CN116051069A - 一种基于知识图谱与opc ua协议的运维故障监控系统建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及了一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法。首先总结运维领域的知识和以往的处理规律，提取车间以往的运维故障事件知识，整理生产中的故障数据，建立相应的知识库，构建车间运维故障实体与关系的概念模型；然后获取运维故障模型数据源，搭建数据层，进而自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱；进一步基于OPC UA协议将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化。整个步骤简明清晰，可以适用于各种离散制造业生产系统中，解决运维调度中的故障处理问题，可以同时表达运维故障监控全部内容，且不影响后续生产，在运维领域具有很大的应用价值。

Description

一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法

技术领域

本发明涉及离散制造业运维故障建模领域，具体涉及一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法。

背景技术

传统离散制造车间存在生产装备系统异构、生产产线相对封闭、生产过程数据碎片化等问题，这使得信息交互尤为不便，形成信息孤岛，同时也形成了上层应用系统与数控装备交互的瓶颈。此外，生产线数据采集效率低、结构不完善、格式不统一，当设备运行发生故障难以及时处理，这会对生产过程及经济效益产生重大影响。

过去的知识图谱建模仅仅提供表示简单数据能力,而OPC UA支持相应机制来暴露复杂数据语义。OPC UA协议没有统一的设备模型定义，且模型定义没有针对具体对象进行标准化规范，而知识图谱恰好能弥补这一方面的不足。以往在基于知识图谱的运维故障监控系统建模过程中，往往难以实现有效的数据采样监控，难以与OPC UA协议结合。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，以解决上述背景技术中提出的问题。本发明通过将模型分割为概念层与数据层，将底层设备数据源映射到相应的变量节点，让经由知识图谱搭建的维故障监控系统模型能够经由OPC UA协议实现与数据中心之间的数据存储与调用。

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

本发明公布了一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，包括以下步骤：

步骤1：从工业检修文档中提取车间以往的运维故障事件知识，基于OPC UA协议提供的一致、完整的地址空间模型和服务模型，参照OPC UA协议对DA、对象类型、引用类型、复杂数据、命令的集成，确定从属性元素到属性、属性集、组件集再到生产装备的建模范围；

步骤2：结合车间实际需求，提取产线设备本体对象信息，通过七步法构建车间运维故障实体与关系的概念模型，在确定了建模领域范畴的基础上，以人工参与的形式列出产线重要术语构造字典，并对概念进行梳理、定义类的属性及分层，实现对离散化制造车间属性、概念、关系等的规范化描述和形式化表达；

步骤3：获取运维故障模型数据源，提取故障具体实例信息，明确不同类型故障的定义及说明，搭建数据层；

步骤4：在概念模型与数据层的基础之上，自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱；

步骤5：参照OPC UA协议规范，基于XML类图建模将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化；

步骤6：确定生产线设备故障主参数，然后基于以往的处理故障规律和运维知识确定处理顺序，进一步基于实例信息从数据库中确定故障设备，得到处理顺序方案，完成对优先处理故障的选择。

优选的，所述步骤1中确定建模范围，包含系统集、数据采样集、组件集、属性集、关系集；系统集、组件集、属性集与关系集共同阐明了模型的模式层；数据采样集明确了数据的采样设备渠道及更新频率。

