CN115756419A - 异构算法模型处理系统、方法、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种异构算法模型处理系统，涉及工业控制领域，包括设计器，运行器，运行器包括通过容器技术配置的执行器；设计器用于根据各功能块间的连接关系、参数配置生成任务描述，并用于将其下发至运行器；功能块包括预设的异构算法模型块和其他功能块，预设的异构算法模型块通过协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块封装后得到；运行器，用于根据任务描述中的各功能块的参数配置，通过执行器对各功能块执行实例化操作。本申请对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块封装，使得应用场景覆盖面广，并解决了原有工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，不支持其他语言扩展组件的问题。

Description

异构算法模型处理系统、方法、设备及介质

技术领域

本发明涉及工业控制技术领域，特别涉及一种异构算法模型处理系统、方法、设备及介质。

背景技术

在工业领域一般采用基于IEC61131-3所采用的轮询机制(CyclIcScan-basedExecutionModel)，以及IEC61499标准提出的事件驱动执行模式(Event-DriverExecutionMode)，来极大的增强分布式自动化应用的可重构行和高复用性。基于IEC61131-3协议，采用轮询机制，也即按一定扫描周期，此方法灵活性差，使得不同数据计算模型，需按照统一的周期运行计算；基于IEC61499协议提出的事件驱动执行模式，使得开发者可以在尚未选型的情况下先开发软件，但其标准复杂，难以兼容现有大部分已有算法模型。

综上可知，现有技术存在以下问题：原有工业软件模型计算和运行环境一般采用轮训的调用方式，运行的模式较单一；原有工业软件与其他功能耦合程度高，整体工业软件昂贵且重，已有沉淀的工业算法各成体系难以传播。

为此，如何丰富工业软件的运行模式，使得工业软件模型计算的应用场景覆盖面更广，并解决由于工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，导致不支持通过其他语言扩展组件的问题，还有待本领域技术人员继续探索。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种异构算法模型处理系统、方法、设备及介质，能够丰富工业软件的运行模式，使得工业软件模型计算的应用场景覆盖面更广，并解决由于工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，导致不支持通过其他语言扩展组件的问题，其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种异构算法模型处理系统，所述异构算法模型处理系统包括设计器，与所述设计器相连的运行器，所述运行器中包括若干数量个通过容器技术配置的执行器；其中，

所述设计器，用于根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述，并用于将所述任务描述下发至所述运行器；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；

所述运行器，用于在接收到所述设计器下发的所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

可选的，所述执行器，包括：

数据采集模块，用于根据所述参数配置情况中规定的各个数据采集点进行数据采集，并在数据采集完成后生成相应的消息；

预设的消息分发器，用于生成各个所述数据采集点与不同所述预设的异构算法模型块之间的订阅关系，并当接收到所述数据采集点发送的消息后，基于所述订阅关系，通知相应的所述预设的异构算法模型块，以便所述预设的算法模型块从所述数据采集模块进行数据的获取；

所述预设的异构算法模型块，用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果；

数据回写模块，用于将所述计算结果写入所述参数配置情况中规定的数据回写点。

可选的，所述预设的异构算法模型块，

用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成数据类型为结构化数据或非结构化数据的计算结果。

可选的，所述预设的异构算法模型块，

用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，通过所述预设的协议标准，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果。

可选的，所述预设的异构算法模型块，

用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，按照第一协议标准或第二协议标准，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果；所述第一协议标准包括FMI2.0协议，所述第二协议标准为自定义协议。

可选的，所述运行器，还包括：容器资源管理模块，用于根据所述工程任务的性能需求以及当前服务器所具备的资源情况，实现基于单个容器或基于多个容器的执行器的配置；其中，所述当前服务器为所述异构算法模型处理系统所在服务器。

可选的，所述运行器，还包括：

管理器，用于基于预设的调度机制，将所述待执行的工程任务下发至不同的所述执行器。

第二方面，本申请公开了一种异构算法模型处理方法，应用于异构算法模型处理系统，所述方法包括：

根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；

对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：

存储器，用于保存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的异构算法模型处理方法。

第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的异构算法模型处理方法。

可见，本申请提出了一种异构算法模型处理系统，所述异构算法模型处理系统包括设计器，与所述设计器相连的运行器，所述运行器中包括若干数量个通过容器技术配置的执行器；其中，所述设计器，用于根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述，并用于将所述任务描述下发至所述运行器；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；所述运行器，用于在接收到所述设计器下发的所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。综上可见，本申请对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块封装，使得算法模型块可以按照不同驱动方式被驱动，从而扩大了应用场景的覆盖面。并且由于异构算法模型可以理解为使用不同语言环境开发的算法模型，因此，本申请利用封装后的基于数据驱动和/或周期驱动的多个工业软件异构算法模型块执行工程任务，解决了原有工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，不支持其他语言扩展组件的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请公开的一种异构算法模型处理系统的结构示意图；

