基于本体的元模型知识表示方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及工业智能制造技术领域，尤其涉及一种基于本体的工业元模型知识表示方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.工业制造是我国国民经济发展的重要基础，也是我国成为工业强国的重要保障。随着互联网技术的飞速发展，人工智能技术与工业制造深度融合，实现智能制造是我们目前需要突破的首要难题。然而，作为世界工业大国之一，我国的工业智能化水平仍没有达到世界领先水平。为了加快建设工业智能制造强国，必须以工业互联网为基础设施，推动信息化技术、人工智能与现代化工业制造深度融合。工业模型是对工业制造过程中物理化学机理、最佳实践的封装，是工业智能的知识支撑，可以促进工业智能化转型，为智能制造强国奠定坚实的知识基础。
3.目前针对不同的工业场景，已经出现多种模型构建研究，形成一系列的工业知识模型库。针对聚氯乙烯的制备过程，张斌基于加权最小二乘支持向量机构建聚氯乙烯汽提工业模型，有效预测制备过程中的温度变化。通过研究选择性催化还原技术机理，戴宁锴等人建立催化裂化装置再生烟气系统脱销机理模型。然而，这些模型依旧存在很多缺陷。第一，模型集成度过高且构建标准不一，非工业制造专业人员难以拆解模型和理解模型封装的工业知识。同时模型单元划分的粒度不统一，导致模型的通用性差、可重复使用性低。第二，模型的开发语言环境不一致，模型之间的兼容性差，严重阻碍了工业智能的发展进程。第三，缺乏一个统一管理的模型库，目前这些模型数量庞大、分布散乱，给模型的检索造成巨大的困难，即工业模型存在“散”、“杂”、“乱”的特点。因此，现亟需一种能实现模型的可复用性和通用性的模型表示方法。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种基于本体的工业元模型知识表示方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中如何在模型表示构建时实现模型的可复用性的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种基于本体的工业元模型知识表示方法，所述基于本体的工业元模型知识表示方法包括：在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。
6.可选地，所述根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建工业元模型知识本体，包括：确定本体的领域范围、复用关系以及层级关系；定义本体的基本属性；根据所述领域范围、所述复用关系、所述层级关系以及所述基本属性构建工业元模型知识本体。
7.可选地，所述根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件，包括：对所述工业模型信息进行信息处理，得到整合模型信息；根据所述整合模型信息对各工业元模型知识本体进行实例构建，生成各工业元模型知识本体的本体实例；根据各工业元模型知识本体的本体实例对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件。
8.可选地，所述根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库，包括：获取各工业元模型知识本体的标识码；根据各工业元模型知识本体的标识码对多个模型本体文件进行命名，得到多个命名后的模型本体文件；根据多个命名后的模型本体文件搭建工业元模型知识库。
9.可选地，所述根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果，包括：在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件；根据所述目标模型本体文件确定所述算例类实例名的数据属性值；根据所述数据属性值确定所述工业设备的工业需求任务求解结果，并发送所述工业需求任务求解结果至所述工业设备。
10.可选地，所述在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件之前，还包括：根据算力设备发送的更新算力类实例对初始模型本体文件中的算例类实例进行更新，生成目标模型本体文件，所述更新算力类实例是所述算力设备在接收到工业设备发送的工业需求编码、模型实现类实例名以及模型输入信息后，根据所述工业需求编码请求初始本体文件，根据所述模型实现类实例名在所述初始本体文件中确定模型实现类实例，根据所述模型输入信息和所述模型实现类实例进行计算确定实例输出结果，根据所述实例输出结果和算力类实例名生成的。
11.可选地，所述根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果之后，还包括：对所述工业元模型知识库中的本体实例进行解析，生成图数据库；根据模型标签信息，在所述图数据库中确定工艺流程的流程本体文件；根据所述流程本体文件实现所述工艺流程的过程可视化。
12.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于本体的工业元模型知识表示装置，
所述基于本体的工业元模型知识表示装置包括：构建模块，用于在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；完善模块，用于根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；搭建模块，用于根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；确定模块，用于根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。
