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申请/专利权人：霍尼韦尔国际公司

摘要：本发明题为“用于自适应工业物联网IIOT的系统和方法”。本发明提供了一种计算机实现的方法。该计算机实现的方法用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能，包括：执行情境分析以基于所述一个或多个功能的变化确定IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件和功能块中的一者或多者的所需变化；以及基于情境分析将新的或更新的功能模块自动调配至所述IIoT边缘节点，所述新的或更新的功能模块包括一个或多个组件，其中每个组件包括规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型和协议解码器中的至少一者。

主权项：1.一种计算机实现的方法，所述计算机实现的方法用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能，包括：执行情境分析以基于所述一个或多个功能的变化确定所述IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件和功能块中的一者或多者的所需变化；以及基于所述情境分析将新的或更新的功能模块自动调配至所述IIoT边缘节点，所述新的或更新的功能模块包括一个或多个组件，其中每个组件包括以下中的至少一者：规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型以及协议解码器。

全文数据：用于自适应工业物联网IIOT的系统和方法技术领域本公开的各种实施方案整体涉及工业物联网IIoT系统和网络。更具体地，本公开涉及用于在IIoT系统或网络中使用的自适应边缘平台。背景技术工业过程控制和自动化系统通常用于使大型或复杂的工业过程自动化。这些系统已从20世纪90年代早期的封闭的专有系统演进为现在的更方便、连接更紧密和更开放的系统。当前的趋势涉及：i将这些系统移动至云计算环境，以及ii在这些系统中使用工业物联网IIoT设备。在一些常规系统中，IIoT边缘节点是固定的，并且不知道其被使用的情境或上下文。因此，当输入数据模式发生变化，用于边缘节点的软件通常需要被手动改变。这导致效率低下、手动工作量大、维护成本高以及设备停机。在当今的物联网IoT世界中，IoT提供商聚焦于连接设备、从那些设备中提取数据、并将数据发送至云进行分析。一些解决方案可用于边缘节点层的分析能力，以解决工业物联网IIoT环境中的实时分析的问题。但是，解决方案可能会在将数据发送至云进行分析时引发大量带宽占用。本公开的实施方案在IIoT边缘节点中提供基于上下文的自适应功能部署，包括分析。一个或多个实施方案可将智能添加到边缘平台，以使其适应其正运行或将运行的环境。因此，边缘节点的架构可适应系统所运行的环境的上下文。本公开涉及克服上文所述的挑战中的一者或多者。发明内容根据本公开的某些方面，公开了用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能的系统和方法。在一个实施方案中，公开了一种用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能的计算机实现的方法。该计算机实现的方法包括：执行情境分析以基于一个或多个功能的变化确定IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件、功能块的所需变化；以及基于其中新的或更新的边缘容器包括一个或多个微容器或组件的上下文来将新的或更新的边缘容器自动调配至IIoT边缘节点，其中每个微容器包括以下中的至少一者：规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型和协议解码器。根据另一个实施方案，公开了一种用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能的系统。该系统包括：执行情境分析以基于一个或多个功能的变化确定IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件、功能块的所需变化；以及基于其中新的或更新的边缘容器包括一个或多个微容器或组件的上下文来将新的或更新的边缘容器自动调配至IIoT边缘节点，其中每个微容器包括以下中的至少一者：规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型和协议解码器。根据另一个实施方案，公开了一种用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能的非暂态计算机可读介质。非暂态有形的计算机可读介质具有存储在其上的指令，响应于由基于计算机的系统发出的指令，存储在非暂态有形的计算机可读介质上的指令使得基于计算机的系统执行以下操作，包括：执行情境分析以基于一个或多个功能的变化确定IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件、功能块的所需变化；以及基于其中新的或更新的边缘容器包括一个或多个微容器或组件的上下文来将新的或更新的边缘容器自动调配至IIoT边缘节点，其中每个微容器包括以下中的至少一者：规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型和协议解码器。应当理解，如所声明的那样，前述大体描述和下文详细描述两者均仅为示例性的和说明性的，而非局限于所公开的实施方案。附图说明结合到本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出了各种示例性实施方案，并且连同说明书一起用于解释所公开的实施方案的原理。图1示出了根据一个或多个实施方案的示例性工业过程控制和自动化系统。图2示出了根据一个或多个实施方案的用于在工业物联网IIoT系统或网络中使用的支持自适应边缘平台的示例性设备。图3示出了根据一个或多个实施方案的用于支持边缘平台的适应性边缘架构环境。图4示出了根据一个或多个实施方案的工业物联网IIoT环境的组件。图5示出了根据一个或多个实施方案的工业物联网IIoT环境的设备通过通信架构层的示例性平台。图6示出了根据一个或多个实施方案的多个传感器、服务器和工业物联网IIoT平台的云之间的示例性架构。图7示出了根据一个或多个实施方案的IIoT域语言的状态之间的感知、理解和预测的示例性方法的流程图。图8示出了根据一个或多个实施方案的用于解码和实现IIoT域语言和规则的示例性IIoT系统的框图。图9示出了泊松过程或泊松流的一个示例。图10示出了泊松过程或泊松流的另一个示例。具体实施方式虽然本文参照特定应用的示例性实施方案描述了本公开的原理，但应当理解，本公开不限于此。能够获得本文提供的教导内容的本领域的普通技术人员将认识到，相对于一个实施方案所示出或描述的特征可与另一个实施方案的特征组合。因此，附加的修改、应用、实施方案和等同物的取代均落入本文所述实施方案的范围内。因此，本发明不应视为被前述描述限制。如上所述，在工业过程领域中需要用于经由云在工业物联网IIoT网络中配置IIoT边缘节点的系统和方法。以下的系统和方法提供了对有助于实现适应性边缘平台的过程和组件的更精确的了解。图1至8，下文所述，以及用于描述本发明在该专利文献中的原理的各种实施方案仅以例证的方式进行，并且不应理解为限制本发明的范围。本领域的技术人员将理解，本发明的原理可在任何类型的适当布置的设备或系统中实现。图1示出了根据一个或多个实施方案的示例性工业过程控制和自动化系统100。如图1所示，系统100包括有利于生产或加工至少一个产品或其它材料的各种组件。例如，系统100可用于促进对一个或多个工业厂房中的组件的控制。每个厂房代表一个或多个加工设施（或其一个或多个部分），诸如用于生产至少一个产品或其它材料的一个或多个制造设施。一般来说，每个厂房可实现一个或多个工业过程并且能够单独地或共同地称为过程系统。过程系统通常表示被配置为以某种方式加工一种或多种产品或其他材料的任何系统或部分。在图1中，系统100包括一个或多个传感器102a和一个或多个致动器102b。传感器102a和致动器102b表示过程系统中可执行多种功能中的任一种功能的组件。例如，传感器102a可测量过程系统中的多种特性，诸如流量、压力或温度。另外，致动器102b可改变过程系统中的多种特性，诸如流量、压力或温度。传感器102a中的每个传感器包括用于测量过程系统中的一个或多个特性的任何合适的结构。致动器102b中的每个致动器包括用于在工艺系统中操作或影响一个或多个条件的任何合适的结构。至少一个网络104耦接到传感器102a和致动器102b。网络104有利于与传感器102a和致动器102b的交互。例如，网络104可传输来自传感器102a的测量数据并向致动器102b提供控制信号。网络104可表示任何合适的网络或网络的组合。作为特定示例，网络104可表示至少一个以太网网络（诸如支持基金会现场总线协议的以太网网络）、电信号网络（诸如HART网络）、气动控制信号网络或任何一个或多个其他或附加类型的一个或多个网络。根据本公开，网络104可表示工业物联网IIoT设备的网络的全部或一部分。系统100还包括各种控制器106。控制器106可在系统100中使用以执行各种功能以便控制一个或多个工业过程。例如，第一组控制器106可使用来自一个或多个传感器102a的测量以控制一个或多个致动器102b的操作。第二组控制器106可用于优化由第一组控制器执行的控制逻辑或其他操作。第三组控制器106可用于执行附加功能。因此，控制器106可支持方法的组合，诸如调节控制、高级调节控制、监督控制和高级过程控制。每个控制器106包括用于控制工业过程的一个或多个方面的任何合适的结构。例如，控制器106中的至少一些可表示比例积分微分PID控制器或多变量控制器，诸如实现模型预测控制MPC或其他高级预测控制APC的控制器。作为特定示例，每个控制器106可表示运行实时操作系统、WINDOWS操作系统或其他操作系统的计算设备。在一个实施方案中，至少一个网络108将系统100中的控制器106和其他设备耦接。网络108促进组件之间的信息传输。网络108可表示任何合适的网络或网络的组合。作为特定示例，网络108可表示至少一个以太网网络。根据本公开，网络108可表示IIoT设备的网络的全部或一部分。在一个实施方案中，网络104和或网络108形成统一网络诸如网络120的一部分，其可被称为“云”，该网络可形成或可不形成互联网的一部分和或可与可不与互联网通信。操作者对系统100的控制器106和其他组件的访问和交互可经由各种操作者控制台110进行。每个操作者控制台110可用于向操作者提供信息以及从操作者接收信息。例如，每个操作者控制台110可向操作者提供识别工业过程的当前状态的信息，诸如各种过程变量的值和警告、报警或与工业过程相关的其他状态。每个操作者控制台110可请求影响控制工业过程的信息，诸如通过请求由控制器106控制的过程变量的设定值或控制模式或请求用于改变或影响控制器106如何控制工业过程的其他信息。这可包括从控制器106或从其他设备诸如数据库114或服务器116请求此信息。响应于此类请求，每个操作者控制台110可接收所请求的信息。每个操作者控制台110包括用于向操作者显示信息以及与操作者进行交互的任何合适的结构。例如，每个操作者控制台110可表示运行WINDOWS操作系统或其他操作系统的计算设备。多个操作者控制台110可被分组在一起并在一个或多个控制室112中使用。每个控制室112可包括以任何布置方式的布置的任意数量的操作者控制台110。在一些实施方案中，可使用多个控制室112来控制工业厂房，诸如当每个控制室112包含用于管理工业厂房的分立部分的操作者控制台110。此处的控制和自动化系统100还包括至少一个数据库114和一个或多个服务器116。数据库114表示存储关于系统100的各种信息的组件。数据库114可例如存储在对一个或多个工业过程的控制期间由各个控制器106所生成的信息。数据库114包括用于存储和促进信息检索的任何合适的结构。虽然此处被示为单个组件，但数据库114可位于系统100中的其他位置，或多个数据库可分布于系统100中的不同位置。每个服务器116表示用于执行针对操作者控制台110的用户的应用或其它应用的计算设备。应用可用于支持针对系统100的操作者控制台110、控制器106或其他组件的各种功能。每个服务器116可表示运行WINDOWS操作系统或其他操作系统的计算设备。需注意，虽然被示位于控制和自动化系统100内本地，但服务器116的功能可远离控制和自动化系统100。例如，服务器116的功能可在通信地耦接到控制和自动化系统100的计算云或远程服务器中实现。系统100的至少一个组件可支持在IIoT系统或网络中使用的自适应边缘平台。例如，该功能可在操作者控制台110、服务器116、或耦接到外部信息源例如网络120的边缘节点118。根据本公开，此类自适应边缘平台可用于基于系统中的变化的上下文自动更新设备的固件。这表示相较于不自动更新设备固件的其他系统的技术优势。虽然图1示出了工业过程控制和自动化系统100的一个示例，但可对图1作出各种改变。例如，系统100可包括任意数量的传感器、致动器、控制器、网络、操作者控制台、控制室、数据库、服务器和其他组件。