一种基于规则配置解析的关联参数自动判读方法及系统与流程

本发明涉及数据处理应用领域，特别涉及一种基于规则配置解析的关联参数自动判读方法及系统。

背景技术：

随着现场总线技术和现代传感器技术的快速发展，工业控制过程可检测的参数越来越多。这些参数大多为时间序列数据，且相互关联性强，参数的上下限范围及其时序特征往往与系统工作状态紧密相关。因此，如何对这些参数进行判读分析对于评价系统正常工作与否具有十分重要的意义。

目前，这些参数判读主要凭借专家肉眼人工判读来完成，既费时又费力，判读效率低。对于大量参数快速准确判读的场合，如航天火箭这种测试参数多达上千个的大型系统，参数判读不仅需要多位专家，而且需要反复交流才能对关联特征进行正确判读，无法为决策人员提供快速的证据支持，复杂关联参数的判读造成了人力资源的极大浪费。

中国空间技术研究院的专利号为cn201410617252.9、名为“曲线数据自动判读方法”的专利描述了一种用于卫星测试数据的自动化判读方法，该方法通过对曲线分类并对其特征量化分析制定判读准则，采用lua脚本语言实现判读算法。对于一条判读规则，此发明仅支持单个特征，无法适应多个特征逻辑组合情形，且没有考虑规则中存在关联特征情形。因此，这个发明中方法无法适用于多个关联参数组合以及时序关联等复杂规则情形。

《空间相机仿真测试数据自动判读系统的设计》(计算机测量与控制，2010年，第18卷第6期)中描述的方法用于空间相机地面仿真测试系统，其中涉及的判读方法将判读规则分为三类分别具体实现，且判读规则仅支持逻辑“与”组合形式，判读算法模块需要随判读规则改变而进行适应性改动，无法用一种智能化算法对规则进行统一解析。

因此，如何实现对复杂关联参数的快速准确判读是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法、系统、设备及计算机可读存储介质，用于实现对复杂关联参数的快速准确判读。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法，该方法包括：

构建字符串形式的待判参数的判读规则；其中，所述判读规则包括多参数特征关联耦合形成的规则；

在特征库中更新和完善所述判读规则所涉及的特征提取方法；

加载所述待判参数的判读规则，并结合所述特征库对所述判读规则进行语义解析；

加载与所述判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对所述参数数据进行自动判读。

可选的，所述构建所有待判参数的判读规则，包括：

采用可定义的文法，基于所述特征库、时序指令表和专家知识确定所有待判参数的关系表达式；其中，所述关系表达式由时间表达式及特征表达式组成；

将所述关系表达式通过逻辑条件组合构建所述所有待判参数的判读规则。

可选的，当所述判读规则中所涉及的特征提取方法未存在于所述特征库中时，还包括：

根据接收到的新特征扩充指令在所述特征库中扩充相应的新特征提取方法；

根据接收到的特征修改指令在所述特征库中修改相应的特征提取方法。

可选的，对所述参数的判读规则进行语义解析，包括：

解析所述判读规则，得到一组关系表达式；

对所述每个关系表达式进行分割，得到多组特征表达式；

所述利用语义解析后的判读规则对所述参数数据进行判读，对应包括：

加载与所述待判参数相关的参数数据，调用所述特征库中相应的特征提取方法对所述多组特征表达式进行求值；

根据所述多组特征表达式的值计算所述各关系表达式的值，并根据所述各关系表达式的值计算所述判读规则的逻辑值，并据此判断参数正常与否。

可选的，根据所述多组特征表达式的值计算所述各关系表达式的值，并根据所述各关系表达式的值计算所述判读规则的逻辑值，包括：

自底向上采用三级堆栈算法依次对所述特征表达式、所述关系表达式、所述判读规则进行求值；

在每一级表达式求解时，建立操作符栈和表达式栈，并将所述表达式中的逻辑运算符或关系运算符从左至右压入所述操作符栈中，将所述该级表达式所涉及的下一级表达式依次压入所述表达式栈中；

