用于在云计算环境中提供仿真模型产生的方法和系统与流程

1.本发明涉及云计算系统，并且更具体地讲，涉及一种用于在云计算环境中提供仿真模型产生的方法和系统。


背景技术：

2.例如在加工工业环境中，在操作员训练系统（ots）中或在用于虚拟调试（vibm）的系统中优选地使用具有实时能力的仿真模型。仿真内容和模型是用于任何给定仿真软件的关键元素。通常，通过提取现场装置的信息和行为并且将行为转换成数学模型来在仿真软件中手动地完成仿真模型开发。此外，所有仿真模型由仿真软件在本地作为一批库来维护。仿真软件的一些关键使用情况是用于各种现场装置（诸如，电机、阀、泵、传送器、液压装置等）的仿真模型的开发、测试和维护。对于任何仿真软件，在本地存储的仿真模型的手动实现和测试导致不同的问题。以下强调几个问题。
3.仿真模型的开发成本巨大并且耗时。现场装置的全部详细特性和行为数据应该被从资产简档（asset profile）收集，并且最后，仿真专家必须手动地开发所述数据。因此，开发成本巨大。
4.在今天的动态增长的商业要求中，仿真模型的可用性是另一个最重要的问题。仿真模型的开发和测试消耗增加的时间量，并且开发的仿真模型专用于制造商。然而，为了满足市场要求，现有仿真软件无法达到期望。
5.当前有存在用于产生仿真模型的一些方法。这些方法被与任何可用仿真软件和工厂工程数据一起使用。然而，这些方法需要专家用户介入以创建仿真对象。在第一方法中，由可编程逻辑控制器（plc）控制的元件具有唯一标识，因此从plc程序检索元件的列表。还从plc程序提取元件的关系，因为在连接的元件之间在plc代码中存在参考。因此，受控系统的拓扑被合并在plc程序中。控制逻辑包括结构化方法，因此变量和对象的关系被变换为仿真软件的语言。然而，这个方案依赖于生产数据库和plc代码中可用的数据。在另一方法中，公开了用于自动模型产生机制的一组工作流程和用户角色。然而，在这个方案中，需要仿真专家。
6.考虑到以上情况，需要一种用于在云计算环境中提供仿真模型产生的改进的方法和系统。


技术实现要素：

7.因此，本发明的目的在于提供一种用于在云计算环境中提供仿真模型产生的方法和系统。
8.通过一种用于在云计算环境中提供仿真模型产生的方法来实现本发明的目的。所述方法包括：从用户装置接收用于产生仿真模型的请求。所述请求包括与工厂环境中的资产关联的资产信息。资产信息包括资产简档数据，资产简档数据包括资产配置信息、资产物理块信息、测试数据集、资产警报等。在实施例中，资产包括服务器、机器人、交换机、自动化
装置、可编程逻辑控制器（plc）、人机接口（hmi）、输入输出模块、电机、阀、泵、致动器、传感器和其它工业装备（一个或多个）。在实施例中，工厂环境中的每个资产与简档（称为资产简档文件）关联。资产简档文件包括资产配置信息、资产规格信息、资产故障、资产警报等。资产简档文件被与来自用户装置的请求一起共享。
9.所述方法包括：基于接收的资产信息和云数据库中的预先存储的资产信息来产生与资产关联的仿真模型。
10.所述预先存储的资产信息对应于与工厂环境中的资产关联的资产信息的上一次接收的版本。所述预先存储的资产信息可对应于与资产关联的一个或多个预先存储的仿真模型、一个或多个预先存储的资产参数、历史资产信息和资产的样本数据集。
11.所述方法包括：基于从工厂环境接收的实时资产信息确认与资产关联的仿真模型。在实施例中，经由位于工厂环境的云代理从工厂环境接收实时资产信息。在实施例中，从工厂环境中的一个或多个资产接收实时资产信息，其中所述一个或多个资产能够将资产信息直接传送给云计算系统。
12.另外，所述方法包括：在用户装置的用户界面上输出与资产关联的仿真模型。
13.在优选实施例中，所述方法包括：将与资产关联的仿真模型存储在云数据库中。
14.在另一优选实施例中，在基于接收的资产信息和所述预先存储的资产信息来产生与资产关联的仿真模型中，所述方法包括：使用与工厂环境中的资产关联的一个或多个资产参数确定资产的行为。所述一个或多个资产参数包括资产特性、资产位置、资产行为趋势、资产标签信息和/或资产故障。资产的行为以不同资产参数之间的方程或关系的形式指示资产的物理行为。
15.另外，所述方法包括：产生与资产的行为关联的多个测试数据。测试数据可利用资产信息用作时间序列数据集，或者可没有利用资产信息用作时间序列数据集。然而，能够基于资产参数的最小和最大限制在运行中产生测试数据。
16.另外，所述方法包括：基于测试数据和确定的资产行为获得与资产关联的数学模型。资产的数学模型包括描绘资产的行为的数学方程。在这个优选实施例中，在基于测试数据和确定的资产行为获得与资产关联的数学模型中，所述方法包括：使用资产信息识别每个资产参数的最小和最大范围值。所述最小和最大范围值指代由资产的制造商定义的阈值。资产参数的最小和最大值帮助定义测试数据序列，以防测试数据序列在资产简档中不可用。此外，所有资产参数的最小和最大值帮助在资产物理行为的初始数学方程获得。在实施例中，所述最小和最大值是资产的过程值的范围。例如，电机的电流和电压值具有电机启动和崩溃的最小范围和最大范围值。基于电机的速度/旋转的需要，特定电机具有电流和电压值的这个最小和最大范围。