13.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于本体的工业元模型知识表示设备，所述基于本体的工业元模型知识表示设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于本体的工业元模型知识表示程序，所述基于本体的工业元模型知识表示程序配置为实现如上文所述的基于本体的工业元模型知识表示方法。
14.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于本体的工业元模型知识表示程序，所述基于本体的工业元模型知识表示程序被处理器执行时实现如上文所述的基于本体的工业元模型知识表示方法。
15.本发明通过在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。通过上述方式，采用预设自定自顶向下方式构建多个工业元模型知识本体，后对多个工业元模型知识本体进行数据完善，基于生成的多个模型本体文件搭建工业元模型知识库，最终利用工业元模型知识库、工业元需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果，有效解决了工业模型的描述粒度和标准不一致，编译环境不统一，模型管理以及检索难度大等问题，实现了碎片化的工业模型知识的可复用性和通用性，同时还基于此实现了工业元模型的分布式计算的应用，充分利用了异构算力解决模型的计算算力问题。且对实现工业制造知识的表示、共享、复用具有重要意义，顺应工业智能化制造、网络化协同的发展潮流。
附图说明
16.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于本体的工业元模型知识表示设备的结构示意图；图2为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法第一实施例的流程示意图；图3为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的模型内核示意图；图4为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的层级示意图；图5为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的数据属性示意图；图6为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的对象属性示意图；图7为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的本体实例示意图；图8为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的本体库生成流程图；
图9为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法一实施例的分布式计算示意图；图10为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法第一实施例的图数据库示意图；图11为本发明基于本体的工业元模型知识表示方法第二实施例的流程示意图；图12为本发明基于本体的工业元模型知识表示装置第一实施例的结构框图。
17.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
18.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
19.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于本体的工业元模型知识表示设备结构示意图。
20.如图1所示，该基于本体的工业元模型知识表示设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（central processing unit，cpu），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（display）、输入单元比如键盘（keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（wireless-fidelity，wi-fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（random access memory，ram）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（non-volatile memory，nvm），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
21.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于本体的工业元模型知识表示设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
22.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于本体的工业元模型知识表示程序。
23.在图1所示的基于本体的工业元模型知识表示设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于本体的工业元模型知识表示设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于本体的工业元模型知识表示设备中，所述基于本体的工业元模型知识表示设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于本体的工业元模型知识表示程序，并执行本发明实施例提供的基于本体的工业元模型知识表示方法。
24.本发明实施例提供了一种基于本体的工业元模型知识表示方法，参照图2，图2为本发明一种基于本体的工业元模型知识表示方法第一实施例的流程示意图。
25.基于本体的工业元模型知识表示方法包括以下步骤：步骤s10：在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体。
