[发明专利]信息获取方法、设备和系统

说明书

本发明提供一种信息获取方法、系统和设备，其包含以下步骤：S1：使用边缘装置从场装置获取信息且将信息传输到云平台，其中信息包含数据和工业物联网模型；S2：将工业物联网模型转换成图形，且基于图形而执行相似性分析；以及S3：基于相似性分析而对工业物联网模型进行分类，产生包含类型或实例的第一工业物联网模型，且对第一工业物联网模型执行数据映射。在数据获取期间，不需要装置侧上的现有模型来配置工业物联网模型，且可在本发明中减少调试工作。所述装置侧自动提取工业物联网模型且在云平台上产生工业物联网模型，而无需取决于所属领域技术人员的知识。产生关于装置侧和图形数据库的信息的工业物联网模型可在其它应用情境中重复使用。

技术领域

本发明涉及工业物联网的领域，并且确切地说涉及一种信息获取方法、设备和系统。

背景技术

在工业物联网系统中，从场系统获取数据且将其传输到工业云，这是实施工业物联网的解决方案的第一步骤。然而，此第一步骤仍需要大量的人工工作。场侧和云需要被配置，包含用于工业云的工业物联网模型的定义和用于场系统的数据源和数据点的配置。

当前，以下问题仍存在于获取工业物联网的数据中。首先，现有技术进一步需要取决于用于工业物联网模型和数据源的大量手动配置。其次，当场系统复杂且存在无数数据点时，数据获取极其缓慢且容易发生错误。另外，场系统的手动配置的工程师与云解决方案的工程师之间缺少足够通信。最后，当在信息模型中完全描述场系统时，仍需要手动配置数据点，所述信息模型包含OPC UA等。

在现有技术中，一些云平台提供一系列工业物联网模型以供用户选择，但用户应知道哪个工业物联网装置连接到云平台。然而，此类云平台通常仅支持由云平台界定的通信语言的工业物联网装置，且不应用于其它通信协议的工业装置。

发明内容

本发明的第一方面提供一种信息获取方法，其包含以下步骤：S1：使用边缘装置从场装置获取信息且将所述信息传输到云平台，其中所述信息包含数据和工业物联网模型；S2：将所述工业物联网模型转换成图形，且基于所述图形而执行相似性分析；以及S3：基于所述相似性分析而对所述工业物联网模型进行分类，产生包含类型或实例的第一工业物联网模型，且对所述第一工业物联网模型执行数据映射。

此外，步骤S2进一步包含以下步骤：S21：将所述图形转换成向量且用算法加载所述向量，以将所述图形转换成数字描述；S22：对所述向量执行所述相似性分析且对所述向量进行分级，并且提取所述工业物联网模型的所述类型；以及S23：存储相同类型的所述工业物联网模型。

此外，所述算法为随机游走算法。

此外，使用所述随机游走算法分析所述图形时所按的次序是基于以下规则：从所述图形的最边缘节点开始选择邻近节点，且选择数量为预设阈值的节点；仅选择除所述图形的所述最边缘节点外的节点；以及从所述图形的所述最边缘节点开始收集数量为所述预设阈值的所述节点，且当再次收集节点时，选择所述图形的层上的节点且选择数量大于所述预设阈值的节点。

本发明的第二方面提供一种信息获取系统，其包含：处理器；以及耦合到所述处理器的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在由所述处理器执行时使电子装置执行动作，所述动作包含：S1：使用边缘装置从场装置获取信息且将所述信息传输到云平台，所述信息包含数据和工业物联网模型；S2：将所述工业物联网模型转换成图形，且基于所述图形而执行相似性分析；以及S3：基于所述相似性分析而对所述工业物联网模型进行分类，产生包含类型或实例的第一工业物联网模型，且对所述第一工业物联网模型执行数据映射。

此外，动作S2进一步包含以下动作：S21：将所述图形转换成向量且用算法加载所述向量，以将所述图形转换成数字描述；S22：对所述向量执行所述相似性分析且对所述向量进行分级，并且提取所述工业物联网模型的所述类型；以及S23：存储相同类型的所述工业物联网模型。

此外，所述算法为随机游走算法。