[发明专利]一种面向数字孪生车间的场景感知系统及方法

权利要求书

1.一种面向数字孪生车间的场景感知系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集模块、场景感知模块、数据挖掘模块；

所述数据采集模块用于获取数控车间信息数据，数控车间信息数据包括人员信息、机器信息、产品信息及环境信息，人员信息包括操作时间和人员所在位置，机器信息包括机器坐标、机器速度、机器加速度和机器温度，产品信息包括件数和表面质量，环境信息包括环境温度、环境湿度；

所述场景感知模块用于对所述数据采集模块获取的数控车间信息数据进行预处理，将预处理后的数据存入数据库供后续应用算法与模型实例化使用；与此同时，构建数控车间本体模型，构建起数据间的层次化关系，并通过本体推理检测消除其中的矛盾信息，通过将之前存入的预处理后数据加载到数控车间本体模型中，实现数控车间本体模型的实例化，形成owl语言描述的高级上下文信息，存入数据库中供应用程序的调用；

所述数据挖掘模块用于对所述的场景感知模块处理后的数据进行利用，通过运行用户所需的挖掘算法，挖掘出数据中潜在的关联。

2.根据权利要求1所述的一种面向数字孪生车间的场景感知系统，其特征在于，所述场景感知模块包括数据预处理模块、本体模型模块、数据库模块；

所述数据预处理模块用于对所述数据采集模块获取的人员信息、机器信息、产品信息及环境信息依次进行数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换的操作；所述本体模型模块包括对人员、机器、产品及环境的层次化表述与对应关系，体现数据的所属关系及其包含的属性，并通过本体推理去除重复表述的信息与矛盾信息，自动归类新引入部件；所述数据库模块包括数控车间信息数据、预处理后数据以及通过本体模型模块进行实例化后的高级上下文信息。

3.根据权利要求1所述的一种面向数字孪生车间的场景感知系统，其特征在于，所述数据采集模块包括不同类型的数据传感器，包括位置传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、振动传感器。

4.一种面向数字孪生车间的场景感知方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)获取人员信息、机器信息、产品信息及环境信息；

(2)对人员信息、机器信息、产品信息及环境信息进行预处理并保存，同时构建本体模型的层次化表示及其对应关系，通过本体推理消除潜在矛盾，并使用预处理并保存的数据进行实例化操作，获取高级上下文信息；保存数控车间信息数据、预处理后数据以及高级上下文信息，以供查询与调用；

(3)通过挖掘算法对高级上下文信息进行信息解耦，发掘数据与故障、运行优化的潜在关系。

5.根据权利要求4所述的一种面向数字孪生车间的场景感知方法，其特征在于，所述步骤(2)，对人员信息、机器信息、产品信息及环境信息进行预处理，是指：

对获取的人员信息、机器信息、产品信息及环境信息依次进行数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换的操作，并去除数据中的干扰信息，干扰信息是指缺失、异常或重复的数据。

6.根据权利要求4所述的一种面向数字孪生车间的场景感知方法，其特征在于，所述步骤(2)，构建本体模型的层次化表示及其对应关系，是指：

A、构建数控车间所属的人员、机器、产品、环境四大父类，以及其所包含的子类，完成类以及层次关系；

B、定义对象属性，即不同类间的对应关系；

C、定义数值属性，即不同对象包含的具有具体数值的数据。

7.根据权利要求4所述的一种面向数字孪生车间的场景感知方法，其特征在于，所述步骤(2)，通过本体推理消除潜在矛盾，并使用预处理并保存的数据进行实例化操作，获取高级上下文信息，是指：

D、在本体模型的基础上，定义推理规则，利用推理机发现在本体模型构建中的逻辑错误，消除重复的表述，精简本体模型的同时，自动归类新定义的部分；

E、在本体推理后，将预处理数据加载至本体模型中，完成本体模型框架的实例化，形成的owl语言描述的高级上下文信息。

8.根据权利要求4-7任一所述的一种面向数字孪生车间的场景感知方法，其特征在于，所述步骤(3)，通过挖掘算法对高级上下文信息进行信息解耦，发掘数据与故障、运行优化的潜在关系，是指：

F、根据用户需求挑选算法，对数据进行加载运行；

G、将预处理后的数据从数据库中提取，将60％-80％部分定义为训练集，剩余部分定义为验证集；

H、使用训练集对单一卷积神经网络进行训练，通过调整参数，获取数据与故障间的隐含关系，并通过验证集进行验证，直至获得准确度最高的算法的参数值；

I、通过对比不同算法的准确度，获取全部算法中对故障诊断最为准确的参数集及其相应算法框架；

J、使用训练完成的算法，对新采集到的数据进行测试，以判断当前数据与故障类型的对应关系。