26.需要说明的是，本实施例的执行主体为终端设备，终端设备为电脑、平板及手机等智能终端，本实施例对此不加以限制。终端设备上存在基于本体的工业元模型知识表示系
统，基于本体的工业元模型知识表示系统可以采用但不限于基于prot
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本体构建工具进行搭建。
27.可以理解的是，本体概念源于哲学，是用于描述一个领域内的概念以及概念之间的关系，有助于知识表示和提升数据的机器可读性。在接收到用户的控制云端发送的模型构建质量时，采用预设自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体。
28.在具体实现中，在采用预设自顶向下构建工业元模型知识本体时，需要根据构建本体的七步法进行模型生成，进一步地，所述根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建工业元模型知识本体，包括：确定本体的领域范围、复用关系以及层级关系；定义本体的基本属性；根据所述领域范围、所述复用关系、所述层级关系以及所述基本属性构建工业元模型知识本体。
29.需要说明的是，本体的复用关系指的是工业元模型知识本体是否存在可复用的工业元模型知识本体，本体的层级关系指的是工业元模型知识本体类之间的层级关系。基本属性指的是工业元模型知识本体的类、属性以及公理等。
30.可以理解的是，在构建工业元模型知识本体时，首先拟定工业元模型知识本体的领域范围、是否存在可复用的工业元模型知识本体以及工业元模型知识本体类之间的层级关系，然后定义本体的类、属性、公理等，最后采用但不限于基于prot
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本体构建工具搭建工业元模型知识本体，并将多个工业元本体模型保存为但不限于rdf/xml格式的owl本体文件。工业元模型知识本体包括模型内核类，内核类包括6个子类：模型输入类、模型输出类、模型参数类、模型实现类、模型算力类、模型属性类。如图3所示，其中模型实现类包含了模型的具体代码实现以及实现的编程语言，可以有效兼容多种编译环境，模型算力类有效实现分布式计算，模型的属性类包含模型的层级维度、类别，模型属性类又可分为十一个子类：近功能模型类、模型demo类、模型类别类、前序模型类、后序模型类、模型功能类、模型层级维度类、模型关键字类、模型成熟度类、模型单位类和模型名称类，有利于模型库对于海量工业元模型知识本体的管理。如图4所示，图4为基于prot
égé
本体构建工具构建工业元模型知识本体类之间的层级关系，如图5所示，图5为定义工业元模型知识本体的数据属性，如图6所示，图6为定义工业元模型知识本体的对象属性，工业元模型知识本体的类包括数据属性和对象属性。
31.步骤s20：根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件。
32.需要说明的是，工业模型信息是现有所能获取到的所有工业模型信息。根据模型数据层，采集工业模型信息，包括但不限于基于prot
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本体构建工具的python第三方扩展包owlready2，批量生成元模型本体，多个元模型本体所对应的文件即为模型本体文件。
33.可以理解的是，知识图谱通常被划分为两层：模式层和数据层。模式层以本体的形式在数据层之上，因此，在构建工业智能元模型知识本体后，根据模型的相关信息，包括但不限于基于prot
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批量生成元模型本体。
34.在具体实现中，为了合理利用采集的工业模型信息，进一步地，所述根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件，包括：对所述工业模型信息进行信息处理，得到整合模型信息；根据所述整合模型信息对各工业元模型知识本体进行实例构建，生成各工业元模型知识本体的本体实例；根据各工业元模型知识
本体的本体实例对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件。
35.需要说明的是，对工业模型信息进行信息处理，具体包括：对工业模型信息的抽取、补全以及整合。处理完毕的工业模型信息即为整合模型信息。根据整合模型信息对构建各工业元模型知识的本体实例，根据各工业元模型知识的本体实例对各工业元模型知识本体进行完善，生成多个模型本体文件。例如，以湿法冶锌工艺中计算浸出率模型为例，工业元模型知识本体实例如附图7所示。湿法冶锌工艺中计算浸出率模型主要完成氧化锌浸出率的计算，alpha、mu、m、m_h、m_zno和ch为模型输入类实例，分别代表氧化锌总量、酸离子浓度、粉末总量、硫酸摩尔质量、氧化锌摩尔质量、ph值，beta为模型输出类实例，代表氧化锌浸出率。模型实现类实例包含了模型实现代码、编程语言、贡献作者、版本等信息，实现多种编程语言兼容。
36.步骤s30：根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库。
37.需要说明的是，在确定多个模型本体文件后，即可对多个模型本体文件进行汇总，搭建出工业元模型知识库。
38.可以理解的是，为了方便对工业元模型知识库的管理，进一步地，所述根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库，包括：获取各工业元模型知识本体的标识码；根据各工业元模型知识本体的标识码对多个模型本体文件进行命名，得到多个命名后的模型本体文件；根据多个命名后的模型本体文件搭建工业元模型知识库。
39.在具体实现中，以各工业元模型知识本体的标识码命名模型本体文件，保存命名后的模型本体文件，基于多个命名后的模型本体文件构建工业元模型知识库。如图8所示，在构建多个工业元模型知识本体后，获取工业模型信息，基于python的第三方库owlready2编写生成模型本体脚本，最终利用命名后的模型本体文件生成工业元模型知识库。
