本公开的实施例大体涉及工业环境，并且更具体地涉及用于提供帮助以纠正与工业环境相关联的设备所遇到的(一个或多个)异常事件的预训练规则引擎和方法。
背景技术：
1、通常，工业环境包括多个过程工厂，诸如化工厂、石油工厂、包装工厂等等。每个过程工厂的操作都可以通过使用分布式控制系统(dcs)或可编程逻辑控制(plc)来进行监测和控制。
2、dcs包括分布在整个工厂中的多个元件，诸如传感器、控制器和相关联的计算机。这些元件中的每一个元件用于其独特的目的，其可以包括数据采集、过程控制、数据存储、图形显示等。dcs应用软件是使用工厂网络对工厂中的现场设备进行监测和控制的专用应用程序。每个用户都可以取决于其对于运行工厂的角色而在每个节点中被允许执行特定操作。对工厂的监测和控制是一项复杂的任务，该任务涉及对各种组件的知识以及不同职能部门之间的协调，诸如工程、操作、维护、过程工程师等等。
3、当前，为了监测和控制工厂，提供了具有固定对象的标准面板，其可以表示工厂的控制回路或过程区域或单元。用户或操作员必须使用固定对象来对活动进行监测和控制，及/或启动不同的连接图形库来对工厂进行控制和监测。然而，挑战在于，遇到异常事件时，需要启动哪些连接对象。这很大程度上取决于操作员的知识。存在许多不同的方法可以使该过程恢复到正常。在这种异常事件中面临的挑战是，知道哪些是需要遵循的正确步骤和操作，以及操作员能够以多快的速度执行这些操作而不会徘徊至任何不需要的步骤。
4、有鉴于此，需要建立一种预训练规则引擎系统以向操作员提供帮助以快速有效地纠正工厂的各种异常事件。
5、在本公开部分的背景技术中公开的信息仅用于增强对本发明的一般背景的理解，并且不应被视为该信息构成本领域技术人员已知的现有技术的承认或任何形式的建议。
技术实现思路
1、通过本公开的技术实现了附加的特征和优点。本公开的其他实施例和方面在本文中被详细描述并且被认为是所要求保护的公开的一部分。
2、在一个实施例中，本公开涉及一种用于提供帮助以纠正工业环境中的至少一个设备遇到的至少一个异常事件的方法。该方法由预训练规则引擎执行。该方法包括：在识别出工业环境中的至少一个设备遇到的至少一个异常事件时，接收与该至少一个设备相关的实时信息。此外，该方法包括从与该至少一个设备相关联的历史数据、专家意见数据和设备标准数据中选择至少一个数据。基于来自实时信息的、与该至少一个设备相关的实时状态信息来选择该至少一个数据。一旦选择，使用所选择的至少一个数据来分析接收到的实时信息。基于分析生成用于纠正至少一个设备遇到的至少一个异常事件的帮助。此外，向操作员提供帮助以用于纠正该至少一个设备遇到的至少一个异常事件。
3、在一个实施例中，本公开涉及一种用于提供帮助以纠正工业环境中的至少一个设备遇到的至少一个异常事件的预训练规则引擎。预训练规则引擎系统包括处理器和通信地耦合到该处理器的存储器。存储器存储处理器可执行指令，这些指令在执行时使处理器提供帮助以纠正至少一个异常事件。该处理器被配置为，在识别出工业环境中的至少一个设备遇到的至少一个异常事件时，接收与该至少一个设备相关的信息。此外，处理器被配置为从与至少一个设备相关联的历史数据、专家意见数据和设备标准数据中选择至少一个数据。基于来自实时信息的、与至少一个设备相关的实时状态信息来选择该至少一个数据。一旦选择，处理器被配置为使用所选择的至少一个数据来分析接收到的信息。此外，处理器被配置为基于分析来生成用于纠正至少一个设备遇到的至少一个异常事件的帮助。此外，处理器被配置为向操作员提供帮助以用于纠正该至少一个设备遇到的至少一个异常事件。
4、前述
技术实现要素：
仅是说明性的并且不旨在以任何方式进行限制。除了上述说明性方面、实施例和特征之外，通过参考附图和下面的详细描述，另外的方面、实施例和特征可以变得显而易见。
1.一种用于提供帮助以纠正工业环境中的至少一个设备(102a.1、102b.1)遇到的至少一个异常事件的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述实时信息指示以下中的至少一者：所述至少一个设备(102a.1、102b.1)的当前操作状态、与所述至少一个设备(102a.1、102b.1)相关联的子设备的一个或多个类别、与所述至少一个设备(102a.1、102b.1)相关的实时状态信息、一个或多个警报状况以及一个或多个子设备操作状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述历史数据(201)、所述专家意见数据(202)和所述设备标准数据来训练所述预训练规则引擎(108)。