信息集成模型

2024-05-01

信息集成模型（精选九篇）

信息集成模型篇1

智能配电网是智能电网中连接主网和面向用户供电的重要组成部分,信息集成通过实时和非实时信息的共享和利用,成为实现智能配电网兼容、自愈、互动和优化的基础[1]。国际上已经在智能电网背景下就实现信息集成的技术开展了广泛的讨论和研究:国际电工委员会(IEC)制定了与智能配电网相关的信息模型标准[2];美国电气和电子工程师学会(IEEE)推出了分布式电源并网的信息接口标准[3];美国电力科学研究院(EPRI)提出了实现电力企业信息集成的技术方案[4]。大量学者更是从电力系统的各专业角度对集成提出了可行性论证,例如基于IEC 61850的智能变电站自动化实现[5]、基于IEC 61970的智能调度系统的统一信息模型[5]、基于IEC 61968的电力企业信息总线、用户与智能电网的双向通信接口[6]等。目前,中国智能电网相关领域的研究还处于起步阶段[7,8],已经开始了研究开发和试点工程[9]。本文根据中国电网和电力企业管理的特点和智能电网的发展要求,从配电环节自身以及与输变电环节、用户环节、电源环节信息交互的角度阐述了信息集成的需求和对模型的分析。

1 智能配电网信息流分析

传统的配电网只考虑把输电网传送的电能通过配电系统经济有效地单向输送给供电用户。在当前经济和技术发展情况下,考虑社会和环境因素,随着分布式电源、储能电池、大功率风力发电、电动汽车以及随之出现的新的用电模式的快速发展和应用,现有的信息模型和集成手段已无法准确描述并应对这些新的问题:如何使系统在紧急状态下能够获得分布式电源和储能电池的实时数据以快速调节并网和充放电策略;如何使用户了解当前实时动态电价以调整自己的用电模式;如何使调度运行部门能够收集并快速分析当前电网和外部环境(例如极端气象和地质条件)的数据变化,及时调整电网运行和管理策略;如何按照信息的时效性和安全等级确定海量数据处理模式(如并行计算、网格计算、云计算)和信息安全策略等。

因此,需要在智能配电网环节中考虑全网的信息交互,实现配电环节与输变电环节、用电环节和电源环节的双向互动信息流,如图1所示。

目前配电网基础数据的管理采用传统的技术手段造成数据收集困难,导致数据无法及时更新而与现场实际不符;电力企业各部门开发的应用系统的信息模型大多按照各自系统的专业需求建立,缺少统一的接口规范,内部功能交叉重叠且数据格式不统一,导致对大量冗余且不同版本数据的重复维护;不同电力企业在开发和使用具有相同功能的系统时也存在遵循不同标准的情况。

目前使用的国际、国家和行业的信息标准都存在重叠和冲突的部分,均无法全面合理地描述日益增长的电力系统对象和行为。近期成立的IEEE P2030和IEC TC57 WG19工作组已经着手研究已有标准间和未来标准的互操作性和兼容性,并且考虑了集成过程中的信息安全问题,如IEC 62351系列标准。

中国在制定智能配电网的信息模型和接口标准时,应首先考虑采用国际通用标准,再根据实际应用情况建立扩展标准,从而形成中国智能配电网统一的标准模型体系,如图2所示。各环节内子系统间每条双向互动的信息流都应严格采用已有和扩展的信息标准。

2 配电环节的信息集成需求及信息模型

中国电力企业在不同的发展时期,针对配电网的特点,根据各业务部门的特定需要已开发和运行了大量不同的应用系统,如DSCADA/DMS,自动绘图(AM)/设备管理(FM)/GIS,PMS,OMS,WMS,MS,CMS和企业资源管理系统等。但是,这些系统和各自专属的数据库分别采用不同的接口标准和信息模型开发,相对独立,因此,当系统逐渐复杂和数据量急剧增加时,从全局来看,信息重叠和数据孤岛的局面将不可避免,根本无法在企业范围内方便地实现数据交换和信息共享。如图3所示,每个箭头表示系统间需要的数据信息的传递方向,而为了实现这种点对点的交互,每个系统都必须开发对方系统的专用接口适配器。

针对这一情况,IEC TC57 WG14制定的IEC 61968系列标准定义了一组标准配电网业务组件和对应的接口参考模型(IRM),通过将现有和未来新建系统的数据模型统一映射到这些以公共信息模型(CIM)为基础的抽象组件上,根据IEC 61968系列标准定义的消息格式(message XSD),采用面向服务的架构(SOA)和企业服务总线(ESB)实现具有松散耦合特性的消息传递,使得在不改变原有系统的情况下,仅通过标准化的组件适配器,可以在不同应用系统间灵活地分享数据和服务[10](如图4所示),以全面支持在智能配电网下实现供电设备监视和控制、系统可靠性管理、电压管理、需求侧管理、停电管理、工作管理、设备管理等功能的信息集成。

国际上已经开展了基于IEC 61968标准的互操作和模型验证实验,利用模型的导入导出工具,通过Web Service实现数据在多个不同厂商的系统间准确互通。但是IEC 61968系列标准并没有完全建立,而且IEC 61970-301的CIM在配电网信息模型的扩展部分,即IEC 61968-11仍在制定和评审修改之中,如最新的版本考虑了配变和馈线的特性描述以及外部系统向电力企业提供服务的信息接口等。

3 配电与输电和变电环节的信息交互需求及模型分析

输电环节是智能电网的主体部分,是电能输送的主要通道,为配电网提供安全和经济的电能。变电站是连接输电网和配电网的重要支撑节点,是电网基础运行数据的采集源头和命令的执行单元。

输电网调度中心的EMS全部采用IEC 61970定义的EMS-API接口和CIM。由于IEC 61968是在IEC 61970上针对配电网的特性和电力企业管理业务的继承和扩展,因此配电环节与输电环节可以在标准内很方便地实现信息集成。国内的变电站随着一次设备的智能化和全面实现IEC 61850标准的建设以及在标准内的互操作试验,基本实现了全站信息共享,使得站内各类自动化、监控、量测和保护实现一体化集成。

从信息模型的角度,IEC 61850模型与IEC 61968的CIM虽然都是从面向对象的角度进行设计,但是无论是模型本身、应用接口还是实现的协议都不相同。如图5所示,CIM中的Asset和Measurement可直接对应IEC 61850中的Server和Data Attribute;而Substation和Equipment虽可对应tSubstation和Logical Node,但是后两者对于前两者在类的定义和属性上是有冲突的,Logical Node与 Asset也存在部分重叠的关系。

从应用的角度,IEC 61850 定义的2种数据信息流:变电站配置信息流(基于可扩展置标语言(XML)的SCL文件)和实时信息流(IED的量测和控制信息),均无法直接与配电系统互操作。因此,当配电网需要获取变电站实时运行数据时,或是当根据最新的配电网运行状况需要快速地重新修改变电站配置信息以优化运行策略时,由模型不一致导致的信息流阻塞就成为系统集成和运行的瓶颈。

使用基于XML的网络本体语言(OWL)是解决不同信息模型互解释问题的有效方法之一[11],如图6所示。

OWL不仅能够使被解释的模型双方保持原有的语义,而且能够描述双方的共性和差异。这样,可以根据实际的运行和未来的建设情况仅对OWL修改就可完成在变电站或配电系统中随时添加新应用的映射,为智能配电网在不同标准之间的映射架起了桥梁。

4 配电与用电环节信息交互需求及模型分析

目前,国内用户的电能表基本上是固定且只具备电能计量的功能,不能反映用户用电需求。随着智能配电网的发展,对用户的单向供电将逐渐被双向供电模式取代,即用户可以了解当前实时电价情况,在电价高峰时选择自己的分布式电源设备供电并可将多余的电量向电网充电收费;或者是在电价低谷时选择从电网供电,分布式储能电池充电以备紧急情况下使用;电动汽车的出现和大量使用,也将革命性地改变电网运行和电力企业的营销模式。

对于这种动态、随机和实时的用电过程,必须建立与其相适应的智能用电量测和管理体系。该体系应该具有电能多功能计量、自动采集、预付费、动态电价以及调整控制负荷和分布式电源等功能,满足营销计量、抄表、收费等用户与供电企业互动的需求。例如,在城市电网中建设电动汽车充放电站,当有电动汽车接入充电时,汽车的车主、车型、电池容量、充电时间、上次充电时间等信息将会自动被电力企业的营销系统和DMS获取,数据信息可以被负荷预测、潮流计算、电能质量记录、状态估计和配电网规划等功能应用。而智能微电网的建设以小区为单位,在小区和电网的接入口处装设智能计量和控制装置,实现智能家电的并网接入和优化控制。用电环节的集成如图7所示。

配电环节与用电环节的信息集成,基于供电企业和用户间信息的双向流动以及系统间的无缝连接,不仅使原本松散割裂的营销业务、客户服务和生产管理系统得到集成整合,提供更满足电网需求和用户需求的智能化应用功能,而且能够提升供电公司市场营销水平和电力需求侧管理水平,实现对扩大电力市场、促进节能减排、提高配电网经济运行和企业资产利用的水平。

目前,美国国家标准学会(ANSI)已经制定了符合智能电网高级量测体系(AMI)的设备和通信协议的ANSI C12系列标准[6]; IEC 61970,IEC 61968和IEC 61850-7-420已经建立了市场动态电价、用户需求响应的简单模型,但是电动汽车、微电网等具体详尽的模型均未建立,还远未达到实用阶段。因此,应当根据中国电力市场的特点在紧密跟踪国际标准的基础上扩展模型。

5 配电与电源环节的信息集成需求及模型分析

分布式电源(分布式发电、风力发电、光伏发电、储能电池)的大规模应用和集中/分散的并网方式使电力系统的负荷预测、规划和运行与传统电源相比有更大的不确定性,数据量也随之迅速扩大,因此需要根据各种电源的特点建立信息模型。电源环节的集成如图8所示。

IEEE和IEC都针对分布式电源建立了各自的标准体系,例如:IEEE 1547分布式电源模型,IEC 61400-25风力发电模型、IEC 61850分布式电源模型和IEC 61968水电蓄能模型等。

从模型角度看,IEC 61400-25与IEC 61850的基本模型相似,是基于逻辑节点的建模,因此可以方便地接入现有的自动控制系统;而IEEE 1547标准是在IEC 61968的CIM基础上对分布式电源及储能电池的扩展。这些标准均定义了分布式电源特有的信息和信息交互的机制,以及通信协议之间的映射机制,例如,简单的元数据有值、时间点、质量等,复杂数据结构有工程单元、规模、描述、参考和静态历史数据等,流程信息有电机、发电机、变流器和电网连接等。

从应用角度看,这些标准都未全面涵盖目前各种新能源、分布式发电和储能电池的本体特性,以及集中/分散并网应用特性。例如,新能源接入影响电网安全稳定运行和优化资源配置的应用模型,分布式电源作为备用发电容量和能量管理的辅助手段(电压/无功控制、谐波控制和电能质量调整)的模型。而选择标准和模型时,可根据接入点使用不同的策略,例如,直接接入变电站的集中式分布式电源可采用IEC 61850和IEC 61400-25模型,接入配电网时可采用IEC 61969的扩展模型或IEC 1547模型,避免模型上的重复互导过程。

6 结语

本文根据智能配电网背景下电力企业的生产管理、调度自动化和营销管理等各业务的优化运行与集约化经营和精细化管理对信息集成的大量需求,分析了当前国内外广泛采用,并根据智能电网的发展将不断扩展的行业标准和信息模型,阐述了具有中国特色的智能配电网中与能量流和业务流相结合的信息流,以实现配电环节内和与输变电环节、用户环节和电源环节间双向贯通和高度整合的信息集成,实现电网的自动化和互动化。

上述分析表明,现有的国际以及国内的标准体系尚不能完全满足中国智能配电网的建设需求,亟须建立一套完整统一的智能配电网信息模型,这是推进智能配电网技术进步的基础。

摘要：信息集成是实现智能配电网兼容、自愈、互动和优化的技术基础。在分析当前国际上已经广泛使用的和正在制定中的电力系统信息领域的国际标准以及相关模型现状和发展趋势的基础上,从智能配电网自身以及与输变电、用户和电源等其他环节之间实现自动化和互动化的信息集成需求出发,分析了电力企业各环节间的信息流和各个模型之间相互映射方法,提出了建立适应智能配电网发展的统一信息模型体系的观点和技术路线。

关键词：智能电网,配电系统,信息模型,信息集成

参考文献

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[10]刘东,张瑞超,李晓露.面向对象的电力系统自动化.北京:中国电力出版社,2009.

信息集成模型篇2

我国夏季雨带分布类型的集成估算模型

定义了客观、定量表征我国1951-夏季3种雨带类型变化的指数,分析了它们的年代际和年际尺度的变化特征,在此基础上提出了建立雨带类型估算模型的新方法.利用估算模型分析了大气、海洋等诸多因子对雨带类型不同尺度变化的作用,并检验了估算效果.结果表明,3种雨带类型变化是由显著的年代际和年际尺度变化叠加而成的,其中年际变化主要受El Ni(n)o/LaNi(n)a事件、东亚夏季风和西太平洋副热带高压脊线位置的.影响,而年代际变化主要受到PDO,AO,ENSO,Ni(n)o3区海温和夏季风的年代际变化的控制.雨带类型集成估算模型的估算结果表明,文中提出的分尺度估算然后再做集成的估算方法,估算准确率比不进行尺度分离有了明显提高.

作者：魏凤英作者单位：中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京,100081刊名：自然科学进展 ISTIC PKU英文刊名：PROGRESS IN NATURAL SCIENCE年，卷(期)：17(5)分类号：P4关键词：雨带类型年际变化年代际变化集成估算模型

信息集成模型篇3

摘要：采用聚类分析法将多专家的动态综合评价转换为静态综合评价；引入横向拉开档次法对各指标客观赋权，结合指标主观权重，运用数学规划法得到指标的集成权重；采用贝叶斯网络模型对24项科技成果进行分类评价，对每一项成果获得某一等级奖项的可能性给出测度，并对每一类内的项目排序。实证分析表明：我国科研成果大部分具有研究价值，且成果丰硕，但突破性、创造性的研究成果较少。

关键词：贝叶斯网络；集成权重；拉开档次法；聚类分析法

中图分类号：G311 文献标识码：A

与2013年、2012年相比，2014年度国家科学技术奖授奖项目明显减少。对此，国家科技部奖励办表示，优化奖励结构、减少奖励数量，是为了突出鼓励自主创新成果和重大的发明创造科技成果。科技成果的评价作为科技奖励的前期工作，对科技奖励的最终决策有着举足轻重的作用，也是保证真正的重大创新项目获得应有奖励、鼓励科研人员进一步有所突破的关键。

目前，学者们对科技奖励综合评价体系的研究做了大量工作，部分研究成果已经投入实际应用。张立军等构建了基于路径系数权重体系的科技奖励评价模型。王瑛等提出了基于模糊多属性投影法的科技奖励模型和E-BP神经网络的科技奖励评价模型。黄卫春等提出了一种基于云模型的科技奖励评审模型，利用云模型描述项目评分在各属性下的分布情况，通过计算云模型参数来确定云模型数字特征图或云滴分布情况，并以此确定评价等级。王瑛、蒋晓东等提出了改进CRITIC法和云模型的科技奖励评价模型，既考虑评价过程中专家评分的模糊性和随机性，又考虑了定性语言与定量语言之问的转换。王瑛、王娜等提出了基于随机森林赋权和改进的ELECTRE-Ⅲ方法的科技奖励评价方法，既提高了权重估计的精确度和可信度，又解决了难以给定门槛值和不能完全排序的问题。朱紫巍等针对国内外科技评价方法，进行比较分析，提出了改革我国科技评价方法的建议。

针对科技奖励评价涉及多专家、多项目、多指标的特点，此前，学界的研究主要集中在评价指标的客观赋权法与主观赋权法的单方面研究，没有将这两方面有机结合起来；在评价方法上主要集中在数理统计和人工智能等方面，但对于评价结果的可靠性没有给出科学的测度。对此，本文提出一种集成权重的方法对科技奖励的评价指标进行综合赋权；应用概率论中的贝叶斯网络模型进行科技奖励综合评价，该方法不仅可实现对科技成果的分类评价，而且可对每一项科技成果获得某一等级奖项的可能性给出概率测度，并在分类评价的基础上，对每一类内的项目进行排序。

1集成权重的理论

评价指标权重的确定可分为主观赋权法和客观赋权法，两者各有千秋。本文采用一種主、客观权重集成的方法，计算各评价指标的综合权重，该方法既能满足决策者的主观偏好，又能实现决策的客观性、真实性。

1.1基于聚类分析的专家权重理论

聚类分析方法是一种作为模式识别的分类方法，它常常被用来判断样品质量的好坏。把评审专家的个体排序向量看作是待识别的样品，对其进行聚类分析并判别其客观可信性，再根据聚类结果给专家赋权。

动态专家赋权坚持的是简单多数的基本原则，即一个评审结果体现的是整个专家群体的综合意见。因此，一个专家的个人评审意见和大多数专家的评审结果的吻合程度决定了该专家在整个综合评价中所占的分量。如果他的评价结果与大多数专家的结论基本一致，就可以给这一类专家赋以较大的权重；反之，其意见就值得怀疑，可以给这一类专家赋以较小的权重。

通过聚类分析，可以将个体排序向量划分成不同的类别，即将k个评审专家分成s类（s≤k），假设第l类（l≤s）内包含φ_l个个体排序向量，那么，第k位专家的权重η_k应该和他所在的类别中包含的专家人数φ_k成正比，其具体计算公式为：

（1）对η_k进行归一化处理，即可得到基于聚类分析的动态专家权重：

（2）

1.2拉开档次法的指标赋权理论

拉开档次法就是在使得各被评价对象之问的整体差异尽量拉大的条件下确定评价指标权重的方法。

对于静态综合评价问题，一般解决办法是取线性综合评价函数：

（3）式中：ω_i为评价指标权重。

（4）式中：

当指标权重矩阵W为对称矩阵H的最大特征值对应的特征向量时，σ²取最大值。此时权重系数W最大可能地体现了各评价对象问的差异。

1.3基于数学规划法的集成权重理论

本文应用数学规划法在非线性约束条件下，求解线性目标函数的极值问题。该方法在科技奖励综合评价中的具体应用如下。

（5）

解得：

（6）

（7）（8）

（9）

（10）

由式（10）即可求得评价指标的集成权重。

2贝叶斯网络模型的理论

（11）式中：P（A|B_i）为条件概率；P（B_i）为事件B_i的概率。

结合科技奖励评价的特点，B_i为科技奖励的等级集，元素y_ji表示第j个指标在第i等级时的标准值；A表示科技奖励的指标集，元素x_jk表示第k项科技成果的第j个指标的实际值；i为标准级别，i=1，2，…，s；j为指标，j=1，2，…，m；k为科技成果编号，k=1，2，…，n。据此式（11）可改写为：

（12）

算法步骤如下：

1）计算P（y_ji）。在没有任何信息的条件下，某项科技成果究竟属于哪一等级，这在许多应用中难以确定。结合科技奖励的特点，在没有获取科技成果相关信息的情况下，人们最能接受的是获得某等级奖励的概率相等，即取：P（y_j1）P=（y_j2）=…=P（y_js）=1/s。

2）计算P（x_jk|y_ji）。现有研究成果表明，P（x_jk|y_ji）的估计是贝叶斯网络模型的核心。本文从抽样误差角度估计P（x_jk|y_ji）。根据统计理论，当科技成果属于i类时，由于抽样缘故获得的样本指标值和总体指标值总是存在一定的抽样误差，其分布可用正态分布表示。基于以上考虑，将抽样误差正态分布原理用于估计P（x_jk|y_ji）。以科技成果评价指标j各等级标准值作为正态分布的均值a_j，基于a_j和标准差σ_j获得某一等级某一指标完整的正态分布。

（13）

（14）

（15）式中：a_j，σ_j和C_j分别为指标j各等级的均值、标准差和变异系数。

由式（13）～（15）计算变异系数C_j，C_j表示指标j在各类之间相对变化情况。而某类指标j抽样值的相对变化亦与之类似，因此采用C_ji=C_j，即以各类等级变异系数估计某一类指标抽样值的变异系数。

基于抽样误差正态分布原理估计P（x_jk|y_ji）的计算步骤归纳如下：

①由式（13）～（15）估计C_ji，并采用C_ji=C_j；

②将第i类指标j的标准值y_jk作为该类指标均值；

③计算第i类的标准差σ_ji=C_jiy_ji；

④将抽样值（检测值）x_jk标准化，

（16）

⑤以标准化正态分布计算

（17）

用标准正态分布函数求取，|t_jk|为t_jk坤的绝对值。

3）由式（12）计算P（y_ji|x_jk）。

4）多指标下（ω_j为指标权重）科技成果评价后验概率P_i的计算。

（18）

5）以最大概率原则决策最终的级别P_h。

（19）

6）以分类结果为基础，在每一类内根据概率大小进行排序。

3实证分析

以国家科学技术进步奖（技术开放项目）评选中25位专家对24项科技成果的评分数据（资料来源：科技部国家科技奖励办公室，原始数据略）为例，该奖项的5个评价指标是：技术创新程度、技术经济指标的先进程度、技术创新对提高市场竞争能力的作用、已获经济效益、推动科技进步的作用。国家科技奖励办赋予5个评价指标的权重为：ω'=（0.2，0.2，0.2，0.25，0.15），将该权重作为评价指标的主观权重。具体步骤如下。

步骤1基于聚类分析法的专家权重的计算。

运用SPSS19.0对原始数据进行聚类分析，将25位专家分为5类，即：

第一类包含10，16号2位专家；

第二类包含1，2，4，12，15号5位专家；

第三类包含3，6，8，9，14，25号6位专家；

第四类包含5，7，11，13，18，19，20，21，22，23，24号11位专家；

第五类：含17号1位专家。由式（1）（2）计算专家权重，结果见表1。

由表1求得的专家动态权重，采用简单线性加权法，计算25位专家对每个项目的5个评价指标评分的加权平均值，计算结果见表2。

表2的数据组成的矩阵，即为式（4）中的矩阵X，应用Matlab7.0计算X^TX的最大特征值及归一化的特征向量（即权重系数）分别为：

步骤3科技成果评价标准体系的构建。

根据国家科技奖励办公布的国家科技进步奖（技术开发项目）评价指标体系和奖励办法，建立国家科技进步奖（技术开发项目）评价标准。按照“从严把关，严肃评审，宁缺毋滥”的原则，在分类上设置5个等级，在各等级标准设定中采取5分制原则，采用随机生成数的办法，得到5个指标各等级的评价标准，见表3。

步骤4

基于贝叶斯网络模型的科技奖励评价。

3）由式（12）可知，求P（y_ji|x_jk）的过程就相当于P（x_ik|y_ji）的归一化过程，计算结果略。

4）由式（18）计算该项目分属各等级的概率。

同理，计算24个项目分属各等级的概率，结果见表5。

5）由式（19）确定项目1所属类别，属于三等，抽样误差标准正态分布以0.366的概率保证其获得三等奖。

6）同理，可以得到所有项目的所属类别，并根据同一类内概率的大小，进行排序，结果见表6。

从分类评价结果看，大部分科技成果都属于二等和三等，一等和四等的项目较少，五等的项目完全没有；从评价结果的可靠性看，获得一等奖的项目分别以0.408，0.426，0.469的概率给予保障，获得二等、三等项目的可靠性测度维持在0.382，获得四等奖的可靠性则以0.320的概率给予保障；每一个等级内的排序可以為决策部门在授奖指标一定的情况下提供参考。通过实证分析可以得出：高等级获奖项目较少，大部分属于二等和三等，低等级获奖项目极少，这表明我国科研成果绝大部分具有研究价值且成果丰硕，但突破性、创造性的研究成果较少。

4结论

采用集成权重和贝叶斯模型相结合的方法进行科技成果综合评价，方法的特点表现在：

1）聚类分析将多专家的动态评价转化为静态评价。从一般线性函数的评价结果出发，用拉开档次法对评价指标客观赋权，该赋权过程科学、客观、透明，可操作性强。

2）数学规划法将主、客观权重相结合，构成评价指标的集成权重，使科技奖励综合评价结果同时反映了主、客观因素，弥补了单纯采用主观赋权法或客观赋权法的不足。

信息集成模型篇4

1 敏捷制造的内涵及其信息集成要求

1.1 敏捷制造的内涵

面对全球化激烈竞争的买方市场, 敏捷制造企业通过建立动态联盟组织方式, 实施虚拟制造开发手段, 有效协调各种资源, 快速响应用户需求, 实现制造敏捷性。 (1) 动态联盟:产品复杂度提高使单一企业难以快速独立开发和制造其全部, 为了快速响应某一市场机遇, 通过信息高速公路, 将产品涉及到的不同企业临时组成一个超越空间约束、靠计算机网络统一指挥的合作经济实体[2]。 (2) 虚拟制造:综合运用仿真、建模、虚拟现实等技术, 对产品概念产生、建模、设计到制造全过程进行模拟, 预估产品的功能及可制造性, 获取产品的实现方法, 从而大大缩短产品上市时间, 降低产品开发、制造成本。

1.2 敏捷制造信息集成要求

企业动态联盟分布性、临时性特点决定其运转需要信息技术支撑, 为盟员企业间建立信息共享、沟通协调的信息平台[3]。传统企业联盟信息系统采用“点到点”集成方案, 为2个系统开发专门接口以实现信息交换, 存在不便统一管理、效率低、结构不灵活等缺陷, 难以实现联盟信息有效集成。而企业动态联盟之动态性特点要求企业信息系统能快速重构、重用, 具备伸缩性, 要求信息集成系统具有数据集成、业务流程集成和界面集成等功能。

面向服务架构 (SOA, Service Oriented Architecture) 是一种架构模式, 它将系统划分为不同功能的单元 (称为服务) , 通过它们之间定义的良好接口和契约联系起来, 使得构建在各种这样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互, 具有屏蔽了业务逻辑组件的复杂性、跨平台和重用性、易维护和良好的伸缩性、支持更多的客户端类型等特性[4,5]。为实现动态联盟信息集成, 本系统引入面向服务架构的思想, 如图1所示, 利用Web Service技术的简单对象访问协议SOAP (Simple Object Access Protocol) 将异构数据封装为各种服务并发布后供调用, 调用者只需知道调用接口便可调用各种功能, 无需处理异构环境下复杂的通信细节。

2 SOA敏捷制造信息集成系统分层功能规划

如图2所示, 该集成系统框架分为网络层、基本数据层、中介服务层、服务编排层、流程服务层、访问层。 (1) 网络层:提供网络通信协议, 保证多种网络平台能顺利进行通信。 (2) 基本数据层:分布式的多种子数据库, 包含各种数据类型的元数据, 提供最小颗粒度的服务。 (3) 中介服务层:提供一些经整合能实现某种功能的服务, 包括以流程为主的SIP、TCP/UDP等各种通信服务等。 (4) 服务编排层:负责服务的管理、组织和协调。提供基于UDDI技术的服务注册和发现机制、对数据在服务间传输进行规定的工作流管理服务。 (5) 流程服务层:指导服务编排层实现动态服务集成的功能, 根据用户业务需求重新组合现有服务, 实现新功能。 (6) 访问层:提供各种用户的访问入口与验证。

3 SOA敏捷制造信息集成系统模型设计

为降低系统的复杂性, 提高服务的可重用性, 实现跨平台的服务交互、组装、管理功能, 本系统采用服务总线和服务目录, 以协调和调度服务。SOA敏捷制造信息集成系统模型如图3所示, 各部分作用如下:

(1) 服务提供者:是提供服务的主体, 在提供服务的同时, 将服务本身及与服务相关的元数据 (服务开放部门、联系地址、服务定义等) 发布到服务目录中。 (2) 服务调用者:是使用服务的主体, 他们从服务目录中检索到可以利用的服务, 取得服务的定义, 然后根据平台定义的标准接口生成服务的客户端。这样, 服务调用者和服务提供者之间就可以进行信息传递。 (3) 服务目录:保存服务提供者所提供的服务及与服务相关的元数据, 并为服务调用者提供发现可用服务的方法。服务目录对服务相关信息进行管理, 并设置操作权限。它包括:1) 服务信息库, 提供服务信息的存储及查询功能;2) 服务信息管理, 提供服务信息的注册、发布、暂停、恢复、注销等操作;3) 服务目录访问控制, 负责服务目录的访问控制。 (4) 服务总线:是服务调用者和提供者之间的中介, 负责服务调用者的访问接入与控制, 查询服务目录并路由服务请求到正确的服务提供者。服务总线由服务接入框架、访问控制、服务路由和服务适配器组成, 具有如下主要功能:1) 访问接入与控制;2) 路由服务请求到正确的服务提供者;3) 为服务调用者与提供者转换交互协议;4) 提供统一的服务消息格式;5) 对服务提供者注册命名, 对服务调用者进行寻址管理。 (5) 服务合成与调用:本系统采用业务流程执行语言BPEL (Business Process Execution Language) , 以Web服务标准通过流程编排将服务封装为各种服务组件, 每个服务组件均有对外暴露的接口及引用, 接口表明这个服务组件将提供什么样的服务, 而引用表明这个服务组件将调用什么样的服务。调用过程如下:1) 当调用者调用功能单元1时, BPEL将其传入到对应的服务组件1;2) 启动新的BPEL流程, 根据所调用的服务组件接口定义生成相应的功能单元2、3、4;3) 然后将它们分别传递给服务组件2、3、4, 从而使这些服务组件按照预定的次序执行。

4 结语

本文分析了敏捷制造对信息集成的需求, 引入面向服务架构的思想, 构建6层信息集成系统模型, 采用服务总线和服务目录协调和调度服务并降低系统的复杂性, 同时采用Web Service技术的简单对象访问协议SOAP封装数据, 并用业务流程执行语言BPEL实现服务合成与调用, 提高服务的可重用性。实践表明, 该系统实现具有良好的分布式处理能力、跨平台和重用性能力。

参考文献

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[3]汪洪源, 孙静.网络经济下企业实施敏捷制造模式的策略[J].生产力研究, 2010 (2) :206～207

[4]刘敏, 严隽薇.基于面向服务架构的企业间业务协同服务平台及技术研究[J].计算机集成制造系统, 2008, 14 (2) :306～312

矿业信息异构数据库集成模型的研究篇5

对于以煤炭为主要能源的我国,矿业系统的信息化比较缓慢,拉距时间较长。受我国煤炭企业管理机制的影响,各矿业企业在信息化的应用上各自独立,研制、开发或者购买了不同的矿业管理系统,形成了各企业内部相对独立的信息系统。这些基于各种业务流程和异构数据源的应用系统虽然满足了煤炭企业某一特定时期、特定业务的需求,但因数据自身的特点,其子系统很难使用别的子系统的数据,从而在煤炭企业内部产生了信息“孤岛”,阻碍了煤炭企业信息化进程。随着信息化技术的广泛应用和矿业信息共享的迫切需要,如何在各种异构数据中进行抽取、转换和集成,是建立共享型数据平台极为关键的问题[7]。

目前,实现异构数据库的数据集成一般有3种方法,即联邦式数据库、数据仓库和基于中间件模式方法[3]。其中,采用中间件模式集成各种异构数据源,由于不需要改变原始数据的存储和管理方式,可集中为异构数据源提供一个高层检索服务,而使其成为实现异构数据集成中较为理想的解决方案[5]。

因此,根据行业领域特点, 在不改变原始数据的存储和管理方式下,采用中间件模式,笔者提出了一种基于XML和Web Service的异构数据库集成模型,可以有效地实现矿业信息异构数据的共享。

1 矿业信息异构数据库集成模型

1.1 XML技术

XML(Extensible Markup Language)是W3C于1998年发布的一种标准,它是SGML的一个简化子集,以一种开放的自我描述的方式定义数据结构,在描述数据内容的同时能够突出对结构的描述,从而体现了数据之间的关系。XML现已成为网络系统中通用的数据交换格式[9]。相对于数据库技术, XML技术在数据应用方面具有很多优点:

(1) XML文件不受操作系统、软件平台的限制;

(2) XML容易描述数据的语义,这种描述能为计算机理解和自动处理;

(3) XML不仅可以描述结构化数据,还可以有效描述半结构化、非结构化数据。

总体上看,XML在数据应用方面具有易表义、跨平台等优势,具有很强的连接能力、对数据的自描述能力,能很好地实现异构数据库之间的透明互操作,是一个不错的交互媒介。

1.2 Web Service技术

Web Service是建立可互操作的分布式应用程序的新平台,它向外界提供一个能够通过Web进行调用的API[8]。Web Service平台是一套标准,它定义了应用程序如何在Web上实现互操作性。

Web服务体系结构是基于3种角色(服务提供者、服务注册中心和服务请求者)之间的交互。交互涉及发布、查找和绑定操作[6]等内容。图1显示了这些操作、提供这些操作的组件及它们之间的交互关系。

使用Web Service技术实现异构数据库的集成有以下优点:

(1) 通用性更强。SOAP协议是Web Service的基础,SOAP协议与其它协议相比具有更多的灵活性和通用性。

(2) 结果信息处理能力更强。异构数据库的数据处理需要在语义层次上进行。Web Service的输入输出均是标准XML格式的数据,这为异构数据库查询结果的处理提供了方便。

(3) 强大的二次开发能力。开发者可以方便地开发具有特色数据库的Web Service接口。而且只要对相应的Web Service进行简单的引用就可以根据自己的需求自行设计跨库查询系统。

(4) 完善的信息源标识功能。UDDI提供标准化的、透明的、专门描述Web服务的机制,具有发布各种Web服务描述信息的能力。利用UDDI为标识检索服务提供了一种行之有效的方法,检索系统可以根据UDDI信息有效地选择数据源。

1.3 异构数据库集成模型结构

异构数据库集成模型采用3层B/S结构:数据层、数据集成中间层、用户层,如图2所示。

(1) 数据层:

数据层是整个模型的基础,由各个异构的数据源组成,在该模型中采用SQL Server、My SQL、Oracle等,它们在不同的操作系统中,是系统的数据提供者。

(2) 数据集成中间层:

该层是模型的关键,主要由查询处理块和数据集成块组成。查询处理块采用Web 服务体系结构,接收来自用户层的用户请求,经分析分解请求之后,在服务注册中心发现相应的服务,再绑定到具体的服务提供者进行数据查询。查询结果返回给数据集成块,进行数据集成,最终返回给请求用户。查询结果可能是从多个异构数据库中提取的,先经XML合成器对查询结果进行合成,再经语法分析处理,纠正语法错误,对应XSL(Extensible Stylesheet Language)转换成用户所需要的数据格式。模型中每一个异构数据源都有1个Web服务接口,使用之前在服务注册中心注册了相应的数据服务。如果有新的异构数据源加入系统中,只需注册服务即可,有效地实现了即插即用。

(3) 用户层:

由浏览器和Web应用程序组成。

2 矿业信息集成模型的技术实现

2.1 Web服务注册

有了Web服务,各个矿业企业不再是信息孤岛式的Web应用程序站点,通过Web服务可以将它们连接起来,实现矿业信息的共享。即使各个矿业管理信息系统使用不同的操作系统、不同的数据库,只要通过Web服务注册,它们就可以共享信息。

该模型采用.NET创建、注册、使用Web服务[4]。以SQL Server数据库为例,注册Web服务的代码如下:

Oracle数据库和My SQL数据库的Web服务注册方法与上面的代码类似,只是引入的命名空间和数据库连接串不同。Oracle数据库要引入“System.Data.OracleClient”,数据库连接串是“OracleConnection conn =new OracleConnection("DataSource=MyOracleDB;UserId=username;Password=passwd;IntegratedSecurity=no")”。My SQL数据库要引入“MySql.Data.MySql-Client”,数据库连接串是“MySqlConnection Conn = new MySqlConnection("Server=Server;Database=Test;Uid=UserName;Pwd=asdasd")”。

使用这些已经注册的Web服务,即绑定服务,只需在项目中添加Web引用,选择已经注册的Web服务,添加以下的代码,就可以使用已经存在的Web服务。

2.2 XML合成器

数据集成块接收来自各个Web服务的局部XML文档,将它们合成为一个全局XML文档,最后将合成的XML文档经语法分析、处理,协同XSL,依据客户端要求的文件格式返回[1,2]。由于合成的XML文档后续处理的实现方法比较简单,在这里,笔者重点介绍XML合成器的实现。XML合成器将来自各个异构数据库的XML文档合成为1个XML文档,实现了异构数据库的数据集成[8]。假设有2个XML 文档doc1和doc2,将doc2的根元素的子结点列表合并为doc1的根元素的子集,实现代码如下:

2.3 XML数据的传输

XML数据在整个系统中的传输采用SOAP协议。SOAP (简单对象访问协议)是一个基于XML的与平台无关的通信协议,使应用程序可以用被称为SOAP消息的XML文档在Internet上通信。它被定义为轻量协议,以便在松散的分布式环境中对等地交换结构化和类型化信息。SOAP协议规范了Web Service的调用机制。同时,Web 服务器将支持数据在数据层和显示层的双向刷新机制,即可接收客户端的数据,修改并存入后端数据库,亦可将后端数据库的数据变化及时传送给客户。

借助于SOAP,异构数据库集成问题将从层次上被简化。 XML 提供了跨平台的数据编码和组织方法, 而SOAP 建立在XML 之上,定义了一种跨系统平台的信息交换的简单包装方法。绑定于HTTP 之上的SOAP 协议, 可以跨语言、跨操作系统、跨防火墙进行远程过程调用(RPC),实现了编程语言和系统平台的无关性, 大大简化了异构数据库之间的交互问题。

3 具体应用

针对大型矿业集团下属煤矿分散、信息化程度不同、各个矿内部以及矿与矿之间管理信息系统异构等问题,该模型可以有效地屏蔽异构,实现矿业信息异构数据的共享。

矿业信息异构数据库集成模型的具体实现框架如图3所示。

4 结语

基于XML技术和Web Service技术的异构数据库集成模型,利用Web服务器将数据服务封装发布出去,通过ADO .NET 对XML数据进行组织和解析,并根据解析情况执行相应的业务处理,在一定程度上解决了矿业信息异构问题。但矿业异构数据在集成过程中的用户请求分解的机制问题、安全问题有待进一步的研究。

摘要：文章结合XML和Web Service技术的优势,提出了一种矿业信息异构数据库的集成模型,详细阐述了该模型的技术实现。实践证明,在不改变原始数据的存储和管理方式下,该模型能较好地实现异构数据源统一、透明的访问,保证数据的完整性、安全性和一致性,并且具有较高的开发效率。

关键词：煤矿,信息,异构数据库,XML,WebService

参考文献

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[5]曾小宁,黎明.基于XML的数据交换中间件的研究与实现[J].计算机工程与设计,2007(6).

[6]崔伟.基于XML和Web服务数据集成的研究[J].计算机与数字工程,2007(6).

[7]刘开南,董立红.矿业信息异构数据的共享[J].西安科技大学学报,2007(6).

[8]张倩,王晓东.基于ADO.NET与XML的异构数据库数据交互[J].计算机技术与发展,2007(8).

信息集成模型篇6

由于复杂机电产品系统涉及机械、电子、控制等多个领域,因此具有高度复杂性、动态性和不确定性等诸多特点[1]。在设计传统的复杂机电产品系统时往往是先设计好其机械部分,然后再设计其电子与控制等其他部分,其间设计遵循端到端的集成方式,在各个子系统均设计好后进行复杂产品系统的总装成[2]。这种设计方法至少存在着以下几个问题:①由于在产品的设计初期,缺乏在其系统层面进行整体全局的系统设计,因而原本功能良好的各个子系统间很可能产生冲突,致使整个复杂产品机电系统功能失效,更为严重的后果是,此类设计缺陷无法通过后期的详细设计或加工来弥补;②各个子系统在优化设计时,缺乏考虑子系统间的功能交叠与相互依赖的特点,只考虑了其领域内本身参数的优化问题,而不同子系统(如机械、控制、电子系统)参数间的相互影响关系很难在优化设计中实现;③由于很难对多域进行统一建模,且多域协同仿真建模具有过程复杂和难以通用的特点,仿真分析只有在各个单物理域(如机械、控制、电子域)中进行,且通常是在复杂产品的详细设计阶段进行,很难在设计初期进行应用。因此,传统的复杂机电产品系统设计方法已远远无法满足市场的需要[3,4,5]。

造成上述问题的关键原因之一是缺乏多物理域复杂机电产品系统不同层次的设计信息及仿真分析信息集成的方法与工具。具体问题主要有:如何统一地表征多域复杂机电产品的系统层设计信息;如何建立多域复杂机电产品系统层设计模型与仿真模型间的信息动态关联与集成;如何建立多域复杂机电产品系统层与具体工具层间信息的动态关联;如何建立多域复杂机电产品具体不同的工具层模型之间的动态关联。

受软件工程及其统一建模语言(unified modeling language, UML)的巨大影响[6],国际系统工程学会和面向对象管理组织于2006年提出了一种全新的标准系统建模语言SysML[7],以支持基于模型的系统工程(或称为模型驱动的系统设计)。目前已有研究人员将其用于复杂机电产品系统设计中[8,9],在SysML中重建了几乎所有的Modelica建模功能,然而,其映射只是在SysML表示的Modelica分析建模功能与其他仿真平台的Modelica建模功能间点对点进行,且设计者只能使用该扩展的分析建模工具进行设计建模。笔者所在课题组也已开始了相关研究,基于SysML探索了系统行为的建模方法、基于元模型的系统设计与分析集成等,但均还不完善[10,11,12]。

基于SysML,本文提出一种支持模型驱动复杂机电产品系统设计的信息集成框架与方法。一方面,建立包括产品系统层的设计信息与仿真信息,具体不同工具层的关键信息,如关键的特征几何信息与尺寸约束信息、控制参数信息等的集成信息建模;另一方面,以典型的系统层设计与仿真信息集成为例,探索上述信息集成与动态关联方法,以期解决上文提到的多域复杂机电产品系统设计时存在的信息集成问题。

1 基于SysML的多域复杂机电产品多层次系统设计与仿真集成的信息框架

1.1 SysML的复杂系统建模功能

如前所述,SysML是在UML建模语言的基础上面向复杂系统建模的扩展。它是一种图形化可视建模语言,其建模过程由系统设计人员通过图形(Diagram)交互实现。相比于基于文档的系统工程中主要以文本的形式对系统进行描述,基于模型的系统工程基于SysML建模语言,旨在从一开始就以模型的形式对包含人员、硬件、软件、过程、控制等在内的复杂系统进行二义性的说明、分析、设计、验证与确认等,且独立于具体的方法与工具。这样做的好处是从一开始就在设计人员、客户等各相关人员间建立清晰、无二义性的交流平台,消除理解歧义,同时还能支持将仿真分析引入至复杂产品早期的系统设计过程中来。

在继承UML图形表示的基础上,SysML包含的基本建模图形及其关系如图1所示。由图1可知,通过SysML的多种图形可以方便地实现对复杂产品的结构、行为、需求与属性约束关系的建模。其中结构模型侧重于对系统的层次以及系统间不同对象的相互关联关系建模;行为模型主要针对基于功能的和基于状态的行为进行建模;需求模型强调用户需求的层次关系、需求间的追溯关系及设计对需求的满足情况等;参数模型主要强调系统或系统内部部件间的约束关系。在具体的实现层次上,SysML语义通过元模型(Metamodel)来定义与实现。SysML的一个重要特点是:它具有极强的扩展能力,通过其扩展机制Stereotype,用户可以自定义其需要的功能。

1.2 多域复杂机电产品多层次系统设计与仿真集成的信息集成框架

复杂机电产品的设计涉及多学科领域和众多的参与人员,同时为保证极其复杂的产品设计在最短的设计周期内尽量达到性能最优,应尽可能地在产品的系统设计阶段即引入仿真分析,以帮助设计人员及早发现问题。为此,本文提出支持面向多域多层次复杂机电产品设计与仿真分析的信息集成框架,如图2所示。基于SysML,在复杂产品的系统设计层面、系统层设计与仿真分析间、系统层设计与具体的工具层设计间及不同的工具层设计平台间建立基于模型的无二义性的信息交流与集成平台,它主要包含两方面的内容: ①用于支持多域多层次的复杂机电产品系统无二义性信息集成的核心信息模型。如图2所示,在多域复杂机电产品的设计过程中,主要涉及四方面的信息:系统层设计信息、系统层仿真信息、工具层不同子系统的设计信息及工具层的仿真信息。然而,在每个部分中,并不是所有的信息都要用于集成。以系统层设计为例,系统层设计信息包含多域复杂机电产品的需求信息、功能及其分解信息、结构信息、行为信息及系统层各模型参数间的约束信息等,但在设计过程中,该部分的核心信息主要包括统一的层次式系统层结构与行为信息、关键具体结构与约束信息及其他领域参数与约束信息等。②模型驱动复杂机电产品系统设计时不同集成信息间的动态关联机制。上述的集成核心信息确定后,还只是静态的信息,只有在其间建立动态的关联并将其与不同的具体信息进行关联才能实现无二义性的信息交流。因此,需要在上述集成信息的基础上,进一步研究系统层设计与仿真信息间的动态关联机制、系统层与工具层间信息的动态关联机制及不同工具层平台间的动态关联机制。

2 支持多域复杂机电产品多层次设计与仿真集成的核心信息模型

由图2可知,从确定用户需求开始,到满足其要求的产品设计全部完成,需要经过多个反复的设计过程。这些设计过程总体上可以分为系统层设计和工具层设计两大部分。在系统层设计部分,主要是根据用户给定的需求,基于各种物理效应、工作原理等对给出的需求进行逐步的功能分解与功能推理,直至对应上可以实现的功能模型;接着基于此功能模型,求解能满足功能需求的行为模型和结构模型,并对其间的参数约束关系进行定义;在具体的工具层设计阶段,以系统层设计部分给定的需求模型、行为模型、结构模型、参数约束模型为基础,对其进行不同物理域子系统的划分,将划分的各模型作为不同子系统设计的初始条件,进行具体的详细设计。另外,考虑到多域机电产品在结构、行为上的复杂性,设计人员不可能仅基于设计给出的静态结构模型和行为模型对其进行评价,只有通过动态的模拟仿真分析,才能对可能的众多设计方案进行反复的对比、优化。

基于上述分析,要支持多域复杂机电产品多层次的设计与仿真的集成,其核心信息模型则必须包含以下三方面的信息:①支持系统层设计与仿真集成的信息;②支持不同层次的设计集成的信息;③支持不同的具体工具间集成的信息。

2.1 支持复杂产品系统层设计与仿真集成的信息表示

如前所述,复杂机电系统中包含多个不同域的子系统,这些子系统相互作用共同完成给定的要求,而这些不同子系统间可能会产生功能交叠与冲突、甚至是不可预测的行为[13]。更为严重的是:这类“先天缺陷”无法经过后续设计与加工来弥补。因此,必须进行动态的仿真以评价、优化系统方案。然而,直接基于现有的SysML设计模型进行仿真存在以下3个问题:①SysML提供的Diagram较多,且相同的设计需求可以由不同的Diagram来完成设计,因此,如何基于SysML给出统一的、面向系统层仿真的信息表示是必须解决的问题;②虽然SysML提供了较多的Diagram以支持复杂系统的设计,但由于复杂机电产品的特殊性,如包含有连续行为甚至是离散/连续的混合行为,因此必须要对SysML进行面向复杂机电产品的扩展,以支持其特定信息的表示;③在进行系统层仿真时,还需要包含有仿真环境及仿真参数的建模。因此,本文对SysML进行以下扩展,以支持复杂产品系统层设计与仿真集成信息的表示。

2.1.1 面向连续动力学行为设计建模的SysML扩展

由物理学可知,复杂系统的连续动力学行为的重要特点是遵循克希霍夫定律(Kirchhoff’s law),即在复杂系统的某一节点上,其势变量之值必相等,而流变量之和为零。为此,本文扩展了SysML语言的connector功能,定义了扩展类dynamicsConnector以表

达克希霍夫定律的各元素间的联系关系。如针对图3所示简单的弹簧-阻尼系统,其基于SysML的内部块图(internal block diagram, IBD)和扩展后dynamicsConnector的连续动力学行为如图4所示。由图4可知,各建模元素间均通过具有克希霍夫语义的dynamicsConnector进行连接,可以由图4方便地建立系统的连续动力学行为。

2.1.2 面向混合行为设计建模的SysML扩展

复杂产品的典型行为特征是离散与连续混合。根据不同的外部条件,复杂产品的控制子系统会选择不同的行为。因此,要正确表达混合行为,所建模型必须能有效表达不同行为发生的条件及其转换机制。基于此,本文分别在SysML的约束块(constraint block)和依赖关系(dependency)的基础上进行扩展,提出条件约束块(conditional constraint block, CCB)和状态转换(transition)的概念,并基于此,在SysML参数图(parametric diagram)的基础上,提出有序参数图(sequenced parametric diagram, SPD),以支持复杂产品混合行为的统一建模。

(1)条件约束块CCB的定义。在SysML中,约束块用来作为其他块(block)的约束属性以对块的属性进行约束,当实例化为约束属性时,它就永远处于活动(active)的状态(即受约束的属性必须永远符合其所定义的约束)。条件约束块CCB是在包含约束块所有内容的基础上进行以下语义的扩展:当它作为约束属性时,具有“活动”和“不活动”两种状态,且只有处于活动状态时,其约束才生效。为此,CCB在约束块的基础上增加两个数据信息:①活动指示(invariant)。invariant是一个约束,当该CCB处于活动状态时,该约束为“真(true)”,因此,它是CCB被激活的前提条件,同时也是CCB变为不活动的结果(如果该条件为false,则CCB处于inactive状态)。②触发器(trigger)。这里的trigger即标准的UML中的触发器,可以激发相应的约束块使其状态变为“活动”。除添加上述数据信息外,相应的参数信息也进行了扩展。除了约束参数之外,CCB的参数还包含了活动指示invariant以及触发器所涉及的一些参数。为了区别,添加了两种扩展类——InvariantParameter以及TriggerParameter,它们与约束参数在句法上没有区别,只是作为语义区分,且要求CCB在相互继承时,只继承一般参数,不继承其他部分参数。

(2)有向连接(directed link)。在SPD中,除了SysML中的绑定连接(binding connector)之外,为表达不同行为间的顺序关系,基于依赖关系(dependency relationship),扩展定义了有向连接DirectedLink。它主要用于两个CCB之间,用来表示CCB之间的序列。其语义是:一旦其被激活,则其源CCB变为“不活动”状态,而其目标CCB变为“活动”状态。

(3)有序参数图(SPD)。SPD是在参数图的基础上扩展而来的,以支持复杂产品混合行为的建模。其节点可以是CCB或约束属性,而节点间的连接关系除了绑定连接外,还有有向连接。由于条件约束属性对应的CCB可以进一步包含子CCB,因此 SPD可支持层次建模。SPD元模型表示如图5所示。

2.1.3 面向系统层仿真信息建模的SysML扩展

本文扩展一个Simulation功能以表示基于系统的动力学模型进行仿真实验的相关信息。包含的信息主要可以分为两类:仿真环境配置信息(如起始时间等)和仿真相关的参数信息(如外作用的脉冲力大小等)。此外,根据使用的仿真系统的不同,有的系统可能还需要提供仿真时的感应设备模型。

2.2 支持不同层次设计模型集成与不同工具间模型集成的信息表示

本文主要考虑在系统层设计模型与工具层模型间尤其是机械设计模型与控制设计模型的信息集成。对于系统层内的设计模型间如需求模型、功能模型、结构模型及行为模型间的信息交互,及不同具体设计工具内的不同层次设计模型间的信息集成则不重点研究。

2.2.1 基于SysML复杂产品的机械设计信息表示

目前几乎所有CAD系统均支持基于特征的产品信息表示,但不同的系统有不同的特征定义库。本文以SolidWorks为例讨论复杂机电产品的机械设计模型与系统层模型的集成。理论上,有两种集成的方法,即系统层设计模型在CAD系统中表示和基于SysML的 CAD机械设计信息表示。本文选择第二种方法,即探索如何扩展SysML以支持相关产品特征信息及约束信息的表示,进而支持系统层设计信息与 CAD产品信息的动态关联。一般地,在CAD系统中存在三个层次的信息:装配层、零件层和特征层。对于复杂零件,中间还存在子装配层等。

本文通过分别扩展SysML的块定义扩展类CadAssembly、CadPart来表示装配层、零件层的信息,其扩充的属性数据结构则用来表示装配层和具体零件的信息。具体地, 在CadAssembly中,主要包含有零件、子装配及其间的约束关系等。在CadPart中,首先包含所有的特征及特征间的约束参数关系。此外,为支持系统层的设计与仿真,一些相关信息如质心坐标、零件质量等也包含在内。这里的约束关系是通过SysML中的Constraint来表达的。对于具体的特征,则分别建立相应的扩展类,如对通槽特征,建立CadThroughSlot,而通槽特征的形状参数——深度与宽度则被定义为CadThroughSlot的属性。除上述各特征的形状参数外,特征间还需要定位参数约束信息,如特征间的方向与位置参数约束,及一些特殊约束如对齐、平行、垂直等约束关系等。此外,在特征中还有一个重要的依赖关系,即通过复制、剪切与拷贝建立的特征约束关系也需要建立。同样地,可以建立其他特征如通孔、阶梯、盲孔等特征的SysML表示。

2.2.2 基于SysML复杂产品的控制信息表示

控制子系统的设计对复杂机电产品的作用至关重要,是复杂机电产品系统的中枢部分。国际电工委员会受软件工程中模型化设计的影响,提出了用于分布式工业过程测量与控制系统功能块的新标准IEC 61499 function block(FB)[14]。其主要特点是实现控制系统设计的模型化。其基本的控制功能模块定义如图6所示。而实际的控制应用系统(application)即是由FB实例(instances)连接形成的网络。由于本文重点是研究其功能建模,因此关注的核心是FB的类型T参数(FB types)和FB的实例化I参数(FB instances),而其他参数如Sa、Ie、Oe主要是用于控制功能的分析与推理[15,16],本文不考虑对其进行建模。

首先,本文基于SysML的Block需要扩展添加FB Application,用于表示整个实际的控制系统,其中包含各种FB类型的功能实例,最终形成一个控制系统网络。对于基本的FB类型,本文对基于SysML的block及其属性进行扩展,其定义如表1所示。

相应地,基于FB类型的实例化结果即是相应FB类型实例化出的属性。而实例之间的连接关系,则可在SysML的ibd中用连接“connector”进行关联。具体定义如表2所示。

3 基于元模型的系统层设计模型与仿真模型集成

本文基于三元图文法(triple graphics grammar, TGG)来实现系统层设计模型与仿真模型间的集成。其主要特点是除了分别建立源模型和目标模型元模型的图之外,还需要建立表示其映

射关系的映射图。这里,仿真模型拟以基于Simscape表示进行讨论。因为Simscape是Mathworks为支持复杂物理系统仿真而最新推出的建模语言,是其Simulink产品线的扩展与延伸,十分容易为用户熟悉和接受。

3.1 SysML和Simscape的元模型

SysML元模型是用来表示建模语言SysML的最基本的建模元素及其间的关系的。通过分析SysML的建模功能,我们可以分析得出SysML和Simscape的元模型。关于Stereotype的元模型表示,本文将其简化为一个字符串,即stereotype: String。虽然这样存在一定的不合理之处(如无法体现其他属性),但易于实现。

3.2 TGG的转换规则

本文基于MOFLON实现了基于TGG的模型双向转换与集成。为此,首先建立了一些TGG的连接类型(link type),以表示两个元模型的元素之间的对应关系(如SysML的block对应到Simscape的component);然后,针对每个link type建立相应的TGG转换规则。

域、包与块的转换规则(domain, package, block)基本类似,如图7所示。以block为例:包含两个连接属性,分别表示顶层block的转换和在

(b)变换规则

包内的block的转换,如图7a所示,图7b所示为相应的TGG规则。这里存在的一个问题是在进行block属性间转换时,需要用到block之间转换的连接类型。而由于block之间的连接类型有多条,在表示属性转换的时候也要写多条。若这样递推下去,就会比较麻烦。为此,本文采用继承关系,只需要在表示属性转换的时候,使用block转换的父类连接属性。

类似地,对于SysML中的数值属性(ValueProperty)、端口(Port)、方程(Equation)、继承关系等也可以建立在SysML和Simscape间对应的转换规则。

4 实现与实例

本文以MagicDraw 16.5、Simscape 4.2和SolidWorks为基础实现基于SysML的复杂产品信息集成,其SysML模型和Simscape模型均以XMI格式进行表示。其对应的meta-model模型通过 MOFLON’s MOF 2.0 editor 来获取[17]。SolidWorks模型也是基于XMI来表示的。TGG转换规则等则通过TGG规则插件来完成其功能,这里TGG的规范是通过FUJABA工具包自动形成其带操作规则的元模型来表示的[18,19],在完成转换得到Simscape模型的XMI表示后,通过后处理操作生成MathWorks Simscape平台可接受的ssc文件后,利用其相关命令如ssc_build直接生成Simscape仿真模型。

在完成上述实现的基础上,本文以图8的倒立摆系统进行实例验证分析。这里,小车的主要参数是:质量0.5kg,摩擦系数0.1N/(m·s);

倒摆的主要参数是:质量0.2kg,长度为0.3m,转动惯量为0.006kg·m2,并且假设对小车有一个恒定朝右方向的扰动力,其大小为0.2N。这里,为保持倒摆尽可能地处于垂直位置,其控制模式有两种:基本控制和实验控制。其控制方程分别如下:

Fc=-1.0000x-1.6567v+18.6854θ+3.4594ω (1)

F′c=-10.7107x-37.8345v+105.5298θ+20.9238ω (2)

式中,x为小车的位移;v为小车的速度;θ为倒摆角;ω为倒摆角速度。

基于Simscape的倒立仿真模型如图9所示。在假设倒摆的初始角度为零时,其仿真结果如图10所示,图10a是倒摆角度的变化曲线图,图10b和图10c所示分别是基本控制和实验控制结果。基于上述的仿真结果,设计人员可以进一步分析,并通过调整和优化参数达到最优的控制效果。通过上述实例可以看出,

(c)实验控制结果

在复杂机电产品最开始的系统设计阶段,就可以针对不同的设计方案进行仿真、对比,从而从一开始就排除明显不合理的设计方案。

5 结语

本文提出了一种基于SysML的、模型驱动的多域产品不同层次设计信息与仿真信息的集成框架,讨论了多域复杂产品设计时信息集成的具体问题,深入地研究了如何扩展SysML以支持系统层设计时的离散/连续混合行为的表示、仿真信息的表示、控制设计信息的表示等。并以系统层设计与仿真集成为例,详细研究了基于TGG的复杂产品信息集成方法与机制。多域多层次的复杂产品信息集成是一项工程浩大的工作,目前还不完善,后期将进一步对不同层次的设计信息及具体工具层的设计信息与仿真分析信息的集成进行深入研究。

信息集成模型篇7

机械制造业由于物料品种规格多,生产制造过程复杂,势必造成管理也是最复杂的,面对竞争激烈的机械制造业市场,利用信息化技术的和数据仓库技术进行复杂的数据分析和决策,可使企业更快的响应市场需求,做出迅速、准确的决策分析,提高企业竞争能力。本文以典型的机械制造企业为例,对企业信息集成、数据仓库的结构和数据模型进行研究。

1 机械制造业管理的特点

我国机械制造业是发展较早的企业,大、中、小规模并存,且遍及各地,在生产过程中已经积累了大量的成功技术和经验,其管理的特点主要是生产、供销、资产、人事、财务等各部门组成一个有机的整体,企业运行时各部门之间存在大量信息交换。如果这些信息交换用传统的人工方法管理,则可能出现下列情况:1)基础数据不完善,信息分散、不及时、不准确、不共享等情况,这会大大影响管理决策的科学性。2)缺乏标准化、规范化、制度化、程式化的管理,管理的优劣因人而异。3)管理工具落后,没有实现信息的共享和资源的优化配置。

随着世界经济一体化的形成,市场竞争越来越激烈,要求企业产品更新换代快、产品质量高、价格低、交货及时、服务好,这就要借助于信息现代化技术改善企业管理的模式、管理方法、管理手段、组织结构、业务流程等,增强决策和竞争能力。

2 机械制造企业信息集成过程

2.1 机械制造企业信息集成过程分析

机械制造企业信息系统包含IT资源和业务应用两部分,IT资源主要由各种业务信息及其相应的基础IT构架组成。基础IT构架包含网络、服务器、个人计算机及存储、输入、输出、安全备份等设备,用来完成业务信息的获取、加工和使用主要由业务应用系统来完成以实现相应的业务处理、分析和决策功能和过程。

一个机械制造企业中有战略管理、人力资源管理、产品开发、产品制造、采购、销售和客户管理及决策服务等过程。业务过程的组织与协调运行水平决定了企业的工作效率,也就决定了企业的竞争力。由组织结构、人员、业务过程及相应的资源共同组成机械制造企业系统如图1所示,业务活动和业务过程的执行需要业务应用系统的支持,而IT资源负责业务信息的存储、转换和传递工作。

2.2 从机械制造企业模型到信息系统的实施过程

以机械制造企业模型为基础,以企业战略、信息系统战略和信息系统的实施及运行维护之间的正确信息影射和同步互动作为企业业务体系到信息系统实施过程的核心,强调信息的一致性、系统的柔性和可配置性。通过实施一体化的企业信息系统来实现企业的集成,企业模型为企业信息和业务信息提供了模型化的表示方式,它为企业决策层、IT部门以及系统提供商等不同参与者提供对企业和信息系统共同理解的平台和交流媒介。其信息转换过程如图2所示。

2.2.1 业务策略及业务体系规划

首先根据机械制造企业现状建立面向产品全生命周期的需求层企业模型,其核心内容是机械制造企业宏观的业务模型,它以企业业务过程为核心,并集成企业组织结构的相关内容,目的是通过该模型对企业业务现状进行分析和诊断,来发现企业存在的问题,对相应的业务过程进行优化。