40.需要说明的是，如图9所示，依据本体对工业智能元模型进行形式化表示，当前模型可以根据前序模型类实例的数据属性信息，获取当前模型的前序模型的标识码，从而将当前模型与前序模型构建连接关系。当前模型可以根据前序模型的标识码获取前序模型的输入变量和参数的数据以及输出的计算结果作为当前模型的输入，从当前模型的模型实现类获取封装的模型实现代码执行计算，将计算结果保存至算力类实例，供其他模型读取。为了适用多语言环境，模型实现类的代码支持多种编程语言编写，基于docker容器技术可以执行多语言代码。除此之外，为了充分利用算力，工业元模型知识库支持分布式计算。任何一台满足元模型要求的异构算力的计算机访问工业元模型知识库，读取本体模型实现类的代码，在本地基于docker执行代码得到计算结果，保存至本体中。其他本体可通过模型的标识码访问本体并读取计算结果，从而实现模型之间的交互和分布式计算。
41.步骤s40：根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。
42.需要说明的是，算例类实例名是工业设备在需要进行工业计算时，向终端设备发送的工业需求编码和算例类实例名，工业需求编码即为模型本体文件的标识码。工业需求任务求解结果指的是终端设备在接收到工业需求编码以及算例类实例名后输出的模型计算结果。
43.可以理解的是，为了后续实际应用时能够直观查询并检测工艺流程的参数值，基于图数据库可视化本体之间的数据流，进一步地，所述根据所述工业元模型知识库、工业需
求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果之后，还包括：对所述工业元模型知识库中的本体实例进行解析，生成图数据库；根据模型标签信息，在所述图数据库中确定工艺流程的流程本体文件；根据所述流程本体文件实现所述工艺流程的过程可视化。
44.在具体实现中，工业元模型知识本体是将工艺流程机理单元化，保持适当的细粒度，工业元模型知识本体之间的拼接即代表整个工艺流程的机理计算流程，对于构建好的各工业元模型知识本体对应的本体实例，存储为owl文档。采用python的第三方库owlready2提供的api，对本体实例进行读取和解析，存储到图数据库，在图数据库可视化模型本体的层级关系、实例属性等信息，图数据库如图10所示。
45.需要说明的是，在需要进行工艺流程的追踪时，获取模型标签信息，模型标签信息包括但不限于模型的关键字、模型层级维度以及模型类别等标签信息，根据模型标签信息和图数据查询语言，确定与工艺流程相关的多个模型本体文件，与工艺流程相关的多个模型本体文件即为流程本体文件，根据流程本体文件可视化工业元模型知识本体计算的数据流和控制流，实现工艺流程的过程可视化，从而可直观标识工业制造知识，同时也有助于实时监测工业流程的数据，快速定位异常数据，对提高工艺流程安全系数和产品精度发挥重要的作用。
46.本实施例通过在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。通过上述方式，采用预设自定自顶向下方式构建多个工业元模型知识本体，后对多个工业元模型知识本体进行数据完善，基于生成的多个模型本体文件搭建工业元模型知识库，最终利用工业元模型知识库、工业元需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果，有效解决了模型粒度和标准不一致，编译环境不统一，模型管理以及检索难度大的问题，实现了模型的可复用性和通用性，同时还实现了元模型的分布式计算，充分利用算力解决模型的计算问题，且对实现工业制造知识的表示、共享、复用具有重要意义，顺应工业智能化制造、网络化协同的发展潮流。
47.参考图11，图11为本发明一种基于本体的工业元模型知识表示方法第二实施例的流程示意图。
48.基于上述第一实施例，本实施例基于本体的工业元模型知识表示方法中所述步骤s40，包括：步骤s41：在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件。
49.需要说明的是，在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据工业需求编码在工业元模型知识库中确定目标模型本体文件，目标模型本体文件是更新后的模型本体文件。
50.可以理解的是，为了得到准确的工业需求编码对应的目标模型本体文件，进一步地，所述在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件之前，还包括：根据算力设备发送的更新算力类实例对初始模型本体文件中的算例类实例进行更新，生成目标模型本体文件，
所述更新算力类实例是所述算力设备在接收到工业设备发送的工业需求编码、模型实现类实例名以及模型输入信息后，根据所述工业需求编码请求初始本体文件，根据所述模型实现类实例名在所述初始本体文件中确定模型实现类实例，根据所述模型输入信息和所述模型实现类实例进行计算确定实例输出结果，根据所述实例输出结果和算力类实例名生成的。
51.在具体实现中，在工业设备需要进行工业计算时，会发送工业需求编码、模型实现类实例名以及模型输入信息至云端或边缘端的算力设备，模型输入信息包括模型输出名称和输入值。算力设备根据工业需求编码向终端设备的工业元模型知识库拉取对应的模型本体文件，向终端设备的工业元模型知识库拉取对应的模型本体文件即为初始本体文件，根据模型实现类实例名在初始本体文件中获取模型实现类实例，将模型输入信息输入至模型实现类实例的具体代码，基于dockers容器技术兼容多编程语言代码实现，执行模型计算，得到模型输出值以及对应的算力类实例名，模型输出值即为实例输出结果。
52.需要说明的是，算力设备将实例输出结果和算力类实例名写入初始本体文件的算力类实例中，得到更新后的算力类实例（即更新算力类实例），算力设备将更新算力类实例回传至终端设备，终端设备根据更新算力类实例对初始本体文件进行更新，生成目标模型本体文件。同时算力设备将算力类实例名发送至工业设备。
