生產(chǎn)過(guò)程制造物聯(lián)關(guān)鍵事件主動(dòng)感知與處理技術(shù)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在制造業(yè)的滲透，推動(dòng)了制造業(yè)信息化的發(fā)展，形成了制造業(yè)的新技術(shù)。其中，電子技術(shù)、信息技術(shù)、計(jì)算智能、物聯(lián)網(wǎng)與先進(jìn)制造技術(shù)的融合，形成了制造物聯(lián)技術(shù)，增強(qiáng)了制造智能化能力，形成了新型制造服務(wù)模式。制造物聯(lián)通過(guò)感知、處理及利用制造數(shù)據(jù)，提供生產(chǎn)過(guò)程智能管控的決策支持，以促進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程精確控制的實(shí)現(xiàn)。
　　面對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下先進(jìn)制造服務(wù)模式的需求，制造與服務(wù)過(guò)程中信息綜合感知及智能處理等難題亟待解決

2、。本文在分析制造物聯(lián)及復(fù)雜事件處理等領(lǐng)域相關(guān)研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，研討了生產(chǎn)過(guò)程制造物聯(lián)關(guān)鍵事件主動(dòng)感知與處理架構(gòu)及方法，并建立了所提技術(shù)方法應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的相關(guān)制造過(guò)程物聯(lián)管控系統(tǒng)。論文的具體研究工作如下：
　　首先，在制造物聯(lián)事件感知的基礎(chǔ)理論方面，主要進(jìn)行制造物聯(lián)內(nèi)涵及其技術(shù)特征分析，構(gòu)建了面向車間生產(chǎn)的制造物聯(lián)技術(shù)架構(gòu)；研究了制造物聯(lián)感知數(shù)據(jù)的來(lái)源及其特性，并分析了制造數(shù)據(jù)采集及異構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成方式，建立了制造數(shù)據(jù)管理體系模型。

3、r>　　其次，針對(duì)制造物聯(lián)事件主動(dòng)感知方面，結(jié)合制造物聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)、制造物聯(lián)事件主動(dòng)感知模型以及物聯(lián)感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)，建立基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的事件主動(dòng)感知技術(shù)架構(gòu)，并設(shè)計(jì)了基于“傳感網(wǎng)+嵌入式+Web Service”的生產(chǎn)過(guò)程事件感知方法，以提供精確生產(chǎn)和智能決策需要的重要支撐?；谥悄苤圃炷Ｊ綐?gòu)建了制造大數(shù)據(jù)的應(yīng)用規(guī)劃，并結(jié)合制造數(shù)據(jù)感知處理及應(yīng)用實(shí)例，說(shuō)明所提理論框架的可行性與有效性。
　　然后，針對(duì)制造過(guò)程事件的結(jié)構(gòu)化統(tǒng)一表達(dá)需求，采

4、用EXPRESS語(yǔ)言建立了制造物聯(lián)車間事件模型，并制定了EXPRESS轉(zhuǎn)換為XML模式制造數(shù)據(jù)的映射規(guī)則。面向制造過(guò)程事件組織和關(guān)聯(lián)方面的統(tǒng)一語(yǔ)義描述，通過(guò)生產(chǎn)過(guò)程事件類型及關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，建立了復(fù)雜事件結(jié)構(gòu)模型；結(jié)合復(fù)雜事件操作符和可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言語(yǔ)法語(yǔ)義，建立了基于XML的制造過(guò)程事件描述語(yǔ)言（XEDL），并依據(jù)生產(chǎn)過(guò)程事件描述實(shí)例，說(shuō)明XEDL語(yǔ)言在事件模型描述方面的優(yōu)勢(shì)?；赬EDL的復(fù)雜事件表達(dá)方法，有利于解決制造過(guò)程事件關(guān)聯(lián)的推

5、理求解和統(tǒng)一組織問(wèn)題。
　　最后，在制造過(guò)程事件處理方面，針對(duì)制造物聯(lián)系統(tǒng)的分布式特點(diǎn)，提出了基于“EDA+SOA”的復(fù)雜事件處理架構(gòu)，并進(jìn)行復(fù)雜事件處理模塊和規(guī)則引擎的闡析。針對(duì)復(fù)雜事件模式匹配方面，建立了基于CEP的匹配式事件關(guān)聯(lián)方案，運(yùn)用Apriori算法對(duì)制造過(guò)程事務(wù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘并生成關(guān)聯(lián)模板；以事件處理引擎工作原理為基礎(chǔ)，結(jié)合關(guān)鍵事件和事件匹配模板的特點(diǎn)，提出基于有向圖的啟發(fā)式Esper算法，實(shí)現(xiàn)了基于關(guān)聯(lián)模板的生

6、產(chǎn)過(guò)程關(guān)鍵事件實(shí)時(shí)處理。
　　應(yīng)用實(shí)現(xiàn)方面，基于 Windows7操作系統(tǒng)和.NET4.0架構(gòu)，借助 Microsoft Visual Studio2010和MyEclipse開發(fā)平臺(tái)，以C＃和Java作為開發(fā)語(yǔ)言，以Microsoft SQL Server2008 R2作為數(shù)據(jù)庫(kù)，研發(fā)面向離散型生產(chǎn)過(guò)程的制造物聯(lián)管控平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)制造物聯(lián)事件感知與處理技術(shù)研究成果的應(yīng)用?；谥圃煳锫?lián)管控平臺(tái)的業(yè)務(wù)邏輯和體系結(jié)構(gòu)，結(jié)合制造物聯(lián)智能感