另外，图1中的系统100的组成和布置方式仅用于例示。组件可根据特定需要添加、省略、组合、进一步细分或以任何其他合适的构型放置。此外，特定功能已被描述为由系统100的特定组件执行。这仅用于例示。一般来说，控制和自动化系统是高度可配置的，并且可根据特定需求以任何合适的方式配置。此外，图1示出了可使用自适应边缘平台的一个示例性操作环境。此功能可在任何其他合适的系统中使用。图2示出了根据一个或多个实施方案的用于在IIoT系统或网络中使用的支持自适应边缘平台的示例性设备200。例如，设备200可表示上文相对于图1所述的操作者控制台110、服务器116或边缘节点118。然而，设备200可在任何其他合适的系统中使用。如图2中所示，设备200包括至少一个处理器202、至少一个存储设备204、至少一个通信单元206和至少一个输入输出IO单元208。每个处理器202可执行指令，诸如可被加载到存储器210的那些指令。指令可与支持用于IIoT系统或网络中的自适应边缘平台的进程相关联。每个处理器202表示任何合适的处理设备，诸如一个或多个微处理器、微控制器、数字信号处理器、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或分立电路。存储器210和持久性存储装置212是存储设备204的示例，该存储设备表示能够存储和促进信息检索的任何一个或多个结构（诸如数据、程序代码和或临时或永久的其他合适的信息）。存储器210可表示随机存取存储器或任何其他合适的一个或多个易失性或非易失性存储设备。持久性存储装置212可包含支持数据的更长期存储的一个或多个组件或设备，诸如只读存储器、硬盘、闪存存储器或光盘。通信单元206支持与其它系统或设备的通信。例如，通信单元206可包括网络接口卡或无线收发器，该无线收发器用于通过有线或无线网络促进通信。通信单元206可通过任何合适的一个或多个物理或无线通信链路来支持通信。IO单元208允许输入和输出数据。例如，IO单元208可通过键盘、鼠标、小键盘、触摸屏或其他合适的输入设备提供用于用户输入的连接。IO单元208还可将输出发送至显示器、打印机或其他合适的输出设备。虽然图2示出了用于在IIoT系统或网络中使用的支持自适应边缘平台的设备200的一个示例，但可对图2作出各种改变。例如，组件可根据特定需要添加、省略、组合、进一步细分或以任何其他合适的构型放置。另外，计算设备可呈现多种构型，并且图2不将本公开限制为计算设备的任何特定构型。根据一个或多个实施方案，边缘节点，例如不论是否体现为装置200，可从多个设备诸如传感器102和网关服务器116接收传入数据流，如图1和2中所示。每个传入数据流可为例如随机过程（即，时间的函数），其可如下文所述以指数分布。在设备200处接收数据的一个实施方案中，每个样本s的数据到达间隔时间可由独立同分布IID随机变量组成，并且可呈指数分布。在给定间隔t，t+1，t+2期间的数据到达的数量n可具有泊松分布。因此，传入的数据到达可为泊松过程或泊松流。如果到具有指数服务时间的单个网关的数据流的到达是具有平均速率λ的泊松，则离开也是具有相同速率λ，的泊松，假如λµ，其中µ是每网关的平均服务速率，并且λ是数据流的平均到达速率。根据排队理论，传入的泊松事件的服务时间也将为独立同分布IID随机变量。因此，在各种情况下预先定义系统的行为可为复杂的，因为到达速率和服务速率不能被准确地预测。根据IIoT边缘上下文，需求响应可被定义为基于事件对应用行为的动态缩放或修改。这些事件可包括例如传入的传感器数据、设备流量控制速率、资源利用率、性能影响等。由于数据到达速率本质上非常随机，因此很难为这些属性定义静态行为模型。在常规系统中，在边缘节点处可具有非常有限的智能或可不具有智能以了解系统的需求响应以及相应地修改应用行为，并且可能还有应用可扩展性问题。常规IIoT边缘节点可包括复杂事件处理CEP引擎和规则引擎以用于对传入数据流进行操作。此类边缘基础结构可基于一组预先定义的规则或规则集来操作。在典型的系统中，没有智能可用于自主创建新规则、修改规则、合并和或连接规则、自主演化规则等。然而，如上所述，可在边缘基础结构上使用自学能力来动态地改变数据解释逻辑。在典型的系统中，存在于边缘节点中的分析算法可包括特征，诸如被部署或下载一次的静态构建的模型、针对各种生态系统的原子时间复杂度、与数据驱动上下文相关的信息的有限可用性、不能基于离散事件或空间元素进行修改的假设。因此，在边缘节点中可具有很少的智能或可不具有智能以基于时间序列数据或空间元素因数来修改、转换或选择这些算法。