CPS中的数据管理关键技术
赛博物理系统的基础
赛博物理系统的基础赛博物理系统（Cyber-Physical Systems，简称CPS）是指由计算机网络和物理实体相结合的系统。
它是一种集成了计算机科学、通信技术和物理工程的跨学科领域，旨在实现物理实体与数字世界的无缝连接。
赛博物理系统的基础是一系列的技术和原理，下面将对其中的几个关键要素进行介绍。
传感器是赛博物理系统的基础之一。
传感器能够感知和测量物理世界中的各种参数和现象，如温度、压力、湿度、光照等。
通过传感器，赛博物理系统可以实时获取物理实体的状态信息，并将其转化为数字信号进行处理和分析。
传感器的种类繁多，包括光学传感器、温度传感器、加速度传感器等，它们的应用领域也非常广泛，如智能家居、工业自动化、智能交通等。
嵌入式系统是赛博物理系统的另一个重要组成部分。
嵌入式系统是集成了计算、控制和通信功能的硬件和软件系统，通常被嵌入到物理实体中以实现对其的控制和管理。
嵌入式系统通常具有实时性要求，能够快速响应和处理来自传感器的数据，并根据预定的算法和逻辑进行决策和操作。
嵌入式系统的设计和开发需要考虑各种因素，如功耗、可靠性、安全性等，以确保系统的稳定运行和有效性。
网络通信技术也是赛博物理系统的关键要素之一。
通过网络通信，赛博物理系统中的各个实体可以互相交换信息和进行协调。
网络通信技术包括有线和无线通信，如以太网、Wi-Fi、蓝牙等。
这些技术能够提供高速、稳定和安全的数据传输，使得赛博物理系统能够实现实时的数据共享和协同工作。
网络通信技术的发展也为赛博物理系统的应用提供了更加广阔的空间，如智能城市、智能医疗等。
数据分析和决策算法也是赛博物理系统不可或缺的一部分。
通过对传感器获取的数据进行分析和处理，赛博物理系统可以提取有用的信息和知识，为决策和控制提供支持。
数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、模式识别等，它们能够从大量的数据中发现规律和趋势，为系统的优化和改进提供指导。
决策算法则是赛博物理系统中的智能部分，通过运用优化、规划、控制等方法，使系统能够自主地做出决策和行动。
cps逻辑
cps逻辑CPS（即Closed-loop Power System，闭环电力系统）是一种新型的电力系统，其特点是能够实时监测和优化电力系统中的能源流动，以实现能源的高效利用和系统的稳定运行。
本文将从CPS的概念、技术架构、关键技术等方面进行详细介绍，并探讨其在能源领域的应用前景。
一、CPS的概念与特点CPS可以被认为是一种能够灵活地适应电力系统内外因素变化的电力系统。
传统的电力系统往往是单向流动的，即电力从发电厂经过输电线路传输到用户，而CPS采用闭环的结构，不仅能够实现能量的多方向流动，还能够实时监测能源的生成、传输和消费情况，并根据实际需求进行动态调整。
CPS的特点主要体现在以下几个方面：1. 实时监测和控制能源流动：CPS能够通过各种传感器和监测设备实时监测电力系统内各个环节的能源流动情况，包括发电、输电、配电和用户消费等环节。
通过实时监测，CPS能够及时发现电力系统中的异常情况，并采取相应的控制措施，以保证系统的稳定运行。
2. 动态优化能源分配：CPS能够根据实际需求和电力系统的运行情况，动态地调整能源的分配方式，以实现系统的高效利用。
例如，在电力需求高峰期，CPS可以将电力集中分配给用户，以满足其需求；而在电力需求低谷期，CPS则可以将电力分配到储能系统中进行储存，以便在需要时供应给用户。
3. 能源管理的智能化：CPS借助人工智能、大数据等技术，能够对能源管理进行智能化处理。
通过对历史数据和实时数据的分析和预测，CPS可以提前预测能源的需求和供应情况，并采取相应的措施进行调整，以保证系统的安全稳定运行。
二、CPS的技术架构CPS的技术架构主要包括以下几个模块：数据采集模块、数据处理模块、控制模块和通信模块。
具体来说：1. 数据采集模块：该模块负责收集电力系统内各个环节的能源流动数据，包括发电厂的发电数据、输电线路的输电数据、用户的用电数据等。
这些数据可以通过传感器、智能仪表等设备进行采集，并通过无线通信等方式上传至数据处理模块。
智能电网cps数据管理技术
