本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)理建模與實(shí)時(shí)計(jì)算，具體為工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的快速發(fā)展，工業(yè)機(jī)理建模技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)理建模通常依賴于專家經(jīng)驗(yàn)和基于規(guī)則的模型，且模型的建立過程較為復(fù)雜且難以動(dòng)態(tài)更新，近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算和流計(jì)算的發(fā)展，工業(yè)機(jī)理模型逐漸向?qū)崟r(shí)計(jì)算和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性建模方向發(fā)展。特別是有向無環(huán)圖（dag）模型的引入，使得模型的結(jié)構(gòu)和計(jì)算路徑能夠通過節(jié)點(diǎn)與邊之間的關(guān)系清晰定義，并且能夠在實(shí)時(shí)計(jì)算環(huán)境中高效執(zhí)行。流計(jì)算引擎如flink、spark等被廣泛應(yīng)用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，能夠?qū)崟r(shí)接收、處理并反饋工業(yè)過程中的數(shù)據(jù)，結(jié)合規(guī)則引擎的應(yīng)用，實(shí)時(shí)流式計(jì)算可以靈活地根據(jù)規(guī)則生成執(zhí)行序列并進(jìn)行任務(wù)調(diào)度，為工業(yè)機(jī)理模型的實(shí)時(shí)計(jì)算提供了新的解決方案。

2、盡管現(xiàn)有的工業(yè)機(jī)理模型和實(shí)時(shí)計(jì)算方法在一定程度上提升了建模的效率和精度，但仍存在一些明顯不足，傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)理建模方法大多依賴于專家經(jīng)驗(yàn)或預(yù)設(shè)的規(guī)則，缺乏靈活性，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)變化的工業(yè)過程。許多現(xiàn)有方法依賴于靜態(tài)的模型架構(gòu)，一旦模型發(fā)生變化，更新過程復(fù)雜且容易出錯(cuò)，現(xiàn)有的流計(jì)算引擎雖然能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，但在模型的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性上仍顯不足，現(xiàn)有流計(jì)算引擎主要依賴于固定的計(jì)算規(guī)則和模型結(jié)構(gòu)，難以快速調(diào)整以應(yīng)對(duì)快速變化的工業(yè)需求，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，效率和性能的瓶頸依然存在，現(xiàn)有技術(shù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和展示方式通常基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或靜態(tài)報(bào)表，缺乏實(shí)時(shí)性和可視化能力，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)快速響應(yīng)和動(dòng)態(tài)決策的需求，因此，如何通過更加靈活和高效的模型建構(gòu)方式，結(jié)合先進(jìn)的流計(jì)算引擎和可視化展示技術(shù)，提升工業(yè)機(jī)理模型的適應(yīng)性、實(shí)時(shí)性和精確度，成為當(dāng)前技術(shù)的難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：現(xiàn)有的工業(yè)機(jī)理建模技術(shù)方法存在適應(yīng)性差，數(shù)據(jù)計(jì)算的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性不足，結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與展示效率低，以及在工業(yè)機(jī)理模型與流式計(jì)算引擎之間建立高效的動(dòng)態(tài)集成機(jī)制，提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)計(jì)算能力與結(jié)果展示效率的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法，包括基于dag模型搭建工業(yè)機(jī)理模型，提交dag模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)至流計(jì)算引擎；流計(jì)算引擎使用規(guī)則引擎解析生成執(zhí)行序列，并觸發(fā)執(zhí)行；通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)存儲(chǔ)執(zhí)行結(jié)果，并進(jìn)行可視化展示；觸發(fā)執(zhí)行包括，根據(jù)規(guī)則定義生成對(duì)應(yīng)的計(jì)算規(guī)則封包，規(guī)則引擎根據(jù)傳入的計(jì)算規(guī)則封包，解析規(guī)則定義和dag結(jié)構(gòu)，將解析結(jié)果生成統(tǒng)一的執(zhí)行序列，按照序列順序依次觸發(fā)所有節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，規(guī)則引擎將計(jì)算結(jié)果同步推送至數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)和模型畫布前端；觸發(fā)執(zhí)行包括，通過計(jì)算控制器對(duì)所有規(guī)則計(jì)算進(jìn)行節(jié)奏控制，指定周期每秒觸發(fā)規(guī)則檢查，檢查每個(gè)規(guī)則是否抵達(dá)下一計(jì)算周期、規(guī)則上一周期是否執(zhí)行完畢以及規(guī)則是否已超過設(shè)定的執(zhí)行超時(shí)事件；規(guī)則經(jīng)檢查可執(zhí)行下一周期計(jì)算時(shí)，觸發(fā)規(guī)則封包調(diào)用規(guī)則引擎執(zhí)行計(jì)算，并給當(dāng)前規(guī)則增設(shè)鎖控制，待下一周期執(zhí)行檢查是否解鎖；根據(jù)不同業(yè)務(wù)的需求，對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用進(jìn)行模塊化解析處理，輸出至不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)事件流。