图2为本申请提出的一种执行器的结构示意图；

图3为本申请公开的一种具体的异构算法模型处理系统的结构示意图；

图4为本申请公开的一种具体的异构算法模型处理系统的结构示意图；

图5为本申请公开的一种异构算法模型处理方法的流程图；

图6为本申请公开的一种电子设备结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。

原有工业软件模型计算和运行环境一般采用轮训的调用方式，运行的模式较单一；原有工业软件与其他功能耦合程度高，整体工业软件昂贵且重，已有沉淀的工业算法各成体系难以传播。

为此，本申请实施例提出一种异构算法模型处理方案，能够丰富工业软件的运行模式，使得工业软件模型计算的应用场景覆盖面更广，并解决由于工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，导致不支持通过其他语言扩展组件的问题。

本申请实施例公开了一种异构算法模型处理系统，所述异构算法模型处理系统包括设计器11，与所述设计器相连的运行器12，所述运行器12中包括若干数量个通过容器技术配置的执行器；参见图1所示，该系统包括：

所述设计器11，用于根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述，并用于将所述任务描述下发至所述运行器12；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块。

本实施例中，用户根据工程任务需求在组态编辑界面，通过拖拉拽的方式编排各个功能块之间的关系，在编排出各个功能块之间的关系后，设置功能块的参数值，例如，完成当前工程任务需要配置哪些功能块，设置数据采集模块(功能块的一种)具体采集哪些数据源，并设置利用算法模型对采集到的数据进行计算后，将输出数据写入至哪些回写点。需要指出的是，上述在组态编辑界面编排功能块的编排方式灵活并且可用性高。

本实施中的所述设计器11，根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系以及功能块的参数配置情况生成任务描述，并将所述任务描述下发至所述运行器12。可以理解的是，所述任务描述中规定了执行当前工程任务所需要的各个功能块、各个功能块的连接关系以及功能块在运行过程中涉及到的参数。

所述运行器12，用于在接收到所述设计器11下发的所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

本实施例中，所述运行器12在接收到所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

需要指出的是，所述运行器12中包括若干数量个执行器，执行器1、执行器2…执行器n，每一执行器的执行过程参见图2所示。

首先，所有的算法模型在初始化时都会生成相应的实例，本实施例中，在预设的消息分发器中注册各个数据采集点(数据源)与不同所述预设的异构算法模型实例之间的订阅关系，例如：算法模型实例1需要获取某20个数据采集点的数据，算法模型实例2需要获取某50个数据采集点的数据，那么，当算法模型实例1需要的数据被数据采集模块采集到后，消息分发器向算法模型实例1发送消息，以通知所述算法模型实例1从所述数据采集模块中获取相应的数据。上述过程也即通过数据驱动算法模型实例进行运算，也即，当算法模型订阅的数据被采集到后，则驱动算法模型实例开始计算。对于周期驱动的算法模型实例，在初始化的时候启动自周期的监控，不受数据驱动的影响，按照设定的周期自行驱动，需要指出的是，此处的周期是在设置各功能块参数时设定的。无论是数据驱动还是周期驱动，最后所有计算得到的数据均通过数据回写模块进行输出，需要指出的是，由于本申请预先基于预设的协议标准对各异构算法模型(不同语言编写环境得到的算法模型)进行封装，使其满足标准接口，因此，本实施例中，只要实现相应的接口，便可以在开发时实现成对接各种协议和各种数据的具体功能模块，示例性的，异构算法模型块，在接收到所述预设的消息分发器的通知后，通过所述预设的协议标准，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果。需要指出的是，所述预设的协议标准包括：第一协议标准或第二协议标准，所述第一协议标准包括FMI2.0协议，所述第二协议标准为自定义协议。本实施例中，在设计器中通过新添加算法模型块实现即插拔的功能管理。

需要指出的是，本实施例中的计算结果包括结构化数据与非结构化数据，也即，本实施例中，异构算法模型实例在接收到所述预设的消息分发器的通知后，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成数据类型为结构化数据或非结构化数据的计算结果。

图2中的各个算法模型可通过图3的方式进行连接，具体连接方式根据需要计算的任务而定，例如图3上半部分中的数据驱动算法模型为累加器，周期算法模型为求平均，那么，当数据驱动算法模型获取到数据，则进行累加计算，当满足周期算法模型的计算周期时，周期算法模型才对累加值进行求平均计算。图3下半部分同理，也就是说，周期驱动是不受数据驱动影响的。