这可能导致边缘节点的复杂性增加或无法执行某些功能，这可能成为典型应用的开销问题。IIoT边缘节点的开发和部署中的另一个问题是边缘节点的大小和能力之间的折衷。通常可基于大小因数将典型的边缘或网关节点归类为以下类别之一，如表1所示。需注意，这些值仅是示例，因此为非限制性的。由于节点的物理分类多样化，执行多种类型的任务可产生局限性，诸如，例如同时执行多个复杂任务的能力受硬件配置文件的约束、在给定的上下文中不识别功能的所需的品质关键点（CTQ）而造成纯粹的资源浪费，静态应用架构不可能跨这些物理分类，在低占有面积系统的情况下，复杂的模块可影响应用的可靠性，以及由应用的异步行为所造成的限制。因此，在一小类边缘节点的情况下，实现中大尺寸节点是一个挑战，并且针对此类过渡目前在边缘层中不存在任何类型的智能。总之，在边缘节点中具有非常有限的或不具有上下文分析功能以解决上述功能行为方面。因此，与本公开的实施方案一致，图3示出了根据一个或多个实施方案的用于支持边缘平台的适应性边缘架构环境300。如图3所示，适应性边缘架构包括数据层（由元数据334、传感器数据336、环境数据338、发现数据340和一个或多个模型342构成）、边缘节点312层和云302层。数据层包括发现设备（未示出）以及获得与设备上可用的元数据334相关的数据、来自附接到设备的传感器的传感器数据336、环境数据338、来自工业环境340的发现数据，以及来自设备中运行的模型342的信息。事件处理器314经由上下文发现322模块接收上述数据，然后将数据馈送至上下文情境分析器320。上下文情境分析器320检测并分析数据所来源的环境。模式引擎318可从上下文情境分析器320获得分析数据并解码该数据以便进一步感知数据和源自该数据的环境的元素，理解该数据的意义，并通过算法运行该数据以训练该数据。模式分析器的结果随后被存储在上下文元数据316中。然后，制造器324可读取存储在上下文元数据316中的数据，随后通过云302中的容器管理服务310发现哪些容器是可用的。如图3所示，除了组件外，一个或多个实施方案还可包括上下文情境分析器320以执行情境分析以识别系统上下文的元数据，诸如以正则表达式的形式。正则表达式的形式可为例如任何类型的所需的IoT或IIot域语言的形式，诸如霍尼韦尔国际的知觉域语言SDL或边缘上下文语言ECL。然而，可使用其他形式的正则表达式。在一个实施方案中，图3的系统可包括称为“智能立方体”的组件，其可为具有称为“小立方体”的较小实体的容器，该小立方体可为任意类型、具有单个假设或功能责任。下文描述了针对基于智能立方体的自适应边缘平台的总体解决方案架构。例如，容器管理服务310可与智能立方体目录308通信，该智能立方体目录列出一个或多个可用的智能立方体304和一个或多个小立方体306。在发现所需容器为可用的之后，制造器324请求将特定的智能立方体304和特定的一组小立方体306下载至边缘节点302中。制造器324更新边缘节点312中的小立方体目录330，这指示所需容器现在位于边缘节点312中。智能立方体304和相关联的小立方体306包含用于复杂事件处理的逻辑和用于提供事件处理服务的指令。前述适应性边缘架构环境300可能够按需调整逻辑行为。边缘节点312层可从多个设备诸如传感器、网关和致动器接收传入数据流。从机器学习的角度来看，从那些组件接收数据分组的过程可被解释为时间函数，其如下所述呈指数分布。在一个实施方案中，数据到达间隔时间=IID（独立同分布随机变量）且呈指数分布，其中在给定间隔t，t+1，t+2期间数据到达的数量n具有泊松分布。传入的数据到达是泊松过程或泊松流，如图9所示。如果到具有指数服务时间的单个网关的数据流的到达是具有平均速率λ的泊松，则离开也是具有相同速率λ的泊松，如图10所示，假如λµµ=每网关的平均服务速率λ=数据流的平均到达速率。根据排队理论并且根据上述图表中的表示，传入的泊松事件的服务时间也将为独立同分布IID随机变量。因此，在各种情况下预先定义系统行为变得复杂，因为到达速率和服务速率不能被准确地预测。根据IIoT边缘上下文，需求响应可被定义为基于某些事件对应用行为的动态缩放或修改。这些事件可为：传入的传感器数据设备流量控制速率资源利用率性能影响等。由于数据到达速率本质上非常随机，因此很难为这些属性定义静态行为模型。目前，在边缘处具有非常有限的智能或可不具有智能以了解系统的需求响应以及相应地修改应用行为。其还包括应用可扩展性问题。