廖星星, 孫勝利, 金 鋼
(中國科學(xué)院 上海技術(shù)物理研究所, 紅外探測與成像技術(shù)重點實驗室, 上海 200083)
智能實驗室中的人、 設(shè)備、 環(huán)境等多種因素及產(chǎn)品研制過程構(gòu)成了一個復(fù)雜的系統(tǒng), 該系統(tǒng)連接物理世界和計算機, 涉及計算、 通信與控制過程, 是一個典型的信息物理系統(tǒng)(cyber-physical system, CPS). CPS是新一代分布式實時反饋系統(tǒng), 具有感知與改變物理世界的能力[1]. 在智能實驗室中, CPS的感知對象為實驗室中的實體資源, 如人、 機、 料、 法、 環(huán). 它們具有唯一的身份ID及一定的空間屬性和非空間屬性. 空間屬性是指物理實體的大小、 尺寸、 型號等, 非空間屬性是指物理實體的狀態(tài), 如靜止、 移動、 加速、 減速等. 物理實體的動作將以事件的形式反映, 任何一個事件都具有時間和空間上的雙重屬性[2].
為了達(dá)到實時反饋的目標(biāo), CPS系統(tǒng)的感知設(shè)備必須具備獲取相關(guān)事件的能力, 并將其作為輸入傳輸給計算機系統(tǒng), 計算機系統(tǒng)通過分析信息, 將控制指令發(fā)送給執(zhí)行設(shè)備, 以適應(yīng)環(huán)境或改變環(huán)境, 然后系統(tǒng)再次感知, 從而形成一個自適應(yīng)的閉環(huán)[3]. 對物理實體的描述不同, 將會增加系統(tǒng)對信息處理的難度, 不利于信息的融合和交互. 因此, 建立一個描述物理實體信息的統(tǒng)一模型, 可保證信息的有效性和可交互性.
物理實體形式化建模是研究物理實體的屬性及其狀態(tài)變遷過程. 物理實體屬性即描述一個物理實體是什么, Saitta等[4-5]提出了一個表示客觀世界W抽象的一般性框架. 該框架在感知層描述了物理世界中實體對象的相關(guān)屬性, 這些屬性代表了一個物理實體所具有的特征. 孫善武等[6]在KRA(knowledge reformulation and abstraction)模型基礎(chǔ)上提出了一種表示智能世界的新方法, 該方法根據(jù)構(gòu)成物理實體之間的通信關(guān)系自動構(gòu)建3個可區(qū)分、 相互關(guān)聯(lián)的子模型, 并將3個子模型進(jìn)行集成化. 對于不同領(lǐng)域, 其描述物理實體的方式可能存在差異, 這不利于信息的融合和交互. 針對該問題, 于洋等[7]利用層次化建模思想和領(lǐng)域化的建模方法, 定義了環(huán)境信息的元元模型及不同領(lǐng)域中環(huán)境信息的元模型, 實現(xiàn)了環(huán)境信息中元信息的統(tǒng)一及不同領(lǐng)域中展現(xiàn)形式的多樣化.
物理實體的狀態(tài)變遷過程, 即描述一個物理實體內(nèi)部狀態(tài)和外部狀態(tài)變化的過程. 內(nèi)部狀態(tài)如信息的傳遞, 外部狀態(tài)如物理實體的移動. 張茗泰等[8]提出了一種物理實體的形式化建模方法, 該方法通過構(gòu)造時空Petri網(wǎng)模型, 描述物理實體位置變遷所引起的狀態(tài)變化. 狀態(tài)的變化映射到系統(tǒng)中即為事件, Tan等[2]提出了一種針對CPS系統(tǒng)異構(gòu)性的時空事件模型, 該模型主要解決CPS中不同模塊對于同一事件有不同抽象方式的問題, 還定義了CPS中可能存在的不同事件類型及其對應(yīng)的時空模型, 包括物理事件、 物理觀測、 傳感器事件、 信息-物理事件和信息事件. Tan等[9]提出了一種格的事件模型, 在該模型下, CPS事件被分為3部分: 事件類型、 內(nèi)在屬性和外在屬性, 三者共同描述了被觀察者(發(fā)生)的事件、 地點以及事件的觀察者.
