事件的子计划事件的模型,包括:
将上述子计划事件模型标识为属于唯一的父计划事件的子计划事件的模型。
在一种可能的实施方式中,上述建立关系模块1303用于目标计划事件模型及子计划事件模型包括父对象,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的父子关系,包括:
将上述子计划事件模型的父对象确定为上述目标计划实体物模型的对象标识,建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的父子关系。
在一种可能的实施方式中,若子计划事件模型的目标计划事件模型在未来不同时间满足被删除条件时,上述建立关系模块1303还用于:
在满足被删除条件后的未来时间,解除上述子计划事件模型与上述目标计划事件模型的父子关系;
上述满足被删除条件包括子计划事件的结束时间晚于父计划事件的结束时间,或者子计划事件的持续时间长于父计划事件的持续时间。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型还包括空间属性;
上述空间属性包括空间范围和空间位置中的至少一种。
在一种可能的实施方式中,上述空间范围,用于描述目标计划事件及子计划事件发生的空间范围;
上述空间位置,用于描述上述子事件模型发生的空间位置处于上述目标计划事件模型发生的空间位置的一定范围内或上述子事件模型发生的空间范围处于上述目标计划事件模型发生的空间范围内。
在一种可能的实施方式中,事件计划状态数字孪生装置还包括模型记录生成模块,用于:
利用目标计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的目标计划事件模型,生成对应的目标计划事件模型记录;
利用子计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的子计划事件模型,生成对应的子计划事件模型记录;
其中,上述属性参数包括属性名称、数据类型中的至少一种。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型记录和上述子计划事件模型记录包括记录标识,用于唯一标识目标计划事件模型记录或子计划事件模型记录。
在一种可能的实施方式中,事件计划状态数字孪生装置还包括存储结构寄建立模型,用于:
将上述目标计划事件模型记录作为根存储节点,将上述子计划事件模型记录根存储节点的子存储节点,建立树形存储结构;
确定上述根存储节点的时间属性的开始时间为预设基准时间,上述子存储节点的时间属性的开始时间为上述预设基准时间的相对偏移时间。
基于相同的发明构思,本申请实施例提供了一种事件未来状态的订阅装置,如图14所示,上述装置1400包括:
构建计划事件模型模块1401,用于构建目标计划事件的目标计划事件模型以及上述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,上述目标计划事件模型以及上述子计划事件模型包括时间属性;
设置时间模块1402,用于设置上述目标计划事件模型及上述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立关系模块1403,用于建立上述目标计划事件模型与上述子计划事件模型的关联关系;
生成订阅项信息模块1404,用于根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息。
在一种可能的实施方式中,上述目标计划事件模型包括父对象标识,用于唯一映射目标计划事件的目标事件模型;
上述子计划事件模型包括子对象标识,用于唯一映射子计划事件的子计划事件模型。
在一种可能的实施方式中,上述生成订阅项信息模块1404用于根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,上述订阅请求包括父对象标识、子对象标识,根据上述订阅请求生成订阅项;
针对一个子计划事件模型,根据上述子计划事件模型的子对象标识,生成用于查询与上述子计划事件模型关联的目标事件模型未来状态的订阅信息。
在一种可能的实施方式中,上述生成订阅项信息模块1404用于根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据上述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与上述订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,上述订阅请求包括时间范围,生成包括时间范围的订阅项;
根据上述目标事件模型的父对象标识,生成用于查询与上述目标事件模型关联的各个子计划事件模型在上述时间范围内的未来状态的订阅信息。
基于相同的发明构思,本申请实施了提供了一种事件计划状态数字孪生的设备,如图15所示,所述设备包括至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述实施例中的任一事件计划状态数字孪生的方法。
下面参照图15来描述根据本申请的这种实施方式的电子设备130。图15显示的电子设备130仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图15所示,电子设备130以通用电子设备的形式表现。电子设备130的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。
所述处理器131用于读取所述存储器132中的指令并执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述实施例提供的一种事件计划状态数字孪生方法。
总线133表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质,例如随机存取存储器(RAM)1321和/或高速缓存存储器1322,还可以进一步包括只读存储器(ROM)1323。
存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325,这样的程序模块1324包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
电子设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与电子设备130交互的设备通信,和/或与使得该电子设备130能与一个或多个其它电子设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口135进行。并且,电子设备130还可以通过网络适配器136与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器136通过总线133与用于电子设备130的其它模块通信。应当理解,尽管图中未示出,可以结合电子设备130使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
在一些可能的实施方式中,本申请提供的一种事件计划状态数字孪生方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当程序产品在计算机设备上运行时,程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的一种事件计划状态数字孪生方法的步骤。
基于相同的发明构思,本申请实施了提供了一种事件订阅设备,可以如图15所示,所述设备包括至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述实施例中的任一事件订阅生的方法。其具体实施方式如前述,此处不再赘述。
另外,本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序所述计算机程序用于使计算机执行上述实施例中任何一项所述的方法。
这些计算机程序指令可存储在能引导计算机或其它可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其它可编程数据处理设备上,使得在计算机或其它可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (21)
1.一种事件计划状态数字孪生方法,其特征在于,所述方法包括:
构建目标计划事件的目标计划事件模型以及所述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,所述目标计划事件模型以及所述子计划事件模型包括时间属性;
设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的关联关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的时间属性为未来时间,包括:
设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,并设置持续时间;或者
设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的开始时间为未来的至少一个时刻,结束时间为未来的至少一个时刻。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的关联关系,包括:
通过将所述目标计划事件模型标识为父计划事件的模型,将所述子计划事件模型标识为属于所述父计划事件的子计划事件的模型,建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的父子关系。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
所述父计划事件的开始时间早于或等于所述子计划事件的开始时间,所述父计划事件的结束时间晚于或等于所述子计划事件的结束时间。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将所述子计划事件模型标识为属于所述父计划事件的子计划事件的模型,包括:
将所述子计划事件模型标识为属于唯一的父计划事件的子计划事件的模型。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述目标计划事件模型及子计划事件模型包括父对象,建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的父子关系,包括:
将所述子计划事件模型的父对象确定为所述目标计划实体物模型的对象标识,建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的父子关系。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,若子计划事件模型的目标计划事件模型在未来不同时间满足被删除条件时,还包括:
在满足被删除条件后的未来时间,解除所述子计划事件模型与所述目标计划事件模型的父子关系;
所述满足被删除条件包括子计划事件的结束时间晚于父计划事件的结束时间,或者子计划事件的持续时间长于父计划事件的持续时间。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述目标计划事件模型以及所述子计划事件模型还包括空间属性;
所述空间属性包括空间范围和空间位置中的至少一种。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
所述空间范围,用于描述目标计划事件及子计划事件发生的空间范围;
所述空间位置,用于描述所述子事件模型发生的空间位置处于所述目标计划事件模型发生的空间位置的一定范围内或所述子事件模型发生的空间范围处于所述目标计划事件模型发生的空间范围内。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
利用目标计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的目标计划事件模型,生成对应的目标计划事件模型记录;
利用子计划事件在未来不同时间的属性参数,基于该时间对应的子计划事件模型,生成对应的子计划事件模型记录;
其中,所述属性参数包括属性名称、数据类型中的至少一种。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,
所述目标计划事件模型记录和所述子计划事件模型记录包括记录标识,用于唯一标识目标计划事件模型记录或子计划事件模型记录。
12.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述目标计划事件模型记录作为根存储节点,将所述子计划事件模型记录根存储节点的子存储节点,建立树形存储结构;
确定所述根存储节点的时间属性的开始时间为预设基准时间,所述子存储节点的时间属性的开始时间为所述预设基准时间的相对偏移时间。
13.一种事件未来状态的订阅方法,其特征在于,所述方法包括:
构建目标计划事件的目标计划事件模型以及所述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,所述目标计划事件模型以及所述子计划事件模型包括时间属性;
设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的关联关系;
根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据所述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与所述订阅项相匹配的订阅信息,并将所述订阅信息发送至订阅方。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述目标计划事件模型包括父对象标识,用于唯一映射目标计划事件的目标事件模型;
所述子计划事件模型包括子对象标识,用于唯一映射子计划事件的子计划事件模型。
15.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据所述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与所述订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,所述订阅请求包括父对象标识、子对象标识,根据所述订阅请求生成订阅项;
针对一个子计划事件模型,根据所述子计划事件模型的子对象标识,生成用于查询与所述子计划事件模型关联的目标事件模型未来状态的订阅信息。
16.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据所述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与所述订阅项相匹配的订阅信息,包括:
接收计划事件未来状态的订阅请求,所述订阅请求包括时间范围,生成包括时间范围的订阅项;
根据所述目标事件模型的父对象标识,生成用于查询与所述目标事件模型关联的各个子计划事件模型在所述时间范围内的未来状态的订阅信息。
17.一种事件计划状态数字孪生装置,其特征在于,所述装置包括:
构建计划事件模型模块,用于构建目标计划事件的目标计划事件模型以及所述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,所述目标计划事件模型以及所述子计划事件模型包括时间属性;
设置时间模块,用于设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立关系模块,用于建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的关联关系。
18.一种事件未来状态的订阅装置,其特征在于,所述装置包括:
构建计划事件模型模块,用于构建目标计划事件的目标计划事件模型以及所述目标计划事件的至少一个子目标计划事件的子计划事件模型,所述目标计划事件模型以及所述子计划事件模型包括时间属性;
设置时间模块,用于设置所述目标计划事件模型及所述子计划事件模型的时间属性为未来时间;
建立关系模块,用于建立所述目标计划事件模型与所述子计划事件模型的关联关系;
生成订阅项信息模块,用于根据计划事件未来状态的订阅请求生成订阅项,并根据所述目标事件模型及关联的子计划事件模型的未来状态,生成与所述订阅项相匹配的订阅信息。
19.一种事件计划状态数字孪生设备,其特征在于,所述设备包括:
至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-12中任何一项所述的方法。
20.一种事件未来状态的订阅设备,其特征在于,所述设备包括:
至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求13-16中任何一项所述的方法。
21.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于使计算机执行如权利要求1-12中任何一项所述的方法,或执行如权利要求13-16中任何一项所述的方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210767331.2A CN115080543A (zh) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备 |
PCT/CN2023/104170 WO2024002293A1 (zh) | 2022-06-30 | 2023-06-29 | 一种对象计划状态数字孪生和订阅方法、装置、设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210767331.2A CN115080543A (zh) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115080543A true CN115080543A (zh) | 2022-09-20 |
Family
ID=83257584
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210767331.2A Pending CN115080543A (zh) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115080543A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024002293A1 (zh) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种对象计划状态数字孪生和订阅方法、装置、设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102945516A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-02-27 | 北京神舟航天软件技术有限公司 | 多级网络计划的进度分析方法 |
CN106294888A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种基于时空数据库的对象数据的订阅方法 |
CN106294887A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 基于四维空间的对客观世界存在的物体和事件的描述方法 |
CN108875087A (zh) * | 2016-10-24 | 2018-11-23 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种描述事物空间属性并基于所述描述进行查找的方法 |
CN113822528A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-12-21 | 株洲天桥起重机股份有限公司 | 用于板坯搬运的天车调度方法、终端、调度系统及运营调度中心 |
-
2022
- 2022-06-30 CN CN202210767331.2A patent/CN115080543A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102945516A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-02-27 | 北京神舟航天软件技术有限公司 | 多级网络计划的进度分析方法 |
CN106294888A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种基于时空数据库的对象数据的订阅方法 |
CN106294887A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 基于四维空间的对客观世界存在的物体和事件的描述方法 |
CN108875087A (zh) * | 2016-10-24 | 2018-11-23 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种描述事物空间属性并基于所述描述进行查找的方法 |
CN113822528A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-12-21 | 株洲天桥起重机股份有限公司 | 用于板坯搬运的天车调度方法、终端、调度系统及运营调度中心 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024002293A1 (zh) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种对象计划状态数字孪生和订阅方法、装置、设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10691651B2 (en) | System for analysing data relationships to support data query execution | |
CN110300963B (zh) | 大规模数据储存库中的数据管理系统 | |
CA2795628C (en) | Method and system for providing business intelligence data | |
CN112016287B (zh) | 数据管理方法、平台、存储介质及电子设备 | |
KR100529661B1 (ko) | 오브젝트 통합 관리 시스템 | |
WO2001024033A2 (en) | Binary tree with override nodes for representing a time-varying function in an enterprise model | |
CN107067200B (zh) | 一种物料清单数据的操作方法及装置 | |
CN113051650B (zh) | 一种建筑信息模型构件数据实时采集方法和装置 | |
CN101727322A (zh) | 优化物料清单管理界面的方法及装置 | |
CN113688396A (zh) | 一种汽车信息安全风险评估自动化系统 | |
CN115080543A (zh) | 一种事件计划状态数字孪生方法、装置及设备 | |
CN114756563A (zh) | 一种互联网多种复杂业务线并存的数据治理系统 | |
CN115470195A (zh) | 一种融合维度模型的指标数据自动化计算方法及装置 | |
CN106780157B (zh) | 基于Ceph的电网多时态模型存储与管理系统及方法 | |
CN115098472A (zh) | 一种物理实体全生命周期的数字孪生方法、装置及设备 | |
CN109615554B (zh) | 基于智能制造的同步数据系统及其运行方法、同步方法 | |
CN115145896A (zh) | 一种实体物计划状态数字孪生方法、装置及设备 | |
CN108875087A (zh) | 一种描述事物空间属性并基于所述描述进行查找的方法 | |
CN113641651A (zh) | 一种业务数据管理方法、系统及计算机存储介质 | |
CN114386920A (zh) | 基于数据共享的信息化运行系统及方法 | |
CN115017141A (zh) | 一种事件全生命周期的数字孪生方法、装置及设备 | |
CN115270419B (zh) | 一种实时事件当前状态的孪生方法、订阅方法及系统 | |
CN113407161B (zh) | 一种面向复杂装备进行协同研发管理系统 | |
WO2024002293A1 (zh) | 一种对象计划状态数字孪生和订阅方法、装置、设备 | |
CN115114268A (zh) | 一种组织未来状态孪生方法、装置及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |