涂俊翔，朱曉林

（1.福州大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院，福建 福州 350108；2.福建省制造業(yè)數(shù)字化設(shè)計(jì)工程研究中心，福建 福州 350002）

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)協(xié)同制造的需求在迅速提高.越來(lái)越多的協(xié)作企業(yè)依賴(lài)于產(chǎn)品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）系統(tǒng)為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造建立1個(gè)并行化的協(xié)同環(huán)境.然而，由于各企業(yè)文化背景不同、產(chǎn)品及零件的命名體系或標(biāo)準(zhǔn)的多樣化，不同PLM系統(tǒng)對(duì)特定產(chǎn)品和零部件對(duì)象、對(duì)象屬性及對(duì)象間關(guān)聯(lián)關(guān)系的描述存在著許多差異，極大地限制了協(xié)同企業(yè)產(chǎn)品信息的檢索與共享.

由于在不同的PLM系統(tǒng)中存在著大量語(yǔ)義不一致信息，如果采用人工檢索的方法，檢索的工作量極大且效率低.在信息的自動(dòng)檢索和匹配方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了不少工作，提出了很多方法［1，2］.這些方法大致可以概括為基于名稱(chēng)匹配的方法［3］和基于規(guī)則的結(jié)構(gòu)匹配方法［4］.基于名稱(chēng)匹配的方法簡(jiǎn)單易行，在產(chǎn)品成系列化和標(biāo)準(zhǔn)化的企業(yè)中能得到很好的運(yùn)用.但由于這種方法難以辨識(shí)異名或語(yǔ)義相近的數(shù)據(jù)對(duì)象，如圖1的產(chǎn)品數(shù)據(jù)描述中，“名稱(chēng)”與“品名”屬性，“廠家”與“廠商”屬性就屬于異名同義；“工業(yè)鍋爐”與“工業(yè)鍋爐和生活鍋爐”構(gòu)成泛化關(guān)系等，因此基于名稱(chēng)匹配的方法在實(shí)際運(yùn)用中受到了很大限制.如采用基于規(guī)則的結(jié)構(gòu)匹配方法，則更有針對(duì)性并能取得較好的精度，但它需要人工定義大量的語(yǔ)義轉(zhuǎn)換規(guī)則，算法復(fù)雜且擴(kuò)展性不強(qiáng)，在實(shí)際PLM系統(tǒng)中難以運(yùn)用.

Bayes網(wǎng)是人工智能領(lǐng)域用于處理不確定性問(wèn)題的重要方法［5］，本文將其與本體理論結(jié)合，提出了1種擴(kuò)展的Bayes網(wǎng)檢索模型.該模型無(wú)需構(gòu)建復(fù)雜的語(yǔ)法規(guī)則，能在整體結(jié)構(gòu)上對(duì)PLM數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行模糊匹配，方便實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢索和大大減少領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c量.

圖1 產(chǎn)品數(shù)據(jù)描述中的概念差異Fig.1 Different expressions in product description

1 PLM本體與產(chǎn)品信息檢索

1.1 PLM 本體

為便于對(duì)協(xié)同企業(yè)PLM數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行檢索和匹配，可預(yù)先將PLM系統(tǒng)中對(duì)象進(jìn)行概念化抽象，并對(duì)概念、子概念、屬性以及關(guān)系等進(jìn)行規(guī)范化處理.這個(gè)預(yù)處理過(guò)程即是PLM數(shù)據(jù)對(duì)象的本體化過(guò)程.按照Gruber［6］的定義，本體是1個(gè)領(lǐng)域或主題范圍的概念化，可表示為如下的四元組形式O∶＝（C，R，I，A），O為要定義的本體；C為本體中的概念集合；R為概念間的關(guān)系；I為實(shí)例集合；A為公理斷言.依據(jù)PLM數(shù)據(jù)對(duì)象檢索和信息共享的特點(diǎn)，可認(rèn)為PLM本體元素主要包括對(duì)象名稱(chēng)、屬性和關(guān)聯(lián)關(guān)系等.對(duì)目標(biāo)PLM本體的檢索則可看成是由本地PLM本體到協(xié)同企業(yè)目標(biāo)本體的映射，因此有如下的形式化定義：

定義 設(shè)o1為PLM本地本體，o2為PLM目標(biāo)本體.Fm為本體o1到本體o2的映射函數(shù)，它可表示為

式中：｛e1｝，｛a1｝，｛r1｝分別為o1中對(duì)象名稱(chēng)、對(duì)象屬性和關(guān)系的集合；｛e2｝，｛a2｝，｛r2｝分別為o2中對(duì)象名稱(chēng)、對(duì)象屬性和關(guān)系的集合.

