CN105809302A - 一种基于cep推理引擎的产线调度方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于CEP推理引擎的产线调度方法，包括以下步骤：CEP模块接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块；IRIS模块将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配，得到预设流程发送至情景生成模块；情景生成模块进行语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；服务执行模块根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。系统包括CEP模块、IRIS模块、情景生成模块和服务执行模块。本发明可以实时地响应客户需求的变化，允许生产过程中生产计划的变更好地应对工业4.0小批量、定制化、个性化的生产需求，增加了产线的灵活性，使生产效率达到最大化。

Description

一种基于CEP推理引擎的产线调度方法和系统

技术领域

本发明涉及了一种基于CEP推理引擎的产线生产调度方法和系统，属于智能制造控制领域。

背景技术

随着科学技术的快速发展和客户需求的不断提高，产品越来越个性化，复杂性越来越高，交货期越来越短，同时对产品的性能要求也越来越严格，生产模式正在向多品种、小批量方向发展，对企业的管理和生产制造都提出了更高的要求。近几十年来，生产制造的特征已经发生了显著的变化，其中最重要的变化是生产过程的自动化、信息化以及生产的小批量化。客户定制化生产，订单驱动式生产等新的生产制造模式加大了生产调度的难度，在激烈的市场竞争中为了保证生产系统的高效稳定运行并获得最大的经济效益，原来简单的、局部的、常规的生产控制方式和仅凭经验的管理方式己经不能满足企业的要求，因此一种能够满足事件驱动并实时做出响应的柔性生产机制受到了业界的普遍关注。

ComplexEventProcessing(CEP)是一种新兴的基于事件流的技术，它将系统数据看作不同类型的事件，通过分析事件间的关系，建立不同的事件关系序列库，利用过滤、关联、聚合等技术，最终由简单事件产生高级事件或商业流程，较多地用于ERP以及一些商业系统中。在复杂事件处理中，数据是不断变化的，而“操作”是“静态”的。复杂事件处理具备了分析高速数据流并鉴别重要事件的能力，虽然对这些事件的鉴别过程是复杂的，但结果却是无价的。复杂事件处理能够帮助企业及时全面地洞察市场变化，降低风险和提高决策效率。

因此，将复杂事件处理技术CEP引入工业智能制造领域可以说既是创新，也是未来制造业发展的必由之路。通过CEP技术，产线可以实时响应生产过程中任务的变化，资源的变化以及故障事件的影响，从而动态地分配任务，实现柔性生产，使资源的利用率以及利益达到最大化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对传统工业产线流程化，不灵活的问题。提出一种基于语义化建模，将产线底层设备状态变化抽象为事件通知，继而进行复杂事件推理以及专家推理的新型产线调度方法和系统，新型的产线调度方法和系统能够实时响应产线生产状态的变化，可以最大程度提高资源利用率，提高工业生产的效率。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于CEP推理引擎的产线调度方法，包括以下步骤：

CEP模块接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块；

IRIS模块将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配，得到预设流程发送至情景生成模块；

情景生成模块进行语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；

服务执行模块根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。

所述接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块包括以下步骤：

1)将用户订单拆解成底层设备的原子操作；查询服务库得到能够完成某项原子操作的同一类底层设备的状态及可执行操作，并根据查询结果确定能够完成该项原子操作的底层设备列表及每个底层设备的可执行操作列表；

2)根据可执行操作列表为每类空闲的底层设备分配相应的原子操作；根据原子操作的不同用途将同一用途的原子操作合并成中间数据流，对中间数据流再次进行合并并迭代，直至生成由原子操作的集合形成的一组事件流发送至IRIS模块；

3)当接收到底层设备故障的事件通知时，在服务库中修改底层设备列表中该设备的状态，以及该设备对应可执行操作列表，返回步骤2)。

所述将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配包括以下步骤：

注册事件流；将专家先验知识通过数据日志解析成专家规则库；将事件流中的每个原子操作根据专家规则库提供的若干限制条件进行筛选，得到唯一的对应的原子操作，并将原子操作集合作为预设流程。

一种基于CEP推理引擎的产线调度系统，包括：

CEP模块：用于接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块；

IRIS模块：用于将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配，得到预设流程发送至情景生成模块；