优选的，所述步骤2中结合车间实际需求，提取产线设备本体对象信息，构建车间运维故障实体与关系的概念模型，详细实现步骤如下：

1)查阅行业规范及相关故障报告与维修记录，确定离散制造车间生产线生产流程，确定产线各系统概念、模式与设备属性；

2)采用自底向上的形式建立概念模型，明确产线系统及设备的实体、概念、属性、关系、特征，确保模型的规范化描述与形式化表达，完成知识图谱的底层基础。

优选的，所述步骤3中获取运维故障模型数据源，提取故障具体实例信息，明确不同类型故障的定义及说明，搭建数据层，其实施步骤如下：

1)针对结构化数据，以往生产过程中产生的关系型数据库在上述已搭建的模式层基础之上，直接用于知识图谱表达；

2)针对非结构化数据，以故障原因、故障类型与需求分析为出发点，以产线设备采样用例表、采样用例图作为数据源，进一步通过行业规范的语义规则、字典与相关模板对用例图与用例表中的数据进行处理，从实体、属性、关系三个维度进行抽取，通过工业生产线上具体的事物对实体维度进行抽取，通过设备及数据的属性信息对数据属性和对象属性进行抽取，基于实体间的关系对关系维度进行抽取，并基于系统与设备间的关系将实体进行链接。

优选的，所述步骤4中在概念模型与数据层的基础之上，自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱，详细操作如下：

1)知识图谱模式层中把系统概念、设备实体、故障现象、故障处理操作、故障情景作为节点，设备与系统及不同类型故障间的关系及自身属性作为边；不同颜色的节点表示了运维设备及故障的不同本体、实体，不同颜色的边表示了故障设备、操作、现象的不同属性、关系；

2)知识图谱数据层中把设备故障属性值、故障概念、故障实例作为节点，设备与系统及不同类型故障属性值间的关系作为边；不同颜色的节点表示了不同运维设备故障的属性值，不同颜色的边表示了故障设备、属性值的不同关联。

优选的，所述实体链接需首先筛查剔除掉误差部分，而后对于名称相似或完全相同的实体，将上述实体抽取出来并组成一个集合，之后通过实体链接进行错误修正以及歧义清除。

优选的，所述步骤5参照OPC UA协议规范，基于XML类图建模将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化，其实施步骤如下：

1)使用可视化模型生成器Ua Modeler创建一个新的项目，对其命名并选择保存路径；

2)选择生成代码类型；Ua Modeler已包含内置在OPC UA中的所有标准类型节点，在模型中新建一个对象类型节点，在InformationModel下选择Types>ObjectTypes>BaseObjectType,进行创立；Ua Modeler同时允许用户在特定字段中扩展自己的类型，在Information Model窗口下添加信息类型，对象类型必须添加在基本对象类型BaseObjectType下；

3)生成XML文件，选择Export XML，即可实现运维故障信息模型实例化。

优选的，在模型中新建一个对象类型节点时，可以选择对其命名，添加变量或方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

(1)针对离散制造行业工厂和车间设备复杂、生产数据数据多源异构、生产产线相对封闭等现状导致的信息孤岛与信息交互困难的问题，OPC UA具有平台独立性，不再依赖现有的通信技术、操作系统和编程语言，独立于世界各个制造厂商；采用面向服务的架构，通过提供服务并描述底层设备含义，实现了传感器和传感器、机器和机器之间信息和数据的无缝传输。

(2)OPC UA协议与其他大部分目前在工业界应用较多的协议相比,具有可靠的数据通讯和安全机制，并将设备的各种数据和结构节点定义为对象以描述设备模型，来支持设备复杂的数据结构，对于生产单位来说提高了综合自动化效率，进一步节约了生产成本，获得了更佳的经营收益。

(3)知识图谱通过有向图的方式对客观世界中概念、实体、属性及其语义关系进行知识表达，使概念、实体间相互联结，能够提供系统的、深层次的结构化领域知识，将人类知识建构为一种计算机可理解、可计算、可推理的大型语义网络，提供了由“数据智能”进入“知识智能”的可能性。

(4)通过知识图谱与OPC UA协议对运维故障监控系统建模，能够有效实现高敏感度部件的预防性维修、更换从而避免故障停机的发生，达到生产系统灵活部署、敏捷化生产、频繁更新、高并发访问的需求。