1.2 產(chǎn)品信息的檢索和共享

產(chǎn)品信息的檢索和共享過(guò)程包括PLM本體導(dǎo)入、對(duì)象檢索和匹配、匹配關(guān)系確認(rèn)和PLM數(shù)據(jù)對(duì)象整合等4個(gè)步驟，如圖2所示.

PLM本體的導(dǎo)入是將抽象出來(lái)的概念按照主題、維度、類(lèi)別等層次進(jìn)行組織，這將方便以后對(duì)產(chǎn)品信息進(jìn)行快速的檢索.這里的主題是指從宏觀的某個(gè)特定方面對(duì)PLM數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行描述，如制造企業(yè)中物料、產(chǎn)品、文檔、人員、組織、設(shè)備等主題；維度則是對(duì)特定主題進(jìn)行描述和分類(lèi)的角度，例如，企業(yè)產(chǎn)品管理中零部件主題可以按形狀特征維度，也可按制造特征等維度對(duì)零部件對(duì)象進(jìn)行描述；類(lèi)別是按照特定對(duì)象的共同特性劃分的事物集合，例如，零件可劃分為軸類(lèi) 、箱體類(lèi) 、齒輪類(lèi)等類(lèi)別.另外，對(duì)象元素具有屬性，并通過(guò)屬性建立關(guān)聯(lián)關(guān)系.

對(duì)象檢索和匹配是通過(guò)建立的Bayes網(wǎng)檢索模型，按相應(yīng)算法對(duì)抽象出來(lái)的目標(biāo)PLM本體元素進(jìn)行檢索，自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)與本地PLM本體元素相匹配或相似的目標(biāo)對(duì)象，在計(jì)算它們的匹配程度之后返回大于閾值的目標(biāo)對(duì)象.

確定匹配關(guān)系是在檢索到的目標(biāo)對(duì)象中，按照領(lǐng)域約束條件和專(zhuān)家意見(jiàn)最終確定與本地PLM本體元素相匹配的目標(biāo)元素，并標(biāo)識(shí)它們的匹配關(guān)系如泛化關(guān)系、等同關(guān)系等.

PLM數(shù)據(jù)對(duì)象整合是根據(jù)已確定的匹配關(guān)系在本地PLM系統(tǒng)中集成協(xié)同企業(yè)相關(guān)的PLM數(shù)據(jù)對(duì)象，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品信息共享.

圖2 產(chǎn)品信息的檢索與共享Fig.2 Retrieval and sharing of product information

2 擴(kuò)展的Bayes網(wǎng)檢索模型

2.1 Bayes網(wǎng)

Bayes網(wǎng)是1種由節(jié)點(diǎn)、有向弧組成的有向無(wú)環(huán)圖 （Directed Acyclic Graph），它能夠以圖形化的形式明確地表達(dá)一定領(lǐng)域?qū)ο蟮南嚓P(guān)性.這些關(guān)聯(lián)對(duì)象的相關(guān)程度通過(guò)聯(lián)合概率的形式進(jìn)行描述，它量化了各對(duì)象間的相互依賴(lài)關(guān)系.圖3是1個(gè)典型的Bayes網(wǎng)絡(luò)圖，其中節(jié)點(diǎn)Xn表示了隨機(jī)變量，節(jié)點(diǎn)間的有向邊表示變量之間的因果關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間如果沒(méi)有邊相連則表示變量是條件獨(dú)立的.對(duì)于Bayes網(wǎng)中任意節(jié)點(diǎn)xi，假設(shè)其直接雙親節(jié)點(diǎn)集為Pai，xi，的條件概率為P（xi｜Pai）.對(duì)于頂點(diǎn)集合X＝（x1，x2，…，xn）的聯(lián)合概率分布則由下式計(jì)算：