17.另外，所述方法包括：产生影响资产的行为的每个资产参数的多项式图。此外，所述方法包括：获得产生的多项式图的关系矩阵。关系矩阵指示针对每个资产参数的资产的行为。在实施例中，使用资产简档测试数据集中的给定输入获得关系矩阵。基于获得的数学方程（或如在本文中所称呼的模型）的系数，在数据库中搜索匹配的数学模型。确定获得的数学方程的最好的可能匹配。如果获得的数学方程的最好的可能匹配不存在，则获得的数学方程本身被视为数学模型的基本版本，并且进一步被调度用于基于接收的实时资产信息的确认。另外，所述方法包括：基于关系矩阵获得与资产关联的数学模型。
18.另外，所述方法包括：基于获得的与资产关联的数学模型产生用于资产的仿真模型。
19.在另一优选实施例中，在基于从工厂环境接收的实时资产信息确认与资产关联的仿真模型中，所述方法包括：经由云代理从工厂环境接收与资产关联的实时资产信息。另外，所述方法包括：基于实时资产信息和预定义规则确认与资产关联的仿真模型。
20.在另一优选实施例中，所述方法包括：分析与资产关联的仿真模型的确认的结果。另外，所述方法包括：如果确认的结果是不成功，则产生与仿真模型关联的错误日志文件。另外，所述方法包括：在用户装置的用户界面上显示与仿真模型关联的错误日志文件。
21.在另一优选实施例中，所述方法包括：分析与工厂环境中的资产关联的资产信息。所述方法还包括：基于分析的资产信息确定预先存储的仿真模型是否存在于云数据库中。另外，所述方法包括：如果预先存储的仿真模型不存在于云数据库中，则检索存储在云数据库中的类似的仿真模型。另外，所述方法包括：基于检索到的类似的仿真模型和存储在云数据库上的历史资产信息产生与资产关联的仿真模型模板。
22.在优选实施例中，所述方法包括：使用云代理检测与工厂环境中的资产关联的一个或多个异常。所述方法包括：从用户装置接收通知消息。通知消息包括检测到的与资产关联的一个或多个异常。
23.在另一优选实施例中，所述方法包括：基于资产信息为每个存储的仿真模型提供价格。在实施例中，每个仿真模型与计价模型和用户评价（rating）关联。
24.还通过一种仿真模型产生系统来实现本发明的目的。仿真模型产生系统包括一个或多个处理器和耦合到处理器的存储器。存储器包括以可由处理器执行的机器可读指令的形式存储的仿真模型产生模块。仿真模型产生系统模块被配置用于执行如上所述的方法。
25.还通过一种云计算系统来实现本发明的目的，所述云计算系统包括服务器和云平台，云平台包括以可由服务器执行的机器可读指令的形式存储在它里面的仿真模型产生系统。仿真模型产生系统被配置为执行如上所述的方法。
26.还通过一种云计算环境来实现本发明的目的。云计算环境包括云计算系统、工厂环境，工厂环境包括一个或多个资产和云代理，云代理能够将与所述一个或多个资产关联的资产信息传送给云计算系统。云计算环境还包括至少一个用户装置，所述至少一个用户装置以可通信方式耦合到云计算系统和工厂环境。
27.还通过一种计算机程序产品来实现本发明的目的，所述计算机程序产品具有存储在它里面的机器可读指令，当所述机器可读指令由一个或多个服务器执行时，所述机器可读指令使所述一个或多个服务器执行如上所述的方法步骤。
28.还通过一种用户装置来实现本发明的目的，所述用户装置包括一个或多个处理器和耦合到处理器的存储器。存储器包括以可由处理器执行的机器可读指令的形式存储的资产数据处理模块。所述资产数据处理模块被配置用于执行如上所述的方法。
附图说明
29.现在将参照本发明的附图叙述本发明的上述和其它特征。示出的实施例旨在示出而非限制本发明。
30.以下参照附图中示出的实施例进一步描述本发明，在所述附图中：
图1是根据本发明的实施例的能够提供仿真模型产生的云计算环境的示意表示；图2是能够实现本发明的实施例的仿真模型产生系统（诸如，图1中示出的仿真模型产生系统）的方框图；图3是能够实现本发明的实施例的仿真模型产生模块（诸如，图1和图2中示出的仿真模型产生模块）的方框图；图4是示出根据本发明的实施例的在云计算环境中提供仿真模型产生的示例性方法的工艺流程图；图5是能够实现本发明的实施例的用户装置（诸如，图1中示出的用户装置）的方框图；图6是示出根据本发明的另一实施例的在云计算环境中提供仿真模型产生的示例性方法的工艺流程图；图7a
‑
b是根据本发明的实施例的用于提供仿真模型产生的示例性图形用户界面的屏幕截图；和图8a
‑
e是示出根据本发明的实施例的基于测试数据和确定的资产行为获得与资产关联的数学模型的方法的图形表示。
具体实施方式