附图说明

图1为本发明的基本实施框架示意图；

图2为本发明中基于OPC UA协议的生产车间框架示意图；

图3为本发明中机床运维监控系统信息模型整体架构；

图4为本发明中提取自知识图谱的叶轮产线中冷却系统信息模型；

图5为本发明中符合OPC UA协议的冷却系统传感器实例化信息模型。

具体实施方式

下面将结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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，都属于本发明的保护范围。

如图1至图5所示，本实施例表述一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，结合图1，包括如下步骤：

步骤1：从工业检修文档中提取车间以往的运维故障事件知识，基于OPC UA协议提供的一致、完整的地址空间模型和服务模型，参照OPC UA协议对DA、对象类型、引用类型、复杂数据、命令的集成，确定从属性元素到属性、属性集、组件集再到生产装备的建模范围；

步骤2：结合车间实际需求，提取产线设备本体对象信息，通过七步法构建车间运维故障实体与关系的概念模型，在确定了建模领域范畴的基础上，以人工参与的形式列出产线重要术语构造字典，并对概念进行梳理、定义类的属性及分层；

步骤3：获取运维故障模型数据源，提取故障具体实例信息，明确不同类型故障的定义及说明，搭建数据层；

步骤4：在概念模型与数据层的基础之上，自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱；

步骤5：参照OPC UA协议规范，基于XML类图建模将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化；

步骤6：确定生产线设备故障主参数，然后基于以往的处理故障规律和运维知识确定处理顺序，进一步基于实例信息从数据库中确定故障设备，得到处理顺序方案，完成对优先处理故障的选择。

优选的实施例中：所述步骤1中基于离散化制造车间特点及行业规范，拆解车间生产设备数字化结构，在OPC UA协议基础上确定建模范围。基于OPC UA协议的生产车间框架示意图如图2，OPC UA客户端访问控制系统的OPC UA服务端的地址空间，以入口节点为起点，通过引用的语义和引用的方向暴露目标节点，实现采集和修改数据的目的。OPC UA提供更有效的展示数据语义的可能性，不只提供数据，还能表示由某一特定类型的设备所提供，并允许暴露该种设备支持的类型层次。

优选的实施例中：所述步骤2中结合车间实际需求，提取产线设备本体对象信息，构建车间运维故障实体与关系的概念模型整体架构，如图3。详细实现步骤如下：

1)查阅行业规范及相关维故障报告与维修记录，确定离散制造车间生产线生产流程，确定产线各系统概念、模式与设备属性；

2)采用自底向上的形式建立概念模型，明确产线系统及设备的实体、概念、属性、关系、特征，确保模型的规范化描述与形式化表达，完成知识图谱的底层基础。

优选的实施例中：所述步骤3中获取运维故障模型数据源，提取故障具体实例信息，明确不同类型故障的定义及说明，搭建数据层，其实施步骤如下：

1)针对结构化数据，以往生产过程中产生的统计表格、数据文档、关系型数据库等，在上述已搭建的模式层基础之上，可直接用于知识图谱表达；

2)针对非结构化数据，以故障原因、故障类型与需求分析为出发点，可选用产线设备采样用例表或用例图作为数据源，进一步通过行业规范的语义规则、字典与相关模板对用例图与用例表中的数据进行处理，从实体、属性、关系等维度进行抽取，并基于系统与设备间的关系将实体进行链接。

优选的实施例中：所述步骤4中在概念模型与数据层的基础之上，自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱。详细操作如下：

1)把系统概念、设备实体、故障现象、故障处理操作、故障情景作为节点，设备与系统及不同类型故障间的关系及自身属性作为边搭建知识图谱；

2)本知识图谱通过模式层实现了运维故障系统的本体、实体、关系、属性的知识表示建模；

3)本知识图谱通过数据层实现了离散制造车间产线故障相关数据中碎片化的知识以结构化的形式进行存储。

提取自知识图谱的叶轮产线中冷却系统信息模型如图4。

优选的实施例中：所述步骤2)中实体链接需首先筛查剔除掉误差部分，如重复信息、歧义信息、错误信息等，而后对于名称相似或完全相同的实体，将上述实体抽取出来并组成一个集合N＝﹛“水冷机”，“轴”，“水箱”，…﹜，之后通过实体链接进行错误修正以及歧义清除。