這些模型或?qū)W⒂谌绾蚊枋鲆粋€物理實體, 或?qū)W⒂诿枋鑫锢韺嶓w狀態(tài)變遷的過程, 或只關(guān)注物理實體產(chǎn)生的事件屬性, 當(dāng)CPS系統(tǒng)產(chǎn)生故障時, 單個焦點通常很難快速定位故障發(fā)生的位置, 更難進(jìn)行自推理實現(xiàn)故障診斷. 針對該問題, 本文提出一種新的模型: P-KRA模型.
KRA模型[4-5,10]框架由4個層次描述一個待表示的物理世界W: 感知(P)、 結(jié)構(gòu)(S)、 語言(L)和理論(T), 即R=(P,S,L,T). 一個感知P是一個五元組, 即P=(OBJ,ATT,FUNC,REL,OBS), 其中: OBJ表示W(wǎng)中的對象類型; ATT表示對象的屬性; FUNC確定了一個函數(shù)集; REL表示對象類型間的關(guān)系集合; OBS表示被感知世界的具體信息. 感知P中各構(gòu)成元素的形式化表示如下:
感知信息經(jīng)過存儲過程, 生成存儲結(jié)構(gòu)S, 其過程可用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為S=M(P). 為了更好地描述這些信息, 需定義一種語言L,L為表、 對象、 屬性、 函數(shù)以及關(guān)系分配名稱, 它是一個描述的過程, 可表示為L=D(S). 若使信息在一定的知識下具備推理能力, 還需定義一種理論, 即推理規(guī)則, 可表示為T=T(L). KRA模型框架如圖1所示.
圖1 KRA模型框架Fig.1 Framework of KRA model
在智能實驗室中, 其物理實體主要包括5類: 人、 機、 料、 法、 環(huán), 即
OBJ={MAN,MACHINE,MATERIAL,METHOD,ENVIRONMENT}.
人即實驗室的工作人員, 根據(jù)其工作崗位可劃分為工藝設(shè)計師、 主管、 操作員、 數(shù)據(jù)分析員、 搬運工等; 機即實驗室中的機器/設(shè)備, 包括電子設(shè)備、 機械設(shè)備、 光學(xué)設(shè)備; 料即物料, 包括實驗室耗材、 緊固件、 材料、 電子元器件等; 法即操作規(guī)程, 以文檔的形式存在; 環(huán)即實驗室環(huán)境, 包括實驗室的布局、 溫濕度、 潔凈度、 噪聲等. 它們的屬性包括基本信息、 當(dāng)前位置信息、 權(quán)限信息、 當(dāng)前狀態(tài)信息, 可表示為
實驗室中的物理實體都具有某些功能, 且物理實體之間存在某種關(guān)系, 如連接、 相隔、 順序操作等, 可表示為
FUNC={OBJ→{Function1,Function2,…}},
根據(jù)以上框架, 則一個為機器/設(shè)備類的物理實體M1可形式化地表述為
MACHINE(M1) ? ID(M1,EPC)∧Location(M1,H2)∧Authority(M1,NO)∧
(State(M1,move)∨State(M1,static)…)
KRA模型的缺陷是不能很好地描述整個物理世界資源的變遷過程, 而CPS是一個不斷感知環(huán)境和控制環(huán)境的過程, 因此, KRA模型框架在進(jìn)行物理實體建模時仍缺乏表達(dá)力, 需對其進(jìn)行改進(jìn).
Petri網(wǎng)的原理是在條件(庫所)和事件(變遷)為節(jié)點的有向二分圖基礎(chǔ)上加上表示狀態(tài)信息的Token分布, 并按一定的引發(fā)規(guī)則使事件驅(qū)動狀態(tài)演變, 從而反映系統(tǒng)的動態(tài)運行過程[11-12].
一個簡單的Petri網(wǎng)可表示為一個四元組PN=(P,T,F,M0), 它滿足以下關(guān)系:
1)P∪T≠?,P∩T=?;
圖2 U盤在實驗室流轉(zhuǎn)的Petri網(wǎng)Fig.2 Petri net of U disk in lab
2)F?(P×T)∪(T×P);
3) dom(F)∪cod(F)=P∪T.