4、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述工業(yè)機(jī)理模型包括，通過畫布引擎生成dag模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，dag模型通過定義節(jié)點(diǎn)、邊和路徑，生成工業(yè)機(jī)理模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，規(guī)則定義基于dag結(jié)構(gòu)的拓?fù)渎窂缴蓤?zhí)行序列，通過規(guī)則定義進(jìn)行計(jì)算流程中的規(guī)則配置，每個(gè)規(guī)則通過ruleid唯一標(biāo)識(shí)及handler字段指定規(guī)則的處理操作，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過nodeid標(biāo)識(shí)，節(jié)點(diǎn)內(nèi)包括輸入項(xiàng)和子節(jié)點(diǎn)，輸入項(xiàng)使用default_in指定剩余節(jié)點(diǎn)和參數(shù)。

5、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述提交dag模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)至流計(jì)算引擎包括，dag引擎接收由畫布引擎生成的dag模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并通過kafka推送至flink流計(jì)算引擎作業(yè)中的dag解析器，生成完整的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，解析完成后的dag結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在第三方緩存。

6、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述觸發(fā)執(zhí)行包括，根據(jù)規(guī)則定義生成對(duì)應(yīng)的計(jì)算規(guī)則封包，包括規(guī)則的標(biāo)識(shí)符以及多個(gè)輸入數(shù)據(jù)項(xiàng)，每個(gè)輸入數(shù)據(jù)項(xiàng)包括標(biāo)簽名、標(biāo)簽值以及時(shí)間戳，通過計(jì)算規(guī)則封包整理輸入數(shù)據(jù)項(xiàng)并提交至規(guī)則引擎進(jìn)行計(jì)算。

7、規(guī)則引擎根據(jù)傳入的計(jì)算規(guī)則封包，將規(guī)則定義和dag結(jié)構(gòu)解析成統(tǒng)一執(zhí)行序列，按照?qǐng)?zhí)行序列順序執(zhí)行所有節(jié)點(diǎn)，所有節(jié)點(diǎn)執(zhí)行完成后，規(guī)則引擎將計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)同步推送至數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)和模型畫布前端。

8、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述觸發(fā)執(zhí)行還包括，通過計(jì)算控制器對(duì)所有規(guī)則計(jì)算進(jìn)行節(jié)奏控制，指定周期每秒觸發(fā)規(guī)則檢查，檢查每個(gè)規(guī)則是否抵達(dá)下一計(jì)算周期、規(guī)則上一周期是否執(zhí)行完畢以及規(guī)則是否已超過設(shè)定的執(zhí)行超時(shí)事件。

9、規(guī)則經(jīng)檢查可執(zhí)行下一周期計(jì)算時(shí)，觸發(fā)規(guī)則封包調(diào)用規(guī)則引擎執(zhí)行計(jì)算，并給當(dāng)前規(guī)則增設(shè)鎖控制，待下一周期執(zhí)行檢查是否解鎖。

10、根據(jù)不同業(yè)務(wù)的需求，對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用進(jìn)行模塊化解析處理，輸出至不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)事件流。

11、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的一種優(yōu)選方案，其中：執(zhí)行結(jié)果存儲(chǔ)包括，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)接收到規(guī)則引擎推送的結(jié)果數(shù)據(jù)后，將回寫數(shù)據(jù)寫入指定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，歷史計(jì)算數(shù)據(jù)通過kafka傳遞后使用influxdb持久化存儲(chǔ)到歷史數(shù)據(jù)倉庫。

