Ontology-driven metamodeling towards intelligent motion control system design automation

Abstract

The evolution of Intelligent Motion Control Systems (IMCSs) challenges its maintenance, upgradability, variability and automation. Concerning this, it’s imperative to complement its development with an abstract perspective to reduce the complexity of its configuration and implementation, through paradigms, tools or programming languages. As one of the most prominent paradigms advocates, MDSD, modeling complex systems usually requires several different Domain-specific Modeling Languages (DSMLs), resulting in diverse domainspecific models, and thus augmenting systems’ development costs and ensuing ambiguous models. This Masters Dissertation presents an approach to IMCSs’ modeling process enriched by semantic technologies, using the SeML to automate systems’ customization and implementation with generative code generation. To this end, this Dissertation introduces the SeML and exhaustively explores the development of a prescriptive ontology for the IMCSs’ domain. The feasibility of this approach is demonstrated by extending the SeML’s grammar with semantic knowledge contained in the developed ontology, conducive to the creation of an IMCS’s model, a coil winding machine developed at Jilin University, aiming at automate its customization and implementation, and validate the SeML at a domainlevel.

A evolução dos Sistemas Inteligentes de Controlo de Movimento (SICM) desafia a sua manutenção, capacidade de atualização, variabilidade e automação. Desta forma, é imperativo que o seu processo de desenvolvimento seja complementado com uma perspectiva abstrata, que permita reduzir a complexidade da configuração e implementação do sistema, através de paradigmas, ferramentas de software ou linguagens de programação. De acordo com um dos mais prominientes paradigmas de software, Model-Driven Software Development (MDSD), modelar sistemas complexos requere o uso de diversas linguagens específicas de domínio para modelação, resultando em múltiplos modelos de domínio específico, o que aumenta o custo de desenvolvimento do sistema e favorece a ambiguidade de modelos. Esta Dissertação de Mestrado explora uma abordagem `a modelação de SICM enriquecida por tecnologias semânticas, utilizando a Semantically-enriched Modeling Language (SeML) para automatizar o processo de configuração e implementação destes sistemas através da geração de código de forma generativa. Para tal, esta Dissertação introduz a SeML e explora exaustivamente o desenvolvimento de uma ontologia prescritiva para o domínio dos SICM. Finalmente, através de um caso de estudo, é demonstrada a viabilidade da abordagem proposta através da expansão da gramática SeML com o conhecimento semântico contido na ontologia desenvolvida. Além disso, a viabilidade da mesma foi complementada com a modelação de um SICM, o sistema de produção de bobinas desenvolvido na Universidade de Jilin, com o objetivo de automatizar a configuração e implementação deste sistema e validar a SeML ao nível do domínio.