本技术涉及智能控制，尤其涉及一种高精度的分布式智能控制平台。
背景技术：
1、随着科技的快速发展，智能控制系统在工业自动化、智慧城市建设、环境监测等领域扮演着越来越重要的角色。然而，现有技术在实现高精度控制和广域空间分布方面仍存在诸多挑战。例如，传统的控制系统往往局限于局部区域，难以实现大规模、跨区域的实时精确控制。因此，亟待解决这一技术问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种高精度的分布式智能控制平台，具有时序广域空间分布的特点。所述技术方案如下：
2、本技术实施例提供了一种高精度的分布式智能控制平台，所述分布式智能控制平台包括：云层、边缘层和端层；
3、所述端层，用于接入待控系统的各设备，并采集待控系统的各设备的数据，并将待控系统的各设备的数据发送给所述边缘层；其中，待控系统的各设备是广域空间分布的；
4、所述边缘层，用于提供对待控系统的各设备进行模块化控制的多个功能模块，基于多个功能模块以及待控系统的各设备的数据生成实时控制指令，进而根据实时控制指令对待控系统的各设备进行实时控制；以及，承担所述端层上传数据的预处理功能，以降低所述云层和所述边缘层直接的数据传输量；
5、所述边缘层，还用于向所述云层发送第一类任务的处理请求，接收所述云层根据第一类任务的处理请求返回的处理结果；其中，所述第一类任务以处理数据量大、处理时间长、处理结果涵盖多个所述边缘层的控制模块的全局性控制规划为特征；
6、所述边缘层，还用于接收并执行所述云层下发的第二类任务，并将第二类任务的处理结果上报给所述云层；其中，所述第二类任务是以云脑集中规划，边缘分布实施为特征的任务；
7、所述边缘层，还用于提供轻量级计算、分析、处理及决策；
8、所述云层，用于接收所述边缘层发送的第一类任务的处理请求，对第一类任务进行处理，得到第一类任务的处理结果，将第一类任务的处理结果返回给所述边缘层；
9、所述云层，还用于向所述边缘层下发第二类任务，并接收所述边缘层上报的第二类任务的处理结果。
10、在一种可能的实现方式中，以加速器为例，所述待控系统包括加速器，所述端层接入的加速器的各设备包括带电粒子产生装置、真空加速室、束流输运系统、束流监测与诊断装置、电磁场的稳定控制装置、供电与操作设备中的一项或多项。
11、在一种可能的实现方式中，所述云层包括云脑、云存储、云计算和云安全；
12、所述云脑，用于管理和协调所述云层范围内的计算、存储和网络资源；
13、所述云存储，用于存储数据，为云计算提供数据支持；
14、所述云计算，用于对数据进行处理和分析；
15、所述云安全，用于对所述云层范围内的计算、存储和网络资源提供安全能力。
16、在一种可能的实现方式中，所述云层包括但不限于模式管理单元、资源调度单元、告警单元、镜像单元、各类型数据库、运行状态分析单元、模拟和仿真单元、人工智能单元、可视化单元、智能运维单元、安全管理单元；
17、所述模式管理单元，用于根据待控系统运行的计划和目标进行模式的配置和管理，并对配置的模式下的所有任务进行下发和分配；
18、所述资源调度单元，用于根据各类任务需求，对计算、存储和网络资源进行动态、弹性调度和使用；
19、所述告警单元，用于根据待控系统的各设备的运行状态分析结果，将运行异常的设备状态按照设定的策略和优先级执行声类、光类或短信消息的推送；
20、所述镜像单元，用于将各类标准或定制的系统、服务、软件资源通过容器化和虚拟化打包成文件资源，供所述智能运维单元调取部署并进行智能化安装配置；
21、所述各类型数据库包括人工智能模型库、可视化组件库、函数库、文档库、配置参数库中的一种或多种；
22、所述运行状态分析单元，用于对待控系统的各设备、软件服务及装置的运行参数进行监测和分析；
23、所述模拟和仿真单元，用于所述云层的执行流程进行模拟和仿真；
24、所述人工智能单元，用于故障预测、故障分析、健康诊断、自动调束中的一项或多项；
25、所述可视化单元，用于基于可视化组件库展示过滤和分析后的数据；
26、所述智能运维单元，用于对云边端架构涉及的硬件设备、虚拟机进行智能运维管理；
27、所述安全管理单元，用于对所述云层范围内的计算、存储和网络资源提供安全能力。
28、在一种可能的实现方式中，所述云层还包括用户交互单元，用于接收用户提交的待控系统运行的计划和目标。
29、在一种可能的实现方式中，所述边缘层包括若干边缘节点、影子实施单元、消息管理单元、实时性计算单元、快照存储单元、区域决策单元；
30、所述影子实施单元，用于将所述云层的若干服务映射复制到边缘节点；
31、所述消息管理单元，用于为不同的模块和服务提供消息通信和协作机制；
