[发明专利]基于复杂事件处理的制造车间多源异构数据融合方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于复杂事件处理的制造车间多源异构数据融合方法和系统，通过基于规则引擎的数据融合模块将制造车间的多源异构数据进行融合，得到上层制造执行系统所需要的高层事件。所述系统可以通过动态规则编辑模块进行定制化数据融合模块所需的规则，并通过事件响应模块将融合后的事件信息反馈给制造执行系统，从而达到为制造执行系统提供更加可靠，有效数据的目的。

技术领域

本发明涉及制造车间的智能管控的相关研究领域，特别涉及是一种复杂事件处理的制造车间多源异构数据融合方法及系统，具体涉及到制造车间的多源异构数据的感知和融合方法。

背景技术

在智能制造实现过程中，典型的资源要被转换成智能对象，集成信息通信技术和现有制造技术达到有效融合数据和决策是智能制造的主要目的，然而在智能制造发展过程中存在数据的实时采集和信息鸿沟（水平和垂直维度）问题，物联网技术的发展将会有效解决实时数据采集问题，复杂事件处理（CEP）是解决信息鸿沟的好方法。

中国专利CN201811401710.X公开了一种基于多源异构数据融合的信息系统性能立体监测方法，包括：（1）采集信息系统的性能指标监测数据；（2）将获取的多源异构指标数据进行数据融合处理；（3）将融合处理后的指标数据通过信息系统性能评价模型检测各性能指标数据的异常信息，并对异常信息进行故障根因定位；（4）对各指标的下一时刻数据值做出预测，提前感知系统的性能态势；（5）将故障信息接入告警平台并统一格式化处理，然后通过关联挖掘策略对告警信息进行同类挖掘、合并压缩，最后将压缩后的告警信息发送给相关人员处理。该专利通过多元化信息系统性能数据采集平台采集信息系统不同类型和不同维度的性能指标数据，实现多方位实时监测。对采集到的多源异构数据 进行数据融合处理，包括数据统一格式化处理、缺失值、异常值的检测和处理、数据脱敏和存储处理，为保障后续有效的数据处理和结果精度提供支撑。获得有效数据后，通过信息系统性能评价模型自动检测性能指标数据的异常信息并对其进行根因定位，再将疑似根因的故障信息提交到智能告警平台，由告警平台对故障信息进行合并压缩后发送给相关处理人员。同时对各性能指标的下一时刻数据值进行预测，从而提前感知性能态势。由前期的多方位数据采集、多源异构数据融合，到后期的数据异常检测、根因定位、智能告警以及性能态势的提前感知，整个流程构建了全方位、深层次的信息系统立体监测体系，监测范围更广、 效果更佳，可适应当前大数据环境下不同应用场景的各种信息系统性能监测需求。

数据融合方法主要集中于传感器等信号数据的融合研究，而制造车间在生产管理过程中，存在缺乏对于车间事件的感知和处理。复杂事件处理技术可以很好的解决车间生产管理过程中，产生的事件并处理为制造执行系统中感兴趣的事件。复杂事件处理技术，已经在各个领域展开了广泛研究，包括金融风控、医疗健康、交通信息处理、物联网等。这些研究目前还处于发展阶段，随着智能制造概念的提出，复杂事件处理技术应用到制造车间系统的想法也在逐渐增多。复杂事件处理技术将会是解决制造车间底层到高层的事件处理的有效方法。

发明内容

为解决制造车间生产和管理过程中产生的事件感知及有效的通过底层事件融合为高层事件，并将高层事件数据反馈给制造系统的问题。本发明提供了一种基于复杂事件处理技术的制造车间多源异构数据融合方法和系统，其目的旨在融合处理车间多源异构数据为制造执行系统提供有效的决策事件及相应数据。

为实现上述目的，本发明基于复杂事件处理的制造车间多源异构数据融合系统，该系统包括车间事件感知模块、数据融合模块、动态规则编辑模块、事件响应模块，其中：

车间事件感知模块，用于感知车间的多源事件，并提供给数据融合模块统一格式的事件信息；

数据融合模块，用于将车间的多源事件通过复杂事件处理融合为高层事件，并提供用于复杂事件处理的规则库；

动态规则编辑模块，用于车间技术工人根据制造工艺需求进行自定义规则编辑，为数据融合模块提供规则库；