物联网技术的快速发展使得大量互联网应用应运而生,伴随着大量的物理设备而产生大量的数据流。如数据流处理不及时则会丧失部分有价值的信息。本文对光纤授时运控系统中的设备进行建模,利用本体语言描述其类、实例及关系等信息。同时对事件进行建模并建立事件属性同知识属性之间的关系,利用逻辑推理的手段进行事件流的处理,发现其中隐藏的复杂事件。本文的工作主要包括以下四个方面:（1）本体描述语言建模与知识管理。分析授时系统中的资源环境,利用本体建模工具对系统中的类、实例、属性关系等信息进行描述,同时以本体模型文件形式对其进行管理。对文件中的知识以图的形式存储以及提供目录服务,从而提供方便的查询服务以及便于对知识分层管理。（2）事件和目标的管理。对授时系统中的事件（原子事件和复杂事件）进行建模。原子事件将真实发生的事件同知识进行绑定,便于将发布订阅消息流转化为反映知识状态变化的事件对象。复杂事件是原子事件的集合,包括在该组原子事件上的条件约束。条件约束代表了想要发现的复杂事件所需要满足的条件。（3）复杂事件引擎的实现。复杂事件引擎负责在启动复杂事件监控时,提取复杂事件定义并订阅包含的主题、引入授时系统中的事件消息以及维护事件队列的相关时间窗口或长度窗口。当窗口满足时,将复杂事件定义中的目标同事件队列中的事件转化为逻辑表达式的形式提交给推理部分执行。（4）并行推理模块的设计与实现。由于单机的推理效率有限,容易成为系统的瓶颈。并行推理模块对复杂事件引擎转化而来的逻辑表达式进行分解后,并行的执行推理计算。模块对逻辑表达式分为不同的子句集,分布于不同的计算节点执行。同时,验证不同节点间共享变量的可满足性,提升推理计算的效率。最后,对系统的各个模块进行了详尽的测试,并对可行性与效率提升进行验证。