[發明專利]一種基于語義計算的可編程控制器功能塊分類方法

在審

• 申請號: 202210469720.7
• 申請日: 2022-04-30
• 公開（公告）號: CN115033761A
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 鄔惠峰;孫丹楓;胡俊杰;陳佰平
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F16/906
• 分類號: G06F16/906;G06F16/215;G06F16/84;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F8/70;G06F8/36;G05B19/05
• 代理公司: 浙江永鼎律師事務所 33233
• 代理人: 陸永強

本發明實施提供一種基于語義計算的可編程控制器功能塊分類方法，該方法包括：從可編程邏輯控制器功能塊XML存儲文件中采集關鍵信息并進行數據清洗，得到第一中間結果；功能塊語義張量計算模塊對第一中間結果進行處理，得到第二中間結果；功能塊關鍵信息張量降維模塊對第二中間結果進行處理，得到第三中間結果；功能塊分類模塊基于第三中間結果對輸入功能塊進行分類并輸出分類結果。相較于傳統的人工分類方法，該方法能夠根據功能塊的特征快速對其進行分類，便于用戶搜尋指定類型或相近類型的功能塊。

技術領域

本申請涉及可編程邏輯控制器技術領域，尤其涉及一種基于語義計算的可編程控制器功能塊分類方法。

背景技術

功能模塊圖是PLC編程領域常用的語言之一，被廣泛地應用于工業領域的應用開發，其數量也隨著時間推移不斷增加。實際開發過程中，通常需要依據使用場景檢索并調用功能塊，但依據功能塊名稱進行搜索的傳統方法局限性大、查找效率低，已經難以滿足使用者檢索功能塊的需求，一定程度上降低了開發的整體效率。

故，針對現有技術的缺陷，實有必要提出一種技術方案以解決現有技術存在的技術問題。

發明內容

為了克服現有技術存在的技術缺陷，本發明實施例提供一種基于語義計算的可編程控制器功能塊分類方法，以輔助進行功能塊的分類整理，便于用戶在實際開發過程中獲取特定功能類別的功能塊。

為了解決現有技術存在的技術問題，本發明的技術方案如下：

一種基于語義計算的可編程控制器功能塊分類方法，該方法至少包括以下步驟：

步驟S1：從功能塊XML存儲文件中收集可編程邏輯控制器關鍵信息數據集；

步驟S2：對功能塊關鍵信息數據集進行數據清洗；

步驟S3：通過語義計算提取功能塊關鍵信息張量；

步驟S4：對步驟S3得到的張量進行降維處理；

步驟S5：步驟S4得到的低維張量輸入分類網絡，得到分類結果。

作為進一步的改進方案，步驟S1中，通過解析功能塊XML存儲文件來收集功能塊關鍵信息數據集，并以逗號分隔值文件的形式進行存儲。所述功能塊的特征信息至少包括功能塊的基本描述、輸入輸出參數及引腳參數。

作為進一步的改進方案，步驟S2中，對功能塊信息進行數據清洗主要包括剔除語義缺失、命名不規范以及數據類型不符要求的功能塊語義數據。

作為進一步的改進方案，在所述步驟S3中，采用預訓練功能塊語義詞嵌入模型通過計算得到高維度的功能塊語義張量，該詞嵌入模型的訓練過程如下：

提取數據集中功能塊的關鍵語義信息；

對語義信息進行分詞處理，得到功能塊語義語料庫；

用該語料庫對詞嵌入模型進行訓練，完成訓練后得到本發明用于計算語義張量的詞嵌入模型。

作為進一步的改進方案，步驟S4中，采用預訓練的功能塊信息張量降維模型對高維度的功能塊信息張量進行降維，該降維模型為基于自編碼器的神經網絡模型。

作為進一步的改進方案，步驟S5中，對降維后的語義張量進行預定義的拼接操作，通過預訓練的功能塊分類模型處理功能塊語義張量后輸出分類結果，該結果表示原功能塊依據其語義進行分類后所屬的類別。

作為進一步的改進方案，步驟S5中，預訓練的功能塊分類模型采用深度神經網絡模型，其輸入為降維后的功能塊信息張量，其輸出為功能塊所屬的具體類別。