CN101553798A - 在控制系统和制造管理系统中的数据视图 - Google Patents

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CN101553798A CNA2006800358388A CN200680035838A CN101553798A CN 101553798 A CN101553798 A CN 101553798A CN A2006800358388 A CNA2006800358388 A CN A2006800358388A CN 200680035838 A CN200680035838 A CN 200680035838A CN 101553798 A CN101553798 A CN 101553798A
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Abstract

公开一种可编程逻辑控制器，它过滤遵循分级结构的数据模型的数据并将其提交给用户。利用接收数据的输入组件和至少部分地基于一个或多个过滤标准过滤数据的过滤器组件的可编程逻辑控制器能够提取与个人用户的要求和/或需求相关的数据。由过滤组件利用的过滤标准可包括口令和组联系以及用户的生物测定和或人体测量信息。所要求保护的主题事项还涉及用来提供相对旧有可编程逻辑控制器和旧有工业自动化设备具有相同过滤功能的组件。

Description

在控制系统和制造管理系统中的数据视图
技术领域
本发明涉及工业控制系统，更具体地涉及利用过滤器允许和/或拒绝对数据的访问。
背景技术
由于计算技术的发展，与只不过几年之前的基本上相同的企业相比较，如今的企业能更高效率地运作。例如，因特网使得公司雇员可通过电子邮件即时实现通信、快速发送数据文件至全然不同的雇员、控制数据文件、共享与项目相关的数据以减少工作生产中的重复等。此外，技术的进步使得工厂应用变得部分自动或完全自动。例如，一度需要工人们亲自靠近重型机械和其它各种危险工况的工作现在能够离开安全距离的地方完成。
此外，与人的动作相关联的不完美性也通过采用高精度机器而被最小化。这些工厂设备中有许多向数据库提供与制造有关的数据，这些数据库可由工厂地面上的系统/进程/项目管理器访问。例如，给定了特定的时间量，传感器和相关软件能够检测特定机器已完成一项操作的多个实例。此外，来自传感器的数据可被传递至与系统警报有关的处理单元。如此，工厂自动化系统可回顾所采集的数据并自动地和或半自动地调度设备的维护、设备的更换、和其它与进程自动化有关的各种程序。
尽管在工业过程自动化方面已实现各种进展，然而控制器的利用和设计很大程度上保持未变。更详细地说，工业控制器被设计成可高效地承担实时控制。例如，传统工业控制器从传感器接收数据并基于所接收的数据控制致动器、驱动器等。这些控制器藉由与来源和/或目的地相关联的符号和/或地址来识别数据的来源和/或目的地。更具体地说，工业控制器包括通信端口和/或适配器，而传感器、致动器、驱动器等可通信地耦合于这些端口/适配器。如此，控制器在接收到数据时能够识别设备的身份并进一步将控制数据传至正确的设备。
从以上内容可以看到，与常规工业控制器相关联的数据通过平直(flat)名称空间数据结构创建、传递和/或存储。换句话说，通过回顾由控制器接收和/或输出的数据可以看到的是致动器或传感器的身份及其状态。这种工业控制器架构对特定设备的实时控制而言可高效地工作——然而，当续要把来自工业控制器的数据为较高层次的系统所用时就会出现问题。例如，如果来自控制器的数据需要为调度应用所用时，熟悉控制器的人必须确定需要哪种数据、将数据分类、以所需形式将数据打包、并随后将数据映射到调度应用。这就引入了另一个软件层，并因此产生在工业自动化环境中引起混乱的机会。如果若干个应用想要利用相同的数据，问题就更为复杂。在运行中，各种控制器输出数据、将数据以平直名称空间结构打包、并将其提供给网络。利用数据的每个应用将该数据拷贝至内部存储器、将数据分类、组织数据、并以所需格式将数据打包。因此，在多个位置处存在多重相同数据的拷贝，其中每个数据拷贝可以全然不同的方式进行组织和打包。
此外，更新控制器的数据结构关乎另一系列的实现问题。例如，一些旧有控制器或其它器件可能未关联上足够的存储器和/或处理能力以支持更新后的应用，并且对公司而言，更换企业中的每个控制器在成本上是不合算的。因此，不仅多个数据拷贝会存在于工业自动化环境中，而且还有多个不同结构的数据拷贝存在于网络上。应用可能要求全然不同的映射模块来实现与第一和第二架构相关联的控制器之间的映射。如此，仅更新控制器的架构并不能缓解当前与工业自动化环境中的工业控制器相关联的缺陷。
发明内容
下面的说明给出对所要求保护的主题内容的简单概述，以提供对本文所述一些方面的基本理解。这种概述不是广泛纵览，且并非旨在确定必要的/关键的要素或界定所要求保护的主题内容的范围。其唯一目的是以简化形式给出一些概念，作为后面给出的更详细描述的序幕。
所要求保护的主题内容涉及过滤数据，尤其涉及是分流(fractionate)在分级结构的数据模型上建模的数据。这里描述的分级结构的数据模型方便嵌套结构，由此减少与利用平直名称空间(flat namespace)的数据模型关联的缺陷。此类分级结构的数据模型可以是从企业层次向下至车间层次和/或设备/进程层次的数据表示，由此总体上提供商业制造企业或高粒度或低粒度的表示。所要求保护的主题内容还利用生计量信息、访问控制列表和能力，以分流以分级方式构造的数据并至少部分地基于一个个用户的生物测定信息、用户身份、口令、组关联等向一个或多个用户呈现定制的分级数据的图分级。