32、所述实时性计算单元，用于基于多个功能模块以及待控系统的各设备的数据生成实时控制指令；
33、所述快照存储单元，用于将所述边缘层生成的快照进行临时存储；
34、所述区域决策单元，用于将所述云层下发的第二类任务进行区域决策分析处理。
35、在一种可能的实现方式中，所述边缘层用于提供对待控系统的各设备进行模块化控制的多个功能模块的底层硬件是用于实现可配置控制功能的板卡。
36、在一种可能的实现方式中，所述板卡包括底板、核心板、功能子板；
37、所述核心板与所述底板可插拔连接；
38、所述功能子板与所述底板可插拔连接。
39、在一种可能的实现方式中，所述核心板基于现场可编程门阵列fpga实现。
40、在一种可能的实现方式中，所述控制平台包括数据网络和实时网络；
41、所述数据网络，用于所述云层、所述边缘层以及所述端层的各类数据的传输；
42、所述实时网络，用于定时触发、时间同步以及实时数据的传输；
43、其中，通过有线或者无线的方式组建所述数据网络和所述实时网络，具有不同层次的时间精度，提供从ns、us、ms到s的时间基准，按照严密的逻辑时序，完成智能化控制。
44、借由上述技术方案，本技术实施例提供的高精度的分布式智能控制平台包括云层、边缘层和端层；所述端层，用于接入待控系统的各设备，并采集待控系统的各设备的数据，同时将待控系统的各设备的数据发送给所述边缘层；所述边缘层，用于提供对待控系统的各设备进行模块化控制的多个功能模块，基于多个功能模块以及待控系统的各设备的数据生成实时控制指令，进而根据实时控制指令对待控系统的各设备进行实时控制；所述边缘层，还用于向所述云层发送第一类任务的处理请求，接收所述云层根据第一类任务的处理请求返回的处理结果；所述边缘层，还用于接收并执行所述云层下发的第二类任务，并将第二类任务的处理结果上报给所述云层；所述云层，用于接收所述边缘层发送的第一类任务的处理请求，对第一类任务进行处理，得到第一类任务的处理结果，将第一类任务的处理结果返回给所述边缘层；所述云层，还用于向所述边缘层下发第二类任务，并接收所述边缘层上报的第二类任务的处理结果。可以看到，本实施例采用云边端架构作为一种集中化和分布式计算的模式，将云计算、边缘计算和本地计算相结合，将计算资源从传统的中心化云端向网络边缘和待控系统的各设备分配，可以更好地满足广域空间分布、实时性、低延迟和数据隐私的需求。
1.一种高精度的分布式智能控制平台，其特征在于，所述分布式智能控制平台包括：云层、边缘层和端层；
2.根据权利要求1所述的分布式智能控制平台，其特征在于，以加速器为例，所述待控系统包括加速器，所述端层接入的加速器的各设备包括带电粒子产生装置、真空加速室、束流输运系统、束流监测与诊断装置、电磁场的稳定控制装置、供电与操作设备中的一项或多项。
3.根据权利要求1所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述云层包括云脑、云存储、云计算和云安全；
4.根据权利要求1所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述云层包括但不限于模式管理单元、资源调度单元、告警单元、镜像单元、各类型数据库、运行状态分析单元、模拟和仿真单元、人工智能单元、可视化单元、智能运维单元、安全管理单元；
5.根据权利要求4所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述云层还包括用户交互单元，用于接收用户提交的待控系统运行的计划和目标。
6.根据权利要求1所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述边缘层包括但不限于若干边缘节点、影子实施单元、消息管理单元、实时性计算单元、快照存储单元、区域决策单元；
7.根据权利要求1所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述边缘层用于提供对待控系统的各设备进行模块化控制的多个功能模块的底层硬件是用于实现可配置控制功能的板卡。
8.根据权利要求7所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述板卡包括底板、核心板、功能子板；
9.根据权利要求8所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述核心板基于现场可编程门阵列fpga实现。
10.根据权利要求1所述的分布式智能控制平台，其特征在于，所述控制平台包括数据网络和实时网络；