圖3 Bayes網(wǎng)Fig.3 Bayesian network

2.2 擴(kuò)展的Bayes網(wǎng)檢索模型

Ribeiro-Neto和Muntz提出了經(jīng)典的Bayes網(wǎng)信息檢索模型［7］，它通過(guò)構(gòu)建由關(guān)鍵詞組成的中間節(jié)點(diǎn)層將用戶查詢與相關(guān)文檔進(jìn)行模糊匹配.將上述思想與本體技術(shù)結(jié)合，本文構(gòu)造出圖4所示的擴(kuò)展Bayes網(wǎng)模型.模型分為3層：本地PLM本體層，根節(jié)點(diǎn)層和協(xié)同企業(yè)目標(biāo)PLM本體層.圖中has-a為概念與屬性的關(guān)系，由本地PLM本體元素構(gòu)成，即os（｛es｝，｛as｝，｛rs｝），這里｛es｝｛as｝，｛rs｝）分別為本地PLM本體中對(duì)象名稱(chēng)、對(duì)象屬性和關(guān)聯(lián)關(guān)系的集合.

根節(jié)點(diǎn)層由描述PLM數(shù)據(jù)對(duì)象名稱(chēng)及其屬性的基本術(shù)語(yǔ)組成，這些術(shù)語(yǔ)構(gòu)成基本詞匯庫(kù).詞匯庫(kù)中的這些術(shù)語(yǔ)與制造企業(yè)的具體領(lǐng)域相關(guān)，并可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)擴(kuò)展.術(shù)語(yǔ)根節(jié)點(diǎn)ui∈u?U＝｛c1，…，cr，…，cm，d1，…，di，…，dn｝（1≤i≤m＋n）其中cr為對(duì)象名稱(chēng)術(shù)語(yǔ)，di為屬性術(shù)語(yǔ)，u為U集合中元素所構(gòu)成的任意可能子集.基本詞匯庫(kù)不但包括了對(duì)領(lǐng)域?qū)ο蠹皩傩悦枋龅臉?biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)，而且包括在語(yǔ)義上與標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)等價(jià)或相近的常用術(shù)語(yǔ)，從而能夠擴(kuò)大查詢范圍和有效地提高檢索精度.對(duì)象間關(guān)聯(lián)關(guān)系則由根節(jié)點(diǎn)間的語(yǔ)義信息表達(dá)，這些語(yǔ)義信息包括了對(duì)象元素與對(duì)象元素、對(duì)象元素與屬性的關(guān)系（見(jiàn)圖4中用虛線表達(dá)的關(guān)系），包括等同關(guān)系（equivalence）、泛化關(guān)系（generalize）、整體與部分關(guān)系（hasParts）、實(shí)例關(guān)系（instanceOf）、概念與屬性的關(guān)系（has-a）等.根節(jié)點(diǎn)通過(guò)語(yǔ)義信息相互關(guān)聯(lián)，反映出概念的結(jié)構(gòu)化特征，從而方便不同的概念樹(shù)（這里指對(duì)象元素與對(duì)象元素、對(duì)象與屬性共同構(gòu)成的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)）在整體結(jié)構(gòu)上進(jìn)行匹配，提高了檢索的準(zhǔn)確性.

目標(biāo)PLM本體層由特定查詢范圍內(nèi)的協(xié)同企業(yè)PLM本體元素組成，即Oj（｛ej｝，｛aj｝，｛rj｝）（j≥1），它們?cè)跇?gòu)造上與本地PLM本體層類(lèi)似，不再贅述.

圖4 擴(kuò)展的Bayes網(wǎng)檢索模型Fig.4 Extended information retrieval model based on Bayesian network

2.3 目標(biāo)對(duì)象的檢索

目標(biāo)對(duì)象的檢索過(guò)程即是計(jì)算P（oj｜os）概率值的過(guò)程.由Bayes模型可知，P（oj｜os）的值反映了目標(biāo)PLM本體元素在對(duì)象名稱(chēng)、對(duì)象屬性和關(guān)聯(lián)關(guān)系等方面與本地PLM本體元素的綜合匹配程度.P（oj｜os）的值越大，表示oj與目標(biāo)本體元素近似程度越高，反之亦然.P（oj｜os）值大于規(guī)定閾值的目標(biāo)對(duì)象將被視為符合要求的檢索目標(biāo).