依据所述待判参数所关联的参数数据对所述当前级表达式栈中各元素进行求值；

分别采用堆栈算法对当前级所有表达式求值，各所述表达式在求值时根据所述操作符栈中优先级进行反复运算直至所述操作符栈为空，确定所述表达式栈栈顶元素即为本级所述表达式值；

用当前级表达式值替换上一级表达式中本级表达式项，循环对上一级表达式求值直到规则级计算结束，确定栈顶元素即为判读规则逻辑值。

可选的，自底向上采用三级堆栈算法依次对所述特征表达式、所述关系表达式、所述判读规则进行求值，包括：

采用堆栈算法分别计算多组特征表达式值，并用所述多组特征表达式值替代所述特征表达式所关联的关系表达式中的特征表达式，得到一组关系表达式；

采用堆栈算法分别计算每个关系表达式的值，并用所述关系表达式值替代所述判读规则中对应的关系表达式，得到一个由数值和逻辑运算符组成的判读规则；

采用堆栈算法计算所述判读规则的值，若所述判读规则的值为false，则所述待判参数异常；若所述判读规则的值为true，则所述待判参数正常；

将所述待判参数的判读结果和异常原因存入数据库。

本发明还提供一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的系统，该系统包括：

构建模块，用于构建字符串形式的待判参数的判读规则；其中，所述判读规则包括多参数特征关联耦合形成的规则；

更新模块，用于在特征库中更新和完善所述判读规则所涉及的特征提取方法；

语义解析模块，用于加载所述待判参数的判读规则，并结合所述特征库对所述判读规则进行语义解析；

判读模块，用于加载与所述判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对所述参数数据进行自动判读。

可选的，所述构建模块包括：

确定子模块，用于采用可定义的文法，基于所述特征库、时序指令表和专家知识确定所有待判参数的关系表达式；其中，所述关系表达式由时间表达式及特征表达式组成；

组合子模块，用于将所述关系表达式通过逻辑条件组合构建所述所有待判参数的判读规则。

可选的，还包括：

扩充模块，用于根据接收到的新特征扩充指令在所述特征库中扩充相应的新特征提取方法；

修改模块，用于根据接收到的特征修改指令在所述特征库中修改相应的特征提取方法。

可选的，所述语义解析模块包括：

解析子模块，用于解析所述判读规则，得到一组关系表达式；

分割子模块，用于对所述每个关系表达式进行分割，得到多组特征表达式；

所述判读模块对应包括：

调用子模块，用于加载与所述待判参数相关的参数数据，调用所述特征库中相应的特征提取方法对所述多组特征表达式进行求值；

判读子模块，用于根据所述多组特征表达式的值计算所述各关系表达式的值，并根据所述各关系表达式的值计算所述判读规则的逻辑值，并据此判断参数正常与否。

本发明所提供基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法，包括：构建字符串形式的待判参数的判读规则；其中，判读规则包括多参数特征关联耦合形成的规则；在特征库中更新和完善判读规则所涉及的特征提取方法；加载待判参数的判读规则，并结合特征库对判读规则进行语义解析；加载与判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对参数数据进行自动判读。

本发明所提供的技术方案，通过预先构建待判参数的判读规则，并在特征库中更新和完善判读规则的特征提取方法，进而加载待判参数的判读规则，并结合特征库对判读规则进行语义解析，最后加载与判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对参数数据进行判读，实现了对关联参数的快速准确判读，尤其适用于时序关联参数、多特征多参数耦合关联等复杂规则判读情形。该方案克服了人工判读效率低、证据搜集慢等缺点，可适用于大量参数快速准确判读场合，尤其适用于复杂关联参数的判读，在工业自动化测试和智能故障诊断领域具有很好的应用前景。本发明同时还提供了一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的系统，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的一种时间表达式的结构定义图；

图3为本发明实施例所提供的一种特征表达式结构定义图；

图4为本发明实施例所提供的一种关系表达式结构定义图；

图5为本发明实施例所提供的一种判读规则结构的定义图；

图6为图1所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法中步骤s103的一种实际表现方式的流程图；

图7为图1所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法中步骤s104的一种实际表现方式的流程图；