其中: dom(F)={x|?y: (x,y)∈F}和cod(F)={y|?x: (x,y)∈F}分別為F的定義域和值域;P和T分別為網(wǎng)N的庫所集和變遷集;F為流關(guān)系;M為標(biāo)識函數(shù), 其中M0為初始標(biāo)識. 圖2為物料U盤在實驗室流轉(zhuǎn)過程中的Petri網(wǎng), 其中·表示U盤資源所處的當(dāng)前位置.
Petri網(wǎng)不能反映出物理實體的相關(guān)屬性, 但可清楚地表示一個復(fù)雜離散事件系統(tǒng)的動態(tài)行為, 該缺陷恰好與KRA模型形成互補. 因此, 考慮將二者進(jìn)行結(jié)合描述CPS中的物理實體及其狀態(tài)變遷過程. 為描述物理實體的屬性以及狀態(tài)變遷過程, 將一個感知過程表示為一個六元組P=(OBJ,ATT,FUNC,REL,OBS,PN), 每個物理實體均可視為Petri網(wǎng)模型中的資源, 以令牌(token)的形式存在, 每種令牌表示不同資源類型, 令牌的轉(zhuǎn)移即表示資源的移動過程, 表示為
其中Ti表示一種變遷集, 對應(yīng)一種令牌類型, 每個物理實體抽象為資源, 表示為令牌.
圖3為智能實驗室的一個智能空間, 空間中的物理實體包括工作人員、 空調(diào)設(shè)備、 溫度傳感器、 電燈、 讀寫器、 天線、 服務(wù)器. 任何物理實體都具備唯一標(biāo)識的電子標(biāo)簽, 每個房間的入口安裝讀寫器設(shè)備和天線, 當(dāng)攜帶標(biāo)簽的設(shè)備進(jìn)入或離開時, 會被讀寫器識別. 其P-KRA模型可表示為
圖3 實驗室智能空間案例Fig.3 Case of lab intelligent space
P=(OBJ,ATT,FUNC,REL,OBS,PN),
OBJ={MAN,MACHINE,MATERIAL,METHOD,ENVIRONMENT},
REL={Connected?antennae×reader×lamp×sever},
感知的數(shù)據(jù)存儲在S表中,S中包含以下兩個表:
TableObj=(OBJ,ObjType,ID,Location,Ttpe,State), 描述W的對象及屬性(表中只列出部分屬性), 如表1所示. TableConnected={obj,obj}, 描述哪些對象相互連接, 如表2所示.
表1 D中包含表TableObj的內(nèi)容
表2 D中包含表TableConnected的內(nèi)容
L中謂詞集合的語義由結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫S中的表提供. 理論T包含了W中各對象的基本性質(zhì)描述及對象間的連接或控制描述, 如相關(guān)對象的性質(zhì)描述如下:
天線和讀寫器的連接描述如下:
connected(T1,R1)?antennae(T1)∧reader(R1)∧(State(R1,false)→State(T1,false)).
該系統(tǒng)包含3個庫所, 即3個地域位置H1~H3. 在整個狀態(tài)變化過程中, 只有機器人的位置發(fā)生遷移, 其他設(shè)備的位置不變遷. 為了描述信息和控制指令的傳輸過程, 定義兩種新令牌, 表示信息與控制指令, 并分別用inf和ins表示, 因此, 整個過程存在3種躍遷, 分別是機器人位置變化、 信息指令和控制指令.
機器人令牌初始分布情況為robot(1,0,0); 信息令牌初始分布情況為inf(0,∞,∞); 控制指令令牌初始分布情況為ins(∞,0,0).
圖4 智能實驗室物理實體的Petri網(wǎng)模型Fig.4 Petri net model of physical entity in intelligent lab
用■,●,★分別代表機器人、 信息指令和控制指令, Move(H1)表示向H1區(qū)域移動的指令, RSend(sever(F),Read(robot(M1)))表示向F發(fā)送讀取到機器人M1的信息, Receive(reader(R2),Read(robot(M1)))表示收到來自R2讀取到機器人M1的信息, Send(lamp(L2),Turnon(lamp(L2)))表示向L2發(fā)送開啟L2的控制指令. 其Petri網(wǎng)模型如圖4所示.
綜上所述, 本文提出的P-KRA模型結(jié)合了KRA模型和Petri網(wǎng)各自的特點, 不僅提供了物理實體表示抽象的一般框架, 同時可描述物理實體的動態(tài)行為. 統(tǒng)一抽象建??蚣芤约靶问交谋硎究蓭椭鷮崿F(xiàn)CPS系統(tǒng)的自動推理, 并將系統(tǒng)故障限制在一個子模型中, 從而減少診斷搜索空間.
[1] Dumitrache I. Cyber-Physical Systems-New Challenges for Science and Technology [J]. Control Engineering and Applied Informatics, 2011, 13(3): 3-4.
[2] Tan Y, Vuran M C, Goddard S. Spatio-Temporal Event Model for Cyber-Physical Systems [C]//Proceedings of the 29th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems Workshops. Piscataway, NJ: IEEE, 2009: 44-50.
[3] 溫景榮, 武穆清, 宿景芳. 信息物理融合系統(tǒng) [J]. 自動化學(xué)報, 2012, 38(4): 507-517. (WEN Jingrong, WU Muqing, SU Jingfang. Cyber-Physical System [J]. Acta Automatica Sinca, 2012, 38(4): 507-517.)
[4] Saitta L, Torasso P, Tora G. Formalizing the Abstraction Process in Model-Based Diagnosis [C]//Proceedings of the 7th International Conference on Abstraction, Reformulation, and Approximation. Berlin: Springer-Verlag, 2007: 314-328.
[5] Saitta L, Zucker J D. Abstraction and Complexity Measures [C]//International Symposium on Abstraction, Reformulation, and Approximation. Berlin: Springer-Verlag, 2007: 375-390.
[6] 孫善武, 王楠, 歐陽丹彤. 形式化智能世界的建模過程 [J]. 計算機科學(xué), 2015, 42(5): 19-23. (SUN Shanwu, WANG Nan, OUYANG Dantong. Formalizing Modeling Process of Intelligent World [J]. Computer Science, 2015, 42(5): 19-23.)
[7] 于洋, 金英, 張晶. CPS中環(huán)境信息的建模方法 [J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版), 2015, 53(2): 281-284. (YU Yang, JIN Ying, ZHANG Jing. Modeling Method on Environmental Information in CPS [J]. Journal of Jilin University (Science Edition), 2015, 53(2): 281-284.)
[8] 張茗泰, 張廣泉, 張侃, 等. 描述CPS物理實體的時空Petri網(wǎng)模型 [J]. 計算機科學(xué)與探索, 2013, 7(4): 373-383. (ZHANG Mingtai, ZHANG Guangquan, ZHANG Kan, et al. Spatio-Temporal Petri Net Model for Describing CPS Physical Entities [J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2013, 7(4): 373-383.)
[9] Tan Y, Vuran M C, Goddard S, et al. A Concept Lattice-Based Event Model for Cyber-Physical Systems [C]//Proceedings of the 1st ACM/IEEE International Conference on Cyber-Physical Systems. New York: ACM, 2010: 50-60.
[10] 王楠, 歐陽丹彤, 孫善武. 智能世界的建模與診斷 [J]. 計算機研究與發(fā)展, 2013, 50(9): 1954-1962. (WANG Nan, OUYANG Dantong, SUN Shanwu. Modeling and Diagnosis of the Intelligent World [J]. Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(9): 1954-1962.)
[11] Petri C A. Kommunikation Mit Automsten [D]. Bonn, Germany: University of Bonn, 1962.
[12] Bodhuin T, Canfora G, Preziosi R, et al. Hiding Complexity and Heterogeneity of the Physical World in Smart Living Environments [C]//Proceedings of the 2006 ACM Symposium on Applied Computing. New York: ACM, 2006: 1921-1927.