智能电网CPS数据管理技术李国平（华北电力大学、河北省保定市北市区永华北大街619号071003）（ligp1020@）CPS Data Management Technology of Smart GridLI Guo-ping(North China Electric Power University, Hebei Baoding Taipei District No. 619 Wing North Street)(ligp1020@)ABSTRACT:In the environment of smart grid，state data is characterized by wide area，panoramic view，huge capacity and reliability．The traditional database management software with relational database system，are difficult to meet the requirements due to the poor system scalability，high cost，and low reliability．With the development of cloud computing technology, computing cloud has become a new internet application mode.And in cloud computing to mass of data of efficient management,the clouds accurate data precision quickly become more and more important problem of the query.A new cloud computing for the data management research field is gradually formed in cloud computing technology,on the basis of data management,and puts forward the concept of clouds.In this paper,BigTable,Dynamo and GFS current main internet cloud data management system of basis principle,and in the light of the futher cloud data management structure analysis,at last,it points out that cloud data management applications in the smart grid.KEY WORDS：smart grid，cloud computing，data management摘要：在智能电网环境下，状态数据具有广域、全景、海量和可靠的特征，传统数据库管理软件采用关系数据库系统的方法由于系统扩展性差、成本高、可靠性低，难以适应要求。
物联网技术及应用课后习题答案
物联网技术课后习题答案第一章1.“智慧地球”是由IBM公司提出的，并得到美国总统奥巴马的支持。
2.RFID属于物联网的感知层。
3.物联网有四个关键性的技术，其中传感技术能够接受物品“讲话”的内容。
4.物联网存在的问题有：技术标准问题，安全问题，协议问题，IP地址问题，终端问题共五大问题。
制造技术不是。
5.物联网的理念是基于互联网、射频识别技术（RFID）、电子标签，在计算机互联网的基础上，利用射频识别技术，无线数据通信技术等，构造一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网。
6.中国的第一个提出建设物联网的城市是无锡。
2009年8月温家宝总理来到无锡“物联网”技术研发中心考察，指出要尽快突破核心技术，把传感器技术和3G技术的发展结合起来。
7.物联网包含体系结构有三层，分别是感知层，网络层和应用层。
基于应用服务设想，物联网可分为感知、传输、支撑、应用四大部分。
其中感知和传输属于硬件系统中的感知层和网络层，支撑和应用属于软件系统中的应用层。