31.参照附图描述各种实施例，其中相同的标号被用于参照附图，其中相同标号始终被用于指代相同元件。在下面的描述中，为了解释的目的，阐述许多特定细节以便提供对一个或多个实施例的彻底的理解。可能清楚的是，可在没有这些特定细节的情况下实施这种实施例。
32.图1是根据本发明的实施例的能够提供仿真模型产生的云计算环境100的示意表示。特别地，图1描绘云计算系统102，云计算系统102能够传送用于管理工厂环境106的云应用，工厂环境106包括一个或多个资产122、124a
‑
b和126。如在本文中所使用，“云计算环境”指代如下处理环境：所述处理环境包括可配置的计算物理和逻辑资源（例如，网络、服务器、存储装置、应用、服务等）以及分布在云平台上的数据。云计算环境100提供对可配置的计算物理和逻辑资源的共享池的按需网络访问。
33.云计算系统102经由网络104（例如，互联网）被连接到工厂环境106中的云代理120。所述一个或多个资产122、124a
‑
b和126可包括服务器、机器人、交换机、自动化装置、可编程逻辑控制器（plc）、人机接口（hmi）、输入输出模块、电机、阀、泵、致动器、传感器和其它工业装备（一个或多个）。在示例性实施例中，资产122可以是plc，资产124a
‑
n可以是输入输出模块或控制器。资产126可以是现场装置。云计算系统102可以是被配置为向它的用户提供专用云服务的公共云、私有云和/或混合云。虽然图1示出经由云代理120连接到一个工厂环境106的云计算系统102，但本领域技术人员能够想到，云计算系统102能够经由网络104连接到位于不同位置的几个工厂环境106。
34.另外，云计算系统102还经由网络104连接到用户装置128a
‑
n。用户装置128a
‑
n能够访问云计算系统102以自动地产生仿真模型。在实施例中，用户装置128a
‑
n包括能够运行工业自动化应用的工程系统。用户装置128a
‑
n能够是膝上型计算机、桌上型计算机、平板计算机、智能电话等。用户装置128a
‑
n能够经由网页（web）浏览器访问云应用（诸如，使用户能
够基于用户要求产生仿真模型）。另外，用户被提供快速选项以将仿真模型从云平台108直接下载到它们的在用户装置128a
‑
n中运行的仿真软件中。另外，用户装置128a
‑
n可安装用于经由在用户装置128a
‑
n上运行的不同仿真软件访问云计算系统102上的仿真模型的插件。
35.云计算系统102包括云平台108、仿真产生系统110、包括硬件资源和操作系统（os）的服务器112、网络接口114、数据库116以及应用程序接口（api）118。网络接口114能够实现云计算系统102、工厂环境106和用户装置（一个或多个）128a
‑
n之间的通信。云接口（图1中未示出）可允许在一个或多个用户装置128a
‑
n的工程师访问存储在云计算系统102的仿真模型，并且对仿真模型作为同一实例执行一个或多个动作。服务器112可包括在其上安装os的一个或多个服务器。服务器112可包括：一个或多个处理器；一个或多个存储装置，诸如存储单元，用于存储数据和机器可读指令，例如应用和应用编程接口（api）118；以及为提供云计算功能所需的其它外围设备。云平台108是这样的平台：能够使用服务器112的硬件资源和os实现诸如数据接收、数据处理、数据渲染、数据通信等的功能，并且使用部署在服务器112中的应用编程接口118传送前述云服务。云平台108可包括建立在硬件和os上的专用硬件和软件的组合。
36.云代理120被用于向云计算系统102发送运行时资产信息。此外，云代理120被配置用于检测与工厂环境106中的资产122、124a
‑
n和126关联的一个或多个异常。另外，云代理被配置用于向云计算系统102和用户装置128a
‑
n发送通知消息。通知消息包括检测到的与资产关联的一个或多个异常。
37.云数据库116存储与工厂环境106和用户装置（一个或多个）128a
‑
n相关的信息。云数据库116是例如结构化查询语言（sql）数据仓库或不仅仅sql （nosql）数据仓库。云数据库116被配置为实现在云计算环境100中的基于云的数据库，其中计算资源被作为服务在云平台108上传送。根据本发明的另一实施例，云数据库116是可由仿真模型产生系统110直接访问的文件系统上的位置。数据库116被配置为存储资产信息、资产参数、仿真模型、错误日志、确认结果、与资产122、124a
‑
n和126关联的异常、数学模型、关系矩阵、行为趋势、多项式图、计价模型、用于每个仿真模型的用户评价等。云数据库116还维护仿真模型的版本。
38.图2是能够实现本发明的实施例的仿真模型产生系统110（诸如，图1中示出的仿真模型产生系统）的方框图。在图2中，仿真模型产生系统110包括处理器（一个或多个）202、可访问存储器204、通信接口206、输入单元208、输出单元210和总线212。