适应性边缘架构环境300还可利用能够解释表示特定系统（例如上下文）的各种关键属性的任何类型的所需IoT或IIoT域语言（诸如霍尼韦尔国际的知觉域语“SDL”），该语言可被IoT应用解码，该IoT应用一旦被部署，将允许适应性边缘架构可感知情境。在一个实施方案中，所需IoT或IIoT域语言例如SDL可跨多个网络互连，以处理来自各部门诸如连接的建筑如、连接的办公地点、连接的货运、连接的航空航天和连接的家庭的数据，并作出关于这些数据的决策。SDL表达式的一些方面可为：基于λ的符号，以携带多于一个元数据信息或一组元数据信息的有效载荷。通常，λ表达式是匿名函数，其可用于创建代表或表达式树类型；被编码加密为只有智能应用才能解码该表达式的形式；SDL表达式为可转换的（即算数运算）；SDL表达式可作为训练集的输入因数给出，以基于该训练可发生在边缘中或云中来生成假设。图4示出了根据一个或多个实施方案的工业物联网IIoT环境的组件。如图4所示，IIoT环境可分为三个主要层（云、网络和边缘）。如图4所示，边缘层可包括一个或多个传感器、致动器或其他设备102、实时控制器106、网关116和人机界面110。实时控制器106可控制一个或多个智能网络就绪设备430。网络层可包括任何合适的有线或无线网络，诸如例如局域网LAN、广域网WAN、以太网、无线保真WiFi、IEEE802.11、蓝牙或其他近程无线电通信、近场通信等。云层可包括数据和安全通信模块405、用于分析410、报告415和规划420的模块，以及人机界面110。根据一个或多个实施方案，边缘节点可以是具有低处理功率水平的嵌入式系统或者是具有高处理功率水平的服务器类系统。然而，可根据所需的处理功率水平、存储器、存储装置、通信、尺寸、功率消耗等使用任何合适的硬件。如图2所示，边缘节点基础结构可包括中央处理单元CPU202、存储器210、存储装置212、至通信网络诸如例如云的一个或多个网络连接206，以及经由IO单元208到控制器、设备和传感器的一个或多个连接。边缘节点可运行命令和控制应用、流和批量分析，并向云发送设备生成的遥测数据。同样地，来自云的数据可通过边缘平台被发送给设备。边缘节点可为可加密静止数据和传输中数据的安全计算环境。如图5所示，边缘节点IIoT平台一般可包括多个层，包括通信层510、应用层520、操作系统层530和设备接口层540。安全和加密层560可在边缘节点IIoT平台的多个层中以及之间延伸。在一个实施方案中，边缘节点软件可包括操作系统530、数据存储和管理平台、应用支持、安全和加密模块560、通信模块510和用于一个或多个连接设备的接口540。边缘节点可包含预先确定的一组应用520，诸如分析、报警管理以及备份恢复。通常，在部署边缘节点之前规划哪些设备将连接到该节点。设备可使用诸如ZigBee、Z波、BLE、OPCUA、BACNet等协议连接到边缘节点。如图6所示，IIoT服务器116或边缘节点118可包括功能模块，诸如，例如协议适配器610、消息代理620、设备管理器630、分析模型640和云连接器650。这些功能模块可通过服务总线（未示出）连接，并且在多个传感器（例如，一个或多个传感器102a）和云120之间的通信中进一步提供。在现有系统中，这些模块的行为方面，诸如下面列出的那些，可为完全静态的。即，模块的物理组织和绑定、模块之间的交互、模块之间的数据通信、模块的资源消耗等在部署边缘节点之后可能无法进行修改。换句话讲，模块通常可紧密耦接并封装以用于常见的部署场景。可能没有智能机制可用于将这些功能模块重新组织、重新排序或重新耦接以适应领域中的情境所提出的动态需求。这可能意味着该架构可能无法快速适应边缘节点处的本地情境的变化。情境感知或上下文感知可被定义为“在一定量的时间和空间内对环境中的元素的感知，对其含义的理解以及对其在不久的将来的状态的预测”。边缘节点可接收各种类型的数据，诸如：离散事件，例如，包括在时间t1和t2处发生的任何事件，使得存在两个单独的事件实例，例如，门打开，灯打开等；和连续事件，例如包括持续一段时间p的任何事件实例，其中在时间t和t+p处发生的事件不能被认为是两个单独的事件，例如，下雨、淋浴、驱动汽车等。因此，情境分析器可使用两步执行过程对离散事件和连续事件进行操作以得到系统上下文。情境分析可基于需求或周期性间隔来进行。边缘节点中的情境分析器可关联属性，诸如下所述的那些属性，以及原始数据，以得到上下文。该上下文包括：子系统信息参数：子系统参数，诸如点详细信息、操作上下文的元数据、部署的组件、资源配置文件等。超系统信息：环境参数，诸如部署上下文、执行环境、相邻组件和其他外部参数信息。