本发明的主题内容例如利用当前可用的多个浏览器技术之一(例如InternetExplorer、Firefox、Netscape……)。另外，本发明的主题内容可利用HTML、XML、SGML、生物信息序列标识语言(BSML)等以便于将定制的数据提交给一个或多个用户，且便于各用户于本发明的主题内容之间的交互。另外，就过滤分级结构数据以随后向用户提交而言，本发明的主题内容可在危机时期建立一种专门网络和数据库，例如在可编程逻辑控制器和其所隶属的企业资源系统之间出现网络故障时。此外，本发明的的主题内容公开一种旧有中间组件，它可定位于一个或多个旧有可编程逻辑控制器或诸如电机起动器、开关、显示器等的其它工业自动化仪器/设备与企业资源计划(ERP)系统或供应链管理系统之间，以利于用本文所解释的过滤技术/方法过滤分级结构的数据。
本文中阐述的过滤技术可包含在可编程逻辑控制器中，或形成中间组件的一部分。所公开的过滤器组件，除了作为可编程逻辑控制器和/或旧有中间组件的组成部分外，其本身包括例如安全组件/方面和接口生成方面/组件以及机器学习和推理方面。
为了达成前述和相关目的，现在结合下文说明和附图对本发明某些示例性方面进行说明。然而，这些方面仅指示了本发明原理所得采用的各种方法中的一部分，并且本发明旨在涵盖所有这些方面和它们的等效物。其它的优点和新颖特征可结合附图从本发明下面的详细说明中得出。
附图说明
图1示出接收和/或发送经结构化和/或过滤的数据的可编程逻辑控制器。
图2示出与发送和/或接收经结构化和/或过滤的数据的旧有中间组件协同动作的可编程逻辑控制器。
图3示出包含在本发明的的主题内容的过滤组件中的可能的和/或可允许的部件的子集的更为详细的表示。
图4示出可由可编程逻辑控制器内的过滤器组件或旧有中间组件利用以实现对分级结构数据的访问的方法。
图5示出能由过滤器组件和/或旧有中间组件利用以形成专用网络的方法。
图6示出由过滤器组件和/或旧有中间组件使用以解构和/或脱离专用网络的方法。
图7是分级结构的数据模型可基于其上的示例性结构的图形表示。
图8是用来过滤经结构化的数据的示例性过滤器组件和/或旧有中间组件的图形表示。
图9是本文所述各种特征可在其上实现的一示例操作系统。
图10是本文所述多个方面可在其中互动的示例性计算环境。
具体实施方式
现在结合附图描述本发明的主题内容，其中相同的附图标记用来表示所有附图中相同的元素。在下面的说明中，为便于解释，陈述了众多具体细节，以提供对本发明的主题内容的透彻理解。然而，明显的是，不使用这些具体细节亦可实践这些内容。在其它实例中，公知的结构和装置以方框图的形式示出，以便于描述本发明。
在本申请中，术语“组件”和“系统”等指计算机相关的实体，或者是硬件、硬件和软件的结合、软件、或者是执行中的软件。例如，组件可以是但不局限于是运行在处理器上的进程、处理器、对象、实例、可执行程序、执行线程、程序和/或计算机。例如，运行在计算机上的应用和计算机两者都可以是组件。一个或多个组件可驻于进程和/或执行线程之内，并且一个组件可在计算机本地和/或分布在两个或多个计算机之间。
此外，本发明的主题内容可实现为一种方法、一种装置、或一种制品，使用标准编程和/或工程技术来生产软件、固件、硬件、或其任意组合以控制计算机实现所揭示的主题内容。这里使用的术语“制品”旨在涵盖从任何计算机可读设备、载波或介质可访问的计算机程序。例如，计算机可读介质可包括但不局限于磁存储装置(例如硬盘、软盘、磁条……)、光盘(例如CD、DVD……)、智能卡和闪存装置(例如记忆卡、记忆棒、钥匙驱动器……)。此外，应当理解，可利用载波以承载计算机可读电子数据，例如用来发送和接收电子邮件或访问诸如因特网或局域网(LAN)的网络的电子数据。当然，本领域内技术人员能够理解，可对这种配置作出许多修改而不脱离本发明的主题内容的范围或精神。另外，这里使用的词“示例性”表示作为一个示例、一个实例、或例证。凡本文中作“示例性的”来描述的任何方面或设计不一定被解释为是优于其它方面或设计的较佳的或优选的。另外，应当理解，尽管本文中利用和图示的组件为了阐述起见被描述为独特的和单独的，然而本文中枚举出的全然不同的组件能够以各种方式组合或甚至组合在一个统一的实体内，但仍然落在本发明的主题内容的范围内。
现在参照附图，图1示出经由接口组件120从外部来源接收和/或向外部来源发送结构化数据的可编程逻辑控制器110。接口组件120于是将从过滤器组件130接收和/或向其发送的结构化数据，过滤器组件130操纵接收和/或发送的结构化数据并生成将被输入至/输出自一个或多个工业自动化设备(例如电机起动器、螺线管、指示灯/显示器、速度驱动器、阀等)的经过滤数据。由接口组件120接收/发送的结构化数据可例如包括至少部分地遵循一种或多种专用、国家和/或国际标准设计的分级结构的数据，例如ISA S88、ISA S95、OMAC和/或其任何适宜的组合。另外，结构化的数据可由可编程逻辑控制器110执行和/或创建。如此，数据可以适应分级结构的数据模型的对象形式出现、并可代表特定设备、部分的设备、进程、部分的进程等。可编程逻辑控制器110可包括能使控制器识别和输出根据分级结构化数据模型构造的数据的方案(schema)的至少一部分。可编程逻辑控制器110通过利用这种数据模型能够与其它控制器以及诸如企业资源计划(ERP)系统之类的高层系统交互。ERP系统通常为公司处理制造、后勤、配送、库存、运输、开帐单和记账。上述方案也能由关联于可编程逻辑控制器110的ERP系统所采用，由此实现可编程控制器和ERP系统之间的无缝通信。相反，传统系统经常需要专门编程以在利用低层逻辑的控制器与经常采用于ERP系统中的较高级的面向对象的编程语言之间做映射。另一种普通用途是与供应链管理(SCM)系统交互。