情景生成模块：用于进行语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；

服务执行模块：用于根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。

所述CEP模块用于：

1)将用户订单拆解成底层设备的原子操作；查询服务库得到能够完成某项原子操作的同一类底层设备的状态及可执行操作，并根据查询结果确定能够完成该项原子操作的底层设备列表及每个底层设备的可执行操作列表；

2)根据可执行操作列表为每类空闲的底层设备分配相应的原子操作；根据原子操作的不同用途将同一用途的原子操作合并成中间数据流，对中间数据流再次进行合并并迭代，直至生成由原子操作的集合形成的一组事件流发送至IRIS模块；

3)当接收到底层设备故障的事件通知时，在服务库中修改底层设备列表中该设备的状态，以及该设备对应可执行操作列表，返回步骤2)。

所述IRIS模块包括：

注册事件流；将专家先验知识通过数据日志解析成专家规则库；将事件流中的每个原子操作根据专家规则库提供的若干限制条件进行筛选，得到唯一的对应的原子操作，并将原子操作集合作为预设流程

本发明的有益效果和优点是：

1、该系统可以实时地响应客户需求的变化，允许生产过程中生产计划的变更,更好地应对工业4.0小批量、定制化、个性化的生产需求，增加了产线的灵活性，利于推广使用。

2、根据生产材料的可利用程度不断对当前任务分配进行调优，使生产效率达到最大化。

3、本发明采用复杂事件处理技术进行合流，对推理中间结果不断聚类，提高生产效率。

4、本发明的服务组合模块可以根据用户、情景的性能指标来实时的对业务流程进行小范围的优化。

5、服务组合模块允许产线的生产过程中根据需求来对性能指标的调整，从而及时调整设备状态、参数。根据性能指标的不同，可以对产线的生产效率进行提高、提高生产物品的质量或降低能耗。

6、基于预设流程的主要框架可以保证服务组合的工作流程在一定范围内符合真实业务工作流程，这样可以减少单纯依靠自适应服务组合存在的不稳定性。

附图说明

图1是本发明软件系统的整体架构图。

图2是本发明中CEP模块的软件流程图。

图3是本发明中IRIS模块的软件流程图。

图4是本发明的服务组合模块架构图。

图5是本发明的情景生成模块执行时的流程图。

图6是本发明的服务执行模块执行时的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。

本发明包括以下步骤：

1)将用户订单拆解成底层设备的原子操作；查询服务库得到能够完成某项原子操作的同一类底层设备的状态及可执行操作，并根据查询结果确定能够完成该项原子操作的底层设备列表及每个底层设备的可执行操作列表；根据可执行操作列表为每类空闲的底层设备分配相应的原子操作；

2)根据原子操作的不同用途将同一用途的原子操作合并成中间数据流，对中间数据流再次进行合并并迭代，直至生成由原子操作的集合形成的一组事件流发送至IRIS模块；

3)当接收到底层设备故障的事件通知时，在服务库中修改底层设备列表中该设备的状态，以及该设备对应可执行操作列表，返回步骤2)。IRIS模块收到CEP模块发送的事件流后，将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配，得到预设流程发送至产线设备控制器，或者通过服务组合模块进行优化，得到最终的流程并执行。

参见图1，这是产线调度系统的整体架构图，分为服务抽象模块、CEP模块、IRIS模块、情景生成模块、服务执行模块、语义库和流程库。

服务抽象模块以及服务库，负责将产线上所有设备的属性信息，可执行的操作，以及当前所处的状态抽象为属性值，方法以及状态变化事件通知，使得产线上所有设备具有统一的访问接口。这样可以通过服务库中的设备列表以及可执行操作列表查询设备的当前状态，哪些操作可以被调用的动态属性，以及设备的型号，尺寸等静态属性信息。

CEP模块负责事件的分析合流处理，得出初步事件流。CEP模块采用Esper架构以及EPL语法使用pattern模式进行建模，使得由用户订单拆分的原子事件形成的事件流在进入CEP模块后，根据预先设定好的模式进行归并计算，当得出的事件满足一定条件后触发新的事件，从而使系统稳定高效运转。

IRIS模块负责将专家先验知识通过数据日志解析成专家规则库，将CEP发送的事件流，与规则库逐项匹配，得出最终的预设流程。CEP得出的事件流只是针对每一项原子操作的一组可选项，要去IRIS提供的规则库逐一进行匹配，才可以得出唯一确定的解决方案。

