[发明专利]面向泛制造与边缘计算的泛在对象交互接口方法在审
| 申请号: | 201910495128.2 | 申请日: | 2019-06-12 |
| 公开(公告)号: | CN110209383A | 公开(公告)日: | 2019-09-06 |
| 发明(设计)人: | 齐德昱;张皓同;姚佳俊;黄文豪;蔡哲;叶敏浩;熊炼 | 申请(专利权)人: | 广东省华系智能系统有限公司;广州首联环境工程有限公司;佛山市和挚承环保科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F8/20 | 分类号: | G06F8/20 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 528000 广东省佛山市禅*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 智能控制 接口器 监控器 制造 工业互联网 计算机软件 电子数据 动态组合 对象交互 对象驱动 访问控制 服务提供 构造软件 混合形式 数据发布 数据连接 网络连接 网络通信 信息系统 业务逻辑 仪器设备 硬件形式 状态发布 电子化 挂接件 软硬件 网络化 物联网 挂件 挂接 装配 访问 协同 支撑 应用 统一 | ||
1.一种监控与连接接口方法,其特征在于,设置一种接口器,由输入端口、输出端口、通信端口和监控器组成,用于对包括人、物、仪器设备、计算机系统、计算机软件和数据在内的泛在对象的监控与网络连接,支撑泛在对象的数据与状态发布、服务提供、智能控制实施,继而支撑泛在对象协同“制造”以及作为边缘计算节点。
2.权利要求1所述的监控接口的组成与工作,特征在于,监控器由消息引擎、事件引擎、收发引擎、处理挂件、方法库、消息队列、发送队列,事件定义表、挂件配置表以及对象交互映像组成;输入端口用于读取泛在对象的数据,一般连接泛在对象的传感器与输出数据通道;由软硬件混合实现,具有读取控制与数据转化功能;输出端口用于向泛在对象输出数据和控制命令,由软硬件混合实现,具有数据输出控制与转换功能;通信端口用于与外部对象的数据通信;权利要求1所述的泛在对象网络连接、数据与状态发布、服务提供、行为智能控制、边缘计算等功能的完成的方法是,消息引擎、事件引擎和收发引擎按照下列机制工作:
消息引擎:消息引擎一直监听消息队列,发现有待处理的新消息后,取出消息,调用相应的消息处理器以处理消息; 用户需要配合的主要工作是,用户根据业务逻辑的需求,在消息引擎上挂接相应的面向业务逻辑处理的消息处理挂件,挂接是通过供件描述文件实现;挂件负责消息执行的组织,具体的消息处理,由挂件调用方法库实现,此时需要用户设置方法库模块,供消息处理器调用;
收发引擎:监听网络请求消息和发送队列,发现合乎标准的网络消息到达后,接收消息,将消息存入消息队列,同时也检测发送队列,当存在待发送的网络消息后,执行消息发送工作;用户需要配合的主要工作是,预设处理网络请求的消息处理器,挂接到消息引擎;如果需要发送数据,则在发送处理的挂件中,生成发送消息,存入发送队列;
事件引擎:事件引擎负责周期性地检测事件定义表,发现事件发生后,调用事件产生器挂件,为事件产生数据与操作,然后将已发生的事件作为消息存储在消息队列,以供消息引擎启动对事件的处理;用户需要配合的主要工作是,根据业务需求定义事件定义表,预设事件产生器挂件和事件处理器挂件;时间定义表描述每个时间的发生条件,并指出时间发生后调用什么挂件以产生时间的数据与操作。
3.权利要求2所述的收发引擎,通信规程是“电报模式”,通过传输协议携带“抽注”指令实现网络消息通信;传输协议只需支持单向传输;抽注指令包括请求指令、发送指令和响应指令三种,分别用于请求数据或者用户自定义服务、发送数据与请求结果回送;收发引擎包含一个传输协议判断器,以识别输送抽注指令的协议的种类,调用相应的传输协议模块接收指令。
4.权利要求2所述的事件引擎,事件定义表的结构为(事件发生条件,事件产生器挂件ID,事件产生器挂件执行方式,事件产生器挂件执行状态);事件发生条件逻辑表达式,值为“真” 时在事件引擎监测时启动对应的事件产生器挂件;事件产生器挂件执行方式指出事件是以线程点火方式(启动后一直运行)还是模块阻塞调用方式(一次调用,阻塞式返回)还是模块非阻塞(点火,但只运行一次就返回,调用者不等待返回)返回启动事件传输器;事件产生器挂件执行状态用于指示上次启动的事件产生器的执行状态(线程运行、阻塞式运行,非阻塞式运行,完成,故障)。
5.权利要求1所述的数据发布和行为智能控制,基于多挂件协同实现;数据发布的实现通过设置数据发布挂件进行;数据发布挂件由数据采集挂件、数据传输挂件、数据注入挂件顺序协同而成,它们分别实现增量数据的获取、增量数据的传输以及增量数据的目标注入;行为智能控制通过设置行为智能控制挂件实现,行为智能控制挂件由泛在对象状态识别挂件、泛在对象行为决策挂件、泛在对象状态识别学习挂件、泛在对象行为决策学习挂件协同而成;状态识别挂件基于泛在对象组当前状态与历史状态给出泛在对象组的状态类别;决策学习挂件基于泛在对象组的当前状态类别以及工作任务,给出最优化的控制命令序列,通过设置事件将决策下达到指定的泛在对象执行。
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