本体论信息资产模型：与域相关的资产模型信息，包括域本体数据元数据、本体标准诸如工业基础类别建筑信息模型BIM数据库模式。性能数据：性能概要分析信息，诸如存储器CPU占用面积、互联网要求和其他类似的资源利用率信息。数据驱动上下文变化信息：基于考虑中的系统所接收的复杂事件来影响系统上下文的一组规则。图7示出了用于推导IoT域语言（例如，知觉域语言“SDL”）表达式的方法。应当理解，虽然本说明书和附图描述了SDL域语言，但在本专利申请和权利要求的范围内设想了任何IoT域语言和相关联的表达式。在一个实施方案中，IoT表达式或SDL表达式是包括表示系统上下文的属性的正则表达式，其可为由IoT平台边缘智能立方体解码以变为情境感知的。任何IoT域语言（例如，知觉域语言“SDL”）可包括不同领域中的核心上下文对象，诸如：连接的建筑物域方面连接的工人域方面连接的货运连接的航空航天域方面连接的家庭域方面。基于已从上述参数得出的上下文对象，具有可细化IoT域语言（例如，SDL）表达式的三步过程。IoT域语言（例如，SDL）表达式的某些方面包括：基于λ的符号，以携带多于一个元数据信息或一组元数据信息的有效载荷。通常，λ表达式是可用于创建代表或表达式树类型的匿名函数。被编码加密为只有智能立方体才能解码表达式的形式。IoT域语言（例如，SDL）表达式是可转换的，即可在它们之间执行算术运算。IoT域语言（例如，SDL）表达式可作为训练集的输入因数给出，以基于其生成假设。该训练可发生在边缘中或云中。图8示出了作为使能器的智能立方体。具体地，如上所述，提议的解决方案架构中的一个实体是智能立方体，其如下文所述。示例性智能立方体特征包括但不限于：•智能立方体包含标准目录结构，诸如元数据（描述智能立方体包含的内容）、可执行代码、配置等。•智能立方体可包含一个或多个小立方体。•小立方体是智能立方体中可打开或关闭的可更换组件。•可按需从云下载附加的小立方体。•智能立方体可运行包括IoT边缘和云。在一个实施方案中，可将小立方体定义为能够具有以下特征的自主实体：•输入接收•输出传输•假设生成•自动校准和错误定义•在边缘和云中注册有小立方体目录。小立方体的示例可包括：•经训练的模型•计算沙箱•执行引擎•协议转换器•适配器。总之，下面的通信图表达了情境分析器、智能立方体和小立方体之间的潜在交互。智能立方体可使用负载分类和表征技术诸如以下各项，以用于制造智能立方体：•主成分分析[PCA]•取平均值•单一法•参数柱状图•马尔可夫模型•聚类分析。自适应边缘框架可使用负载分类和表征技术来细化来自边缘云中的小立方体目录的所需的小立方体。在一些实施方案中，任何所需的IoT平台可用于使用以下过程选择小立方体：使用参数的加权和以对小立方体进行分类。用xij表示第j个小立方体的第i个参数。IoT平台指定权重wi，使得yj在小立方体中提供最大识别率。数量yj称为主要因数。这些因数是有序的。第一个因数解释了方差的最高百分比。在统计学上：a.y为x的线性组合：此处，aij被称为因数yi上的变量xj的加载。b.y形成正交集，即它们的内积为零：这相当于说明yi彼此不相关。c.y形成顺序集，使得y1解释资源需求中方差的最高百分比。这是可针对已提供的所需的SDL表达式所选择的关键小立方体。由智能立方体执行以便为所需的情境上下文选择合适小立方体的典型WCT分析可类似于下表2：表2：用于小立方体选择的WCT：自适应边缘平台架构的示例性算法可如下所示，其涉及使用上述架构方面：1.IoT边缘情境分析器基于情境分析构建上下文对象2.边缘管理代理通过云边缘节点中的边缘管理器发现什么是可用的3.基本智能立方体图像在IoT边缘层中变为可用的4.上下文对象被发送到智能立方体以进行制造5.智能立方体解码上下文对象并且构建IoT域语言，例如，SDL（知觉域语言）表达式6.智能立方体审计边缘目录以查看边缘和云中可用的小立方体的库存7.智能立方体具有按需下载小立方体的能力8.边缘管理代理更新上下文模型9.IoT平台总线附接到已发布至感兴趣主题的智能立方体10.小立方体能够在订阅数据上执行内置函数fx11.小立方体能够将数据发布到分析总线中[诸如，通过使用发布者订阅者模型或模块化流水线架构]12.感兴趣的客户端模块可监听该分析总线[诸如将云连接器附接到总线或监听发布的主题]13.感兴趣的客户端模块可说出“将数据发送到云”。下表总结了典型IIoT边缘节点出现的一些问题以及所公开的系统和方法如何处理每个问题。问题解决方案独特性1边缘节点中的分析算法是固定的，即，与需求或输入量无关借助于情境分析器定义上下文边缘节点检查上下文以确定其所运行的环境2关于数据模式的有限智能。