图8为图7中步骤s702的一种实际表现方式的流程图；

图9为本发明实施例所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的系统的结构图；

图10为本发明实施例所提供的另一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的系统的结构图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法、系统、设备及计算机可读存储介质，用于实现对复杂关联参数的快速准确判读。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，图1为本发明实施例所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法的流程图。

其具体包括如下步骤：

s101：构建字符串形式的待判参数的判读规则；

这里提到的待判参数具体可以包括待判关联参数或待判关联特征耦合参数，这里提到的判读规则具体可以包括多参数特征关联耦合形成的规则；

这里提到的构建字符串形式的待判参数的判读规则，其具体可以为解析用户输入的配置文件得到所有待判参数的判读要求，根据该判读要求构建所有待判参数的判读规则；

优选的，这里提到的构建所有待判参数的判读规则，其具体也可以为：

采用可定义的文法，基于特征库、时序指令表和专家知识确定所有待判参数的关系表达式；其中，关系表达式由时间表达式及特征表达式组成；

将关系表达式通过逻辑条件组合构建所有待判参数的判读规则；

优选的，请参考图2至图5，图2为本发明实施例所提供的一种时间表达式的结构定义图；图3为本发明实施例所提供的一种特征表达式结构定义图；图4为本发明实施例所提供的一种关系表达式结构定义图；图5为本发明实施例所提供的一种判读规则结构的定义图；这里提到的所定义的文法，其中所涉及到的概念定义如下：

时间表达式t:用于描述时刻值的表达式，如图2所示，其结构由若干时序指令表中的指令代号或数字常值通过算数运算符连接组成，如t1＝tqt+5，表示从tqt指令发生时刻再延迟5秒处的时刻值；

特征表达式f:用于描述某个参数部分时段或全程段的某种特征，如图3所示，其结构由特征名、参数代号、时间表达式及括号等组成，如f1＝max(nw1[tk1:tk2-5])，表示对于参数代号为nw1的参数，分析其tk1到tk2-5时段内最大值max特征；

关系表达式p:用于判断两个特征表达式间是否满足某种关系运算的逻辑条件，如图4所示，其结构由两个特征表达式通过运算符连接组成，如f1>5，表示特征表达式f1计算出的数值要大于5；

判读规则r：用于判定对应参数是否正常或异常的逻辑条件组合，如图5所示，其结构是由若干关系表达式通过逻辑运算符连接起来，例如r＝p1&&(p2||p3)，其中pk，k＝1,2,3是关系表达式，&&和||是逻辑运算符，分别表示逻辑“与”和“或”，“(”、“)”表示括号中部分运算优先级高；

需要说明的是，上述预设格式要求仅为本发明实施例所举的一个例子，本发明对此不做具体限定，用户可根据生产环境及个人习惯设置相应的格式要求。

s102：在特征库中更新和完善判读规则的特征提取方法；

本申请在特征库中更新和完善判读规则的特征提取方法，以便于系统结合特征库对判读规则进行语义解析，进而理解判读规则；

优选的，当判读规则中所涉及的特征提取方法未存在于特征库中时，还可以包括：

根据接收到的新特征扩充指令在特征库中扩充相应的新特征提取方法；

根据接收到的特征修改指令在特征库中修改相应的特征提取方法。

s103：加载待判参数的判读规则，并结合特征库对判读规则进行语义解析；

在特征库完成对判读规则的特征实现方式的更新和完善后，加载待判参数的判读规则，并结合特征库对判读规则进行语义解析。

s104：加载与判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对参数数据进行判读。

优选的，在完成对待判参数的判读之后，还可以将判读结果及失败原因记录到规则库中或输出到文件。

基于上述技术方案，本发明所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法，通过预先构建待判参数的判读规则，并在特征库中更新和完善判读规则的特征提取方法，进而加载待判参数的判读规则，并结合特征库对判读规则进行语义解析，最后加载与判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对参数数据进行判读，实现了对关联参数的快速准确判读，尤其适用于时序关联参数、多特征多参数耦合关联等复杂规则判读情形。该方案克服了人工判读效率低、证据搜集慢等缺点，可适用于大量参数快速准确判读场合，尤其适用于复杂关联参数的判读，在工业自动化测试和智能故障诊断领域具有很好的应用前景。