39.如在本文中所使用，处理器（一个或多个）202表示任何类型的计算电路，诸如但不限于微处理器单元、微控制器、复杂指令集计算微处理器单元、精减指令集计算微处理器单元、超长指令字微处理器单元、显式并行指令计算微处理器单元、图形处理单元、数字信号处理单元或任何其它类型的处理电路。处理器（一个或多个）202还可包括嵌入式控制器，诸如通用或可编程逻辑器件或阵列、专用集成电路、单片计算机等。
40.存储器204可以是非暂态易失性存储器和非易失性存储器。存储器204可被耦合用于与处理器（一个或多个）202的通信，诸如作为计算机可读存储介质。处理器（一个或多个）202可执行存储在存储器204中的机器可读指令和/或源代码。各种机器可读指令可被存储在存储器204中，以及从存储器204访问各种机器可读指令。存储器204可包括用于存储数据和机器可读指令的任何合适的元件，诸如只读存储器、随机存取存储器、可擦除可编程只读
存储器、电可擦除可编程只读存储器、硬盘驱动器、用于处理压缩盘的可移动介质驱动器、数字视频盘、软盘、磁带盒、存储卡等。在本实施例中，存储器204包括以机器可读指令的形式存储在任何上述存储介质上的仿真模型产生模块214，并且可与处理器（一个或多个）202通信并且由处理器（一个或多个）202执行。
41.当由处理器（一个或多个）202执行时，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202在云计算环境100中提供仿真模型产生。在实施例中，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202接收用户装置128a
‑
n的用于产生仿真模型的请求。所述请求包括与工厂环境106中的资产（诸如，122、124a
‑
b、126）关联的资产信息。资产信息包括资产简档数据，资产简档数据包括资产配置信息、资产物理块信息、测试数据集、资产警报等。在接收到该请求时，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于接收的资产信息和预先存储的资产信息来产生与资产（122、124a
‑
b、126）关联的仿真模型。所述预先存储的资产信息被存储在数据库116上。
42.在实施例中，通过使用与工厂环境106中的资产关联的一个或多个资产参数确定资产的行为，产生与资产关联的仿真模型。所述一个或多个资产参数包括资产特性、资产位置、资产行为趋势、资产标签信息和/或资产故障。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202产生与资产的行为关联的多个测试数据。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于测试数据和确定的资产行为获得与资产关联的数学模型。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于获得的与资产关联的数学模型产生用于资产的仿真模型。
43.在实施例的一方面，通过使用资产信息识别每个资产参数的最小和最大范围值，获得与资产关联的数学模型。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202产生影响资产的行为的每个资产参数的多项式图。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202获得产生的多项式图的关系矩阵。关系矩阵指示针对每个资产参数的资产的行为。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于关系矩阵获得与资产关联的数学模型。
44.另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于从工厂环境106接收的实时资产信息确认与资产关联的仿真模型。在实施例中，通过经由云代理120从工厂环境106接收与资产关联的实时资产信息，确认与资产关联的仿真模型。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于实时资产信息和预定义规则来确认与资产关联的仿真模型。
45.另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202在用户装置128a
‑
n的用户界面上输出与资产关联的仿真模型。
46.仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202将与资产关联的仿真模型存储在云数据库116中。
47.另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202分析与资产关联的仿真模型的确认的结果。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202在确认的结果是不成功的情况下产生与仿真模型关联的错误日志文件。此外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202在用户装置（128a