8.物联网的显着特点是技术高度集成，学科复杂交叉和综合应用广泛。
9.物联网，较直接的说，就是把实际金额所有的物体连接起来形成的网络，其关键技术有RFID、传感技术、无线网络技术和人工智能技术，其核心是智能技术，能让物品开口说话的是RFID。
物联网的关键技术有：RFID，传感技术，无线网络技术，虚拟化技术与云计算简答题1.简述物联网的定义，分析物联网的“物”的条件。
P8答：物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
特别注意的是物联网中的“物”，不是普通意义的万事万物，这里的“物”要满足以下条件：1、要有相应信息的接收器；2、要有数据传输通路；3、要有一定的存储功能；4、要有处理运算单元(CPU)；5、要有操作系统；6、要有专门的应用程序；7、要有数据发送器；8、遵循物联网的通信协议；9、在世界网络中有可被识别的唯一编号。
CPS的基本理论
CPS的基本理论1 CPS的定义从理论发展路线来看，CPS无疑是分布式人工智能中对智能主体，特别是多智能主体研究的现实落地。
从结构来看，CPS由以下几个部分组成，它们和上面介绍过的智能主体的构成十分类似：·传感器：用于感知物理世界的信息。
·控制器或执行器：用于执行对物理实体的操作。
·计算部件：可以是集中式的，也可能是分布式的，能够根据物理信息做出恰当的处理与分析，并制定控制和执行策略。
·通信网络：用于连接以上各个单元以及相关的信息、对象、事件和人。
在实践中，CPS是带有嵌入式软件的系统（可以是设备、建筑、运输工具、运输路线、生产系统、医疗过程、物流过程、管理过程的一部分），它可以：·使用传感器直接记录物理数据，通过执行器影响物理流程。
·评价和保存已记录的数据，主动或被动地与物理世界或数字世界进行交互。
·在全球网络中，通过数字化通信设施（无线或有线，局域网或广域网）相互连接。
·使用全局可获得的数据和服务。
·具有一套专门的、多种模式的人机界面。
图1给出了一个典型的CPS的结构。
我们可以把CPS抽象为“感”“联”“知”“控”4个字。
其中，“感”是指多传感器协同感知物理世界的状态；“联”是指连接虚拟世界与物理世界的各种对象；“知”是指通过对感知数据的认知和推理，正确、深入地认知物理世界；“控”是指根据认知结果，确定控制策略，发送控制指令，指挥各执行器协同控制物理世界。
CPS在实际中的应用已经形成了一定的范式，为工业4.0在制造业的应用奠定了基础。
如图2所示，以制造业的工厂为例，“物理世界”中的设备或产品被附上了多种传感器，它们将搜集到的数据发送到云端。
在云端建立起设备或产品的“虚拟世界”，对设备和产品进行模拟、预测等运算。
由于传感器发来的数据量通常很大，无疑属于大数据的范畴。
当然，在云端可以利用的数据往往不止局限于这些传感器数据，同时也要与设备或产品的“交易数据”混合起来，形成所谓的“智能大数据”，据此再做出更加全面、及时的决策，并由此对设备或产品发出动作指令。
工业智能与工业互联网共性关键技术
工业智能与工业互联网共性关键技术摘要：德国工业4.0、美国先进制造业国家战略计划、日本科技工业联盟、英国工业2050战略及“中国制造2025”表明，各国均将制造业向智能化转型作为国家战略目标。
通过信息化实现生产全自动化、个性化、柔性及系统优化，提高生产资源利用率，降低生产成本，实现分布式、柔性、定制化的生产制造模式。
作为“中国制造2025”中五大工程之一，智能制造工程将关键工序智能化、生产过程智能优化控制、关键岗位机器人替代等作为重点攻关项目，这也是中国智能制造战略卡脖子的核心技术之一。
工业互联网是实现工业智能的基础支撑，在产品设计、生产、制造、管理等环节进行高效、精准决策、实时动态优化、敏捷灵活响应。
所谓工业互联网，并非互联网技术和工业制造领域的简单融合，而是在技术、内涵层面进行深度外延。
工业互联网技术既是实现工业智能化转型的关键基础设施，也是云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业经济深度融合的应用模式，更是一种新业态，将重塑企业形态、供应链和产业链。
工业智能和工业互联网技术将推动传统制造业进行新兴裂变和升级演化，推进核心硬件、基础软件、机理分析与算法等基础技术融合发展，逐步构建工业智能和工业互联网技术产业体系。