参见图2，本发明涉及的CEP模块实施流程是：首先进行初始化，将产线上所有设备的属性，可执行操作以及状态值通过服务注册模块注册到服务库中。初始化之后，CEP模块接收用户的订单，前台部分显示可供客户配置的web界面，支持客户进行拖动与选择，服务器采用Tomcat，开发框架采用SSH，前台样式使用danjo框架，当产线接收到生产任务后，进入CEP模块。CEP模块采用Esper框架中的pattern模式以及EPL语法，当CEP模块接收到生产任务之后，首先将生产任务进行拆分，初步确定需要的生产材料，之后对服务库中服务列表进行查询，根据服务列表的反馈进一步进行推理，之后调用IRIS模块，得出预设流程，直接发送至产线设备控制器或者发送下达给情景生成模块。

以下将描述本发明一个实施实例，CEP模块实现产线调度的的步骤具体为：

步骤S1：将由用户订单指派的生产任务拆分成原子操作集合，对服务库发起查询，确定产线上各个设备当前所处状态以及哪些操作可以被调用。该步骤的输入是用户下达的订单，输出是对服务库的查询语句。例如在啤酒生产线中，接收到的订单是完成对已注满啤酒的啤酒瓶进行喷码、贴标签、以及装箱工作，CEP模块接收到这条生产命令后，首先要明确哪些设备可以完成这一次生产任务，在目前这个场景中需要要到的设备为喷码机，标签机以及机械手，进而CEP要确定这些工位是否空闲，是否可以被调用，于是向服务库发送查询信息。

步骤S2：接收服务库的反馈的底层设备列表以及每个设备对应的可执行操作列表，对所得到的信息进行处理，根据预先设定的规则，对同一用途的事件流进行合并，对达到规则中设定的阈值的事件流进行跳转。例如在啤酒生产线中，如果CEP模块接收到目前喷码机，标签机以及机械手全部可用，CEP就根据生产过程中设备当前的可用性，对生产任务进行动态分配，保证生产资源不会被闲置。如果当前需要喷码的酒瓶非常多，而需要打标签的酒瓶数量比较少，那么CEP就会支配更多的机械臂进行喷码操作。这一步骤中，输入时服务库模块的反馈的表单信息，输出是向IRIS模块发送的初步形成的事件流。

步骤S3：调用IRIS模块，将初步事件流与IRIS模块中的专家规则库进行逐一匹配，得出最终事件流。在啤酒生产线中，当IRIS模块得到CEP模块发送的事件流后，会将事件流导入到专家模型中，根据其中的具体参数，对推理结果进行优化，得到最终结论。该步骤的输入是CEP初步推理出的事件流，输出是最终事件流传递给CEP模块。

步骤S4：下发最终生产决策，调用服务组合模块下达生产任务。当接收到生产任务完成的命令后，修改服务库中设备的状态。等待下一次客户订单的下发。

步骤S5：如果在生产过程中某些底层设备出现故障，发生报警，通知给CEP模块，CEP模块会重新进行S2-S4过程，从而实现真正的动态排产。

参见图3，本发明涉及的IRIS模块的实施流程是：首先进行初始化，注册CEP模块发送的事件流，将行业专家提供的先验知识用数据日志(datalog)方式解析成专家规则库，注册query语句，最后使用IRIS框架对事件流进行推理，将输出结果返回给CEP模块。

以下将描述本发明一个实施实例，IRIS模块进行推理的的步骤具体为：

步骤S1：初始化，修改config文件，配置查询方式，制定行业专家编写行业先验知识，注册CEP模块提供的初步事件流。

步骤S2：将S1中专家提供的先验知识使用数据日志(datalog)方式解析成专家规则库。

步骤S3：注册具体的query语句，设定阈值，明确事件流的跳转方向。

步骤S4：调用IRIS框架对事件流进行推理。

步骤S5：输出最终事件流，反馈给CEP。

综上所述，本发明的方法针对传统工业产线流程化，不灵活的问题。提出一种基于语义化建模，将产线底层设备状态变化抽象为事件通知，继而进行复杂事件推理以及专家推理的新型产线调度机制，新型的产线调度系统能够实现动态排产，可以最大程度提高资源利用率，提高工业生产的效率。能够满足工业4.0小批量、个性化、定制化的工业需求，是一种新的生产调度解决方案，利于推广使用。

