(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111501614.4 (22)申请日 2021.12.09 (71)申请人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 姜丽红　朱晋阳　蔡鸿明　沈冰清　 熊熙瑞　 (74)专利代理 机构 上海交达专利事务所 31201 代理人 王毓理　王锡麟 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/248(2019.01) G06F 16/27(2019.01) G06F 16/28(2019.01)G06F 16/2458(2019.01) (54)发明名称 云计算和边 缘计算结合的生产控制系统 (57)摘要 一种云计算和边缘计算结合的生产控制系 统， 包括： 指令解析模块、 监测配置更新模块、 信 息适配模块、 生产执行模块和生产分析模块， 指 令解析模块接收来自云端服务平台的生产控制 指令并进行内容解析， 得到生产任务、 操作指令 和工艺规范； 监测配置更新模块接收来自云端服 务平台的用于对生产监测目标进行调整与说明 的监测配置信息， 解析出检验配置信息后监测配 置验证其效性与适用设备并将依据配置信息完 成相关执行脚本的生成与注入； 信息适配模块对 生产单元内的异构设备进行语义于信息协议进 行一致性适配； 生产执行模块连接边缘端和设备 端， 获取并传递操作 指令、 生产状态和生产数据； 生产分析模块对生产单元的生产过程进行分析 与反馈。 本发 明能够实现对生产过程的边缘端监 测， 配合云端服务平台， 实现云 ‑边‑端的有效生 产控制协同。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114118982 A 2022.03.01 CN 114118982 A 1.一种云计算和边缘计算结合的生产控制系统， 其特征在于， 包括： 指令解析模块、 监 测配置更新模块、 信息适配模块、 生产执行模块和生产分析模块， 其中： 指令解析模块接收 来自云端服务平台的生产控制指 令并进行内容解析， 得到生产任务、 操作指 令和工艺规范； 监测配置更新模块接 收来自云端服务平台的用于对生产监测目标进行调整与说明的监测 配置信息， 解析出检验配置信息后监测配置验证其效性与适用设备并将依据配置信息完成 相关执行脚本的生成与 注入； 信息适配模块对生产单元内的异构设备进 行语义于信息协 议 进行一致性适配； 生产执行模块连接边缘端和设备端， 获取并传递操作指 令、 生产状态和生 产数据； 生产分析模块对生产单 元的生产过程进行分析与反馈； 所述的生产控制指令包括： 生产任务信息、 设备操作指令、 工艺规范和基础信息； 生产 任务信息用来记录 当次生产任务的基本内容信息， 设备操作指 令记录相关生产设备在当次 生产任务中需要完成的具体操作， 工艺规范定义生产中的工艺规范信息， 基础信息则记录 其他与生产相关的信息； 所述的监测配置信息包括： 监测指标列表、 指标计算规则、 指标阈值列表； 监测指标列 表列举当前需要监测的目标指标， 指标计算规则定义其中需要计算处理的指标的计算具体 规则， 指标阈值列表则对监测指标的可接受阈值进行 具体罗列。 2.根据权利要求1所述的云计算和边缘计算结合的生产控制系统， 其特征是， 所述的云 端服务平台位于系统的上层， 是系统中生产任务执行 的起点和生产监测的重点， 通过服务 调用REST ful接口传递生产指令和监测配置的JSON文件， 以及请求边缘监测系统的生产反 馈信息JSON文件。 3.根据权利要求1所述的云计算和边缘计算结合的生产控制系统， 其特征是， 所述的信 息适配模块包括： 语义处理单元和协 议处理单元， 其中： 语义处理单元通过构建领域知识图 谱， 辅助生产控制指令的下达和监测指标的获取， 提供词义消歧、 语义匹配功能， 明确指令 信息和设备实际之间的关系， 是确保指令有效执行和 监测顺利展开的有力支撑； 协议处理 单元针对生产单元中各设备服务系统之间协议差别较大， 无法直接接 收生产指令的情况， 通过协议 适配、 协议 转换， 帮助边 缘端系统有效管控生产单 元各设备。 4.