可见，本申请提出了一种异构算法模型处理系统，所述异构算法模型处理系统包括设计器，与所述设计器相连的运行器，所述运行器中包括若干数量个通过容器技术配置的执行器；其中，所述设计器，用于根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述，并用于将所述任务描述下发至所述运行器；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；所述运行器，用于在接收到所述设计器下发的所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。综上可见，本申请对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块封装，使得算法模型块可以按照不同驱动方式被驱动，从而扩大了应用场景的覆盖面。并且由于异构算法模型可以理解为使用不同语言环境开发的算法模型，因此，本申请利用封装后的基于数据驱动和/或周期驱动的多个工业软件异构算法模型块执行工程任务，解决了原有工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，不支持其他语言扩展组件的问题。

本申请实施例公开了一种具体的异构算法模型处理系统，所述异构算法模型处理系统包括设计器11，与所述设计器相连的运行器12，所述运行器12中包括若干数量个通过容器技术配置的执行器，所述运行器12中还包括管理器121、容器资源管理模块122，参见图3所示，该系统包括：

所述设计器11，用于根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述，并用于将所述任务描述下发至所述运行器12；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；

所述运行器12，用于在接收到所述设计器11下发的所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

所述运行器12，用于通过管理器121，基于预设的调度机制，将所述待执行的工程任务下发至不同的所述执行器。

本实施例中，示例性的，可以根据工程任务自身的特点进行任务的分发，例如，执行器1能够更好的计算关于工程任务A中的数据，那么，本申请中，基于任务调度机制，将工程任务A下发至执行器1。

所述运行器12，用于通过容器资源管理模块122，根据所述工程任务的性能需求以及当前服务器所具备的资源情况，实现基于单个容器或基于多个容器的执行器的配置；其中，所述当前服务器为所述异构算法模型处理系统所在服务器。

本实施例中，所有运行的依赖和组件都在执行器的镜像中携带，如果要新添加运行环境，则通过新添加镜像来实现，运行器会管理这些镜像，并制定用哪个镜像去构建容器。

容器资源通过内嵌的容器资源管理功能，可以实现资源的横向扩展，当单机部署资源有限的时候，配置单容器进行极小资源下的运行，当资源充足情况下可动态扩展多个容器进行运行。通过容器的资源隔离，减少工程相互之间的影响，也可将单独的高风险的模型实例单独运行，提高异常情况下的容错能力。

综上可见，本申请对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块封装，使得算法模型块可以按照不同驱动方式被驱动，从而扩大了应用场景的覆盖面。并且由于异构算法模型可以理解为使用不同语言环境开发的算法模型，因此，本申请利用封装后的基于数据驱动和/或周期驱动的多个工业软件异构算法模型块执行工程任务，解决了原有工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，不支持其他语言扩展组件的问题。此外，本申请通过容器资源管理功能，能够实现容器资源的动态配置，也即，实现扩展运行时环境，定制各种运行环境；在各个扩展运行环境出现异常时，可设置对应处理措施，如重启状态机、初始化运行时容器、重新加载初始化等措施，也就是说，通过容器化对运行时环境的运行和维护，实现对各个运行时功能块的状态监视及控制。

需要指出的是，本申请中，通过运行器，还提供算法模型的调试、评估、优化等功能。

在一种具体的实施方式中，本申请能够包括以下内容：

首先需要指出的是，工业实时数据计算引擎是工业领域信息化、智能化的核心基础，在智能制造中发挥重要作用，更是大数据、云计算、物联网等产业的核心支撑软件。在工业过程监控中得到越来越广泛的应用，并逐渐成为先进控制和过程监测以及厂级信息管理的不可或缺的基础数据平台，带来了显著的经济和社会效益。实时数据的采集、存储、监视，分析等能力，与实时系统及数据库技术相结合，已经成为企业建设工业基础软件环节重要的组成部分。

现有工业软件模型计算和运行环境一般采用轮训的调用方式，运行的模式较单一；原有工业软件与其他功能耦合程度高，整体工业软件昂贵且重，已有沉淀的工业算法各成体系难以传播，并且不同功能的工业软件存在安装部署麻烦的问题。基于在互联网行业常采用的是流处理引擎和批处理引擎，本申请同理采用数据和周期驱动的执行模式，来实现数据采集、计算和存储，也就是说，本申请预先对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后，并部署在单台服务器或服务器集群中，实现数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块的计算功能，如此一来，降低了安装、部署以及维护成本。并且，本申请可动态扩展算法模型，不影响现有控制逻辑，通过标准的接口或者FMI2.0协议的算法模型能直接上传和运行。

通过本申请所述的异构算法模型处理系统，能够使得工业软件模型计算的应用场景覆盖面更广，例如以下应用场景：

(1)在复杂控制应用场景，将不同供应商、不同功能及不同语言实现的算法模型统一运行。流程工业边缘侧进行部署，可以将不同语言及运行时环境之间数据通信及算法配合，实现高级控制、优化、软测量、仿真、评估的一体化方案。该系统可在一个或集群服务器进行灵活的安装部署，实现边缘与控制相关统一解决方案。