服务组合模块包括情景生成模块和服务执行模块：

情景生成模块语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；

服务执行模块根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。

所述情景生成模块语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块包括以下步骤：

语义化建模模块将服务库中的每个服务根据情景需要抽象出相应的标签，保存至语义库中；

预设流程模块将外部输入或流程库的预设流程输出至服务执行模块。

所述标签包括服务名及其下列内容的一种或几种：设备类别、可执行功能、位置、性能指标。

所述服务执行模块根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行包括以下步骤：

性能指标模块接收用户的性能指标，并将情景生成模块输出的预设流程发送至流程优化模块；

流程优化模块根据预设流程中的服务名查询语义库得到每个服务名对应的多个语义标签；再根据每个服务的非性能指标的标签查询语义库，得到与非性能标签对应的多个服务名；将所述多个服务名对应的性能指标标签进行比较，并将最优的性能指标标签所对应的服务替换预设流程中的原服务，形成新的流程；

流程执行引擎执行新的流程。

一种基于语义化的产线预设流程优化系统，包括：

情景生成模块：用于语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；

服务执行模块：用于根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。

所述情景生成模块包括：

语义化建模模块：将服务库中的每个服务根据情景需要抽象出对应的标签，保存至语义库中；

预设流程模块：将外部输入或流程库的预设流程输出至服务执行模块。

所述标签包括服务名及其下列内容的一种或几种：设备类别、可执行功能、位置、性能指标。

所述服务执行模块包括：

性能指标模块：接收用户的性能指标，并将情景生成模块输出的预设流程发送至流程优化模块；

流程优化模块：根据预设流程中的服务名查询语义库得到每个服务名对应的多个语义标签；再根据每个服务的非性能指标的标签查询语义库，得到与非性能标签对应的多个服务名；将所述多个服务名对应的性能指标标签进行比较，并将最优的性能指标标签所对应的服务替换预设流程中的原服务，形成新的流程；

流程执行引擎：用于执行新的流程。

对设备服务抽象化后的设备服务进行统一管理，并对其进行语义化建模来进行分类。然后在执行预设的服务流程的过程中，按照实时情景的性能指标来实时的选择合适的服务来进行执行。

其中，这里提到的服务抽象化，指的是将产线上的设备按照业务上所能提供的功能抽象为符合W3C服务标准的服务，这样使得产线上所有的设备可以通过统一的方式来被调用、设置，从而动态的调整产线。

语义化建模指的是，将上述抽象出的服务，按照业务、功能、静态信息等抽象出符合事实的标签。为了区分不同的设备，不同的情景下某项服务所抽象化的语义标签的数量并不相同。根据情景的不同，理论上不同服务所拥有的复数个标签并不相同，因此，在同一个服务库中，不会存在两个服务拥有完全相同的标签信息，这就是服务语义化的唯一性。因此我们就可以根据几个标签来确定一个服务。

上面提到的预设的服务流程，指的是各个行业针对其不同产线所对应的不同业务，通过专业人员对其产线的工作流程进行抽象，所形成的符合工作流程文件标准的服务执行流程。

参见图4，这是软件系统的服务组合模块架构图，其中，包含情景生成模块与服务执行模块两个主要部分。

情景生成模块主要负责将产线生产情景进行生成，方便后续的服务执行模块进行基础信息的查找来确认最优服务。其中的服务抽象模块主要负责将底层的硬件设备抽象成符合W3C标准的服务，并将这些抽象出的服务注册在服务库中；服务库通过对服务列表的维护对抽象出的服务进行统一管理。其中服务中主要包括服务名称、服务链接、服务可提供操作、服务必要前置条件与服务执行所需参数。

语义化建模模块主要负责将服务库中的服务根据服务对应的业务功能、输入输出等参数抽象出语义标签，并存入语义库中，通过管理语义标签从而达到对设备的统一管理。标签包括服务名及其下列内容的一种或几种：设备名称、设备型号、设备类别、可执行功能、位置、性能指标。其中性能指标包含功耗、效率、时间、成品率。