分级结构的数据模型可以设计成能够使得数据对应于系统的分级结构和/或设施中发生的进程的分级结构分级。另外，分级结构的数据模型可以设计成能够跨越系统和/或进程边界进行设施的模型化分级。例如，今日的制造设施包括成批处理、连续处理、分立处理、以及库存处理。这些系统和进程之间的有意义数据的通信是极其困难的，因为它们经常是不考虑相邻进程而设计和工作的。因此可实现分级结构的数据模型，以对成批处理、连续处理、分立处理、和库存跟踪提供基本相同的结构。然而，本文中构想和/或利用的结构化数据不局限于此；因此，应当理解，任何和所有适宜的分级和/或不分级结构的数据或其任何组合均落在本发明的主题内容的范围和边界内。
可编程逻辑控制器110可以是具有模块化和/或一体化的输入/输出电路的基于微处理器的器件，它监控连接现场的传感器输入的状态、并根据存储在存储器中的用户创建程序控制所附器件。如此，可编程逻辑控制器110——除了如图1所示包括接口组件120和过滤器组件130外——还可包括处理器，例如中央处理单元(CPU)、控制处理器、逻辑处理器和/或阶梯处理器。此外，可编程逻辑控制器110还可包括例如一个或多个专门执行I/O功能的I/O处理器、处理器和I/O处理器可与其耦合的一个或多个共享存储器(例如RAM、SDRAM、DRAM等)以及一个或多个缓存。
过滤器组件130可接收来一个或多个工业自动化设备的经过滤数据或向其发送经过滤数据。这种经过滤数据例如能够以一种或多种专用格式、一种或多种工业标准格式和其任何组合由过滤器组件130发送和/或接收。例如，经过滤数据可包括诸如ON或OFF信号的数字信号或离散信号(例如1或0、TRUE或FALSE)，它们是使用电压或电流判断的，其中特定范围被记为ON而另一范围被记为OFF。例如，可编程逻辑控制器可使用24V DC I/O，高于22V DC的值代表ON而低于2V DC的值代表OFF。经过滤数据还包括产生在零和满刻度之间的值范围的模拟信号，这些值通常可被翻译成根据设备和可用来存储数据的比特数而具有各种精度范围的整数值。像数字信号一样，模拟信号也可使用电压或电流，但不具有ON或OFF的离散范围。相反，模拟信号工作在I/O设备可可靠地运作的一个确定的值范围内。
过滤器组件130还操纵其接收的数据。例如，当过滤器组件130从接口组件120接收向其传送的结构化数据时，过滤器组件130解构结构化数据以产生经过滤数据，从而使一个或多个工业自动化设备或用户能够领会所接收的结构化数据。相反，当过滤器组件130从一个或多个工业自动化设备接收经过滤数据时，过滤器组件130可将经过滤数据重构为可供诸如企业资源计划(ERP)系统之类的一个或多个外部来源利用的结构化数据。
此外，过滤器组件130在接收到结构化数据之时即可利用一种或多种清晰准则(lustration criteria)——比如工厂预置、生物测定信息、口令、位置、和用户身份参数——来提供结构化数据的定制图和表示。过滤器组件130例如可以至少部分地基于所提供的清晰准则经由接口组件120动态地生成一个或多个用户接口。
参照图2，其中示出可编程逻辑控制器210和旧有中间组件220。可编程逻辑控制器210接收数据并以一种或多种格式传递数据至旧有中间组件220。这些格式或协议可例如遵循专用数据表示、工业标准表示，或者，可以采纳和利用工业标准和专用数据表示的任何组合。因此，可编程逻辑控制器210可以是旧有控制器和/或第三方控制器，因为可编程逻辑控制器210不需要支持基于状态的和/或分级结构的数据模型。
除了接收和发送数据至可编程逻辑控制器210，旧有中间组件220还可接收和传递来自外部源的结构化数据并可提供之后要利用的过滤数据。旧有中间组件220可包括从外部来源接收数据以及与过滤器组件240交换数据的接收组件230。过滤器组件240一接收到这种数据就利用一种或多种筛选(elutriation)参数来分流接收的数据以提供各种用户视图(perspectives)，从而滤除与特定视图/用户要求不相关和/或不必要的数据。
现在参照图3，其中示出对过滤器组件310更详尽的描述。过滤器组件310可例如包括安全组件320、机器学习组件330、映射组件340、重构组件350和接口生成组件360。安全组件320可由过滤器组件310用来针对想要对过滤数据和/或结构化数据获得访问的特定用户或进程查明相关信息。这样，安全组件320可保证合法用户和/或进程能够实现已向特定用户/进程允许的动作和功能。这种安全组件320可确保可信任的和/或已授权的进程和用户不仅能获得对相关信息的访问，并且这些进程和/或用户还能够执行要求它们承担的任务。
安全组件320例如能够针对特定用户使用生物测定数据以增强特权分离，其中特权分离要求仅向进程和/或用户提供那些在所给予的有限特权范围内促成任务所必须的特权和数据。由安全组件320利用的生物测定数据可包括人的生理特征，例如指纹、视网膜和/或虹膜识别、话音模式、手量度等。另外，由安全组件320利用的生物测定信息还可包括但不局限于签名识别、步态识别和打字模式(节奏)识别，还有人体测量信息，例如头部和躯干的长度和宽度以及个人特征，例如纹身、伤疤和/或胎记。
除了前述生物测定信息，安全部件320可采用脸部识别系统来确定想要访问或控制数据和/或进程的特定用户的身份。由安全组件320利用的脸部识别系统可采用例如至少部分地基于大众脸(eigenface)、渔夫脸(fisherface)的识别算法、隐藏马尔可夫模型和神经元激发动态链接匹配。此外，脸部识别特征还可包括采用三维脸部识别以及采用脸部肌肤的视觉细节。