‑
n）的用户界面上显示与仿真模型关联的错误日志文件。
48.仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202分析与工厂环境106中的资产关联的资产信息。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于分析的资产信息确定预先存储的仿真模型是否存在于云数据库116中。另外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202在预先存储的仿真模型不存在于云数据库116中的情况下检索存储在云数据库116中的类似的仿真模型。此外，仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于检索到的类似的仿真模型和存储在云数据库116上的历史资产信息产生与资产122、124a
‑
n和126关联的仿真模型模板。
49.仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202使用云代理120检测与工厂环境106中的资产关联的一个或多个异常并且从用户装置128a
‑
n接收通知消息。通知消息包括检测到的与资产关联的一个或多个异常。
50.仿真模型产生模块214使处理器（一个或多个）202基于资产信息为每个存储的仿真模型提供价格。
51.通信接口206被配置用于在所述一个或多个用户装置128a
‑
n和云计算系统102之间建立通信会话。通信接口206允许在用户装置128a
‑
n上运行的所述一个或多个工程应用将仿真模型导入/导入到云计算系统102中。在实施例中，通信接口206与在用户装置128a
‑
n的接口交互以允许工程师访问仿真模型，并且对存储在云计算系统102中的仿真模型执行一个或多个动作。
52.输入单元208可包括能够接收一个或多个输入信号（诸如，用于处理仿真模型的用户命令）的输入装置：键盘、触摸敏感显示器、照相机（诸如，接收基于手势的输入的照相机）等。此外，输出单元210可以是用于显示图形用户界面的显示单元，图形用户界面使与资产关联的仿真模型可视化并且还显示与对仿真模型执行的每组动作关联的错误日志。总线212用作处理器202、存储器204、输入单元208和输出单元210之间的互连。
53.本领域普通技术人员将会理解，对于特定实现方式，图2中描绘的硬件可变化。例如，除了描绘的硬件之外或替代于描绘的硬件，也可使用其它外围装置，诸如光盘驱动器等、局域网（lan）、广域网（wan）、无线（例如，wi
‑
fi）适配器、图形适配器、盘控制器、输入/输出（i/o）适配器。描绘的示例仅被提供用于解释的目的，而非意图暗示针对本公开的架构限制。
54.本领域技术人员将会意识到，为了简单和清楚，未在本文中描绘或描述适合于供本公开使用的所有数据处理系统的全部结构和操作。替代地，仅在对于本公开而言独一无二或者理解本公开所需的程度上描绘和描述云计算系统102。云计算系统102的构造和操作的其余部分可符合本领域已知的各种当前实现方式和实践中的任何实现方式和实践。
55.图3是能够实现本发明的实施例的仿真模型产生模块214（诸如，图1和图2中示出的仿真模型产生模块）的方框图300。仿真模型产生模块214包括数据导入器模块302、自动模型产生模块304、模型确认模块306、模型仓库308、模型设计者模块310和输出模块312。
56.数据导入器模块302被配置用于接收用户装置128a
‑
n的用于产生仿真模型的请求。所述请求包括与工厂环境106中的资产关联的资产信息。资产信息包括资产简档数据，资产简档数据包括资产配置信息、资产物理块信息、测试数据集、资产警报等。另外，数据导入器模块302被配置用于使用云代理120检测与工厂环境106中的资产关联的一个或多个异常并且从用户装置128a
‑
n接收通知消息。通知消息包括检测到的与资产关联的一个或多个
异常。
57.自动模型产生模块304被配置用于基于接收的资产信息和云数据库116中的预先存储的资产信息产生与资产关联的仿真模型。在实施例中，自动模型产生模块304首先使用与工厂环境106中的资产关联的一个或多个资产参数确定资产的行为。在示例性实施例中，如下获得描绘减压阀中的主要移动部分的运动的行为的方程。这个示例示出如何从导入的资产简档文件提取各种阀行为之一。下面的二阶常微分方程被制定以仿真阀盘的运动。这个示例表示减压阀的行为之一。类似地，不同方程可被制定用于不同行为。
58.mx cx^ fs = ff
ꢀ‑
fg fc其中m是包括盘、盘支架和杆的移动部分的质量，x是沿移动方向的盘部分的加速度，c是阻尼系数；x^是盘部分的速度，fs是作用于盘上的弹簧力，并且等于k（x0 x（t）），ff是作用于盘部分上的流力，fg表示盘的重力，fc是库仑摩擦。