预设流程模块主要负责对流程文件的统一管理。通过对流程库的读写操作来管理流程文件：提供对外的接口，允许操作人员录入设定好的业务流程文件；将操作人员选择或其他系统生成的流程文件，根据产线的需求推送给流程执行模块。

流程文件包括了含有时间顺序的一系列的待执行服务。这些服务按照执行顺序的先后进行排列，其中待执行服务中存储着这些服务的链接与所需要的操作，通过待执行服务的链接和所需的操作可对应调动设备进行对应的操作。

服务执行模块主要包括性能指标模块、最优服务查找模块与流程执行引擎。其中性能指标模块主要负责接收用户所选择的性能指标。其中性能指标包含上文提到的功耗、效率、时间、成品率。

流程优化模块主要负责根据用户输入的性能指标与预设流程中存在的信息，查找出符合这一标准的最优服务。首先对预设流程中服务对应的语义标签进行提取，根据其中一个或多个标签查找服务库，查找的结果为可替换原服务的新服务，然后对比原服务与新服务的一个或多个性能指标，从而确定最优服务，并在服务库中进行绑定。并查找服务库确认是否可用，如若不可用就会更新服务库，重新执行查找，直至最优服务可用。

流程执行引擎，主要负责将已经经过优化的流程执行下去，完成整个业务流程。负责接收最优服务查找模块优化后的流程文件并进行解析。解析后按照流程文件中的顺序依次查找服务库进行查找绑定，并输入所需参数进行执行。当服务间数据格式不兼容时进行转换以保持流程的正确执行。

参见图5，本发明涉及情景生成模块的实施流程是：首先初始化，将设备服务抽象化后得到的服务注册在服务库中。然后通过语义化建模的方式，将所有服务基于情景的需求抽象出对应的标签，保存至语义库中。之后，可以通过用户输入的方式，如通过浏览器或客户端的前台界面，允许用户通过拖拽等方式来定制这一预设流程或从现在的预设流程库中直接调出；或者由其他系统导入预设流程。其中服务库与语义库存储至数据库中。而预设流程则以XML方式进行存储。

以下将描述本发明一个应用到产线的实例，情景生成模块的步骤具体为：

步骤S1：根据产线所涉及的硬件设备，将其抽象出的服务，其可执行的操作抽象成服务中对应的操作函数，并将服务以列表的形式，注册到服务库中。

步骤S2：遍历服务库，将服务库中所存的所有服务，分别对其进行语义化建模。根据上文提到的语义标签，结合其功能、参数、输出等因素，抽象出对应的语义标签，并存放至语义库中。此时假设提出了功能、位置、性能指标标签。

步骤S3：提供前台界面，共提供三种导入预设流程的方式，分别为：操作人员选择流程库中已有流程文件；操作人员通过拖拽方式创建新的流程未见；其他系统生成预设流程的方式。并将导入的流程文件发送至服务执行模块。

步骤S4：情景生成完毕，并提供给操作人员确认信息界面。

参加图6，本发明涉及服务执行模块的实施流程是：首先接收业务流程文件。并获取用户实时选择的性能指标。根据这一性能指标，通过对服务库中可用的服务进行查找，对预设流程中可优化的服务，通过查找到的最优的服务替代原流程。并根据最优服务查找模块的结果，依次对业务流程中所涉及的服务进行并绑定。将其发送给服务执行引擎，来执行业务流程。

以下将描述本发明一个应用到产线的实例，服务执行模块的步骤具体为：

步骤S1：初始化，接收情景生成模块传递来的预设流程并接收用户性能指标。

步骤S2：初始化，实时接收用户选择的性能指标。

步骤S3：分析预设流程，对预设流程中的每一项服务，查找语义库，从而得到该服务所有的语义标签。并抽取出其中的多个非性能指标，按照这些标签重新查找语义库，可得到可替换原服务的多个服务。通过对比这些服务的性能指标，可得到最适合用户选择的新服务，并依次针对流程文件中的每一个的服务进行最优服务查找，直至该流程中的所有服务都进行过最优服务查找。例如当预设流程某一步需要调用某条机械手进行贴标签的工作，首先根据这一服务查找语义库获得所有标签，可获得设备名称、可执行功能、位置等。根据这些标签进行语义库的查找，可以查找多个服务，例如可找到多个机械手都可以进行贴标签工作，且位置符合要求。根据用户选择的性能指标，查找语义库，从而得到这些机械手中性能指标最优化的一个，并将这一服务替换原流程中的原服务。对流程文件中的每一个服务都进行最优服务查找，从而完成对流程文件的优化。