安全组件320还利用访问控制列表(ACL)和/或能力来加强特权区别。安全组件320可至少部分地基于访问控制列表确定要授予特定进程、用户、用户组和/或结构化数据的分级方面的正确访问权限。访问控制列表可以是一种数据结构，例如包含为个人用户和用户组指定对诸如程序、进程、文件、设备和或分级结构数据中的层级之类的具体系统对象的权限的表目的表格。所授予的特权或许可确定具体的访问权限，例如用户和/或进程是否能从对象读取、向对象写入、修改和/或执行对象或访问(一个或多个)设备。另外，访问控制列表可确定用户、用户组、进程、进程组是否能改变关于对象和/或设备的访问控制列表。安全组件320除了利用访问控制列表以增强特权分离还能实现一些能力(也被称为钥匙)。能力通常被实现为由指定访问权限的部分构成的特权化数据结构以及唯一地标识要被访问的分级数据结构中的对象、进程和/或层级的部分。
安全组件320除了前述的示例性特权分离机制外还可提供系统活动的完全查帐索引，以便可确定违例的机制和整个程度。安全组件320为提供完全的查帐索引而产生安全日志并将该日志存储在远端位置，其中日志只能被添加。安全日志例如能至少部分地基于生物测定信息、用户身份(UID)、进程标识(PID)、组标识(GID)或其任意组合存储信息。此外，存储在安全日志中的安全信息可基于其它因素，例如时间、生产线上的位置、工厂环境的地理位置(例如利用全球定位卫星(GPS)或射频识别(RFID)技术)等。
过滤器组件310还包括机器学习和推理组件330。机器学习和推理组件330可基于执行本发明的主题内容的各方面采用各种基于机器学习和推理的方案。例如，机器学习和推理组件330可由安全组件320、接口产生组件360、映射组件340和/或重构组件350利用并与它们协同工作。例如，机器学习和推理组件330可与接口生成组件360和安全组件330组合使用以至少部分地基于由安全组件330提供的信息产生定制的用户接口。另外，机器学习和推理组件330可例如承担与物理环境(例如网络、处理器、显示能力……)相关联的一个或多个服务质量(QoS)属性的评估并至少部分地基于这些属性产生一个或多个分级结构的定制视图。例如，对于将一个或多个分级结构数据的定制视图中的哪一个传播至请求方用户和/或接收方工业自动化装置的确定，可至少部分地基于由机器学习和推理组件330确立的QoS属性于封装在分级结构数据本身中的一个或多个QoS属性之间的比较做出预测。不过，可以理解，尽管一个或多个QoS属性可由机器推理和学习组件300产生，然而本文中揭示的任何和所有其它组件都能承担和执行这种功能。
此外，应当理解，机器学习和推理组件330可从经由事件和/或数据捕获的一组观察值提供关于系统、环境、进程、分级数据结构中的层级和/或用户的推理或推断状态。可采用推断以标识具体上下文或动作，或产生状态的概率分布图。这种推断可以是基于概率的——即基于数据和事件的考虑计算感兴趣状态的概率分布计算。推断也可参照从一组事件和/或数据构成较高层事件所采用的技术。这种推断的结果是从一组观察到的事件和/或存储的事件数据、事件是否关联于相近时段以及时间和数据是否来自若干事件和数据源中的一个来构造出新的事件或动作。可结合与本发明的主题内容相关联的执行自动化和/或推断的动作而采用各种分类(显义地和/或隐义训练的)机制和/或系统(例如支持矢量力学、神经网络、专家系统、Bayesian规则网络、模糊逻辑、数据合并引擎……)。
分类器是将输入属性矢量x＝(x1，x2，x3，x4，xn)映射至输入属于一个类(class)的置信度(confidence)的函数，即f(x)＝confidence(class)。这种分类可采用概率和/或基于统计的分析(例如因子分解成分析应用和成本)以预测或推断出用户或进程想要自动执行的动作。支持矢量机(SVM)的运行是可采纳的分类器的一个例子。SVM通过在可能输入的空间中寻找超曲面而工作，其中超曲面试图将触发标准从非触发事件分离出。直观地说，这使分类对于测试附近的数据时是正确的，但与训练数据是不同的。其它有方向和无方向的模型分类方法包括例如
Figure A20068003583800141
Bayes、Bayesian网络、判决树、神经网络、模糊逻辑模型并且可采用提供不同的独立图案的概率性分级模型。本文中使用的分类也可包括用来形成优先模型的统计回归。
图3所示的过滤器组件310还可包括将接收自一个或多个外部数据源的分级结构数据映射成可由一个或多个可编程逻辑控制器和/或工业自动化设备理解的数据的映射组件340。映射组件340可利用一个或多个预定义模板来实现映射，或作为附加和/或选择，映射组件340可与机器学习和推理组件330协作而产生必要的模板，并利用所产生的模板将从外部源接收的分级结构数据转换/映射成可供一个或多个可编程逻辑控制器使用的信息。
过滤器组件310还可包括从可编程逻辑控制器和/或工业自动化设备接收数据并将该数据重构成分级结构数据的重构组件350。重构组件350——与上面阐述的映射组件340一样——能利用一个或多个预定的模板完成重构，或作为附加和/或选择，重构组件350与机器学习和推理组件330协作地产生必要的模板，并利用所产生的模板以将从可编程逻辑控制器接收到的数据转换/重构成分级结构的数据。