关键词：工业智能；工业互联网；工业4.0；中国制造2025；人工智能引言随着电子化、信息化和自动化技术的进一步发展，工业生产过程逐步实现了由人力为主向机械机器为主的转变，各类高精尖智能设备的应用使智能制造成为了当前工业社会的发展主流方向，企业纷纷投身于智能制造技术的研发与尝试，并在生产效率、质量、经济收益等方面逐步获得回报。
然而在实际生产的过程中，新技术的应用仍在一些因素的限制下阻碍了其进一步发展。
其中，工业智能制造中的网络安全问题便是最为突出的一项。
1分析“5G+工业互联网”时代下高端装备智能制造所面临的挑战在现代社会快速发展的背景下，我国进入了“5G+工业互联网”时代。
什么是CPS？什么是工业互联网？
什么是CPS？什么是工业互联网？一、ERP、MES、CPSERP是面向中层管理的。
核心是管理生产过程的人、财、物、设备。
ERP的关键使用者是生产体系中的各个部门的中层管理者。
管理的方法就是PDCA，也就是计划&预算、执行、检查、考核与改进。
而MES是面向实际制造执行者的，所以叫制造执行系统，没有管理两字。
但轮到MES就开始乱了，尤其在现在的智能产品、智能设备、智能车间、智能制造、工业大数据这些概念下，MES就更乱了。
我们先说说CPS，信息物理系统。
外行的人都觉得这是一个陌生的新名词，比MES还要陌生。
其实这是工业非常普遍的一个名词。
英文和中文翻译都不好直面理解，那我就说说。
我一解释它的包含，你就知道它的作用了CPS包含四部分：设备程序自动化编程系统、生产任务管理系统、生产工具管理系统、生产监控管理系统。
看起来像是生产执行车间管理系统，貌似给生产组长使用的。
其实并不然。
因为CPS主要是面向机器设备的。
设备程序自动化编程系统是把各个工序的生产设备机床、自动流水线都编好程序，让设备按照编好的程序来进行互相配合运转。
过去是嵌入式操作系统，现在正在走向工业级智能操作系统，可有UI、可用高级开发语言编写、可安装程序、可调试、可远程数据传输，和咱们智能手机的操作系统没啥两样，只不过更需要即时性反应与工业高强度连续生产稳定性。
编写好设备自动化运行流程了，那就需要给它下达任务，来让自动化流程跑起来。
这就是生产任务管理系统。
这不是什么MES中的车间生产调度管理、设备管理、看板管理。
因为CPS这里的生产任务系统是和智能设备机床连在一起的，可驱动设备的。
CPS的生产工具管理系统也不是MES系统的生产设备管理系统。
MES中的生产设备管理系统是管理设备的主数据、设备状态、设备维护记录。
而CPS中的生产工具管理系统是真实设备在计算机的一个软件映射，和真实设备关联在一起，为了让生产任务系统和设备自动化编程系统来驱动的。
CPS简介
CPS (信息物理系统(CPS, Cyber Physical Systems)信息物理系统(CPS, Cyber Physical Systems)是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。
CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同，具有重要而广泛的应用前景。
CPS将来无处不在的环境感知、嵌入式计算、网络通信和网络控制等系统工程，使物理系统具有计算、通信、精确控制、远程协作和自治功能。
它注重计算资源与物理资源的紧密结合与协调，主要用于一些智能系统上如机器人，智能导航等。
近年来，CPS不仅已成为国内外学术界和科技界研究开发的重要方向，预计也将成为企业界优先发展的产业领域。
开展CPS研究与应用对于加快我国培育推进工业化与信息化融合具有重要意义。
2005年5月，美国国会要求美国科学院评估美国的技术竞争力，并提出维持和提高这种竞争力的建议。
基于此项研究的报告《站在风暴之上》随后发布。
在此基础上于2006年2月发布的《美国竞争力计划》则将信息物理系统CPS列为重要的研究项目。
2007年7月，美国总统科学技术顾问委员会（PCAST）在题为《挑战下的领先——竞争世界中的信息技术研发》的报告中列出了8大关键的信息技术，其中C PS位列首位，其余分别是软件，数据、数据存储与数据流，网络，高端计算，网络与信息安全，人机界面，NIT与社会科学。