根据权利要求1所述的云计算和边缘计算结合的生产控制系统， 其特征是， 所述的生 产分析模块包括： 监测数据获取单元、 状态数据监测单元、 时序数据预警单元和生产数据 库， 其中： 监测数据获取单元包括监测信息解析和数据预 处理， 其中监测信息解析将对收集 获取到的监测信息进行解析处理， 数据预处理将对监测数据进行筛选、 分类、 按序排列操 作， 并对时序数据以滑动窗口方式进 行接收， 完成分析预警前的全部处理操作； 状态数据监 测单元将对生产监测数据中的状态类数据进 行分析； 状态类数据指如产件流转率这类非时 序数据， 对这类数据的监测分析包括历史数据 统计、 状态特征值计算和异常状态监测三个 步骤； 其中历史数据统计将通过获取历史生产数据， 并统计计算其相关生产状态数据， 以便 对比检查生产状态时间维度的演 变； 状态特征值计算将 计算当次生产任务中的相关状态数 据； 异常状态检查即通过对比历史生产状态数据与当次生产状态数据、 当次生产状态数据 与指标阈值， 并将其中的异常数据记入生产异常报告中； 时序数据预测单元将对生产监测 数据中的时序类数据进行分析； 时序类数据是指如发动机油温不断发送的时频数据， 对这 类数据的监测分析包括时序数据预测、 预测数据补偿和 动态阈值分析三个步骤； 其中， 时序 数据预测将通过一定的时序预测算法与模型对当前数据进 行趋势预测； 预测数据补偿指 针权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114118982 A 2对生产中各环节的关联关系进行分析， 对后续环节中的预测数据进行补偿调整； 动态阈值 分析指考虑相似订单之间数据的实际波动情况， 分析计算动态监测阈值， 并配合设定阈值 进行监测预警提醒； 生产数据库将保存记录历次生产任务、 执行过程、 执行结果、 生产反馈 信息， 为生产数据分析提供 数据支撑； 所述的生产反馈信 息包括生产异常报告和监测预警提醒， 用于云端服务平台对生产过 程的后续分析与调整。 5.根据权利要求1所述的云计算和边缘计算结合的生产控制系统， 其特征是， 所述的预 测数据补偿和动态阈值分析具体包括： 生产制 造单元中包含生产关联紧密的多类设备， 在 生产执行中前序环节的执行会对后续环节执行造成一定的影响， 如紧密机加工工艺中， 冷 却枪涡流管流速过低造成刀具降温不及时， 导致切削刀口变形， 造成加工精度偏差； 因此前 序生产环节的时序数据变化往往也与后续生产环节监测数据有一定的关联关系； 在此类情 况中， 直接对单 元内某设备时序数据进行 单独预测， 会造成预测结果的偏差 。 6.根据权利要求4所述的云计算和边缘计算结合的生产控制系统， 其特征是， 通过使用 预测补偿ΔD对后续 生产环节中的预测值进行补偿调整， 具体为： 1)设前序生产环节设备Pa和直接后续生产环节设备Pb， a≠b， 从生产实际、 专家经验出 发， 获取两生产环节中相互关联时序数据集分别为 则有Xa和Xb的关联关系矩阵 其中 表示数据 和 之间的关联程度； 2)从生产数据库中取当前生产记录前m个滑动窗口取值， 通过灰度关联分析计算， 可得 其中k表示第k个滑动窗口中记录的信息， 分辨系数ρ用于削弱异常值对关联空间的影响， 以更好体 现系统整体性， xa(k)表示在第k次记录中设备Pa的 的具体取值； 3)通过基于包括但不限于如综合自回归移动平均法(ARIMA)预测算 法， 得到的设备Pa和 设备Pb的时序数据预测值分别为 4)结合预测值矩阵Da与关联矩阵Ra， b， 完成对Db的预测补偿， 得到设备Pb的时序数据最 终预测结果 7.一种基于权利要求1～6 中任一所述系统的生产相似度的动态预警阈值方法， 其特征 在于， 通过 结合动态阈值与临界值， 实现对时序数据的分级预警， 具体包括： 1)根据设备Pi的监测时序数据xi， 在一次历史订单记录中包含n各滑动窗口， 第k个窗口 内对xi的均值记为 计算各窗口 的综合均值 2)根据不同生产订单内容对生产单元设备执行的影响来自物料选择和工艺规范两部 分， 基于系统统一工艺编 码方法， 对物料特征信息、 特征加工步骤和特征工艺要求进 行编码 描述， 得到物料特征信息矩阵MC、 特征加工步骤矩阵PS和特征工艺要求矩阵PR， 订单Oi可表权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114118982 A 3