企业核心业务过程的确定为实施信息化的方式、时间、风险等因素的决策和分析提供了依据。

2.2.2 信息系统规划

信息系统规划包括系统战略规划和信息资源规划,需要完成的是实现机械制造企业业务系统框架到信息系统框架的转化。信息系统框架包含的内容主要有企业整体信息的功能结构、数据结构、集成框架以及信息系统实施策略、实施方法、实施计划。

根据优化后的业务核心模型的功能需求,从中抽取得到信息系统需要实现的业务功能单元和功能结构,并且将过程中涉及到的活动、活动之间的逻辑关系和活动之间的数据流影射为这些功能单元所需要执行的功能操作、功能单元之间的交互关系以及不同功能单元之间的数据流。然后将所得到的功能单元配置成的信息系统中的子系统或者系统组件,再将所有功能单元使用和传递的各种可以结构化的数据抽取整理成为信息模型,最后再根据业务核心模型中描述的业务过程所关联的产品信息、组织信息和资源信息,确定未来数据库的系统分布结构、信息系统的网络结构,并在此基础上建立信息系统的集成框架。

2.2.3 信息系统实施

在一般情况下,基础结构和集成框架在设计和实施上都采用基于组件的方式,那么在企业业务功能和组件之间建立影射关系,实现信息系统模型到组件之间的一对一的影射,由此可以建立功能参考模型和系统摸板之间的影射信息系统的实施。

将宏观业务过程细化到由若干具体的功能操作组成的业务操作过程模型,可以用伪码的形式表达,以方便地实现与程序代码的转换,然后转换为UML模型,由CASE或ROSE来完成组件代码的自动生成,并将其存储到组件库中,并与功能单元建立影射关系。

2.2.4 信息系统运行与维护

基于工作流模型的信息系统运行管理和控制系统可以自动完成信息系统的运行和管理功能,通过工作流管理系统提供的运行维护功能建立有效的系统日志和数据仓库,利用数据分析技术可以对日志数据进行挖掘分析,来评价信息系统的运行性能,及时发现新鲜系统存在的错误和潜在的问题,及时完成系统的维护工作。

3 机械制造业信息系统数据仓库的数据模型设计

机械制造业的数据仓库采用“自底向上”的模式建立。数据仓库的实施步骤为:分析企业的信息结构,建立各个部门和分系统的数据集市,在数据集市的基础上建立数据仓库。

机械制造业信息系统的层次结构分为战略决策层、管理控制层和作业处理层。战略决策层对应厂级管理层,这一层的信息来源和输出数据库是企业级的数据仓库和部分数据集市。管理控制层对应各职能科室管理业务,各职能部门用相应的子系统对产品设计、生产制造、产品质量和产品销售进行全面计划与控制。信息来源与输出是部门级分数据集市和操作性数据库。作业处理层对应车间、仓库等发生大量作业数据,信息来源与输出是操作性数据库。

3.1 数据集市的开发

机械制造业的信息包括销售信息、产品信息、技术信息、工艺信息以及生产状态信息等几类,将这些信息分类映射到信息系统不同的分系统中,这种映射是多维的。

对于机械制造业的信息系统需要建立的数据集市有对应生产经营、工程设计、生产线管理与自动化和质量管理四个分系统。建立面向信息访问和决策分析的部门级数据集市,将少量部门的数据集市综合成真正分系统级的数据集市。

3.2 建立企业级的数据仓库

在各个分系统的数据集市和企业的业务数据库基础上,建立全企业范围的数据仓库。对于面向主题的数据仓库设计,可以用信息包图设计、星形图或雪花模型图设计和物理数据模型设计。

4 结束语

采用数据仓库的数据模型设计,可解决企业经营管理中存在的一些问题,提高了企业的信息共享度和集成度,提高企业生产效率和经济效益。

利用先进的企业集成技术和数据仓库技术对机械制造企业进行企业集成、数据分析和决策,可使机械制造企业提高生产效率和经济效益,更快的响应市场需求,做出迅速、准确的决策,提高竞争能力。

参考文献

[1]蒋明炜.机械制造业信息化探讨[J].洞察,2008,(3):60-62.

信息集成模型篇8

现代制造业对计算机集成和数据共享程度的要求越来越高,人们需要用集成和开放共享的眼光来处理生产过程中的各个环节。在CAD/CAPP/CAM集成系统中,CAPP是连接CAD与CAM之间的桥梁和纽带,是制造信息较为集中的汇集处。CAPP对于保证信息化制造系统中的信息流畅通是非常重要的,它对组织生产、保证产品质量、提高生产率、降低成本、缩短生产周期、改善劳动条件都有着直接的影响,是生产中的关键性工作。只有实现CAPP与其它子系统的集成,才能实现制造系统真正意义上的集成,CAPP是制造业信息化的关键技术。本文采用ActiveX Automation技术与零件信息模型实现CAD系统和CAPP系统之间的信息集成,CAD系统中零件的总体特征信息、工序图等相关信息能够自动导入CAPP系统中。

1 Automation技术通信原理

ActiveX Automation技术是自AutoCAD R14版以来Autodesk公司推出的自动化服务功能。它是一组基于COM的技术集合,通过OLE自动化技术扩充和发展起来,允许一个应用程序操纵另一个应用程序中的对象。ActiveX控件将应用程序模块化,把有关的数据和操作封装起来,以对象的形式提供给用户,这些对象封装了应用程序的所有功能,利用对象固有的属性和方法,几乎所有面向对象的编程语言都能访问到应用程序的数据库,用户不必了解应用程序内部的具体实现过程就可用支持ActiveX技术的可视化。图1显示了应用程序、Active X接口以及外部编程语言之间的关系。

从某种意义上讲,控制AutoCAD的实质就是控制AutoCAD对象的方法和属性。此外还应注意AutoCAD对象的层次结构,对于顶层和外部对象可以直接赋值引用,而对于从属对象则需要间接引用,即从高层逐级访问对象。每个AcitveX对象都有自己的对应的属性、方法和事件,通过对象的属性和方法,我们可以获得对象的有关信息,而通过事件发出的通知和信息,我们可以写子例程序或事件处理程序来完成我们的功能要求。图2显示了AutoCAD对象模型的顶端部分,第一层对象就是AutoCAD应用程序本身。在图2所示的层次中,每个对象都含有在它下层的对象。使用ActiveX Automation的一般原则是:以自顶向下的方式来检索对象。

2 零件信息模型的几个基本概念

2.1 特征相关概念

特征分为几何特征与工艺特征,它是一组信息的集合。以五阶轴为例,如图3所示的零件图中,直径、半径和宽度等长度为几何信息,而附在其上的加工精度等级、表面粗糙度与形位公差为加工工艺信息,所以由图可以看出圆柱面是一个特征。特征类型又可以分为主要特征及辅助特征。顾名思义,主要特征是用于描述零件的总体的、主要的几何形状的特征,辅助特征是对主特征的辅助说明或进一步修饰,它依附于主特征或其他辅助特征之上。特征属性包括两个方面,一个是描述零件集合特征的信息,比如直径、长度、宽度、深度和角度等;另外一个是描述零件加工的工艺特征,比如精度等级、形位公差、表面粗糙度和热处理要求等,不管是几何特征的描述还是加工工艺特征的描述都从属于特征,依附在特征之上。特征属性一般它由属性名、属性值等若干属性项组成。对于某一具体零件,所有特征都用唯一的特征符号,即ID号来标识。主特征的ID号用字符串“01-99”表示,辅助特征的ID号用“主特征ID+01-99”来表示。

2.2 零件信息模型的结构

一般零件信息可分为三个层次:总体信息层、特征层和特征属性层。零件信息模型的总体结构如4图所示。

2.2.1 总体信息层

管理信息、总体技术要求、零件属性信息以及轴向尺寸链表等构成了零件的总体信息层。用于描述零件的管理信息的为管理信息节点,它是一个“对象”,其属性包括零件图号、零件名称、产品编号、产品名称、设计者、审核者以及更改信息、备注等。用于描述零件的属性信息的为零件属性节点,它包括零件类型、材料牌号、毛坯尺寸、零件重量、材料硬度和毛坯种类等。用于描述零件的总体热处理信息,以及其他技术要求信息的为总体技术要求。组成零件的各个轴向尺寸用前、后指针通过轴向尺寸链将连接起来,组成零件的轴向尺寸链表。图5所示ahi是该链表的一个尺寸节点,dim_link_info寸链的第一个节点为尺寸节点。在尺寸节点图中,所谓尺寸起点和终点位置是指尺寸是从什么特征的什么位置开始或是结束的,可以用左(l)、中(m)、右(r)来表示尺寸起点或终点的位置。本文指的零件总体信息为零件图号、零件名称、产品编号、产品名称、材料牌号、材料硬度、毛坯种类、零件最大外形尺寸、重量和未注粗糙度等信息。

2.2.2 特征层

描述组成零件的各个特征之间,包括主特征之间的关系以及主特征与辅助特征之间的关系的是零件的特征层,它是零件信息模型的主干架。特征关系图或特征二叉树结构表示特征的关系。

2.2.3 特征层属性

特征属性层是指对特征二叉树中的每一个特征的属性的描述。二叉树中的每一个节点就是一个特征,对每个节点的属性的描述就是特征属性层,它包括特征名称、特征方向、特征号等主属性及几何尺寸属性、形位公差属性、位置尺寸属性、加工方法链属性、局部如处理属性以及特征辅助属性等多方面的信息。若干个属性项组成了特征的每一个属性,各个属性用双向链表连接起来,组成相应的属性链表。

3 系统实现

CAD与CAPP系统的集成主要由零件总体信息导入模块与零件特征信息导入模块组成。零件总体特征信息输入模块又可分为三个模块。如图6所示。左边为零件DXF格式显示部分,该图可由打开零件图按钮打开导入,可以从该图查看核对零件图;右边部分为零件属性信息,选择好要加工的零件图后,可以点击信息导入按钮,零件相关的属性信息,即零件总体特征信息便可从CAD图纸中自动带入右边的零件信息模块,它包括零件图号、零件名称、产品编号、产品名称、材料牌号、材料硬度、毛坯种类、毛坯尺寸、备注等。

本系统使用的集成开发环境为Visual Studio2008,采用Visual C#语言开发程序界面,运用ActiveX Automation技术,从CAD系统中零件的DXF文件自动导入零件的总体特征信息,这些总体特征信息在DXF文件中都是文本数据,零件的总体特征信息名称以及格式如表1所示,利用StreamReader s=new StreamReader(path,System Text.Encoding.Default);获取相应的文件名,再用s.ReadLine()读取DXF文件中的相关的零件信息,比如要读取产品编号,其代码如下:

零件特征信息导入模块分为两个子模块,如图7所示。一个为零件总体特征信息输入模块,一个为零件工艺信息特征输入模块。点击零件总体特征导入按钮,选择需要导入的零件文件,当用户完成从CAD系统自动导入零件的总体特征信息后,系统会在主窗口中显示所导入的零件的总体特征信息。形状特征信息输入有些需要手动输入,特征尺寸可以实现自动提取,用户输入一种特征后,会在特征参数输入窗口显示相应的特征参数。所输入的参数自动保存在数据库中。

特征尺寸的提取的实现过程[78～80]:

特征尺寸的提取的实现过程引入了特征类库(Feature class Library)的概念,其实现的部分代码如下:

4 结论

本文以零件特征为单元,建立了零件特征信息模型,并把ActiveX Automation技术运用于CAD系统与CAPP系统集成开发中,通过ActiveX接口,可以把零件总体特征信息从CAD系统中自动导入到CAPP系统中,零件总体特征信息无需人工输入,避免人为错误,提高了效率,实现CAD系统与CAPP系统之间的信息共享与集成。

参考文献

[1]程剑兵,卢继平.基于特征的工艺决策[J].北京:北京工业学报.1999,13(01).