优选的实施例中：所述步骤5参照OPC UA协议规范，通过UAModeler基于XML类图建模将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化，其实施步骤如下：

1)使用UA Modeler软件创建一个新的项目，对其命名并选择保存路径；

2)选择生成代码类型，由于我们使用UA Modeler以生成XML文件为最终目标，所以代码类型可以随意选择。

3)在模型中新建一个对象类型节点，在InformationModel下选择Types>ObjectTypes>BaseObjectType,进行创立。可对其命名，添加变量或方法。

4)UAModeler提供了地址空间的图形设计，可对信息模型进行图形化设计，用户可快捷地在图形用户界面中添加节点和节点间的引用，快速实现复杂模型，并且可用创建的信息模型自动生成对应的XML文件。建立图形化结构的信息模型后，利用UAModeler自动生成对应信息模型的XML描述文件，并将其导入OPC UA服务器的地址空间。其中传感器类型实例化如图5，传感器类型描述的是制造物联网中的所有传感器。传感器类型除了包含编号、型号等感知设备的通用变量，还应具备读数和工程单位两个变量节点。传感器类型的定义如表1所示。

表1：传感器类型的定义表

优选的实施例中：所述步骤6中确定生产线设备故障主参数，然后基于以往的处理故障规律和运维知识确定处理顺序，进一步基于实例信息从数据库中确定故障设备，其实施步骤如下：

1)PLC经由SiemensTCP/IPEthernet与OPC服务器进行连接，匹配PLC上的故障提醒I/O与中间变量，建立标签并进行分组。

2)在数据中心中导入所建立的标签的节点Id及相应设备故障信息。数据中心管理设备PLC，同时连接所有信息点的标签，节点Id，地址，描述，所在区域，并按设备及产线对其分组。通过订阅，OPC服务器循环扫描PLC。

3)检索数据中心中所有的节点Id，并请求OPC服务器订阅。若PLC监测点的出现变化，则OPC服务器通过扫描接受变化，并将对应的节点Id与数值发送至监控系统终端。系统将确认此数值变化是否为故障，经由数据中心检索与此故障点相对应的故障信息，并在终端显示。

4)设备故障监测系统的配置部署实现了对应的车间生产线的全面实时监控。在实例中，本系统能够以每100毫秒的间隔对973个监测点进行实时扫描。

设备故障监测系统的设备运行示意图(如图4所示)能够直观地反映设备运行的状态，故障发生的位置。改变了以往单调的文字描述，图文并茂地展示故障信息，便于操作和维修人员迅速准确地进行判断。软件采集的故障信息生成完备的日志文件，详细记录设备故障历时，为统计、溯源、分析设备故障症结提供了依据。

通过数据采集融合构建生产线知识图谱，进而通过OPC UA协议将信息模型实例化，同时实现了离散制造车间产线故障相关数据中碎片化的知识以结构化的形式进行存储，对于离散制造业车间生产的状态监控、备品储备、预防维护及降低故障概率提高设备运行可靠性具有重要意义。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明新型精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于，包括以下步骤:

步骤1：从工业检修文档中提取车间以往的运维故障事件知识，基于OPC UA协议提供的一致、完整的地址空间模型和服务模型，参照OPC UA协议对DA、对象类型、引用类型、复杂数据、命令的集成，确定从属性元素到属性、属性集、组件集再到生产装备的建模范围；

步骤2：结合车间实际需求，提取产线设备本体对象信息，通过七步法构建车间运维故障实体与关系的概念模型，在确定了建模领域范畴的基础上，以人工参与的形式列出产线重要术语构造字典，并对概念进行梳理、定义类的属性及分层；