59.另外，自动模型产生模块304产生与资产的行为关联的多个测试数据。另外，自动模型产生模块304基于测试数据和确定的资产行为获得与资产关联的数学模型。为了在数学模型获得，自动模型产生模块304使用资产信息识别每个资产参数的最小和最大范围值。在示例性实施例中，获得用于dc电机的数学模型。电机转矩随着速度而变化。在空载时，你具有最大速度和零转矩。负载增加机械阻力。电机开始消耗更大电流以克服这个阻力，并且速度减小。电机的速度、转矩、功率和效率不是常数值。通常，制造商提供如下表1中的下面的数据：表1。
60.基于以上信息，下面的资产参数被计算：no=空载速度io=空载电流mh=堵转（stall）转矩r=终端电阻。
61.基于以上计算的资产参数，所有参数的最小和最大值范围以及默认值被识别。
62.另外，自动模型产生模块304产生影响资产的行为的每个资产参数的多项式图。考虑以上示例，针对电流与转矩以及速度与转矩产生多项式图。下面表2提供速度、电流、转矩、功率和效率中的每一项的示例性数据集点。图8a描绘产生的一个这种多项式图。转矩速度电流功率效率（oz
‑
in）（rpm）（a）（瓦特）（%）0.02511,247.650.0240.2080.10.0510,786.300.0480.39971.87表2。
63.另外，自动模型产生模块304获得产生的多项式图的关系矩阵。关系矩阵指示针对每个资产参数的资产的行为。在与以上相同的示例中，在各种情况下从电机的物理定律和特性获得管制资产（例如，在这种情况下是电机）的行为的关系。在用户装置128a
‑
n的资产数据处理模块130a
‑
n被配置为从资产简档获取物理定律和特性。然而，在一些情况下，并非
所有特性可以是可检测的。在这种场景中，云数据库116还具有各种类型的资产的预定义的一组特性（历史数据集），其进一步帮助自动模型产生模块304以编程方式获取与资产关联的类似的匹配的特性。
64.另外，自动模型产生模块304基于关系矩阵获得与资产关联的数学模型。在示例性实施例中，基于与电机关联的资产参数（诸如，电流、转矩、速度、功率和效率）之间的关系矩阵，获得与电机关联的数学模型。例如，通过观察多项式图趋势，获得多项式方程。在这个示例中，获得电机的转矩与速度、转矩与电流、转矩与功率和转矩与效率的数学模型。通过评估作为电机转矩的函数的电机速度、消耗的电流和效率，获得这些数学模型。获得这些数学模型并且解这些数学模型以产生仿真模型。
65.另外，自动模型产生模块304基于获得的与资产关联的数学模型产生用于资产的仿真模型。
66.在替代实施例中，自动模型产生模块304被配置用于分析与工厂环境106中的资产关联的资产信息。基于分析的资产信息，自动模型产生模块304被配置用于确定预先存储的仿真模型是否存在于云数据库116中。另外，自动模型产生模块304被配置用于，如果预先存储的仿真模型存在于云数据库116中，则基于存储在云数据库116上的预先存储的仿真模型和历史资产信息产生与资产关联的仿真模型模板。在示例性实施例中，如果确定由用户装置128a
‑
n的用户请求的完全匹配的仿真模型不存在于模型数据仓库308，则自动模型产生模块304基于存储在模型数据仓库308中的最接近的匹配的仿真模型和存储在云数据库116上的历史资产信息产生与资产关联的仿真模型模板。
67.模型确认模块306被配置用于基于从工厂环境106接收的实时资产信息确认与资产关联的仿真模型。具体地讲，模型确认模块306经由云代理120从工厂环境106接收与资产关联的实时资产信息。另外，模型确认模块306基于实时资产信息和预定义规则来确认与资产关联的仿真模型。另外，模型确认模块306分析与资产关联的仿真模型的确认的结果。如果确认的结果是成功，则产生的模型经由输出模块312被输出。如果假使确认结果是不成功，则与仿真模型关联的错误日志文件被产生并且被显示在用户装置128a
‑
n的用户界面上。
68.模型仓库308是被配置用于存储与资产关联的仿真模型的数据库。每个仿真模型被与用于模型的用户评价和与模型关联的价格一起存储。在示例性实施例中，如果用户点击模型仓库按钮，则提供搜索框。假设用户在搜索框中敲入“可逆电机”并且点击搜索按钮，则提供存在于模型仓库（诸如，模型仓库308）中的所有可逆电机以及价格和评价细节。假使如果没有存在于模型仓库308中的数学模型，则提供用于通过上传资产简档来产生模型的选项。
69.模型设计者模块310被配置用于允许用户装置128a
‑
n的用户使用部件类型编辑器界面（用于手动地设计仿真模型的图形用户界面）基于用户要求设计仿真模型。另外，模型设计者模块310被配置为编译并且发布仿真模型。
70.输出模块312被配置用于在用户装置128a
‑
n的用户界面上输出与资产关联的仿真模型。