欧盟计划从2007年到2013年在嵌入智能与系统的先进研究与技术（ARTMEIS）上投入54亿欧元（超过70亿美元），以其在2016年成为智能电子系统的世界领袖。
CPS的意义在于将物理设备联网，特别是连接到互联网上，使得物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能。
CPS本质上是一个具有控制属性的网络，但它又有别于现有的控制系统。
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信息物理融合系统（CPS）中的数据管理关键技术1 信息产业发展的新趋势－CPS自二十世纪六十年代以来，电子技术，计算技术和网络技术等取得了飞速发展，特别是网络技术的革新成为了这场方兴未艾的伟大IT革命的重要动力源泉。
网络的规模及其新应用领域正日益得到扩展，其最引人举目的是新网络技术和物理设备系统的结合。
随着传感器、嵌入式计算设备或终端、高性能通信设备、各种消费类和工程类电子设备等物理设施的大量接入，新型计算机化和网络化的物理设备系统网络的规模得以急剧膨胀。
同时，随着国家大型电力网络、航空航天交通控制网络、高速公路交通控制网络、卫生防疫应急响应网络、远程医疗与社区医保网络、海洋搜寻与救援网络等大型或者特大型网络物理设备系统的蓬勃发展，以及网络家电、汽车引擎智能网络控制系统、心房脉冲产生器、纳米级制造控制系统等小型或者微型网络物理设备系统的出现，突破了传统物理领域中的网络应用形式，使得用联网计算方式来整合物理系统和计算系统以实现物理设备的功能扩展成为物理系统发展的新趋势，并由此导致出现了新一代的并由此导致出现了新一代的工程系统：信息物理融合系统（Cyber—physical Systems，CPS）。
CPS网络在工业生产与国民经济生活中的基础性、全局性作用正日益增强。
2 什么是CPSCPS，从广义上来理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制物理实体。
CPS的终极目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式[1]。
新的信息世界观认为现代世界是由物理世界、信息世界和人类社会所组成的三元世界。
人－机－物三元世界[2]（如下图1所示）是一个多人、多机、多物组成的动态开发的网络世界。
从交互的角度来看，融合了信息世界和物理世界的CPS改变了我们人和物理世界交互的方式，正如Internet改变了我们彼此之间的交互方式一样。
CPS这种新方式所完成的是物理设备系统的“三化”：信息化、网络化和智能控制化。
因此，从本质上来理解，CPS实际上是一个“3C”（Computation, Communication and Control）融合系统，体现了信息科学，物理科学，控制科学和系统科学的交叉与融合，它以信息处理任务为核心，计算部件完成计算功能，并通过高性能通信网络完成数据通信，通过开放的大规模循环控制实现对物理实体的监测与控制，其体现的“3C”概念模型如图2所示。
从结构上来看，CPS系统需要包括这样几个部分：（1）传感器，用于感知物理世界的信息；（2）控制器/执行器，用于实施对物理实体的操作；（3）计算部件，可能是集中式的也可能式分布式的，能根据物理信息做出恰当的处理与分析，并做出控制/执行策略；（4）通信网络，用于连接以上各个单元以及相关的信息、对象、事件和人物，网络的规模式是大规模甚至于全球级的互联。
从功能上来看，CPS具备五大功能特性：（1）计算功能；（2）网络通信功能；（3）精确控制功能；（4）远程协作功能；（5）自治功能。
3 CPS中数据的新特征如前所述，CPS的终极目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，并改变我们和物理世界的交互方式，其基本形式都是通过在物理系统的物理部件中引入计算部件和网络通信部件，并使得计算进程和物理进程进行实时交互来增强物理设备的功能或者增添物理设备新的功能[3—5]。
由此，CPS系统中的数据应具有五个关键特征：（1）异构性：CPS系统网络支持多种异构网络互联和支持多种复杂的异构应用系统集成，因而涉及到多种多样的异构数据。
