基于DSL语法解析的工业系统告警方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及自然语言处理，尤其是指一种基于dsl语法解析的工业系统告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在工业系统的自动化产线生产过程中，存在着各种来源的数据。在监控环节需要对多种来源的数据进行实时监测并发出告警。传统的方式是分别在各源头各环节，来判断这些数据是否超出阈值，并告警提示。批次和物料上的差异导致需在每次生产前调整判断逻辑。当该类环节越来越多时，需要修改判断逻辑的时间成本就会过高。因此，希望构建出一个无需修改判断逻辑的判别方式来对工业自动化产线生产过程中的数据进行监测。

2、模板字符串、规则引擎与轻量级规则组件虽然可以完成类似功能，但均有不同的缺陷。模板字符串的解析和执行引擎一般由程序框架或平台提供，仅算出结果，无法为开发人员提供更多的中间结果。规则引擎提供了一整套独立的语法来描述规则流程，但语法量级较重，学习成本高；如droo l s提供了一套规则和流程描述方案，需同时使用，对于单独的规则描述，其显得臃肿，会浪费存储资源。低代码的规则组件，使用图形化配置来描述规则的方案，在简单的规则表示上，该方法比较直观，但用来描述多层嵌套的规则时，规则配置会异常繁琐，且图形化配置的绘制界面也会变得过于盘大，导致监测成本高。

3、因此，现有的对生产数据进行监测与告警的方法，对于多层级的嵌套规则，配置复杂，且无法准确为开发人员提供中间结果；在面对多样化的数据时，开发人员无法准确地获取异常数据，进而无法准确查找异常发生处，无法及时处理异常，造成生产安全隐患。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中面对多层级的嵌套规则时，配置复杂，且无法准确为开发人员提供中间结果，导致开发人员无法及时处理工业系统异常的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于dsl语法解析的工业系统告警方法，包括：

3、获取工业系统的自动化产线在生产过程中产生的所有类型的生产数据；

4、基于每种类型的生产数据的预设生产约束，获取每种类型的生产数据的约束配置规则，构造每种类型的生产数据对应的dsl语句；

5、对于每种dsl语句，利用词法分析器lexer进行token分割，获取对应的token序列；

6、对token序列中每个分词进行词性分类，划分为分隔符、关键字、保留字、标识符、操作符与字段值；

7、利用句法分析器parser，基于token序列中所有分词的词性，构造每种dsl语句对应的抽象语法树；

8、实时采集工业系统当前生产数据及其对应的类型，调用该类型对应的抽象语法树，并将当前生产数据代入，获取当前语法树；利用树结构的后序遍历算法遍历所述当前语法树，获取解析值；

9、若解析值为true，则触发工业系统告警，反之，则不触发。

10、优选地，解析值为true，触发工业系统告警后，还包括获取生产数据异常原因，包括：

11、基于多种不同的预设窗口指标统计函数，计算当前窗口生产数据的多种窗口指标的指标值；所述预设窗口指标统计函数包括均值计算函数、方差计算函数、标准差计算函数与八大判异原则计算函数；所述八大判异原则包括刀具磨损原则、机器故障原则与数据造假原则；

12、基于当前窗口生产数据各个窗口指标的指标值，与每个窗口指标对应的预设阈值比较，获取指标值超过预设阈值所对应的窗口指标，以该窗口指标所表示的原则为生产数据异常发生的原因。

13、优选地，所述工业系统的自动化产线在生产过程中产生的所有类型的生产数据，包括：物料尺寸检测数据、生产时段不良率数据与加工设备稼动率数据；

14、所述物料尺寸检测数据包括数据来源、物料序列编码、物料测量厚度、预设上限与预设下限；

15、所述生产时段不良率数据包括数据来源、开始时刻、结束时刻、实际不良率值；

16、所述加工设备稼动率数据包括数据来源、开始时刻、结束时刻、实际设备稼动率。

17、优选地，当生产数据为物料尺寸检测数据时，基于预设生产约束，获取的约束配置规则，包括：物料测量厚度≥预设上限、物料测量厚度≤预设下限。

18、优选地，当生产数据为生产时段不良率数据时，基于预设生产约束，获取的约束配置规则，包括：结束时刻-开始时刻＞预设时间间隔，且实际不良率值≥预设不良率阈值。

19、优选地，当生产数据为加工设备稼动率数据时，基于预设生产约束，获取的约束配置规则，包括：结束时刻-开始时刻＞预设时间间隔，且实际设备稼动率≤预设稼动率阈值。

20、优选地，词法分析器lexer基于政策表达式进行词法分割，句法分析器parser基于巴斯科范式设定句法规则。

21、本实施例还提供了一种基于dsl语法解析的工业系统告警装置，包括：

22、数据获取模块，用于获取工业系统的自动化产线在生产过程中产生的所有类型的生产数据；

23、dsl语句构造模块，用于基于每种类型的生产数据的预设生产约束，获取每种类型的生产数据的约束配置规则，构造每种类型的生产数据对应的dsl语句；

24、词法分析模块，用于对于每种dsl语句，利用词法分析器lexer进行token分割，获取对应的token序列；对token序列中每个分词进行词性分类，划分为分隔符、关键字、保留字、标识符、操作符与字段值；

25、句法分析模块，用于利用句法分析器parser，基于token序列中所有分词的词性，构造每种dsl语句对应的抽象语法树；

26、实际计算模块，用于实时采集工业系统当前生产数据及其对应的类型，调用该类型对应的抽象语法树，并将当前生产数据代入，获取当前语法树；利用树结构的后序遍历算法遍历所述当前语法树，获取解析值；

27、告警等级获取模块，若解析值为true，则触发工业系统告警，反之，则不触发。

28、本实施例还提供了一种基于dsl语法解析的工业系统告警设备，包括：

29、数据采集装置，用于采集工业系统的自动化产线在生产过程中产生的所有类型的生产数据；

30、基于dsl语法解析的工业系统告警装置，与所述数据采集装置通讯连接，用于获取工业系统的自动化产线在生产过程中产生的所有类型的生产数据，执行如上述所述的基于dsl语法解析的工业系统告警方法中的步骤，输出解析值；

31、报警装置，与所述基于dsl语法解析的工业系统告警装置通讯连接，用于获取解析值，若解析值为true，则发出警报。

32、本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述所述的基于dsl语法解析的工业系统告警方法中的步骤。

33、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下有益效果：

34、本发明所述的基于dsl语法解析的工业系统告警方法，根据工业系统的自动化产线在生产过程中产生的不同类型的生产数据及其预设生产约束，获取对应的约束配置规则，构造每种类型的生产数据对应的dsl语句；并利用词法分析器和句法分析器，构造每种dsl语句对应的抽象语法树；本发明实现了对复杂嵌套条件的描述，为不同类型的生产数据配置对应的抽象语法树；基于实时采集的工业系统当前生产数据及生产数据对应的类型，获取该类型对应的抽象语法树，并将当前生产数据代入，获取当前语法树；利用树结构的后序遍历算法遍历所述当前语法树，获取解析值，来判断是否告警。本发明将业务流程与分析处理分离，不需要对每个生产数据进行单独的规则配置，对于工业系统实时运行中产生的生产数据，能够利用预先构建的可以描述复杂嵌套条件的抽象语法树，计算获取解析值，极大地改善了工业系统中的数据告警处理流程，能够更高效地应对复杂多变的业务需求；且开发人员可获取抽象语法树中每个节点的解析值，根据每个节点的解析值，直接获取异常数据发生位置，便于更及时高效的处理异常，保障工业系统的安全稳定运行。