71.图4是示出根据本发明的实施例的在云计算环境100中提供仿真模型产生的示例性方法400的工艺流程图。在步骤402，从用户装置128a
‑
n接收用于产生仿真模型的请求。所
28imserialnumbervisiblestring（20）读xx12 29diagnosisoctectstring读w12 31imtaglocationvisiblestring（20）r,wxx122 32imrevisioncounterunsigned读123 33improfileidunsigned读124 34improfilespecifictypeunsigned读xxx 表3。
76.在实施例中，过滤的资产信息经由无线网络104被发送给云计算系统102。
77.用户装置500还包括图形用户界面（gui）510，gui 510被配置用于显示与工厂环境106中的资产关联的一个或多个仿真模型。gui 510还使用户能够搜索存储在云数据库116中的仿真模型并且还使用部件类型编辑器用户界面设计仿真模型。
78.存储单元506被配置用于存储与工厂环境106中的一个或多个资产关联的资产简档文件。
79.通信接口512被配置用于在所述一个或多个用户装置128a
‑
n和云计算系统102之间建立通信会话。通信接口206允许在用户装置128a
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n上运行的所述一个或多个工程应用将仿真模型导入/导入到云计算系统102中。在实施例中，通信接口206与在用户装置128a
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n的界面口510交互以允许工程师访问仿真模型，并且对存储在云计算系统102中的仿真模型执行一个或多个动作。网络接口516帮助管理用户装置128a
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n和云计算系统102之间的网络通信。
80.输入输出单元514可包括能够接收一个或多个输入信号（诸如，用于处理仿真模型的用户命令）的输入装置：键盘、触摸敏感显示器、照相机（诸如，接收基于手势的输入的照相机）等。此外，输入输出单元514可以是用于显示与资产关联的仿真模型的显示单元，并且还显示与对仿真模型执行的每组动作关联的错误日志。总线518用作处理器502、存储器504和输入输出单元508之间的互连。
81.本领域普通技术人员将会理解，对于特定实现方式，图5中描绘的硬件可变化。例如，除了描绘的硬件之外或替代于描绘的硬件，也可使用其它外围装置，诸如光盘驱动器等、局域网（lan）、广域网（wan）、无线（例如，wi
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fi）适配器、图形适配器、盘控制器、输入/输出（i/o）适配器。描绘的示例仅被提供用于解释的目的，而非意图暗示针对本公开的架构限制。
82.本领域技术人员将会意识到，为了简单和清楚，未在本文中描绘或描述适合于供本公开使用的所有数据处理系统的全部结构和操作。替代地，仅在对于本公开而言独一无二或者理解本公开所需的程度上描绘和描述用户装置500。用户装置500的构造和操作的其余部分可符合本领域已知的各种当前实现方式和实践中的任何实现方式和实践。
83.图6是示出根据本发明的另一实施例的在云计算环境100中提供仿真模型产生的示例性方法600的工艺流程图。在步骤602，在用户装置128a
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n的用户请求产生与工厂环境106中的资产关联的仿真模型。通过用户在gui 510上利用基本关键字集搜索仿真模型，来实现这一点。资产数据处理模块508处理该请求，形成与将要针对其产生仿真模型的资产关联的过滤的资产信息，并且将这种过滤的资产信息以及该请求发送给云计算系统102。当一旦该请求被接收时，在步骤604，基于资产信息获得与资产关联的数学模型。具体地讲，基于
与资产的行为关联的测试数据获得数学模型。
84.在步骤606，基于获得的数学模型确定请求的仿真模型是否已经存在于云数据库116中。如果请求的仿真模型已经存在于云数据库116中，则在步骤608，这种仿真模型被检索并且在用户装置128a
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n的用户界面上输出。替代地，如果请求的仿真模型不存在于云数据库116中，则在步骤610，进一步确定是否能够基于过滤的资产信息和云数据库116中的预先存储的资产信息自动地产生请求的仿真模型。如果能够基于过滤的资产信息和云数据库116中的预先存储的资产信息自动地产生请求的仿真模型，则在步骤612，基于过滤的资产信息和云数据库116中的预先存储的资产信息产生请求的仿真模型。另外，在步骤614，基于经由云代理120从工厂环境106接收的实时资产信息确认产生的仿真模型。另外，在步骤616，确认的仿真模型被分析、优化和重新配置以确保仿真模型是准确的。在步骤618，仿真模型在用户装置128a