基于上述实施例，针对于步骤s103中提到的结合特征库对各判读规则进行语义解析，其具体也可以包括如图6所示的步骤，请参考图6，图6为图1所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法中步骤s103的一种实际表现方式的流程图。

其具体包括以下步骤：

s601：解析判读规则，得到一组关系表达式；

s602：对每个关系表达式进行分割，得到多组特征表达式；

这里提到的判读规则，其结构是由若干关系表达式通过逻辑运算符连接起来，例如r＝p1&&(p2||p3)，其中pk，k＝1，2，3是关系表达式，&&和||是逻辑运算符，分别表示逻辑“与”和“或”，“()”表示括号中部分运算优先级高；

其中，关系表达式用于判断两个特征表达式间是否满足某种关系运算的逻辑条件，其结构由两个特征表达式通过运算符连接组成，例如f1>5，表示特征表达式f1计算出的数值要大于5；

其中，特征表达式用于描述某个参数部分时段或全程段的某种特征，其结构由特征名、参数代号、时间表达式及括号等组成，例如f1＝max(nw1[tk1:tk2-5])，表示对于参数代号为nw1的参数，分析其tk1到tk2-5时段内最大值max特征；

针对于每一待判参数数据可能存在着不同的判读规则的情况，本发明实施例在解析配置文件得到各待判参数对应的判读规则表达式后，对各判读规则表达式进行分割，得到各组特征表达式，然后基于堆栈算法对分别对各组特征表达式进行描述，得到各待判参数对应的判读规则，同时针对于时序关联参数、多特征多参数耦合关联等复杂规则时也能够进行智能解析和自动判读。

进一步的，请参考图7，图7为图1所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法中步骤s104的一种实际表现方式的流程图，上述实施例中步骤s104提到的，利用语义解析后的判读规则对参数数据进行判读，对应可以包括：

s701：加载与待判参数相关的参数数据，调用特征库中相应的特征提取方法对多组特征表达式进行求值；

s702：根据多组特征表达式的值计算各关系表达式的值，并根据各关系表达式的值计算判读规则的逻辑值，并据此判断参数正常与否。

本发明实施例先确定各组特征表达式中的各项特征及时间表达式，然后判断预设特征库中是否存有各项特征提取方法，最后根据时间表达式确定时间范围，并调用预设特征库对各组特征表达式进行实现，得到各待判参数对应的判读规则，在面对时序关联参数、多特征多参数耦合关联等复杂规则时也能够进行智能解析和自动判读，克服了人工判读效率低、证据搜集慢等缺点，在工业自动化测试和智能故障诊断领域具有很好的应用前景。

基于上述实施例，针对于步骤s702中提到的根据多组特征表达式的值计算各关系表达式的值，并根据各关系表达式的值计算判读规则的逻辑值，其具体也可以包括如图8所示的步骤，请参考图8，图8为图7中步骤s702的一种实际表现方式的流程图。

其具体包括以下步骤：

s801：自底向上采用三级堆栈算法依次对特征表达式、关系表达式、判读规则进行求值；

优选的，这里提到的自底向上采用三级堆栈算法依次对特征表达式、关系表达式、判读规则进行求值，具体可以包括如下步骤：

采用堆栈算法分别计算多组特征表达式值，并用多组特征表达式值替代特征表达式所关联的关系表达式中的特征表达式，得到一组关系表达式；

采用堆栈算法分别计算每个关系表达式的值，并用关系表达式值替代判读规则中对应的关系表达式，得到一个由数值和逻辑运算符组成的判读规则；

采用堆栈算法计算判读规则的值，若判读规则的值为false，则待判参数异常；若判读规则的值为true，则待判参数正常；

将待判参数的判读结果和异常原因存入数据库。

s802：在每一级表达式求解时，建立操作符栈和表达式栈，并将表达式中的逻辑运算符或关系运算符从左至右压入操作符栈中，将该级表达式所涉及的下一级表达式依次压入表达式栈中；

规则语义解析的过程主要是将字符串形式的规则解析成判读软件所需的数据结构，方便程序执行，规则语义解析后数据结构采用可扩展标记语言(extensiblemarkuplanguage,简称xml)表示。下面以某一具体规则为例来说明该解析过程。