例如从数据本身的属性来看，有描述物理不同特征的数据；从数据的基本格式来看，有数据格式、科学文本格式以及XML格式等；从数据的结构来看，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等；从数据语义来看，有采集的底层原始数据和数据聚合后的高层概括性数据等。
（2）动态性：描述CPS实体的数据具有显著的动态性。
数据的动态性主要表现在三个方面：一是CPS系统网络中物理设备的加入、删除和移动等情况，导致数据处于不断动态变化中；二是CPS系统网络中的数据是上下文相关的，即具有情景相关性；三是CPS系统的功能和显著特点是通过物理实体和计算实体的交互表现出来的，因而CPS的物理设备之间以及物理进程与计算进程之间具有紧密交互的特征，这种紧密交互行为也导致数据处于不断动态变化中。
而数据的动态性则会进一步导致部分数据存在不确定性。
（3）实时性：大多数CPS系统的建立为了支持实时应用，如实时观测、实时监控、实时控制和实时预测等，以便及时了解物理设备的现况，通过网络化控制手段对物理设备和环境进行必要的控制和干预。
因此，CPS数据处理必须满足实时需求，保证在限定的时间内给出正确的处理结果。
（4）海量性：CPS系统网络有数亿或者数十亿个物理设备彼此连接和整合而成的动态网络，这些数量庞大的智能设备进行实时数据采集和彼此之间信息交互，产生巨大的数据量。
例如用CPS技术实现的智能交通系统中，可能在一辆汽车中需要处理的由各个传感器节点所采集的实时数据就会达到海量的程度。
因此，海量数据处理的需求会变得非常普遍。
（5）可信性：由于CPS系统网络的复杂性，系统中存在许多不可预知的因素，这些不可预知的因素所产生的数据不确定性将影响数据处理的各个阶段，包括数据采集、数据传输、数据加工和数据反馈等，尤其是在数据加工处理的聚集计算、查询处理、数据分析中更需要保证数据处理的可信性，对可能出现的错误或者系统故障，应具有容错能力，保证数据处理结果的正确性、可靠性和安全性。
可信性包含的另外一个方面是隐私保护，要求在对原始数据内容保密的情况下仍然提供定制的服务。
4 CPS中数据管理关键技术CPS会被应用到非常广泛的各种领域中，这些系统需要实现支持异构网络互联和支持异构应用系统集成，因此，CPS是一种非常典型的复杂系统，其数据管理的关键技术涉及各个方面，主要包括：多源、异构、海量数据的融合与集成技术；低耦合、高扩展的不确定数据并行查询处理与概率推演技术；从原始数据到受信任知识的处理依赖链相关新理论和建模技术；知识的可信性及其推演机制；数据服务的安全保障与隐私保护技术。
多源、异构、海量数据的融合与集成技术：数据融合与集成技术是管理大规模、异构数据源不可或缺的关键技术。
由于异构数据源的语义、模型以及映射与转换机制等都可能存在差异，需要将异构数据源转换成共享的中间模式，并基于中间模式处理数据交互与通信。
同时由于数据规模是海量的，这些海量数据难以全部都保存下来，需要对CPS系统中的源数据进行数据聚合计算和融合处理，形成有意义的逻辑数据，并对高层的逻辑数据进行数据集成，以满足高层应用系统的需求。
低耦合、高扩展的不确定数据并行查询处理与概率推演技术：查询处理技术是数据管理技术的重要内容。
由于在异构的、分布式的CPS环境下，数据具有相异的时空特性（即数据来源于不同的数据源且产生于不同的时刻）和动态变化特性，尤其是不确定性数据对于不同的应用具有不同的意义，意味着不同事件的产生，需要通过低耦合、高扩展的不确定性数据并行查询处理，获得物理设备的状态信息或者相关事件信息，制定相应的系统反应与处理措施。
此外，相对于确定数据查询处理的概率值概念而言，不确定数据查询处理需要引入概率维度概念，当各个数据元组的取值必须通过概率分布函数来描述，且在概率分布函数无法预先指定的情况下，就需要采用不确定数据概率推演技术来解决问题。
从原始数据到受信任知识的处理依赖链相关新理论和建模技术：一堆纷繁复杂的原始数据对应用系统来说，没有直接的应用价值，因此需要采用数据挖掘技术从大量纷繁复杂的原始数据中获取受信任的知识，即需要捕获从原始数据到受信任的知识过程处理依赖链。
CPS 中环境感知系统的节点需要进行实时数据采集和彼此之间信息交互，这些数据通常以流（Stream）的形式产生，并且在通常情况下是高速产生的。