‑
n的用户界面510上被输出。
85.替代地，如果确定不能基于过滤的资产信息和云数据库116中的预先存储的资产信息自动地产生请求的仿真模型，则在步骤620，基于存储在云数据库116中的类似的仿真模型和存储在云数据库116上的历史资产信息产生与资产关联的仿真模型模板。在步骤622，基于所述预定义规则和实时资产信息确认仿真模型模板。在步骤624，进一步确定仿真模型模板的确认是否成功。如果仿真模型模板的确认是成功，则在步骤628，仿真模型模板被存储在云数据库116中并且被同时输出在用户装置128a
‑
n的用户界面上。如果仿真模型模板的确认是不成功，则在步骤626，用于仿真模型模板的错误日志被输出在用户装置128a
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n的用户界面上。
86.图7a
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b是根据本发明的实施例的用于提供仿真模型产生的示例性图形用户界面的屏幕截图。在图7a中，描绘在用户装置128a
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n的基于网页的用户界面700a。基于网页的用户接口700a允许在用户装置128a
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n的用户导入/导出仿真模型，搜索已经存储在云数据库116中的仿真模型，基于从资产简档文件获得的资产信息设计、编译和发布仿真模型，并且还确定仿真模型的确认的状态。在图7b中，图形用户界面700b包括用于使用户能够搜索并且选择在线云数据库116中的仿真模型的搜索字段702b。另外，图形用户界面700b包括与每个选择的仿真模型关联的价格和评价标签字段信息。
87.图8a
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e是示出根据本发明的实施例的基于测试数据和确定的资产行为获得与资产关联的数学模型的方法的图形表示。在图8a中，描绘从与资产关联的导入的样本数据集点产生的多项式图800a。多项式图描绘资产参数（诸如，转矩、电流、功率、速度和效率）的行为趋势。在图8b中，描绘电机的速度与转矩值的多项式图。使用这个图800b，获得速度和转矩之间的关系矩阵，并且由此计算用于资产的数学模型。类似地，在图8c中，描绘电机的转矩与电流值。使用这个图800c，获得转矩和电流之间的关系矩阵，并且由此计算用于资产的数学模型。另外，在图8d中，描绘电机的功率与转矩值。使用这个图800d，获得转矩和功率之间的关系矩阵，并且由此计算用于资产的数学模型。类似地，在图8e中，描绘电机的效率与转矩。使用这个图800e，获得转矩和效率之间的关系矩阵，并且由此计算用于资产的数学模型。
88.本发明能够采用包括可从计算机可用或计算机可读介质访问的程序模块的计算机程序产品的形式，所述计算机可用或计算机可读介质存储由一个或多个计算机、处理器或指令执行系统使用或结合一个或多个计算机、处理器或指令执行系统使用的程序代码。
为了这个描述的目的，计算机可用或计算机可读介质能够是能够包含、存储、传送、传播或传输由指令执行系统、设备或装置使用或结合指令执行系统、设备或装置使用的程序的任何设备。所述介质能够是电子、磁、光、电磁、红外或半导体系统（或设备或装置），或者它们自身中的和它们自身的传播介质（当信号载波未被包括在物理计算机可读介质的定义中时）包括半导体或固态存储器、磁带、可移动计算机软盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、刚性磁盘和光盘（诸如，压缩盘只读存储器（cd
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rom）、压缩盘读/写和dvd）。如本领域技术人员所知，用于实现所述技术的每个方面的处理器和程序代码都能够被集中或分散（或者其组合）。
89.尽管已参照某些实施例详细地描述本发明，但应该理解，本发明不限于那些实施例。考虑到本公开，对于本领域技术人员而言，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，如在本文中所述，许多修改和变化自身将会是存在的。本发明的范围因此由下面的权利要求指示，而非由前面的描述指示。落在权利要求的等同物的含义和范围内的所有改变、修改和变化将被视为在它们的范围内。在方法权利要求中要求保护的全部有利实施例还可被应用于系统/设备权利要求。