面向设备状态维护的服务动态配置与优化方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61173015
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    57.0万
  • 负责人：
    刘敏
  • 依托单位：
    同济大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

在MRO的设备状态维护领域，故障推理过程是一个典型的协作企业间故障诊断服务的动态配置过程，经常以较大概率出现失败。为保障动态多变MRO环境中故障诊断服务流程执行的可靠性，项目提出面向设备状态维护的服务动态配置优化方法。研究内容包括：提出一种基于有色Petri网的服务配置模型的形式化验证方法，以探测服务配置模型的逻辑和功能错误；建立故障诊断服务的质量模型及QoS评价方法，采用柔性约束满足框架形式化描述QoS感知的可用服务选择策略，通过用户效用函数求解服务动态配置的多约束最优路径问题；提出基于Bayes信任模型的服务配置优化方法，构建面向设备状态维护的服务适应性优化配置模型。项目预计在服务配置的优化策略和信任模型等关键技术创新、专利申请等方面取得成果，并通过钢铁连铸设备维修维护服务等典型案例进行验证和示范，研究成果可推广到其他网络应用领域，具有重要的科学意义和广泛的应用前景。

结项摘要

在MRO 的设备状态维护领域，故障推理过程是一个典型的协作企业间故障诊断服务的动态配置过程，经常以较大概率出现失败。为保障动态多变MRO 环境中故障诊断服务流程执行的可靠性，项目以上海宝钢连铸设备的维修维护服务为背景，研究了面向设备状态维护的服务动态配置优化理论，提高了MRO协作环境中故障诊断流程服务的可靠性和适应性。具体内容包括： .（1）服务配置模型的可行性验证：给出服务配置规则的代数定义，并将OWL-S规范中的组合要素转换为有色Petri网模型；对有色Petri网表示的服务配置模型进行形式化分析和验证，探测服务中的逻辑和功能错误，并预测服务配置系统运行时的动态属性。.（2）QoS感知的可用服务选择策略：面向MRO的故障诊断服务配置环境，定义了统一的服务质量模型，建立了服务配置流程QoS的评价方法；针对用户的特定偏好，采用柔性约束满足框架形式化描述面向故障诊断流程的全局最优QoS选择问题，建立基于效用函数的优化目标，通过启发式搜索算法快速寻找满足优化目标的最优解。.（3）基于信任模型的服务配置优化：故障诊断服务流程中涉及的服务组件是不断变化的，通过组合演化保障配置流程的成功执行；以服务调用执行的成功概率度量故障诊断服务的信任度，通过直接信任、自荐信任、综合信任模型提高组合服务的可信性需求；提出基于Bayes信任模型的服务优化配置方法，以满足组合的时效性。.（4）连铸设备状态维护服务的应用性验证：开发了连铸设备故障诊断服务动态配置优化的验证平台。.对于动态多变的MRO协作环境，面向设备状态维护的服务动态配置优化方法既可以在故障诊断流程执行的初级阶段验证服务配置行为的正确性，又能在故障诊断流程的执行过程中，根据各参与知识主体的约束要求，保证服务的可靠性等质量属性维持在一个较高的水平，还可以在流程执行后根据故障推理结果维持高可信的故障原因信息，满足MRO设备状态维护的业务协作要求。.项目执行期间，共申请了国家发明专利11项，3项授权；围绕关键技术研究，已发表23篇标注基金号的论文，录用论文1篇，另有6篇因时间或疏忽而没有标注，但文章确是反应了项目的先期成果，其中，11篇是SCI检索源期刊，全部论文EI检索源刊；获得科技奖励2项；培养研究生11人。项目的部分内容在企业得到验证，获得初步经济效益。研究成果可推广到其他网络协作应用领域，具有重要的科学意义和广泛的应用前景。

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（19）
专利数量（0）
一种基于FAHP的多维QoS局部最优服务选择模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李玲;刘敏;成国庆
  • 通讯作者：
    成国庆
A quality of service (QoS)-aware execution plan selection approach for a service composition process
服务组合过程的服务质量（QoS）感知执行计划选择方法
  • DOI：
    10.1016/j.future.2011.08.017
  • 发表时间：
    2012-07
  • 期刊：
    Future Generation Computer Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang, Mingrui;Shen, Weiming;Luo, Nan;Yan, Junwei
  • 通讯作者：
    Yan, Junwei
基于云遗传算法的MRO服务调度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郑小强;刘敏;孔繁荣;严隽薇
  • 通讯作者：
    严隽薇
A fuzzy matchmaking approach for Semantic Web Services with application to collaborative material selection
语义 Web 服务的模糊匹配方法及其在协作材料选择中的应用
  • DOI：
    10.1016/j.compind.2011.10.001
  • 发表时间：
    2012-04
  • 期刊：
    Computers in Industry
  • 影响因子：
    10
  • 作者：
    Shen, Weiming;Hao, Qi;Yan, Junwei;Bai, Li
  • 通讯作者：
    Bai, Li
A distributed frequent itemset mining algorithm using Spark for Big Data analytics
使用 Spark 进行大数据分析的分布式频繁项集挖掘算法
  • DOI：
    10.1007/s10586-015-0477-1
  • 发表时间：
    2015-10
  • 期刊：
    Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Gui, Feng;Shen, Weiming;Shami, Abdallah;Ma, Yunlong
  • 通讯作者：
    Ma, Yunlong

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其他文献

一些特殊定向图及其Mycielskian图的彩虹连通数
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    赵菲菲
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  • 作者：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    栗茜;彭莎;候宁;刘敏;李晶;张宇昕;张乔;王石峰;张燕玲;乔延江
  • 通讯作者：
    乔延江

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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