12、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述可視化展示包括，模型畫布前端接收到數(shù)據(jù)后可視化展示模型各節(jié)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果，展示內(nèi)容包括節(jié)點(diǎn)id、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、執(zhí)行結(jié)果、執(zhí)行時(shí)間，支持動(dòng)態(tài)刷新和交互操作，根據(jù)任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)和系統(tǒng)負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整后續(xù)任務(wù)的執(zhí)行策略。

13、本發(fā)明的另外一個(gè)目的是提供工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，其能通過流計(jì)算引擎使用規(guī)則引擎解析生成執(zhí)行序列，并觸發(fā)執(zhí)行，解決了目前的工業(yè)機(jī)理模型計(jì)算技術(shù)含有執(zhí)行路徑僵化、調(diào)度不靈活的問題。

14、作為本發(fā)明所述的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：包括模型搭建模塊，執(zhí)行觸發(fā)模塊，存儲(chǔ)展示模塊；所述模型搭建模塊包括工業(yè)機(jī)理模型搭建模塊、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提交模塊，工業(yè)機(jī)理模型搭建模塊通過畫布引擎生成dag模型結(jié)構(gòu)，定義節(jié)點(diǎn)、邊和路徑，形成工業(yè)機(jī)理模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提交模塊用于將dag模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)通過kafka推送至flink流計(jì)算引擎中的dag解析器，生成完整拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并存儲(chǔ)在第三方緩存；所述執(zhí)行觸發(fā)模塊包括解析模塊、規(guī)則檢查觸發(fā)模塊，解析模塊用于根據(jù)規(guī)則定義生成計(jì)算規(guī)則封包，規(guī)則引擎解析規(guī)則和dag結(jié)構(gòu)，生成執(zhí)行序列并觸發(fā)任務(wù)執(zhí)行，規(guī)則檢查觸發(fā)模塊用于通過計(jì)算控制器對(duì)所有規(guī)則計(jì)算進(jìn)行節(jié)奏控制，定期檢查規(guī)則是否符合執(zhí)行條件，若滿足條件，觸發(fā)計(jì)算并執(zhí)行鎖控制，模塊化業(yè)務(wù)應(yīng)用需求解析，輸出至不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)事件流；所述存儲(chǔ)展示模塊包括結(jié)果存儲(chǔ)模塊、結(jié)果展示模塊，結(jié)果存儲(chǔ)模塊用于數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)接收到規(guī)則引擎推送的結(jié)果數(shù)據(jù)后，將回寫數(shù)據(jù)寫入指定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，歷史計(jì)算數(shù)據(jù)通過kafka傳遞后使用influxdb持久化存儲(chǔ)到歷史數(shù)據(jù)倉庫，結(jié)果展示模塊用于模型畫布前端接收到數(shù)據(jù)后可視化展示模型各節(jié)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果，展示內(nèi)容包括節(jié)點(diǎn)id、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、執(zhí)行結(jié)果、執(zhí)行時(shí)間，支持動(dòng)態(tài)刷新和交互操作，根據(jù)任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)和系統(tǒng)負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整后續(xù)任務(wù)的執(zhí)行策略。

15、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序是實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的步驟。

16、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法的步驟。

17、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提供的工業(yè)機(jī)理模型搭建及實(shí)時(shí)計(jì)算方法基于dag模型搭建工業(yè)機(jī)理模型，提交dag模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)至流計(jì)算引擎，降低了傳統(tǒng)建模方法中的復(fù)雜性和出錯(cuò)概率，使得工業(yè)機(jī)理模型的構(gòu)建更加高效和精準(zhǔn)，為后續(xù)的實(shí)時(shí)計(jì)算和數(shù)據(jù)流向提供清晰的執(zhí)行路徑，流計(jì)算引擎使用規(guī)則引擎解析生成執(zhí)行序列，并觸發(fā)執(zhí)行，有效提升了計(jì)算資源的利用率和任務(wù)執(zhí)行的靈活性，減少了人為干預(yù)需求，通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)存儲(chǔ)執(zhí)行結(jié)果，并進(jìn)行可視化展示，提高了操作的實(shí)時(shí)性和可管理性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供支持，本發(fā)明在建模靈活性、實(shí)時(shí)計(jì)算的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與展示的可視化和高效性方面都取得更加良好的效果。