53.步骤s42：根据所述目标模型本体文件确定所述算例类实例名的数据属性值。
54.需要说明的是，终端设备根据算例类实例名在目标模型本体文件中查询算力类实例的hashrate_result数据属性值。
55.步骤s43：根据所述数据属性值确定所述工业设备的工业需求任务求解结果，并发送所述工业需求任务求解结果至所述工业设备。
56.需要说明的是，终端设备确定的数据属性值即为工业设备的工业计算对应的工业需求任务求解结果，发送工业需求任务求解结果至工业设备。
57.本实施例中通过在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件；根据所述目标模型本体文件确定所述算例类实例名的数据属性值；根据所述数据属性值确定所述工业设备的工业需求任务求解结果，并发送所述工业需求任务求解结果至所述工业设备。通过上述方式，利用分布式计算，可以充分利用算力，加快模型的计算速度。
58.此外，参照图12，本发明实施例还提出一种基于本体的工业元模型知识表示装置，所述基于本体的工业元模型知识表示装置包括：构建模块10，用于在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体。
59.完善模块20，用于根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件。
60.搭建模块30，用于根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库。
61.确定模块40，用于根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。
62.本实施例通过在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；根据采集的工业模型信息对各工
业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。通过上述方式，采用预设自定自顶向下方式构建多个工业元模型知识本体，后对多个工业元模型知识本体进行数据完善，基于生成的多个模型本体文件搭建工业元模型知识库，最终利用工业元模型知识库、工业元需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果，有效解决了工业模型的描述粒度和标准不一致，编译环境不统一，模型管理以及检索难度大等问题，实现了碎片化的工业模型知识的可复用性和通用性，同时还基于此实现了工业元模型的分布式计算的应用，充分利用了异构算力解决模型的计算算力问题。且对实现工业制造知识的表示、共享、复用具有重要意义，顺应工业智能化制造、网络化协同的发展潮流。
63.在一实施例中，所述构建模块10，还用于确定本体的领域范围、复用关系以及层级关系；定义本体的基本属性；根据所述领域范围、所述复用关系、所述层级关系以及所述基本属性构建工业元模型知识本体。
64.在一实施例中，所述完善模块20，还用于对所述工业模型信息进行信息处理，得到整合模型信息；根据所述整合模型信息对各工业元模型知识本体进行实例构建，生成各工业元模型知识本体的本体实例；根据各工业元模型知识本体的本体实例对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件。
65.在一实施例中，所述搭建模块30，还用于获取各工业元模型知识本体的标识码；根据各工业元模型知识本体的标识码对多个模型本体文件进行命名，得到多个命名后的模型本体文件；根据多个命名后的模型本体文件搭建工业元模型知识库。
66.在一实施例中，所述确定模块40，还用于在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件；根据所述目标模型本体文件确定所述算例类实例名的数据属性值；根据所述数据属性值确定所述工业设备的工业需求任务求解结果，并发送所述工业需求任务求解结果至所述工业设备。
67.在一实施例中，所述确定模块40，还用于根据算力设备发送的更新算力类实例对初始模型本体文件中的算例类实例进行更新，生成目标模型本体文件，所述更新算力类实例是所述算力设备在接收到工业设备发送的工业需求编码、模型实现类实例名以及模型输入信息后，根据所述工业需求编码请求初始本体文件，根据所述模型实现类实例名在所述初始本体文件中确定模型实现类实例，根据所述模型输入信息和所述模型实现类实例进行计算确定实例输出结果，根据所述实例输出结果和算力类实例名生成的。
68.在一实施例中，所述确定模块40，还用于对所述工业元模型知识库中的本体实例进行解析，生成图数据库；
根据模型标签信息，在所述图数据库中确定工艺流程的流程本体文件；根据所述流程本体文件实现所述工艺流程的过程可视化。
69.由于本装置采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
70.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于本体的工业元模型知识表示程序，所述基于本体的工业元模型知识表示程序被处理器执行时实现如上文所述的基于本体的工业元模型知识表示方法的步骤。
71.由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
72.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
73.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于本体的工业元模型知识表示方法，此处不再赘述。
74.此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
75.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