步骤3：获取运维故障模型数据源，提取故障具体实例信息，明确不同类型故障的定义及说明，搭建数据层；

步骤4：在概念模型与数据层的基础之上，自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱；

步骤5：参照OPC UA协议规范，基于XML类图建模将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化；

步骤6：确定生产线设备故障主参数，然后基于以往的处理故障规律和运维知识确定处理顺序，进一步基于实例信息从数据库中确定故障设备，得到处理顺序方案，完成对优先处理故障的选择。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于：所述步骤1中确定建模范围，包含系统集、数据采样集、组件集、属性集、关系集；系统集、组件集、属性集与关系集共同阐明了模型的模式层；数据采样集明确了数据的采样设备渠道及更新频率。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于：所述步骤2中结合车间实际需求，提取产线设备本体对象信息，构建车间运维故障实体与关系的概念模型，详细实现步骤如下：

1)查阅行业规范及相关故障报告与维修记录，确定离散制造车间生产线生产流程，确定产线各系统概念、模式与设备属性；

2)采用自底向上的形式建立概念模型，明确产线系统及设备的实体、概念、属性、关系、特征，确保模型的规范化描述与形式化表达，完成知识图谱的底层基础。

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于：所述步骤3中获取运维故障模型数据源，提取故障具体实例信息，明确不同类型故障的定义及说明，搭建数据层，其实施步骤如下：

1)针对结构化数据，以往生产过程中产生的关系型数据库在上述已搭建的模式层基础之上，直接用于知识图谱表达；

2)针对非结构化数据，以故障原因、故障类型与需求分析为出发点，以产线设备采样用例表、采样用例图作为数据源，进一步通过行业规范的语义规则、字典与相关模板对用例图与用例表中的数据进行处理，从实体、属性、关系三个维度进行抽取，通过工业生产线上具体的事物对实体维度进行抽取，通过设备及数据的属性信息对数据属性和对象属性进行抽取，基于实体间的关系对关系维度进行抽取，并基于系统与设备间的关系将实体进行链接。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于：所述步骤4中在概念模型与数据层的基础之上，自底向上完善本体、实体、关系、属性，构建知识图谱，详细操作如下：

1)知识图谱模式层中把系统概念、设备实体、故障现象、故障处理操作、故障情景作为节点，设备与系统及不同类型故障间的关系及自身属性作为边；不同颜色的节点表示了运维设备及故障的不同本体、实体，不同颜色的边表示了故障设备、操作、现象的不同属性、关系；

2)知识图谱数据层中把设备故障属性值、故障概念、故障实例作为节点，设备与系统及不同类型故障属性值间的关系作为边；不同颜色的节点表示了不同运维设备故障的属性值，不同颜色的边表示了故障设备、属性值的不同关联。

6.根据权利要求4所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于：所述实体链接需首先筛查剔除掉误差部分，而后对于名称相似或完全相同的实体，将上述实体抽取出来并组成一个集合，之后通过实体链接进行错误修正以及歧义清除。

7.根据权利要求1所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于：所述步骤5参照OPC UA协议规范，基于XML类图建模将信息模型抽象至软件系统中，实现运维故障信息模型实例化，其实施步骤如下：

1)使用可视化模型生成器Ua Modeler创建一个新的项目，对其命名并选择保存路径；

2)选择生成代码类型；Ua Modeler已包含内置在OPC UA中的所有标准类型节点，在模型中新建一个对象类型节点，在InformationModel下选择Types>ObjectTypes>BaseObjectType,进行创立；Ua Modeler同时允许用户在特定字段中扩展自己的类型，在Information Model窗口下添加信息类型，对象类型必须添加在基本对象类型BaseObjectType下；

3)生成XML文件，选择Export XML，即可实现运维故障信息模型实例化。

8.根据权利要求7所述的基于知识图谱与OPC UA协议的运维故障监控系统建模方法，其特征在于，在模型中新建一个对象类型节点时，选择对其命名，添加变量或方法。

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