设参数c1对应的判读规则为：

max(c1[tqt+5:300])<10&&min(c2)>5||mean(c3)<mean(c4)，则通过表达式解析后可得到如下内容的xml文件：

s803：依据待判参数所关联的参数数据对当前级表达式栈中各元素进行求值；

s804：分别采用堆栈算法对当前级所有表达式求值，每一个表达式求值时根据操作符栈中优先级进行反复运算直至操作符栈为空，确定表达式栈栈顶元素即为本级所述表达式值；

s805：用当前级所有表达式值替代上一级表达式中对应的本级表达式项，用当前级所有表达式值替代上一级表达式中对应的本级表达式项，循环进行上一级表达式求值直到规则级计算结束，确定栈顶元素即为判读规则逻辑值。

基于上述技术方案，本发明实施例先对待判参数数据对应的判读规则的各组特征表达式进行解析，得到各操作符及各表达式，然后建立操作符栈和表达式栈，并将各操作符存放至操作符栈中，将各表达式存放至表达式栈中，再依据待判参数数据对表达式栈的栈顶元素进行赋值，当表达式栈的栈顶元素满足预设运算优先级时，获取操作符栈中的栈顶操作符，并利用栈顶操作符对表达式栈的栈顶元素进行逻辑运算，得到待判参数数据的判读结果，实现了对参数的快速准确判读，克服了人工判读效率低、证据搜集慢等缺点，在工业自动化测试和智能故障诊断领域具有很好的应用前景。

请参考图9，图9为本发明实施例所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的系统的结构图。

该系统可以包括：

构建模块100，用于构建字符串形式的待判参数的判读规则；其中，判读规则包括多参数特征关联耦合形成的规则；

更新模块200，用于在特征库中更新和完善判读规则所涉及的特征提取方法；

语义解析模块300，用于加载待判参数的判读规则，并结合特征库对判读规则进行语义解析；

判读模块400，用于加载与判读规则相关联的参数数据，并利用语义解析后的判读规则对参数数据进行自动判读。

请参考图10，图10为本发明实施例所提供的另一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的系统的结构图。

该构建模块100可以包括：

确定子模块，用于采用可定义的文法，基于所述特征库、时序指令表和专家知识确定所有待判参数的关系表达式；其中，所述关系表达式由时间表达式及特征表达式组成；

组合子模块，用于将所述关系表达式通过逻辑条件组合构建所述所有待判参数的判读规则。

该系统还可以包括：

扩充模块，用于根据接收到的新特征扩充指令在所述特征库中扩充相应的新特征提取方法；

修改模块，用于根据接收到的特征修改指令在所述特征库中修改相应的特征提取方法。

该语义解析模块300可以包括：

解析子模块，用于解析所述判读规则，得到一组关系表达式；

分割子模块，用于对所述每个关系表达式进行分割，得到多组特征表达式；

该判读模块400对应可以包括：

调用子模块，用于加载与所述待判参数相关的参数数据，调用所述特征库中相应的特征提取方法对所述多组特征表达式进行求值；

判读子模块，用于根据所述多组特征表达式的值计算所述各关系表达式的值，并根据所述各关系表达式的值计算所述判读规则的逻辑值，并据此判断参数正常与否。

进一步的，该判读子模块可以包括：

第一计算子单元，用于采用堆栈算法分别计算多组特征表达式值，并用所述多组特征表达式值替代所述特征表达式所关联的关系表达式中的特征表达式，得到一组关系表达式；

第二计算子单元，用于采用堆栈算法分别计算每个关系表达式的值，并用所述关系表达式值替代所述判读规则中对应的关系表达式，得到一个由数值和逻辑运算符组成的判读规则；

判读子单元，用于采用堆栈算法计算所述判读规则的值，若所述判读规则的值为false，则所述待判参数异常；若所述判读规则的值为true，则所述待判参数正常；

存储子单元，用于将所述待判参数的判读结果和异常原因存入数据库。

由于系统部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此系统部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上对本申请所提供的一种基于规则配置解析的关联参数自动判读的方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。