76.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述 实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通 过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器（read only memory，rom）/ram、磁碟、光 盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
77.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述基于本体的工业元模型知识表示方法，包括：在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。2.如权利要求1所述的基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建工业元模型知识本体，包括：确定本体的领域范围、复用关系以及层级关系；定义本体的基本属性；根据所述领域范围、所述复用关系、所述层级关系以及所述基本属性构建工业元模型知识本体。3.如权利要求1所述的基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件，包括：对所述工业模型信息进行信息处理，得到整合模型信息；根据所述整合模型信息对各工业元模型知识本体进行实例构建，生成各工业元模型知识的本体实例；根据各工业元模型知识的本体实例对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件。4.如权利要求1至3中任一项所述的基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库，包括：获取各工业元模型知识的标识码；根据各工业元模型知识的标识码对多个模型本体文件进行命名，得到多个命名后的模型本体文件；根据多个命名后的模型本体文件搭建工业元模型知识库。5.如权利要求1所述的基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果，包括：在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件；根据所述目标模型本体文件确定所述算例类实例名的数据属性值；根据所述数据属性值确定所述工业设备的工业需求任务求解结果，并发送所述工业需求任务求解结果至所述工业设备。6.如权利要求5所述的基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述在接收到工业设备发送的工业需求编码和算例类实例名时，根据所述工业需求编码在所述工业元模型知识库中确定目标模型本体文件之前，还包括：根据算力设备发送的更新算力类实例对初始模型本体文件中的算例类实例进行更新，
生成目标模型本体文件，所述更新算力类实例是所述算力设备在接收到工业设备发送的工业需求编码、模型实现类实例名以及模型输入信息后，根据所述工业需求编码请求初始本体文件，根据所述模型实现类实例名在所述初始本体文件中确定模型实现类实例，根据所述模型输入信息和所述模型实现类实例进行计算确定实例输出结果，根据所述实例输出结果和算力类实例名生成的。7.如权利要求1至3中任一项所述的基于本体的工业元模型知识表示方法，其特征在于，所述根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果之后，还包括：对所述工业元模型知识库中的本体实例进行解析，生成图数据库；根据模型标签信息，在所述图数据库中确定工艺流程的流程本体文件；根据所述流程本体文件实现所述工艺流程的过程可视化。8.一种基于本体的工业元模型知识表示装置，其特征在于，所述基于本体的工业元模型知识表示装置包括：构建模块，用于在接收到工业元模型的模型构建指令时，根据预设工业元模型知识本体采用自顶向下的方式构建多个工业元模型知识本体；完善模块，用于根据采集的工业模型信息对各工业元模型知识本体进行数据完善，生成多个模型本体文件；搭建模块，用于根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；确定模块，用于根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。9.一种基于本体的工业元模型知识表示设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于本体的工业元模型知识表示程序，所述基于本体的工业元模型知识表示程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于本体的工业元模型知识表示方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于本体的工业元模型知识表示程序，所述基于本体的工业元模型知识表示程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于本体的工业元模型知识表示方法。

技术总结
本发明属于工业智能制造技术领域，公开了一种基于本体的工业元模型知识表示方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在接收到工业元模型构建指令时，根据预设知识本体自顶向下地构建工业元模型知识本体；根据工业模型信息对各工业元模型知识本体进行完善，生成多个模型本体文件；根据多个模型本体文件搭建工业元模型知识库；根据所述工业元模型知识库、工业需求编码以及算例类实例名确定工业需求任务求解结果。通过上述方式，有效解决了工业模型的描述粒度和标准不一致，编译环境不统一，模型管理以及检索难度大等问题，实现了碎片化的工业模型知识的可复用性，同时实现了工业元模型的分布式计算应用，充分利用异构算力解决模型求解算力问题。型求解算力问题。型求解算力问题。


技术研发人员：任浩 高存年 崔巍 桂卫华 阳春华 梁骁俊 骆伟超 孙备 陈志文 黄科科 周楠 张超波 曹婷
受保护的技术使用者：鹏城实验室
技术研发日：2023.04.27
技术公布日：2023/8/9