因而这种实时的数据流挖掘和从静态数据中获取知识有很大的不同。
这不仅仅需要简单的吞吐量，尽管这对它本身是一个挑战，更需要更好地理解如何保持和操控多个数据元组，有一些更接近样本数据，一些更抽象，这样就可以更高效地检索和浏览实时数据了。
我们也需要记录历史的和信息感知的数据存储，让我们能更有目的性和方向性，也更高效地检索有意义的数据。
知识的可信性及其推演机制：数据源的可靠性和知识的可信性都是必需的，同时把对创建知识的评价反馈给物理层也很重要[6]。
当数据存在不确定性时，数据的推演过程既是不确定性不断演化的过程，也是数据世系不断丰富的过程，而世系可以用来追踪、评价数据质量和可靠性。
CPS系统中，数据质量可以用准确度、置信度和完整性等指标来衡量。
数据服务的安全保障与隐私保护技术：数据管理中的安全性和私密性论题是CPS科学理论挑战的重要内容[7]。
由于CPS系统的开放性，在保证数据有效性和可用性的前提下，如何保护海量数据的安全性和隐私性成为了一个棘手问题。
CPS面临新的安全威胁――物理系统可能遭受来自网络空间的攻击，并且网络空间也可能遭受来自物理设备的攻击，同时物理系统会泄漏信息，能够被隐藏的隐私信息很有限，例如由于多数收发器上存在的物理层指纹而导致的容易泄漏位置和时间以及个人身份信息。
CPS面对非常规的在当前网络系统中还没发现的安全攻击是很脆弱，难于抵御新型CPS攻击。
因此，需要提供适合CPS特征的轻量级数据安全保障和隐私保护解决方案。
此外，数据安全保障与隐私保护，还涉及到社会法律等问题。
5 总结与展望本文在分析当今信息产业发展新趋势的基础上，阐述了CPS的本质内涵，并进一步结合CPS系统中数据的异构性、动态性、实时性、海量性和可信性等鲜明特征，阐述了CPS系统中数据管理的若干关键技术，包括多源、异构、海量数据的融合与集成技术；低耦合、高扩展的不确定数据并行查询处理与概率推演技术；从原始数据到受信任知识的处理依赖链相关新理论和建模技术；知识的可信性及其推演机制；数据服务的安全保障与隐私保护技术。
信息物理融合系统CPS的研究与发展，离不开数据管理技术的支持，并随着CPS中的应用需求越来越多，其数据管理技术研究将变得日益重要。
但同时我们也要看到，由于CPS 中的数据管理关键技术研究尚处于起步阶段，因而相关研究成果还比较少，即使已有的一些研究成果也还存在许多不足之处，需要我们进一步深入细致的开展相关研究工作。
参考文献：[1] 何积丰, Cyber—Physical Systems. 中国计算机学会通讯，第6卷，第1期，pages 25—29，2010[2] 李国杰, 21世纪上半叶发展信息科学技术的战略取向. 2009年度中国计算机大会报告.[3]Edward A.Lee,Cyber Physical Systems:Design Challenges. Technical Report No. UCB/EECS—2008—8. —2008—8.html.[4] Insup Lee, George Pappas, Rance Cleaveland, John Hatcliff, Bruce Krogh, Peter Lee, Harvey Rubin, Lui Sha, “High—Confidence Medical Device Software and Systems,”IEEE Computer, vol 39, no 4, April 2006. pp. 33—38..[5] Edward A. Lee，Cyber—Physical Systems –Are Computing Foundations Adequate? NSF Workshop on Cyber—Physical Systems: Research Motivation, Techniques and Roadmap, Oct. 16—17, 2006[6] Prepared by the CPS Steering Group, USA. Cyber—physical Systems Executive Summary, March 6, 2008. —Executive—Summary.pdf.[7] NSF workshop on Cyber—physical Systems.。