基于知识库的工业软件执行流程的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及工业软件开发技术领域，且更具体地，涉及基于知识库的工业软件执行流程的确定方法及装置。

背景技术

工业软件是对工业过程和工艺流程的内化和体现，因此在对工业软件进行开发时需要对工业过程和工艺流程有非常深刻的理解。然而，工业过程往往会涉及较多的工业系统，导致内含的工业机理复杂、工业参数多变、工艺流程难以统一表征。目前在进行工业软件开发时，严重依赖于专业的工作人员，致使工业软件的开发效率较低。

发明内容

本发明提供了一种基于知识库的工业软件执行流程的确定方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，以解决现有技术工业软件的开发效率较低的技术问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于知识库的工业软件执行流程的确定方法，包括：

基于知识库中的工业知识，对目标工业系统进行流程划分，得到至少两个流程单元；

针对每一流程单元，确定所述流程单元对应的软件行为；

针对每一软件行为，驱动工业软件执行所述软件行为，以在方法库中调用目标方法，并获取输入参数，将所述输入参数传递给所述目标方法的方法源程序，得到输出结果；

基于知识库中的评判信息对所述输出结果进行验证，并在验证结果表明验证未通过时，基于所述验证结果和调整规则，对所述目标方法、所述输入参数进行调整，以获取新的输出结果，在所述验证结果表明验证通过时，得到所述工业软件的执行流程。

可选地，所述输入参数包括第一参数和第二参数，所述获取输入参数，包括：

在所述目标工业系统对应的全要素模型中，获取与所述目标方法对应的所述第一参数；

在工况库中获取与所述目标方法对应的所述第二参数，所述工况库用于存储历史输入输出数据。

可选地，所述调整规则包括第一调整规则和第二调整规则，所述基于所述验证结果和调整规则，对所述目标方法、所述输入参数进行调整，包括：

基于所述验证结果和所述方法库中的所述第一调整规则，对所述目标方法进行调整；

基于所述验证结果和所述知识库中的所述第二调整规则，对所述第二参数进行调整。

可选地，在所述目标工业系统对应的全要素模型中，获取与所述目标方法对应的所述第一参数的步骤前，所述方法还包括：

构建所述全要素模型，所述全要素模型包括产品维度和方法维度；

在所述产品维度的对象层和所述产品维度的参数层，确定所述全要素模型的第一标签信息；

在所述方法维度的对象层和所述方法维度的参数层，确定所述全要素模型第二标签信息；

基于所述第一标签信息和所述第二标签信息，确定所述第二调整规则。

可选地，所述产品维度的参数层的第一标签信息包括衍生标签信息，所述在所述产品维度的对象层和所述产品维度的参数层，确定所述全要素模型的第一标签信息的步骤后，所述方法还包括：

在所述衍生标签信息对应参数中，选取出指标参数；

基于所述指标参数，确定所述知识库中部分评判信息。

可选地，所述方法还包括：

针对每一次调整，基于调整前后的对比信息，确定新的第一调整规则和新的第二调整规则；

基于所述新的第一调整规则，对所述方法库中已有的第一调整规则进行更新；

基于所述新的第二调整规则，对所述知识库中已有的第二调整规则进行更新。

可选地，所述方法还包括：

将所述工业软件的执行流程对应的流程信息加入所述工况库，所述流程信息包括所述流程单元的单元名称、所述流程单元的使用方法，所述使用方法对应的输入输出参数，以及运行所述工业软件后得到历史输入输出数据。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于知识库的工业软件执行流程的确定装置，包括：

流程划分模块，用于基于知识库中的工业知识，对目标工业系统进行流程划分，得到至少两个流程单元；

行为确定模块，用于针对每一流程单元，确定所述流程单元对应的软件行为；

驱动处理模块，用于针对每一软件行为，驱动工业软件执行所述软件行为，以在方法库中调用目标方法，并获取输入参数，将所述输入参数传递给所述目标方法的方法源程序，得到输出结果；

验证处理模块，用于基于知识库中的评判信息对所述输出结果进行验证，并在验证结果表明验证未通过时，基于所述验证结果和调整规则，对所述目标方法、所述输入参数进行调整，以获取新的输出结果，在所述验证结果表明验证通过时，得到所述工业软件的执行流程。

根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述基于知识库的工业软件执行流程的确定方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法。

与现有技术相比，本发明提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，至少包括以下有益效果：

本发明的技术方案通过知识库中工业知识，对目标工业系统进行流程自动划分，得到至少两个流程单元，并为每一流程单元确定对应的软件行为。驱动工业软件执行软件行为，以在方法库中调用目标方法，并获取与目标方法对应的输入参数，将输入参数传递给目标方法的方法源程序，得到输出结果。进一步根据知识库中的评判信息对输出结果进行验证，在验证未通过的情况下，基于验证结果和调整规则，对目标方法、输入参数进行调整，以获取新的输出结果，并对新的输出结果再次进行验证，直至验证结果表明验证通过，得到工业软件的执行流程。在本发明提供的技术方案中，通过知识库中的工业知识指导流程的自动划分，并利用知识库中的评判信息实现对目标方法和输入参数的自动调整，不断自动优化工业软件的执行过程，从而可以快速获取到性能较高的工业软件执行流程，开发效率较高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法的流程示意图一；

图2是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法中流程单元的示意图；

图3是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法中软件行为的示意图；

图4是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法的流程示意图二；

图5是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法中机器人弯管系统的结构示意图；

图6是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法的流程示意图三；

图7是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法应用系统的结构示意图；

图8是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定装置的结构示意图；

图9是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实施例保护的范围。

工业软件是对工业过程和工艺流程的内化和体现，因此在对工业软件进行开发时需要对工业过程和工艺流程有非常深刻的理解。然而，工业过程往往会涉及较多的工业系统，导致内含的工业机理复杂、工业参数多变、工艺流程难以统一表征，因此目前在对数据处理时，仍然严重依赖于专业的工作人员，工业软件的开发效率较低，开发出的工业软件性能较差。

进一步地，在将知识库应用于工业软件领域时，往往针对于多个工业系统(如CAD/CAE/CAM)中的单个过程，缺少对知识的统一管理和信息化组织方式，不利于工业软件的快速开发，不能满足现代制造模式的需求。

示例性方法

图1是本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法的流程示意图，至少包括如下步骤：

步骤11，基于知识库中的工业知识，对目标工业系统进行流程划分，得到至少两个流程单元。

具体地，知识库中存放着工业领域内大量的工业知识，工业知识可以包括但不限于目标工业系统的加工流程、目标工业系统的数据流向、目标工业系统的历史划分数据，因此可以根据知识库中的工业知识进行推理，对目标工业系统进行流程划分，得到至少两个流程单元，目标工业系统可以为工业领域内任意一个待建立工业软件执行过程的对象加工系统。需要说明的是，知识库中的工业知识并不是固定不变的，而是通过实践数据不断丰富的，因此随着数据的积累，基于知识库中的工业知识，对目标工业系统进行流程划分，得到的流程单元准确性越来越高。

示例性地，目标工业系统为机器人弯管加工系统，工业知识包括机器人弯管加工系统的加工流程、数据流向和历史划分数据，因此可以根据知识库中存储的工业知识对机器人弯管加工系统进行自动划分，得到至少两个流程单元。在进行划分时，可以根据工业知识，对机器人弯管加工系统进行功能分解，得到一组可实现的、低复杂度的功能集合，按照加工件加工过程的数据流向，对功能集合进行组合和排序构建出序列化的加工流程，按照加工件弯管需要执行的功能将弯管加工依次分为如图2所示的8个流程单元，8个流程单元依次为管件CAD模型构造(涉及CAD工业系统)、单元划分及参数提取(涉及CAE/CAM工业系统)、模具匹配(涉及CAE/CAM工业系统)、加工工艺生成(涉及CAE/CAM工业系统)、动画仿真(涉及CAE/CAM工业系统)、干涉判断(涉及CAE/CAM工业系统)、加工程序输出(涉及CAM工业系统)、加工补偿(涉及CAM工业系统)。

步骤12，针对每一流程单元，确定所述流程单元对应的软件行为。

其中，软件行为用于调用方法并进行参数传递完成功能执行，软件行为是一个工业过程向软件过程的转换。确定出流程单元对应的软件行为后即初步搭建出工业软件的执行过程。

具体地，针对每一流程单元，根据该流程单元的单元输入输出信息，确定流程单元对应的软件行为。

在一种可能的实现方式中，在对目标工业系统进行流程划分后，确定每一流程单元的单元输入输出信息，然后根据单元输入输出信息，为流程单元进行软件行为的配置，使得该软件行为指向的目标方法与单元输入输出信息相匹配。在对流程单元进行软件行为的配置时，可以进行自动推荐，当然也可以进行人工设置。

示例性地，在确定流程单元对应的软件行为时，为该软件行为配置目标方法，确定与该行为对应的关联产品，基于目标方法和关联产品，确定该软件行为的行为参数。如图3所示，对于管件CAD模型构造配置软件行为1：管件CAD模型构造，该软件行为对应的目标方法为StructurePipe方法，方法类型为管道造型方法，方法输入参数为管道界面图形、管件轨迹、壁厚信息；方法输出参数为管道CAD文件。该软件行为的关联产品为产品1：待弯管件，从而确定该软件行为的行为参数，该行为输入参数为待弯管件截面图形参数值、待弯管件轨迹参数值、待弯管件壁厚参数值，行为输出参数为待弯管件CAD文件。

步骤13，针对每一软件行为，驱动工业软件执行所述软件行为，以在方法库中调用目标方法，并获取输入参数，将所述输入参数传递给所述目标方法的方法源程序，得到输出结果。

具体地，在确定软件行为后，驱动工业软件执行软件行为，以在方法库中调用目标方法，为了执行该目标方法，需要获取该目标方法对应的方法输入信息(该方法输入信息为抽象的参数名称，并非参数具体的数值)，在获取方法输入信息时，根据软件行为对应的行为参数进行获取，获取到输入参数(该输入参数为参数具体的数值，即赋值后方法输入信息)，将输入参数传递给目标方法的方法源程序，完成参数传递后，进行计算，得到输出结果。

在一实施例中，预先进行方法库的构建。在一种可能的构建方式中，将工业领域内各种工业软件涉及的工业算法信息均添加方法库中，即统一使用一个方法库。在一种可能的构建方式中，将目标工业系统各个流程单元对应的工业算法信息添加方法库中，即一个目标工业系统使用一个方法库。

具体地，提取各流程单元对应的工业算法信息，将提取出的工业算法信息进行标准化建设存放至方法库中。方法库中需要保存的方法信息有方法名称、方法类型、方法ID、方法源程序所在地址、方法输入输出信息。方法输入输出信息统一用dataframe数据结构进行存储，在调用方法库时可按列进行参数解析以实现不同方法之间的输入输出转换。对于具有特定存储格式需要独立保存的结果文件，则输入输出配置的则是结果文件的地址信息。并且方法库可以设计基于语义模糊调用的机制，可在软件行为调用方法时提供适合的方法候选集。

示例性地，管件CAD模型构造单元对应的方法为StructurePipe方法，方法类型为管道造型方法，输入参数为管道界面图形、管件轨迹、壁厚信息，输出参数为管道CAD文件，对于输出参数为CAD结果文件时，需要保存结果文件的地址而不是完整的文件。

在一种可能的实现方式中，如图4，在确定出加工流程即流程单元后，驱动工业软件执行软件行为，根据软件行为在方法库中调用目标方法，链接到全要素模型，以在数据库中进行查找，获取数据即输入参数，然后进行功能执行，得到输出结果。

在一实施例中，所述输入参数包括第一参数和第二参数，所述步骤13中获取所述软件行为对应的输入参数，包括：

步骤131，在所述目标工业系统对应的全要素模型中，获取与所述目标方法对应的所述第一参数。

其中，全要素模型是预先为目标工业系统构建的数据模型，用于提供与目标工业系统相关的各种数据，用于对行为参数进行赋值。因此可以根据全要素模型，获取对应的第一参数，第一参数为固定参数，例如管件尺寸、壁厚、干涉包围盒等。

步骤132，在工况库中获取与所述目标方法对应的所述第二参数，所述工况库用于存储历史输入输出数据。

具体地，工况库为预先构建的数据库，用于存储的历史输入输出数据，历史输入输出数据为仿真或实际运行得到，为历史经验数据，具有可参考性。获取与目标方法对应的第二参数，第二参数为可变参数，例如夹持模具、加工模式、夹持位置和进给速度等，获取到时一个取值变化区间。

在本实施例中，对第一参数和第二参数进行区分，且利用不同数据来源分别确定第一参数和第二参数，即利用全要素模型获取第一参数，利用工况库获取可调整变化的第二参数，有利于获取到更为准确的输入参数，从而保证输出结果的准确性。

在一实施例中，步骤131前，所述方法还包括：

步骤133，构建所述全要素模型，所述全要素模型包括产品维度和方法维度。

步骤134，在所述产品维度的对象层和所述产品维度的参数层，确定所述全要素模型的第一标签信息。

步骤135，在所述方法维度的对象层和所述方法维度的参数层，确定所述全要素模型第二标签信息。

具体地，构建包括两个维度的全要素模型，一个维度为产品维度，一个为方法维度。并从对象和参数两个层次使用标签信息进行统一管理，也就是在产品维度的对象层确定部分第一标签信息，在产品维度的参数层确定部分第一标签信息。在方法维度的对象层确定部分第二标签信息，在方法维度的参数层确定部分第二标签信息。第一标签信息和第二标签信息均可以为三级标签。

示例性地，针对工件加工过程全生命周期，从产品和方法两个维度出发构建出机器人弯管加工的全要素数据模型，并从对象和参数两个层次使用三级标签进行统一管理。

其中，如产品维度表和方法维度表所示，产品维度的对象标签中第一级定义对象类别(工件/设备)、第二级定义相对独立存在的整体(叶片、机床、铣床等)，第三级定义组成整体的部分(叶身、榫头、冷却系统等)。方法维度的三级标签中第一级标签定义工业过程(设计、制造、运维管理等)、第二级定义过程类别(外形设计、生产制造、数据分析等)，第三级定义子类(产品设计、几何测量、质量管理等)。

产品维度的属性标签用于对工业系统对象的参数进行层级分类和管理，其中第一级负责定义参数的类别(通用参数、几何参数、材料参数等)，第二级则参照方法维中对象标签的过程定义该参数所处的阶段(设计、制造、运维管理等)、第三级则是定义参数的因果(原始/衍生)。方法维度的属性标签则是对方法维中的参与运算的参数进行定义和管理，其中第一级标签定义方法类别(算法程序、手工操作、机器处理等)，第二级标签负责定义参数的输入输出关系(输入/输出)，第三级标签则定义该参数的获得方式(手工/自动)。

产品维度表

方法维度表

步骤136，基于所述第一标签信息和所述第二标签信息，确定所述第二调整规则。

其中，第二调整规则为存储在知识库中，用于对第二参数即可变参数进行调整的规则。

具体地，在确定出第一标签信息和第二标签信息后，可以根据第一标签信息和第二标签信息，确定出全要素模型中的产品维度参数层中的原始参数(根据第一标签信息进行确定)与方法维度参数层中方法输入参数(根据第二标签信息进行确定)，衍生参数(根据第一标签信息进行确定)与方法输出参数(根据第二标签信息进行确定)具有对应关系，因此建立各流程单元的单元输入输出信息、全要素模型中原始参数和衍生参数与衍生参数中指标参数(加工效率、加工精度等用于进行评判的指标)间的关联关系，将该关联关系保存进知识库中，作为第二调整规则。

在一种可能的实现方式中，关联关系的确定分为两步，第一步是由各流程行为的单元输入输出信息对应到全要素模型中，确定不同工业系统的对象间的参数关联关系，即同方法的输入存在耦合关系，输入输出之间存在因果关系。示例性地，如图5所示，在弯管加工流程中第一个流程单元输出管件CAD文件，除了第二个流程单元外第五个流程单元的输入也有管件CAD文件，从参数直接关联角度看，第一个流程单元中节点输入内容的改变引起的输出内容变化会关联影响到后续的这两个流程单元。第二步则是使用单因素分析的方法逐一对可变参数进行修改，根据仿真结果得到可变参数对各流程单元目标的影响，为之后的第二参数调整提供参考，即得到第二调整规则。

在一实施例中，所述产品维度的参数层的第一标签信息包括衍生标签信息，所述步骤134后，所述方法还包括：

步骤137，在所述衍生标签信息对应参数中，选取出指标参数；

步骤138，基于所述指标参数，确定所述知识库中部分评判信息。

具体地，因为产品的原始属性和方法的输入，衍生属性和方法的输出存在对应关系，因此可以在衍生标签信息对应的参数中，选取出指标参数，选取出的指标参数可以作为知识库中的部分评判信息。从而可以建立知识库中的评判信息与全要素模型中指标参数的对应的关系，保证部分评判信息的准确性。

步骤14，基于知识库中的评判信息对所述输出结果进行验证，并在验证结果表明验证未通过时，基于所述验证结果和调整规则，对所述目标方法、所述输入参数进行调整，以获取新的输出结果，在所述验证结果表明验证通过时，得到所述工业软件的执行流程。

具体地，知识库中存放有评判信息，该评判信息用于对输出结果进行验证，因此在确定出输出结果后，根据评判信息对输出结果进行验证，若验证结果表明验证未通过，则根据验证结果和调整规则，对软件行为指向的目标方法或输入参数进行调整，确定调整后的新的输出结果，然后基于知识库的评判信息对新的输出结果再次进行验证，若仍未通过，则反复进行调整、验证的过程直至验证结果表明验证通过，将通过验证的各个流程单元分别对应的软件行为，以及该软件行为指向的目标方法以及输入参数确定为该工业软件的执行过程，该工业软件的执行过程是通过不断对初步搭建的工业软件的执行过程进行优化的结果，从而该工业软件的性能较高。

示例性地，知识库中包括各个流程单元的评判标准(管件弯曲程度、加工效率、进给速度等)，工艺约束(夹持角、进给速度、碰撞干涉等)，变量关联关系(参数耦合、因果关联等)等一系列工业知识，可基于工业知识采用规则推理的方式构建出可能的加工工况，将可能的加工工况作为候选工况存放在工况库中，其中各个流程单元的评判标准(管件弯曲程度、加工效率、进给速度等)可以作为评判信息对输出结果进行验证。

需要说明的是，因知识库中会存放针对每一流程单元的评判标准，因此在进行验证时，可以在一个流程单元的软件行为执行完毕后进行验证，也可以在全部流程单元对应的软件行为依次执行完毕后，进行统一验证，对此本实施例不作具体限定。

在一实施例中，所述调整规则包括第一调整规则和第二调整规则，所述步骤14中基于所述验证结果和调整规则，对所述目标方法、所述输入参数进行调整，包括：

步骤141，基于所述验证结果和所述方法库中的所述第一调整规则，对所述目标方法进行调整。

步骤142，基于所述验证结果和所述知识库中的所述第二调整规则，对所述第二参数进行调整。

其中，第一调整规则为方法库中预先构建的调整规则，用于对执行软件行为时调用的目标方法进行调整。第二调整规则为知识库中预先构建的调整规则，用于对执行软件行为时，获取的第二参数进行调整。

具体地，调整分为两个层次：工况调整(方法调整)和参数调整(第二参数调整)。工况调整指的是流程单元中方法的调整，包括方法的替换、增加和顺序调整，由建立的方法库自动完成，其主要是处理弯管加关键属性缺失、目标无法达到等较为严重的情况，例如在弯管加工流程中管件CAD模型构造行为中发现管件的长度无法提取，则需要使用其他的模型构造方法。参数调整主要指的是方法参数中的可调整参数即第二参数，在可调整参数的取值变化区间中进行参数选取，需要调整的参数由各流程单元的目标进行确定，考虑到各流程之间存在参数耦合和因果关联的情况，因此利用知识库中的关联关系进行调整，即通过关联关系去选取调整关联参数并进行赋值，之后再进行重新验证。

在一实施例中，所述方法还包括：

步骤143，针对每一次调整，基于调整前后的对比信息，确定新的第一调整规则和新的第二调整规则。

步骤144，基于所述新的第一调整规则，对所述方法库中已有的第一调整规则进行更新。

步骤145，基于所述新的第二调整规则，对所述知识库中已有的第二调整规则进行更新。

具体地，并为保证方法库和知识库中数据的及时性和准确性，在每一次调整后，对调整前的信息和调整后的信息进行对比，确定调整前后的对比信息，然后根据调整前后的对比信息，进行新的知识的总结，确定出新的第一调整规则和新的第二调整规则，将新的第一调整规则加入到方法库中，对方法库中已有的第一调整规则进行更新，将新的第二调整规则加入到知识库中，从而对知识库中已经存在的第二调整规则进行更新。

示例性地，在进行更新时，若新的第一调整规则与已有的第一调整规则冲突，则删除已有的第一调整规则，加入新的第一调整规则。若新的第一调整规则是对已有的第一调整规则的细化，则同时保留已有的第一调整规则和新的第一调整规则。

在一实施例中，所述方法还包括：

步骤146，将所述工业软件的执行流程对应的流程信息加入所述工况库，所述流程信息包括所述流程单元的单元名称、所述流程单元的使用方法，所述使用方法对应的输入输出参数，以及运行所述工业软件后得到历史输入输出数据。具体地，将测试完成的弯管加工流程补充进工况库中。

在一种可能的应用场景中，如图6所示，对于机器人弯管加工过程，根据知识库中工业知识对加工流程进行自动划分，得到多个流程单元，每一流程单元对应至少一个软件行为，行为调用方法，链接全要素模型，在数据库中获取到输入参数，在方法库中调用目标方法，将输入参数传递给目标方法的方法源程序，在搭建的仿真环境中进行功能执行即执行目标方法，并进行仿真验证，根据验证结构进行工况自动调整，即方法调整和参数调整，根据每一次的调整更新工况库，即将新得到流程信息加入工况库，对方法库和知识库进行补充，即将新的第一调整规则加入方法库、第二调整规则加入知识库。

进一步地，在确定弯管加工过程后，还可以对弯管加工过程进行一次次优化，如图7所示，弯管加工过程智能优化系统包括知识库、方法库和工况库，知识库用于进行流程划分、工艺约束即评判信息、变量关联即第二调整规则。方法库包括方法组合和模糊调用，工况库用于参数传递，确定第二参数，保存流程单元信息和候选工况。

在上述实施例中通过知识库中工业知识，对目标工业系统进行流程自动划分，得到至少两个流程单元，并为每一流程单元确定对应的软件行为。驱动工业软件执行软件行为，以在方法库中调用目标方法，并获取与目标方法对应的输入参数，将输入参数传递给目标方法的方法源程序，得到输出结果。进一步根据知识库中的评判信息对输出结果进行验证，在验证未通过的情况下，基于验证结果和调整规则，对目标方法、输入参数进行调整，以获取新的输出结果，并对新的输出结果再次进行验证，直至验证结果表明验证通过，得到工业软件的执行流程。在本发明提供的技术方案中，通过知识库中的工业知识指导流程的自动划分，并利用知识库中的评判信息实现对目标方法和输入参数的自动调整，不断自动优化工业软件的执行过程，从而可以快速获取到性能较高的工业软件执行流程，开发效率较高。

示例性装置

基于与本发明方法实施例相同的构思，本发明实施例还提供了一种基于知识库的工业软件执行流程的确定装置。

图8示出了本发明一示例性实施例提供的基于知识库的工业软件执行流程的确定装置的结构示意图，包括：

流程划分模块81，用于基于知识库中的工业知识，对目标工业系统进行流程划分，得到至少两个流程单元；

行为确定模块82，用于针对每一流程单元，确定所述流程单元对应的软件行为；

驱动处理模块83，用于针对每一软件行为，驱动工业软件执行所述软件行为，以在方法库中调用目标方法，并获取输入参数，将所述输入参数传递给所述目标方法的方法源程序，得到输出结果；

验证处理模块84，用于基于知识库中的评判信息对所述输出结果进行验证，并在验证结果表明验证未通过时，基于所述验证结果和调整规则，对所述目标方法、所述输入参数进行调整，以获取新的输出结果，在所述验证结果表明验证通过时，得到所述工业软件的执行流程。

在本发明一示例性实施例中，所述输入参数包括第一参数和第二参数，所述驱动处理模块，包括：

第一参数获取单元，用于在所述目标工业系统对应的全要素模型中，获取与所述目标方法对应的所述第一参数；

第二参数获取单元，用于在工况库中获取与所述目标方法对应的所述第二参数，所述工况库用于存储历史输入输出数据。

在本发明一示例性实施例中，所述调整规则包括第一调整规则和第二调整规则，所述验证处理模块，包括：

第一调整处理单元，用于基于所述验证结果和所述方法库中的所述第一调整规则，对所述目标方法进行调整；

第二调整处理单元，用于基于所述验证结果和所述知识库中的所述第二调整规则，对所述第二参数进行调整。

在本发明一示例性实施例中，所述装置还包括：

模型构建模块，用于构建所述全要素模型，所述全要素模型包括产品维度和方法维度；

标签确定模块，用于在所述产品维度的对象层和所述产品维度的参数层，确定所述全要素模型的第一标签信息；在所述方法维度的对象层和所述方法维度的参数层，确定所述全要素模型第二标签信息；

规则确定模块，用于基于所述第一标签信息和所述第二标签信息，确定所述第二调整规则。

在本发明一示例性实施例中，所述产品维度的参数层的第一标签信息包括衍生标签信息，所述装置还包括：

指标参数选取模块，用于在所述衍生标签信息对应参数中，选取出指标参数；

评判信息确定模块，用于基于所述指标参数，确定所述知识库中部分评判信息。

在本发明一示例性实施例中，所述装置还包括：

数据更新模块，用于针对每一次调整，基于调整前后的对比信息，确定新的第一调整规则和新的第二调整规则；基于所述新的第一调整规则，对所述方法库中已有的第一调整规则进行更新；基于所述新的第二调整规则，对所述知识库中已有的第二调整规则进行更新。

在本发明一示例性实施例中，所述装置还包括：

工况库更新模块，用于将所述工业软件的执行流程对应的流程信息加入所述工况库，所述流程信息包括所述流程单元的单元名称、所述流程单元的使用方法，所述使用方法对应的输入输出参数，以及运行所述工业软件后得到历史输入输出数据。

示例性电子设备

图9图示了根据本发明实施例的电子设备的框图。

如图9所示，电子设备90包括一个或多个处理器91和存储器92。

处理器91可以是中央处理单元(CPU)或者具有基于知识库的工业软件执行流程的确定能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备90中的其他组件以执行期望的功能。

存储器92可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器91可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本发明的各个实施例的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法以及/或者其他期望的功能。

在一个示例中，电子设备90还可以包括：输入装置93和输出装置94，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

当然，为了简化，图9中仅示出了该电子设备90中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备90还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

第六方面，除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的基于知识库的工业软件执行流程的确定方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外，上述发明的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。

本发明中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本发明的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。

提供所发明的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。因此，本发明不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此发明的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本发明的实施例限制到在此发明的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。