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述历史数据(201)包括多个操作员动作，所述多个操作员动作由一个或多个操作员(104)执行以纠正针对所述至少一个设备(102a.1、102b.1)先前出现的一个或多个异常事件中的每一个异常事件。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述专家意见数据(202)包括与纠正所述至少一个设备(102a.1、102b.1)遇到的一个或多个异常事件中的每一个异常事件相关联的一个或多个工业专家意见。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述设备标准数据(203)包括从所述至少一个设备(102a.1、102b.1)的制造商接收的原始设备制造商(oem)数据规范。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述帮助包括以下中的至少一者：基于文本的帮助、包括面板和图形元件的基于值的帮助、基于图表的帮助、基于通知的帮助、基于电子邮件的帮助和基于消息的帮助。
8.根据权利要求1所述的方法，其中从所述历史数据(201)、所述专家意见数据(202)和所述设备标准数据(203)中选择所述至少一个数据包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述历史数据(201)来分析接收到的实时信息包括：
10.根据权利要求1所述的方法，还包括基于在所述至少一个设备(102a.1、102b.1)上执行的、用以纠正所述至少一个异常事件的实时操作员动作来微调所述预训练规则引擎(108)。
11.一种预训练规则引擎(108)，用于提供帮助以纠正工业环境中的至少一个设备(102a.1、102b.1)遇到的至少一个异常事件，所述预训练规则引擎(108)包括：
12.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述信息指示以下中的至少一者：所述至少一个设备(102a.1、102b.1)的当前操作状态、与所述至少一个设备(102a.1、102b.1)相关的实时状态信息、与所述至少一个设备(102a.1、102b.1)相关联的子设备的一个或多个类别、一个或多个警报状况以及一个或多个子设备操作状态。
13.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中使用所述历史数据(201)、所述专家意见数据(202)和所述设备标准数据来训练所述预训练规则引擎(108)。
14.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述历史数据(201)包括多个操作员动作，所述多个操作员动作由一个或多个操作员(104)执行以纠正所述至少一个设备(102a.1、102b.1)先前出现的一个或多个异常事件中的每一个异常事件。
15.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述专家意见数据(202)包括与纠正所述至少一个设备(102a.1、102b.1)遇到的一个或多个异常事件中的每一个异常事件相关联的一个或多个工业专家意见。
16.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述设备标准数据(203)包括从所述至少一个设备(102a.1、102b.1)的制造商接收的原始设备制造商(oem)数据规范。
17.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述帮助包括以下中的至少一者：基于文本的帮助、包括面板和图形元件的基于值的帮助、基于图表的帮助、基于通知的帮助、基于电子邮件的帮助和基于消息的帮助。
18.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述处理器(109)被配置为通过以下方式从所述历史数据(201)、所述专家意见数据(202)和所述设备标准数据(203)中选择所述至少一个数据：
19.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，其中所述处理器(109)被配置为通过以下方式使用所述历史数据(201)来分析接收到的实时信息：
20.根据权利要求11所述的预训练规则引擎(108)，所述处理器(109)还被配置为基于在所述至少一个设备(102a.1、102b.1)上执行的、用以纠正所述至少一个异常事件的实时操作员动作来微调所述预训练规则引擎(108)。