算法不能随着数据量增长而扩展。根据所看到的数据模式从云动态地下载一个或多个智能立方体和小立方体智能立方体具有小立方体3分析紧密地耦接到运行时环境。如果配置改变，则其结果为停机。可适应运行时环境上下文、情境分析器、智能立方体、小立方体的动态选择4规则引擎所引用的规则是过时的。可接收动态更新节点管理器和代理，小立方体的自动下载5分析算法基于节点的大小（例如，微小、小、大）而被手动确定自动确定使用何种算法情境分析器确定节点的大小（即，微小、小、大）并选择适当的小立方体表3：IIoT边缘节点问题、解决方案和独特性。实施例1：在制造车间地板上设置边缘节点以运行简单流分析，从而用于处理由机器生成的实时数据。在使用该配置操作两个月后，决定应当增加摄像机来检查送入机器的部件。摄像机将发送需要分析的数据，但边缘节点中的固件不具有视觉识别算法。需要准备新的固件文件，并将其下载到边缘节点中，这将需要手动操作和停机。根据本公开的自适应系统和方法减少了手动操作和停机，使得边缘节点能够得到其所需要的功能以分析来自摄像机的输入数据。实施例2：边缘节点被设置在飞行器中以分析传感器数据。建立了一个模型来分析数据，其预期得到每2秒一个数据样本的已知恒定频率。在约一周内，传感器每2秒生成数据样本。然后，一周后，传感器数据模式发生改变，并且到达间隔时间变得不规则并且样本间间隔不再固定为2秒。然而，使用假设数据以固定速率到达的模型来完成相同的统计计算。这不会向用户显示传感器数据的真实情况。根据本公开的自适应系统和方法可解决该问题，因为边缘节点可自动检测流量模式的变化并适应不同的统计处理模型，以便向用户呈现传入数据的真实情况。下面是将IIoT边缘层转换为情境感知和自适应解决方案的一些潜在优点（当然，实际优点可取决于具体实施）：智能立方体和小立方体成为标准组件，其可跨不同的硬件和软件平台分布和使用以解决与动态上下文相关的多种问题。运行时部署管理使边缘层更加轻量级，以便仅根据需求响应来下载组件。安全审计组件可仅在需要时被下载，从而在安全名称空间中创造新的机会，其中情境感知针对逼近的威胁实时提供附加的维度。由于CPU存储器需求减少而降低边缘网关硬件资源成本，因为组件仅按需消耗。自适应边缘为一组新的仪器功能提供支持，诸如按需性能监视器、监察器和记录器，以实现系统的远程诊断和服务。动态应用扩建允许分析应用根据需要下载。这不需要手动干预。这消除了停机和出行成本。由于连接了新的设备类型，因此可下载可与该设备一起工作的小立方体。该“及时”的办法使得系统对变化作出响应并且提高用户满意度。从本文所公开的本发明的说明书和具体实践考虑，本公开的其它实施方案对于本领域的技术人员将是显而易见的。说明书和实施例旨在仅被视为示例性的，其中本发明的真实范围和实质由以下权利要求书所指示。

权利要求：1.一种计算机实现的方法，所述计算机实现的方法用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能，包括：执行情境分析以基于所述一个或多个功能的变化确定所述IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件和功能块中的一者或多者的所需变化；以及基于所述情境分析将新的或更新的功能模块自动调配至所述IIoT边缘节点，所述新的或更新的功能模块包括一个或多个组件，其中每个组件包括以下中的至少一者：规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型以及协议解码器。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述功能模块中的逻辑使用正则表达式以理解本地上下文，其中所述正则表达式使用正式的或规范的矩阵表示来以数学形式表示所述过程工业的所述边缘节点的情境上下文。3.一种系统，所述系统用于将工业物联网IIoT网络中的IIoT边缘节点配置为执行一个或多个功能，包括：执行情境分析以基于所述一个或多个功能的变化确定所述IIoT边缘节点的分析模型、运行时组件和功能块中的一者或多者的所需变化；以及基于所述情境分析将新的或更新的功能模块自动调配至所述IIoT边缘节点，所述新的或更新的功能模块包括一个或多个组件，其中每个组件包括以下中的至少一者：规则集、关于过程工业的复域表达式、分析模型以及协议解码器。

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