由Bayes規(guī)則和全概率公式可知：

式中：α為歸一化常數(shù)；條件概率P（oj｜u），P（os｜u）分別為給定的子集與本體元素oj｜os的匹配程度，P（oj｜u），P（os｜u）值越大，則u與oj，os越匹配，反之亦然；P（u）為樣本空間U 的各任意可能子集u 的概率.在這里，可根據(jù)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息確定可能子集u的數(shù)量t，并假設(shè)u等概率發(fā)生，則P（u）＝1／t，t為整數(shù)且0＜t≤2m＋n.依據(jù)矢量空間模型計(jì)算P（oj｜u）如下：

式中：wiu為術(shù)語(yǔ)ui在u中的權(quán)重，當(dāng)ui∈u時(shí)，可取wiu＝1，否則wiu＝0；wij為術(shù)語(yǔ)ui在oj中的權(quán)重，對(duì)權(quán)重wij的不同計(jì)算方法將得到不同的匹配策略.P（os｜u）的確定方法與P（oj｜u）的計(jì)算類(lèi)似，不再贅述.

3 應(yīng)用實(shí)例

在具體實(shí)現(xiàn)上，本文基于上節(jié)所述模型及算法開(kāi)發(fā)了MPDICP（Middleware for Product Data Interoperation in Collaborative，PLMs）中間件核心模塊，它遵循對(duì)象管理組織（Object Management Group，OMG）制定的產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理軟件規(guī)范，能方便地與協(xié)同企業(yè)PLM系統(tǒng)集成.下面以1個(gè)實(shí)例進(jìn)一步說(shuō)明本文所提方案的工作過(guò)程.

某鍋爐企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹(shù)片段如圖5所示，鍋爐產(chǎn)品主要由鍋爐體和鍋爐機(jī)組構(gòu)成，其中核心的鍋爐體部分由爐膛、鍋筒、燃燒器、水冷壁過(guò)熱器、省煤器、空氣預(yù)熱器等部件組成.該企業(yè)自己生產(chǎn)鍋筒殼體.鍋筒內(nèi)部零件稱(chēng)之為鍋筒內(nèi)件，由協(xié)作企業(yè)提供.

過(guò)程1：將PLM數(shù)據(jù)對(duì)象本體化.在對(duì)PLM產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹(shù)進(jìn)行本體化處理后，導(dǎo)入的鍋爐本體片段如圖6所示.

過(guò)程2：在基本詞匯庫(kù)的支持下，MPDICP模塊查詢協(xié)作企業(yè)PLM本體（見(jiàn)圖7），尋找與“鍋筒內(nèi)件”相匹配的外協(xié)產(chǎn)品信息.計(jì)算相對(duì)概率P（oj｜os），并將P（oj｜os）大于閾值的對(duì)象列為檢索目標(biāo).它們按概率值大小以降序排列分別為：“汽包附件”、“汽包”.依據(jù)領(lǐng)域知識(shí)可確定“鍋筒內(nèi)件”與“汽包附件”構(gòu)成“等同類(lèi)”的匹配關(guān)系.

圖5 PLM鍋爐對(duì)象Fig.5 Boiler PLM object

圖6 鍋爐本體片段Fig.6 Boiler ontology

圖7 協(xié)作企業(yè)汽包附件本體Fig.7 Steam tank accessories ontology

過(guò)程3：根據(jù)確認(rèn)的匹配關(guān)系，調(diào)整本地PLM數(shù)據(jù)對(duì)象信息.圖8為調(diào)整后的PLM產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹(shù)，其中“鍋筒內(nèi)件”與“汽包附件”間建立了“等同類(lèi)”語(yǔ)義匹配關(guān)系.

圖8 信息集成后的PLM產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹(shù)Fig.8 Integrated PLM product structure tree

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)協(xié)同企業(yè)PLM產(chǎn)品信息檢索中大量存在的語(yǔ)義差異問(wèn)題，在PLM數(shù)據(jù)對(duì)象本體化的基礎(chǔ)上，建立了擴(kuò)展的Bayes網(wǎng)檢索模型.案例表明，它無(wú)需構(gòu)建復(fù)雜的語(yǔ)法規(guī)則，能在整體結(jié)構(gòu)上對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的名稱(chēng)、屬性和關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行自動(dòng)檢索和模糊匹配，為協(xié)同企業(yè)的產(chǎn)品信息集成與協(xié)作提供了1種準(zhǔn)確性較好且高效的實(shí)現(xiàn)方案.

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