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CPS是借用技术手段实现人的控制在时间、空间等方面的延伸,CPS系统的本质就是人、机、物的融合计算。所以,中国又将 CPS 称为人机物融合系统。和传统的嵌入式系统不同,一个完整的 CPS 被设计成一个实体装置的互动网络,而不只是一个单独运作的装置。这个概念类似于机器人网络和无线感测网络。
 
CPS是借用技术手段实现人的控制在时间、空间等方面的延伸,CPS系统的本质就是人、机、物的融合计算。所以,中国又将 CPS 称为人机物融合系统。和传统的嵌入式系统不同,一个完整的 CPS 被设计成一个实体装置的互动网络,而不只是一个单独运作的装置。这个概念类似于机器人网络和无线感测网络。
  
目前已有某些领域出现似于 CPS 的电子控制整合系统,例如航空、汽车、化学制程、基础建设、能源、健康、制造、交通控制、娱乐和消费性电子产品,但目前这些系统通常都是嵌入式系统,嵌入式系统比较强调机器的计算能力,CPS则更为强调各个实体装置和电脑运算网络的连结。
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目前已有某些领域出现似于 CPS 的电子控制整合系统,例如航空、汽车、化学制程、基础建设、能源、健康、制造、交通控制、娱乐和消费性电子产品,但目前这些系统通常都是嵌入式系统,嵌入式系统比较强调机器的计算能力,CPS 则更为强调各个实体装置和电脑运算网络的连结。
  
 
=== 网宇实体系统的架构 ===
 
=== 网宇实体系统的架构 ===
  
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CPS 的架构主要可以分为五个层级:智能感知层(Smart Connection Level)、数据信息转换层(Data-to-information ConversionLevel)、网络层(CyberLevel)、认知层(CognitionLevel)、配置层(ConfigurationLevel),简称“5C架构”。
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CPS 的架构主要可以分为五个层级:智能感知层(Smart Connection Level)、数据信息转换层(Data-to-information ConversionLevel)、网络层(CyberLevel)、认知层(CognitionLevel)、配置层(ConfigurationLevel),简称“5C架构”。<ref>[https://zhuanlan.zhihu.com/p/68896390 林伟. 交能网. 《泛在电力物联网的前身:什么是CPS》]</ref>
  
 
'''智能感知层:'''负责数据的采集与信息的传输。一种可能的形式是通过简单的分析,提取出目标的特征,并将其传输至下一级计算能力更强的计算平台。这么做的好处在于,避免了大量原始数据的传输,降低传输成本,同时最大隐匿知识产权信息,减少风险。
 
'''智能感知层:'''负责数据的采集与信息的传输。一种可能的形式是通过简单的分析,提取出目标的特征,并将其传输至下一级计算能力更强的计算平台。这么做的好处在于,避免了大量原始数据的传输,降低传输成本,同时最大隐匿知识产权信息,减少风险。
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'''配置层:'''用户或控制系统根据认知层提供的信息,通过配置层对设备的运行进行干预,实现网络对实体的反馈。
 
'''配置层:'''用户或控制系统根据认知层提供的信息,通过配置层对设备的运行进行干预,实现网络对实体的反馈。
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2023年3月27日 (一) 17:34的最新版本

网宇实体系统,又称“虚实整合系统”(Cyber-Physical System,CPS),是一个结合电脑运算领域以及感测器和致动器装置的整合控制系统。

CPS是借用技术手段实现人的控制在时间、空间等方面的延伸,CPS系统的本质就是人、机、物的融合计算。所以,中国又将 CPS 称为人机物融合系统。和传统的嵌入式系统不同,一个完整的 CPS 被设计成一个实体装置的互动网络,而不只是一个单独运作的装置。这个概念类似于机器人网络和无线感测网络。

目前已有某些领域出现似于 CPS 的电子控制整合系统,例如航空、汽车、化学制程、基础建设、能源、健康、制造、交通控制、娱乐和消费性电子产品,但目前这些系统通常都是嵌入式系统,嵌入式系统比较强调机器的计算能力,CPS 则更为强调各个实体装置和电脑运算网络的连结。

网宇实体系统的架构

网宇实体系统的架构

CPS 的架构主要可以分为五个层级:智能感知层(Smart Connection Level)、数据信息转换层(Data-to-information ConversionLevel)、网络层(CyberLevel)、认知层(CognitionLevel)、配置层(ConfigurationLevel),简称“5C架构”。[1]

智能感知层:负责数据的采集与信息的传输。一种可能的形式是通过简单的分析,提取出目标的特征,并将其传输至下一级计算能力更强的计算平台。这么做的好处在于,避免了大量原始数据的传输,降低传输成本,同时最大隐匿知识产权信息,减少风险。

数据信息转换层:在收集到智能感知层传递的信息后,数据信息转换层可以利用机器学习、统计建模等方法,对其进行预测性分析来将其转化为用户可执行的信息,如故障检测、故障分类、与故障预测等。

网络层:5C架构的核心。网络层通过将大量同类设备的信息进行整合、归类,分析,对设备的运行提供更为准确的建模和预测,大幅提升对只有少量历史数据的同类设备建模速度,并可能发现单一设备中隐藏的问题。

认知层:结合数据信息转换层与网络层的信息,将其转化为用户所需要的信息,如设备性能表现,潜在故障等。

配置层:用户或控制系统根据认知层提供的信息,通过配置层对设备的运行进行干预,实现网络对实体的反馈。

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