另外，过滤器组件310还可包括接口生成组件360，接口生成件360能提供各种类型的用户接口以利于用户和可编程逻辑控制器之间的交互。接口生成件360至少部分地基于从安全组件320、机器学习和推理组件330、映射组件340和/或重构组件350接收的信息来确定要生成的适宜接口。应当理解，接口生成组件360可为每一个经授权的访问系统的个人或组提供定制的接口。因此，接口生成组件360可提供一个或多个定制的图形用户接口(GUI)、命令行接口等。例如，可呈现UGI，向用户提供加载、输入、读取数据的区域或手段，并可包括提交它们的结果的区域。这些区域可包括已知的包含对话框、静态控件、下拉菜单、列表框、弹出菜单、编辑控件、组合框、单选按钮、复选框、按钮和图形框的文本和/或图形区。另外可采用便于呈现的-例如用于导航的垂直和/或水平滚动条-以及用于确定一个区域是否可见的工具按钮的应用。
参照图4-6，图中示出根据本发明的主题内容的各方面的方法。尽管为了解释的简洁起见将这些方法表示和描述为一系列动作，然而应当理解和明白的是本发明的主题内容不受动作顺序的限制，一些动作可按不同顺序发生和/或与本文所示和描述的动作以外的其它动作同时发生。例如，本领域内技术人员可以理解和明白，一种方法或者可以表示为一系列相互关联的状态或事件，如状态图中的形式。另外，不是所有示出的动作都是实现根据本发明的主题内容的方法所必须的。另外，还要明白在下文中或全篇说明中公开的方法可被存储于制品中，以便于将这些方法输送和传送至计算机。本文中的术语“制品”旨在涵盖可从任何计算机可读设备、载波或介质访问的计算机程序。
具体参照图4，图中示出动态地准许在可编程逻辑控制器中进行分级结构数据访问的方法400。该方法开始于402，在404，可编程逻辑控制器接收分级结构的数据。可编程逻辑控制器能例如从ERP系统、另一可编程逻辑控制器和/或处理器接收分级结构数据。回顾(review)这种分级结构数据能揭示显著量的信息，例如监控中的进程、与其它进程的关联、进程在工厂里的位置等。另外，可编程逻辑控制器能接收进程并输出基于状态的数据(对象)。例如，对象可指示进程状态以及现场传感器和致动器的状态。在406，可编程逻辑控制器访问来自试图访问所接收的分级结构数据的用户的用户证书。用户证书可由其中可利用生物测定信息等的安全组件提供和/或通过请求用户输入用户身份和口令提供。在408，可编程逻辑控制器访问安全信息，该安全信息可由位于可编程逻辑控制器远端的一个或多个数据库提供和/或从存储在可编程逻辑控制器的存储器中的一个或多个文件提供。在410，执行评估以确定在408从一个或多个数据区检取的安全信息以及在406提供的用户证书是否批准对请求访问的用户授予权访问所接收的分级结构数据。如果在410的评估是肯定的，则在412准许对接收的分级结构数据进行访问。然而如果评估410是否则的，则方法返回到404并拒绝访问。
参照图5，图中示出在危机时期——例如出现网络故障时——利用可编程逻辑控制器建立专门网络的方法500。该方法开始于502，在504，确定是否正在接收或请求分级结构数据。如果确定的结果是肯定的，方法返回到开始阶段，如504。然而如果确定的结果是否定的，方法进至506，此时设置计时器。这里采用的计时器可以是可编程逻辑控制器的一个组成部分。一启动计时器，方法进至508，其中可编程逻辑控制器轮询相邻的可编程逻辑控制器。在510，方法确定在508执行的轮询的结果。如果在510确定没有收到对508执行的轮询的响应，在512，可编程逻辑控制器进入单机模式。另一方面，如果从相邻的可编程逻辑控制器引发出一个或多个响应，则方法进至514。在514，已确定没有结构化数据正被接收或请求的一个或多个可编程逻辑控制器可彼此协作重构来自所有响应的可编程逻辑控制器的信息以形成专用网络和数据库，从而使所述一个或多个可编程逻辑控制器能在网络故障和/或危机期间继续工作。方法随后进至516，所述一个或多个响应的可编程逻辑控制器指定一个主可编程逻辑控制器，它在例如网络断线和/或危机动作期间充当确保工厂环境的继续运作的安全信息的集中存储器。一旦在516选择主可编程逻辑控制器的指定进程结束，方法返回到504。
参照图6，图中示出从单机/独立工作模式脱离的方法600。方法开始于602，在604，确定主可编程逻辑控制器当前是否处于单机模式/独立工作模式。如果604的确定结果为否定，方法回到开始阶段。然而如果在604的确定结果为肯定，则方法进至606，其中执行另一确定以查明主可编程逻辑控制器当前是否正在接收来自外部源的结构化数据。如果这种询问结果是否定的，方法返回到开始阶段。另一方面，如果606的询问结果是肯定的，方法进至608。在608，主可编程逻辑控制器查明与其关联的上至少一个可编程逻辑控制器是否也正在接收结构化数据。如果在608主可编程逻辑控制器确定没有其它关联的可编程逻辑控制器正在接收结构化数据，则方法返回到开始阶段。然而如果在608，主可编程逻辑控制器确定其它关联的和隶属的可编程逻辑控制器正在接收结构化数据，则方法进至610。在610，启动于危机发生时的计时器停止计数，并且方法在612结束，在612脱离独立/单机模式。
参照图7，图中示出与本文所述的分级结构数据模型结合使用的示例性分级结构700。这种数据模型有利于嵌套结构，由此减少与采用平直名称空间的数据模型相关的缺陷。结构700包括企业层级702，其中将特定企业表示在根据分级数据模型构造的数据中。在企业层级702下面可存在场所层级704，以将企业中的特定工厂(场所)表示在一数据包中。在场所层级704下面存在区域层级706，它指定工厂中与该数据关联的区域。生产线层级708可存在于区域层706之下，其中生产线层级708指示与特定数据关联的生产线。在生产线层级708下存在车间层级，由此表示与数据关联的车间。利用嵌套的分级数据模型使可编程逻辑控制器更能认知与之关联的数据。另外，分级700例如可由该分级的所有者定制以在希望或必要时在分级中获粒度较高或较低的对象/层级。
图8是本发明的主题内容活动时的示例性描述800，其中示出想要观看由一个或多个可编程逻辑控制器提供的数据810的各个方面的一个或多个用户。要理解，由一个或多个可编程逻辑控制器提供的数据810可以是例如分级结构的数据。用户或操作者，例如进程操作者820，想要访问由一个或多个可编程逻辑控制器提供的或存在于其中的一个或多个方面。进程操作者820访问显示在计算机显示器上的图形用户接口(GUI)以输入用户身份信息。可通过例如浏览器(例如Internet Explorer，Firefox，Netscape等)或命令行提示提供图形用户接口。进程操作者820一旦通过浏览器或命令行提示由系统验证后就只给予他/她要求的以及经验证用户被授权访问的信息。应当理解，从810发送的数据由过滤器830截获，过滤器830至少部分地基于过滤标准滤除数据，由此确保提交给用户的数据仅为与用户的特殊要求有关的数据810的子集。过滤器830可基于用户的生物测定信息、在设施或工厂地面环境中的位置、工厂的地理位置、用户的组附属关系以及用户经认证的证书等有效地滤除不相关的信息。一旦过滤器830已滤除用户820视图中外来数据810的所有局外的和不相关的信息，过滤器830仅呈现被显示在一个或多个图形用户接口屏幕840上的相关的信息。
与用户822、824和826的视图相同，通过使用过滤器832、834和836分别提供不同的过滤信息。例如，从制造管理用户822的视图看，呈现在一个或多个图形用户接口屏幕842上的数据涉及制造管理信息。尽管呈现给各进程或用户的数据可能会有重叠，然而应当理解，只有与用户经授权的证书有关的数据会被呈现给用户和/或进程。同理，由过滤器834提供给控制系统开发者824的显示在一个或多个图形用户接口屏幕844上的数据仅为全部数据810中基于控制系统开发者824的认证标准而提供的与控制系统开发者824密切相关的信息。另外，对企业用户826而言，过滤器836滤除与企业用户826不相关的所有信息并仅基于个人用户的身份标准和/或组附属关系提供与特定用户的要求密切相关的信息846。
参照图9，用于实现本发明各方面的示例性环境900包括计算机912。计算机912包括处理单元914、系统存储器916和系统总线918。系统总线918将包括但不局限于系统存储器916的系统组件耦合于处理单元914。处理单元914可以是各种可用的处理器中的任何一种。双核微处理器和其它微处理器架构也能被用作处理单元914。
系统总线918可以是若干种总线结构中的任何一种，包括存储总线或存储控制器、周边总线或外部总线和/或局部总线，它们使用任何种类的可用总线架构，包括但不局限于8比特总线、工业标准架构(ISA)、微通道架构(MSA)、扩展的ISA(EISA)、智能驱动电子器件(IDE)、VESA局部总线(VLB)、外设部件互连(PCI)、通用串行总线(USB)、高级图形端口(AGP)、个人计算机存储卡国际联合会总线(PCMCIA)和小型计算机系统接口(SCSI)。
系统存储器916包括易失性存储器920和非易失性存储器922。包含在计算机诸部件之间传递信息的基本例程(例如启动期间)的基本输入/输出系统(BIOS)被存储在非易失性存储器922中。作为例示但不构成限制，非易失性存储器922可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器920包括用作外部缓存的随机存取存储器(RAM)。作为例示但不构成限制，RAM可以许多形式获得，例如同步RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数据速率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链接DRAM(SLDRAM)和直接存储器总线RAM(DRRAM)。
计算机912还包括可移动/非移动、易失/非易失计算机存储介质。图9示出例如盘片存储器924。盘片存储器924包括但不局限于类似磁盘驱动、软盘驱动、磁带驱动、Jaz驱动、Zip驱动、LS-100驱动、闪存卡或记忆棒的设备。另外，盘片存储器924可包括独立于结合于其它存储介质的存储介质，其包括但不局限于光盘驱动紧凑盘ROM设备(CD-ROM)、CD可记录驱动器(CD-R驱动器)、CD可写驱动器(CD-RW驱动器)或数字多功能盘ROM。为了便于盘片存储设备924连接于系统总线918，一般使用诸如接口926的可移动或非移动接口。
可以明白图9示出作为用户和适当操作环境900中描述的基本计算机资源之间的媒介的软件。该软件包括操作系统928。被存储在盘片存储器924中的操作系统928用来控制和分配计算机系统912的资源。系统应用930通过存储在系统存储器916或盘片存储器924上的程序模块932和程序数据934通过操作系统928利用资源管理。要明白本发明可用各种操作系统或这些操作系统的组合来实现。
用户通过输入设备936将命令或信息输入计算机912。输入设备936包括但不局限于指示设备，例如鼠标、跟踪球、输入笔、触摸板、麦克风、摇杆、游戏垫、圆盘式卫星电视天线、扫描仪等。这些和其它的输入设备经由接口端口938通过系统总线918连接于处理单元914。接口端口938包括例如串行口、并行口、游戏端口、和通用串行总线(USB)。输出设备940使用一些与输入装置936相同类型的端口。因此，可将例如USB端口用来向计算机912提供输入并从计算机912向输出设备940输出信息。提供输出适配器942是为了表示存在某些需要特殊适配器的输出设备940，例如监视器、扬声器、打印机等。输出适配器942作为示例但不构成限制地包括提供输出设备940和系统总线918之间的连接手段的视频卡和声卡。应当理解其它设备和/或这些设备的系统提供象远端计算机944那样的输入和输出能力。
计算机912能使用与一个或多个远端计算机(例如远端计算机944)的逻辑连接工作在网络环境下。远端计算机944可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、工作站、基于微处理器的设备、对等设备或其它公共网络结点等，并且典型地包括多个或所有在计算机912描述中出现的部件。为简明起见，远端计算机944中只示出存储器946。远端计算机944通过网络接口948逻辑上连接于计算机912并随后藉由通信连接950实现物理连接。网络接口948涵盖诸如局域网(LAN)和广域光(WAN)的通信网络。LAN技术包括光纤分布式数据接口(FDDI)、铜线分布式数据接口(CDDI)、以太网/IEEE802.3、令牌环/IEEE 802.5等。WAN技术包括但不局限于点对点链路、例如综合业务数字网(ISDN)及其变化形式的电路交换网络、分组交换网络和数字用户线路(DSL)。
通信连接950指用来将网络接口948连接于总线918的硬件/软件。尽管为清楚起见在计算机912内部示出通信连接950，然而它也可以在计算机912外部。连接于网络接口948所需的硬件/软件仅作为示例地包括内部和外部技术，例如含常规电话等级调制解调器、电缆调制解调器和DSL调制解调器的调制解调器、ISDN适配器和以太网卡。
图10示出本发明能与之互动的样版计算机环境1000的方框示意图。系统1000包括一个或多个客户机1010。客户机1010可以是硬件和/或软件(例如线程、进程、计算设备)。系统1000也包括一个或多个服务器1030。服务器1030也可以是硬件和/或软件(例如线程、进程、计算设备)。服务器1030可容纳线程以通过利用本发明来执行变换。在客户机1010和服务器1030之间的一种可能的通信可以在两个或多个计算机进程之间传送的数据包形式出现。系统1000包括利于实现客户机1010和服务器1030之间的通信的通信架构1050。客户机1010可工作地连接于用来存储属于客户机1010本地的信息的一个或多个客户机数据存储器1060。同样，服务器1030可工作地连接于用来存储属于服务器1030本地的信息的一个或多个服务器数据存储器1040。
上面描述的内容包括本发明的例子。当然为了描述本发明是不可能对组件或方法的每种能够想到的结合进行逐一说明的，但本领域内技术人员可以知道本发明其它的组合和置换也是可行的。因此，本发明旨在涵盖落在所附权利要求书的精神和范围内的所有这些改变、修改和变化。此外，术语“包括”被用于详细说明或权利要求书中，该术语旨在表示与术语“包含”当在权利要求书中作为过渡词出现时以相同方式解释的意思。

Claims (37)

1.一种可编程逻辑控制器，包括：
接口组件，所述接口组件关联于可编程逻辑控制器，用来接收分级结构的数据；以及
过滤器组件，所述过滤器组件可通信地耦合于所述接口组件，用来至少部分地基于一个或多个清晰准则过滤数据。
2.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，分级结构的数据遵循ISA S88、ISA S95和OMAC中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述过滤器组件创建分级结构的数据。
4.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述可编程逻辑控制器与利用分级结构数据的企业资源计划(ERP)系统通信。
5.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述可编程逻辑控制器与利用分级结构数据的供应链管理(SCM)系统通信。
6.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述分级结构的数据包括一个或多个多层树。
7.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述清晰准则包括工厂预置、生物测定信息、口令和地理位置中的一个或多个。
8.如权利要求7所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述生物测定信息包括人的生理特征、人体测量信息、签名识别、步态识别和打字节奏识别中的一个或多个。
9.如权利要求8所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述人的生理特征包括指纹、视网膜识别、虹膜识别、话音模式识别中的至少一个。
10.如权利要求7所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述人体测量信息包括头长度、肢长度、手指长度、躯干长度、体重、个人特征中的一个或多个。
11.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述过滤器组件包括：
安全组件，所述安全组件至少部分地基于一个或多个清晰参数准许访问分级结构的数据；以及
映射组件，所述映射组件将分级结构的数据映射成至少一种可由一个或多个构工业自动化设备所理解的数据格式。
12.如权利要求11所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述安全组件采用一种或多种脸部识别算法执行脸部识别。
13.如权利要求12所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述脸部识别算法包括大众脸、渔夫脸识别算法、隐藏马尔可夫模型和神经元激发动态链接匹配。
14.如权利要求11所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述安全组件采用访问控制列表以确保特权区别。
15.如权利要求11所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述安全组件生成一个或多个日志文件。
16.如权利要求15所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述一个或多个日志文件包含生物测定信息、地理位置信息、用户身份数据和组标识数据中的至少一个。
17.如权利要求1所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，关联于旧有中间组件的接口组件包括：
接收组件，所述接收组件接收分级结构数据；以及
筛选组件，所述筛选组件至少基于清晰准则将分级结构数据分流。
18.如权利要求17所述的旧有中间组件，其特征在于，所述筛选组件包括：
安全组件，所述安全组件利用至少一种清晰准则以产生分级结构数据的定制图；以及
接口产生组件，所述接口产生组件显示定制图。
19.如权利要求17所述的旧有中间组件，其特征在于，所述筛选组件还包括由安全组件利用来生成分级结构数据的定制图的机器推理和学习组件。
20.如权利要求19所述的旧有中间组件，其特征在于，所述机器推理和学习组件采用一种或多种分类方法。
21.如权利要求20所述的旧有中间组件，其特征在于，所述一种或多种分类方法至少部分地基于Bayesian网络、判决树、模糊逻辑模型、概率学和分类模型。
22.如权利要求18所述的旧有中间组件，其特征在于，所述接口生成组件利用HTML、SGML、XML、BSML中的至少一个或多个以产生定制的用户接口。
23.如权利要求17所述的旧有中间组件，其特征在于，所述筛选组件还包括将分级结构数据映射成可由一个或多个可编程逻辑控制器以及一个或多个工业自动化设备理解的一个或多个格式的映射组件。
24.如权利要求23所述的旧有中间组件，其特征在于，所述一个或多个工业自动化设备包括一个或多个电机起动器、一个或多个电机、至少一个螺线管、一个或多个指示灯、一个或多个显示器、一个或多个速度驱动器以及一个或多个阀。
25.如权利要求17所述的旧有中间组件，其特征在于，所述筛选组件还包括利用一个或多个预定义的模板将接收自一个或多个工业自动化设备的数据重构成分级结构数据的重构组件。
26.一种便于准许对分级结构数据进行访问的计算机实现的方法，包括下列计算机可执行动作：
利用可编程逻辑控制器接收分级结构的数据；
利用图形用户接口访问来自用户的用户证书；
访问关联于分级结构数据的安全信息；
评估安全信息和用户证书；以及
基于评估给予对分级结构数据的访问。
27.如权利要求26所述的方法，其特征在于，还包括利用HTML、SGML、XML和BSML中的一个或多个产生图形用户接口。
28.如权利要求26所述的方法，其特征在于，所述用户证书包括生物测定数据，所述生物测定数据包括虹膜识别、话音模式识别、签名识别、体重、个人特征和步态识别中的至少一种。
29.如权利要求26所述的方法，其特征在于，还包括利用机器学习和推理组件执行评估。
30.如权利要求26所述的方法，其特征在于，所述用户证书包括可编程逻辑控制器的地理位置。
31.如权利要求30所述的方法，其特征在于，还包括利用地面定位系统(GPS)和射频识别(RFID)中的一个或多个来确定可编程逻辑控制器的地理位置。
32.如权利要求26所述的方法，其特征在于，还包括建立一专用数据网络，其包括：
确定是否接收到分级结构的数据；
基于所述确定设置软件计时器；
轮询一个或多个相邻的可编程逻辑控制器；
查明是否有一个或多个相邻的可编程逻辑控制器对轮询产生响应；
重构来自所述一个或多个响应的可编程逻辑控制器的信息；以及
利用机器学习和推理组件指定所述一个或多个响应的可编程逻辑控制器中的一个作为主可编程逻辑控制器。
33.如权利要求26所述的方法，其特征在于，还包括脱离专用数据网络，其包括：
查明主可编程逻辑控制器是否处于独立模式；
确定所述主可编程逻辑控制器是否已从一个或多个外部数据源接收到分级结构数据；
确定一个或多个相邻的可编程逻辑控制器是否正从所述一个或多个外部数据源接收分级结构数据；
基于所述确定，停止硬件计时器；以及
断开所述一个或多个相邻的可编程逻辑控制器以使其不能访问所述主可编程逻辑控制器。
34.一种可编程逻辑控制器，包括：
接口组件，所述接口组件响应用与户请求发送分级结构数据；以及
过滤器组件，所述过滤器组件至少部分地基于至少一个过滤参数过滤由接口组件发送的数据，所述接口组件和可编程逻辑控制器被集成以形成单个不可分割的单元。
35.如权利要求34所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，由接口组件发送的数据包括全部分级结构数据的一个子集。
36.如权利要求34所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述过滤器组件响应与用户请求，利用机器学习和推理组件结合所述至少一个过滤参数产生整个分级结构数据的一个子集。
37.一种控制器，包括：
接收分级构造的数据的装置；
基于一个或多个过滤参数将分级构造的数据分流成一个或多个经分流数据的装置；以及
显示一个或多个分流数据的装置。
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