3.3 時空數據模型

3.3.1 車間時空數據模型

時空數據指具有時間屬性并隨時間變化的空間數據。該數據模型在傳統的地理信息數據模型中加入了時間維度，可以對地物要素的形狀、空間位置等信息在時間維度上的連續性變化進行表征，即該地物要素在時空中的變化歷程集合。根據不同的構建方式，傳統時空數據模型主要有以下幾種：序列快照模型、離散格網單元列表模型、基態修正模型、時空立方體模型、時空復合模型、基于事件的時空數據模型、時空三域模型、面向對象的時空數據模型、運動對象時空數據模型。

序列快照模型是將時間進行離散化，記錄每個時間片段的空間和屬性信息，模型簡單易懂，但實用性差。離散格網單元列表模型將序列快照模型的空間進行網格化后以矩陣形式進行信息存儲，降低了數據冗余度，但不利于關系數據庫存儲。基態修正模型將某時刻的空間信息作為基態文件進行保存，而其他時刻的空間信息則保存與基態時刻空間信息的變化量，減小了數據的冗余度，能表達空間在不同時空的變化信息，但模型空間維度和時間維度關系不夠緊密，時空特性分析比較困難。時空立方體模型以坐標系中的X、Y軸表示空間維，Z軸表示時間維，可以直觀反映空間實體的演變過程，但存在數據冗余較大的缺點。時空復合模型按照時間維度將非基態時間點的空間信息投影到對應空間平面，把狀態信息發生變化的實體看作最小的變化單元，有利于歷史特征信息的處理，但容易對地理目標造成破壞，目標查詢比較困難?；谑录臅r空數據模型將狀態變化定義為事件，引入事件對時空數據時態進行分析，減小了數據冗余，提高了時間和空間的查詢效率，但無法對多維屬性數據進行有效管理。時空三域模型通過時間域、空間域、語義域進行過程和現象的描述，可以記錄動態對象的特有特征，但缺少對象間的關系定義，無法體現對象的變化信息。面向對象的時空數據模型將面向對象的思想融入時空數據模型中，實現了實體對象屬性特征、時間信息、空間信息的定制查詢，規范了時空數據查詢操作，對時間數據的處理更為有效，但存在數據冗余的缺點。運動對象時空數據模型主要根據運動主題將運動對象抽象為點、線、面，主要用于浮動車監控及特定的運動對象行為預測。各類時空數據模型具體性能特點見表3-1。

表3-1 時空數據模型特點

結合時空數據模型和制造現場數據特點，采用面向對象的時空數據模型對生產要素信息進行管理，從時間維度、空間維度、屬性信息維度對生產要素進行全面描述。在時空數據模型中，空間信息主要用于描述生產要素在離散車間的位置信息，根據定位需求和定位系統的不同，可以分為工位級（區域）位置信息和坐標級（點）位置信息。屬性信息主要用于描述生產要素的基本屬性信息（如編號、類別）和在生產過程中的狀態變化信息（如故障狀態、工作狀態），涵蓋了生產要素的編號（ID）、名稱（Name）、批次（Batch）、工序（Process）、狀態（Status）等各類生產相關的信息。時間信息則用于記錄在生產過程中對象位置信息、屬性信息發生變化的時間戳，確定生產要素位置信息和狀態信息變化的先后順序，由時間戳和時間段組成。在制造車間中，生產要素同時具有空間信息、屬性信息以及時間信息，三者相互關聯共同構成了生產要素時空數據的多維結構，具體如圖3-12所示。

圖3-12 生產要素時空數據多維結構示意圖

在時空數據多維結構中，每個坐標軸代表一個維度，表示特定的觀察視角。根據生產要素時空數據的特點，可以將生產要素的時空數據模型抽象為三個互相關聯的基本要素，分別為“屬性信息”、“位置信息”和“時間信息”，每個要素對應一個特定的維度，具體如圖3-13所示。

圖3-13 時空數據三元組模型

生產要素屬性信息可進一步抽象為一個多維數組，即

式中，ID為生產要素唯一編號；Loc為生產要素位置信息集合；Atr為生產要素屬性信息集合；Time為生產要素時間信息集合。通過不同的觀察維度可獲取不同類型的信息，如通過時間-位置維度可以提取生產要素在制造車間中的運動軌跡信息，通過時間-屬性維度可以提取生產要素在制造車間中的狀態變化過程信息，通過位置-屬性維度可以提取生產要素屬性信息和位置信息的關聯關系。由上述分析可知，時空數據模型可從時間、位置、屬性等多個維度對生產要素進行全方位描述，有利于實現制造車間生產要素的集成化、一體化組織管理。