(2)结合实际现场的算法运行评估此系统方法可在统一的图形化方式对扩展运行时环境及算法模块控制方式。

(3)可靠性与可用性的影响利用运行环境状态控制表、以及数据质量位的检查可以制定不同的算法模型操作机制，包括全部运行停止、单个模型运行时的数据隔离、备份数据重新加载，容器实例的重新加载等方式，提高算法模型的可用性及可靠性。

本申请实施例公开了一种具体的异构算法模型处理方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图5所示，具体包括：

步骤S11：根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块。

步骤S12：对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

本申请提出一种异构算法模型处理方法，包括：根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行，综上可见，本申请对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块封装，使得算法模型块可以按照不同驱动方式被驱动，从而扩大了应用场景的覆盖面。并且由于异构算法模型可以理解为使用不同语言环境开发的算法模型，因此，本申请利用封装后的基于数据驱动和/或周期驱动的多个工业软件异构算法模型块执行工程任务，解决了原有工业软件模型运行环境与其他功能耦合程度高，不支持其他语言扩展组件的问题。

进一步的，本申请实施例还提供了一种电子设备。图6是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。

图6为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、显示屏23、输入输出接口24、通信接口25、电源26和通信总线27。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的异构算法模型处理方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。

本实施例中，电源26用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口25能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口24，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。

另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括计算机程序221，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，计算机程序221除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的异构算法模型处理方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。

进一步的，本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的异构算法模型处理方法。

关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

本申请书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种异构算法模型处理系统、方法、设备、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种异构算法模型处理系统，其特征在于，所述异构算法模型处理系统包括设计器，与所述设计器相连的运行器，所述运行器中包括若干数量个通过容器技术配置的执行器；其中，

所述设计器，用于根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述，并用于将所述任务描述下发至所述运行器；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；

所述运行器，用于在接收到所述设计器下发的所述任务描述后，对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，通过所述执行器对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

2.根据权利要求1所述的异构算法模型处理系统，其特征在于，所述执行器，包括：

数据采集模块，用于根据所述参数配置情况中规定的各个数据采集点进行数据采集，并在数据采集完成后生成相应的消息；

预设的消息分发器，用于生成各个所述数据采集点与不同所述预设的异构算法模型块之间的订阅关系，并当接收到所述数据采集点发送的消息后，基于所述订阅关系，通知相应的所述预设的异构算法模型块，以便所述预设的算法模型块从所述数据采集模块进行数据的获取；

所述预设的异构算法模型块，用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果；

数据回写模块，用于将所述计算结果写入所述参数配置情况中规定的数据回写点。

3.根据权利要求2所述的异构算法模型处理系统，其特征在于，所述预设的异构算法模型块，

用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成数据类型为结构化数据或非结构化数据的计算结果。

4.根据权利要求2所述的异构算法模型处理系统，其特征在于，所述预设的异构算法模型块，

用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，通过所述预设的协议标准，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果。

5.根据权利要求4所述的异构算法模型处理系统，其特征在于，所述预设的异构算法模型块，

用于在接收到所述预设的消息分发器的通知后，按照第一协议标准或第二协议标准，从所述数据采集模块进行数据的获取，并基于获取到的数据进行计算，生成计算结果；所述第一协议标准包括FMI2.0协议，所述第二协议标准为自定义协议。

6.根据权利要求1至5任一项所述的异构算法模型处理系统，其特征在于，所述运行器，还包括：

容器资源管理模块，用于根据所述工程任务的性能需求以及当前服务器所具备的资源情况，实现基于单个容器或基于多个容器的执行器的配置；其中，所述当前服务器为所述异构算法模型处理系统所在服务器。

7.根据权利要求1至5任一项所述的异构算法模型的处理系统，其特征在于，所述运行器，还包括：

管理器，用于基于预设的调度机制，将所述待执行的工程任务下发至不同的所述执行器。

8.一种异构算法模型处理方法，其特征在于，应用于异构算法模型处理系统，所述方法包括：

根据组态编辑界面中各个功能块之间的连接关系、所述功能块的参数配置情况生成任务描述；其中，所述连接关系以及所述参数配置情况通过用户终端基于待执行的工程任务在所述组态编辑界面中预先创建得到，所述功能块包括预设的异构算法模型块以及其他功能块，所述预设的异构算法模型块为通过预设的协议标准，对基于数据驱动和/或周期驱动的多个异构算法模型块进行封装后得到的算法模型块；

对所述任务描述进行解析，并根据解析后的所述任务描述中的各个所述功能块的参数配置情况，对当前组态编辑界面中各个所述功能块执行实例化操作，以实现所述工程任务的运行。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于保存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求8所述的异构算法模型处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8所述的异构算法模型处理方法。

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