[2]Martino S.and Kim Y.Cylindrical features in form featurerecognition using convex decomposition.IFIP Conf.onFeature Modeling and Recognition in Advanced CAD/CAM Systems,1994.

[3]Dong J.and Vijayan S.Manufacturing feature determinationand extraction-Part I:optimal volume segment.ComputerAided-Design,1997,29(6):427-440.

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[5]Tsheng Y.J.and Joshi S.B.Recognizing multiple interpreta-tions of interacting machining features.Computer Aided-Design,1994,26(9):667~688.

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[7]曾盛绰,黄月芹,马俊燕,韦仁.基于特征匹配检索与区间数优势度多属性排序方法的工艺规划研究[J].机械设计与制造,2011,(12).

[8]彭义兵,谭清明,陈万领.DXF实现CAD/CAPP集成的方法研究与实践[J].2003,(8),49-51.

[9]杨荣.基于设备能力导航的工艺规划通用系统设计与实践[D].广西大学,2008.

基于综合集成思想的工程评标模型篇9

1 模型的建立

1.1 原理

假设评价与分析n个投标方案,评价指标为m个,通过对各方案指标的量化,可以获得n个状态向量xi=(xi1,xi2,…,xim)(i=1,2,…,n),在此基础上,构造综合评价函数:yi=f(w,xi),其中w=(w1,w2,…,wm)为非负归一化处理的指标权重向量,由yi=f(w,xi)(i=1,2,…,n)经过一系列运算得到各投标方案综合评价值yi(i=1,2,…,n)的大小,从而将n个投标方案排序,选出最优方案。

1.2 线性模型

又称之为线性加权法,其数学模型为: $y = \sum_{j = 1}^{m} w_{j} x_{j}$ 。

其中,y为投标方案的综合评价值;wj为与评价指标xj相对应的权重系数。

其中 $[0 \leq w_{j} \leq 1 (j = 1 ‚ 2 ‚ \dots ‚ m) ‚ \sum_{j = 1}^{m} w_{j} = 1]$ 。

由线性模型的数学性质可以知道,各指标间评价的结果是相互独立的,彼此间对总评价值的影响是没有关联的,其采用的是“和”的综合运算,就是部分之和等于总体的关系,由于其线性关系,每一个单独指标值的变化都可线性地为另外的指标进行补偿,也就是说,有很强的互补性。在现实的评标中,当方案在某一指标突出时,会大幅提高其总的评价值,而掩盖其其他方面的缺陷,同理,即使该方案在某一方面指标偏低,其也可以通过其他指标的提高进行补偿,从而取得高的总评价值,影响方案的比选。而且线性模型对各指标的权重要求很高,特别是对过高的权重,直接影响评价结果,并且敏感度也不高。

1.3 非线性模型

又称为非线性加权法,其数学模型为: $y = \prod_{j = 1}^{m} x_{j}^{w_{j}}$ 。

其中,y为投标方案的综合评价值;wj为与评价指标xj相对应的权重系数。

其中 $[0 \leq w_{j} \leq 1 (j = 1 ‚ 2 ‚ \dots ‚ m) ‚ \sum_{j = 1}^{m} w_{j} = 1] ‚ [x_{j} \geq 1 (j = 1 ‚ 2 ‚ \dots ‚ m)]$ 。

由非线性模型的数学性质可以知道,各指标间评价结果有较强的关联性,其采用的是“积”的综合运算,强调了指标值中最小值的作用,并加以放大、显现。在现实的评标中,当方案在某一指标较低时,会级数放大的弱化总评价值,并且不可以从其他的高指标值获得线性补偿,因此强调了指标大小的协调性,突出了指标值中最小值的作用。非线性模型对指标权重的要求不如线性模型高,但对指标值要求高,而且对指标值变动的反应敏感度很高。

1.4 综合集成模型

通过对线性与非线性模型的认识,可以清楚二者的特点,线性模型强调了高指标值,强调了突出性,而忽视了低指标值,相反,非线性模型强调了指标值中的最低值,强调了协调性,而对高指标值却反应迟钝。在评标中,既要考虑突出性,又要考虑协调性,这就要求评价者能够对系统全面地、均衡地分析,对线性与非线性模型的集成,可以保证此目的的实现。基于此,建立数学模型为: $y = η_{1} y_{1} + η_{2} y_{2} = η_{1} \sum_{j = 1}^{m} w_{j} x_{j} + η_{2} \prod_{j = 1}^{m} x_{j}^{w_{j}}$ ,

η1,η2≥0,η1+η2=1,xj≥1。

其中,y为投标方案的综合评价值;y1,y2为投标方案由单模型确定的综合评价值;η1,η2为两种单模型确定的比例系数。

2 权重的确定

权重的确定,即对工程评标模型中的权系数进行赋值的方法,具体来说,就是评标中的指标权重,即指标对选择中标单位的贡献程度,反映每个指标在评标中的价值地位。若权重确定的不够合理,会给决策者提供错误的信息,从而无法科学合理地、全面地、系统综合地评价投标单位。

在工程建设项目这一复杂系统中,决策问题常常是半结构化或非结构化的,对这些结构不良问题领域的多目标(多指标)权值的确定,往往反映了专家对领域问题理解的一个重要方面,是专家经验和决策者意志的体现,相当程度上决定了多目标综合的精度。定义权系数赋值包括权系数初值设定、一致性或合理性检验、归一化和调整这几个阶段。为了使决策者能较为准确地对不同性质目标子集或指标子集的权系数赋值,普遍采用的有:直接给出法(DDM)、比较矩阵法(CMM)、层次分析法(AHP)、环比评分法(CCM)、重要性排序法(IOM)、二型Fuzzy子集法(TFM)等。这些方法能分析一些按时间顺序排列的平面数据列静态数据,但是对于动态数据的分析适用性一般。所以在确定权重时还应考虑到数据的时序性。这个是从理论层面上来说,目前在工程评标领域还比较欠缺,也是有待进一步完善和发展的。

2.1 主观赋值法

主观赋权法是测评人员根据自己的知识、经验、信息和价值观,直接、主观地赋予各项指标权重的方法,在实践或研究中被采用的较多,常用的主观赋权的方法有:统计分析法、AHP法、DARE法、模糊层次分析法、专家咨询法、评级打分法、成对比较法、无差异折衷法及其他一些变形方法,这类方法的共同特点是各个评价指标的权重是专家通过自己的经验和对实际的判断确定的,选取的专家不同,得出的权重系数也不相同。这类方法优点是专家可以根据具体的工程背景合理地确定指标权重系数之间的排序;缺点是此类方法确定的权重系数具有较大的主观随意性,专家的经验以及对实际情况的了解是影响权重大小的主要因素,若选择不适当的专家可能不能准确地确定各个指标的权重系数。

2.2 客观赋值法

客观赋权法是直接根据各个指标的原始信息经过一定数学处理后获得权值的方法,原始信息直接来源于客观环境,并根据各个指标所提供的信息量的大小来决定相应指标的权重。常用的客观赋权方法有:理想点法、主成分分析法、熵权法、最小二乘法、因子分析法、信息熵法、极差法、均方差法及其他一些变形方法。这类方法的共同特点是原始数据来自评价矩阵的实际数据,切断了权重系数的主观性来源,使权重系数具有相对的客观性。这类方法的优点是权重系数的客观性强;缺点是可能出现所确定的权重系数与实际不符合的情况,如最重要的指标不一定使所有投标单位的指标值具有较大的差异,而最不重要的指标可能使所有投标单位的指标值具有最大的差异,导致权重系数出现重要指标的权重系数小而不重要指标的权重指标系数大,这显然是不合理的。

2.3 综合集成赋值法

由主观赋权法确定的权重具有客观性较差的缺点,由客观赋权法确定的权重具有有时与指标的实际情况不符合的缺点。于是,结合主观赋权法和客观赋权法各自优点克服两者之间缺点的的赋权方法——组合赋权法应用而生,如乘法合成的归一化方法、线性加权组合法等。这类方法既反映决策者的主观信息,又可以利用客观的原始数据和数学模型,是一类科学的赋权方法。

假设由主观赋值法得到的权重为w(1)=(w $_{1}^{(1)}$ ,w $_{2}^{(1)}$ ,…,w(1)n),由客观赋值法得到的权重为w(2)=(w $_{1}^{(2)}$ ,w $_{2}^{(2)}$ ,…,w $_{n}^{(2)}$ ),则可定义第i个指标的组合权重为下列公式: $w_{i} = \frac{w_{i}^{(1)} \times w_{i}^{(2)}}{\sum_{j = 1}^{n} w_{i}^{(1)} \times w_{i}^{(2)}}$ ,即可计算得到指标的组合权重:w=(w1,w2,…,wn)。

3 结语

根据以上的分析,可以知道,建立初步综合集成的评价模型,得到的评价结果较为可靠。评价模型可充分借助数学语言对实践中的施工招标评标过程进行客观描述,能够最大限度地减少评标过程中人为因素的干扰和主观判断的误差,保证评标结果的客观性、公正性,而这正是评标所要坚持的精髓所在。综合集成化评标应是工程评标领域未来科学化发展的大方向,但还需要克服一些理论与实际应用中的瓶颈,才能真正得到广泛的重视。

参考文献

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空间信息集成05-16