步骤S4：根据用户性能指标生成流程执行文件。然后可以通过服务校验模块进行确认，如若存在不可用服务，则更新服务库，并重复执行第三步，确保流程可正确执行。

步骤S5：执行最终的服务流程，其中，由服务执行引擎来处理外部数据库、服务间数据兼容等问题。

综上所述，本发明的情景生成模块与服务执行模块，针对传统工业产线流程进行优化，提高了产线的灵活性。在本方法中，提出了一种基于抽象服务、语义化建模与预设流程，并根据用户提供的性能指标来动态选择最优服务的产线服务组合系统。这一服务组合系统结合了产线的特点，采用预设流程的方法来确保流程的准确性。并可以根据用户提供的性能指标，来动态的调整服务流程，从而尽可能的提高资源利用率、降低系统能耗，提高产线的生产效率。这是一种新的针对产线的系统优化解决方案，适合推广使用。

Claims (6)

1.一种基于CEP推理引擎的产线调度方法，其特征在于包括以下步骤：

CEP模块接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块；

IRIS模块将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配，得到预设流程发送至情景生成模块；

情景生成模块进行语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；

服务执行模块根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。

2.根据权利要求1所述的一种基于CEP推理引擎的产线调度方法，其特征在于所述接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块包括以下步骤：

1)将用户订单拆解成底层设备的原子操作；查询服务库得到能够完成某项原子操作的同一类底层设备的状态及可执行操作，并根据查询结果确定能够完成该项原子操作的底层设备列表及每个底层设备的可执行操作列表；

2)根据可执行操作列表为每类空闲的底层设备分配相应的原子操作；根据原子操作的不同用途将同一用途的原子操作合并成中间数据流，对中间数据流再次进行合并并迭代，直至生成由原子操作的集合形成的一组事件流发送至IRIS模块；

3)当接收到底层设备故障的事件通知时，在服务库中修改底层设备列表中该设备的状态，以及该设备对应可执行操作列表，返回步骤2)。

3.根据权利要求1所述的一种基于CEP推理引擎的产线调度方法，其特征在于所述将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配包括以下步骤：

注册事件流；将专家先验知识通过数据日志解析成专家规则库；将事件流中的每个原子操作根据专家规则库提供的若干限制条件进行筛选，得到唯一的对应的原子操作，并将原子操作集合作为预设流程。

4.一种基于CEP推理引擎的产线调度系统，其特征在于包括：

CEP模块：用于接收用户订单并查询服务库，根据反馈的可执行操作列表进行生产任务的动态分配，将动态分配结果形成事件流发送至IRIS模块；

IRIS模块：用于将事件流与具有专家先验知识的规则库进行匹配，得到预设流程发送至情景生成模块；

情景生成模块：用于进行语义化建模，并将预设流程输出至服务执行模块；

服务执行模块：用于根据用户的性能指标，将预设流程通过查找语义库进行优化并执行。

5.根据权利要求4所述的一种基于CEP推理引擎的产线调度系统，其特征在于所述CEP模块用于：

1)将用户订单拆解成底层设备的原子操作；查询服务库得到能够完成某项原子操作的同一类底层设备的状态及可执行操作，并根据查询结果确定能够完成该项原子操作的底层设备列表及每个底层设备的可执行操作列表；

2)根据可执行操作列表为每类空闲的底层设备分配相应的原子操作；根据原子操作的不同用途将同一用途的原子操作合并成中间数据流，对中间数据流再次进行合并并迭代，直至生成由原子操作的集合形成的一组事件流发送至IRIS模块；

3)当接收到底层设备故障的事件通知时，在服务库中修改底层设备列表中该设备的状态，以及该设备对应可执行操作列表，返回步骤2)。

6.根据权利要求4所述的一种基于CEP推理引擎的产线调度方法，其特征在于所述IRIS模块包括：

注册事件流；将专家先验知识通过数据日志解析成专家规则库；将事件流中的每个原子操作根据专家规则库提供的若干限制条件进行筛选，得到唯一的对应的原子操作，并将原子操作集合作为预设流程。