本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的設(shè)備維護(hù)決策支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為設(shè)備維護(hù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),維護(hù)決策直接決定了設(shè)備維護(hù)管理水平的高低。然而隨著設(shè)備點(diǎn)檢和在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展以及維護(hù)方式多樣化,設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)的數(shù)量驟增,導(dǎo)致企業(yè)以期通過(guò)增加信息化建設(shè)的投入,來(lái)解決在處理和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)量時(shí)存在的問(wèn)題;與此同時(shí),數(shù)據(jù)量的驟增使得維護(hù)決策者面臨的決策環(huán)境和決策問(wèn)題日益復(fù)雜化,決策成本隨之增大。本文在此基礎(chǔ)上提出了基于云計(jì)算的設(shè)備維護(hù)決策支持系統(tǒng),該系統(tǒng)借助云計(jì)算技術(shù)與設(shè)備維護(hù)管理技術(shù),解決海量設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)等問(wèn)題,并依據(jù)設(shè)備狀態(tài)為用戶提供決策支持。此外,該系統(tǒng)也是一個(gè)信息交互的平臺(tái),實(shí)現(xiàn)維護(hù)技術(shù)專家與設(shè)備用戶、設(shè)備生產(chǎn)商之間,設(shè)備的基礎(chǔ)信息、運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、維護(hù)歷史數(shù)據(jù)及決策知識(shí)跨區(qū)域的實(shí)時(shí)共享。首先,基于云計(jì)算的服務(wù)框架和設(shè)備維護(hù)技術(shù)構(gòu)建基于云計(jì)算的設(shè)備維護(hù)決策支持系統(tǒng)的分層體系構(gòu)架和功能模塊,并針對(duì)功能模塊的工作內(nèi)容和系統(tǒng)的安全保障體系進(jìn)行說(shuō)明。其次,基于案例推理技術(shù)與熵權(quán)多目標(biāo)評(píng)價(jià)理論建立維護(hù)決策模型,通過(guò)對(duì)設(shè)備維護(hù)歷史數(shù)據(jù)的檢索分析,實(shí)現(xiàn)維護(hù)行動(dòng)的決策,同時(shí)采用實(shí)例對(duì)模型的可行性進(jìn)行驗(yàn)證。然后,根據(jù)云平臺(tái)的特性,通過(guò)在VMware Workstation(VM)虛擬機(jī)上安裝多個(gè)Linux系統(tǒng),并安裝配置Hadoop的方式,實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)的搭建,并在此基礎(chǔ)上采用MapReduce技術(shù)實(shí)現(xiàn)決策模型的并行化處理,提高模型的計(jì)算效率。最后,在Spring+Hibernate+SpringMVC的環(huán)境下進(jìn)行客戶端功能模塊(基礎(chǔ)信息管理模塊、設(shè)備信息管理模塊、維護(hù)決策管理模塊、設(shè)備服務(wù)管理模塊)的工作流程設(shè)計(jì),利用分布式文件系統(tǒng)HDFS中的Hbase(Hadoop Database)數(shù)據(jù)庫(kù)建立決策資源元數(shù)據(jù)表,完成決策資源的數(shù)據(jù)存儲(chǔ);最后了采用實(shí)例對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性進(jìn)行測(cè)試。
【關(guān)鍵詞】：設(shè)備維護(hù) 決策支持 云計(jì)算 案例推理技術(shù) 熵權(quán)多目標(biāo)評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09;TH17
【目錄】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 選題的背景及研究意義7-8
• 1.1.1 選題背景7-8
• 1.1.2 研究意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-12
• 1.2.1 設(shè)備維護(hù)決策國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.2 基于云計(jì)算的決策支持系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容12-13
• 2 決策系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)13-20
• 2.1 系統(tǒng)的分層體系結(jié)構(gòu)13-14
• 2.2 系統(tǒng)的功能模塊14-17
• 2.3 系統(tǒng)的安全保障體系17-18
• 2.3.1 組織管理保障17-18
• 2.3.2 信息技術(shù)保障18
• 2.4 本章小結(jié)18-20
• 3 基于案例推理的維護(hù)決策模型20-33
• 3.1 維護(hù)決策內(nèi)容20-21
• 3.2 建模關(guān)鍵技術(shù)21-23
• 3.2.1 案例推理技術(shù)21-22
• 3.2.2 熵權(quán)多目標(biāo)評(píng)價(jià)理論22-23
• 3.3 維護(hù)決策模型建立23-32
• 3.3.1 符號(hào)與假設(shè)23-24
• 3.3.2 模型構(gòu)建24-25
• 3.3.3 模型求解方法25-28
• 3.3.4 應(yīng)用示例28-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4 平臺(tái)搭建以及決策模型并行化實(shí)現(xiàn)33-42
• 4.1 云平臺(tái)搭建33-37
• 4.1.1 Hadoop安裝及配置33-36
• 4.1.2 開發(fā)環(huán)境配置36
• 4.1.3 平臺(tái)的硬件配置36-37
• 4.2 決策模型并行化實(shí)現(xiàn)37-41
• 4.2.1 Map Reduce技術(shù)37-38
• 4.2.2 決策模型Map Reduce實(shí)現(xiàn)38-39
• 4.2.3 單機(jī)決策模型與分布式?jīng)Q策模型運(yùn)算時(shí)間比對(duì)39-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 5 系統(tǒng)客戶端和數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)42-50
• 5.1 系統(tǒng)客戶端工作流程設(shè)計(jì)42-44
• 5.1.1 基礎(chǔ)信息管理流程42-43
• 5.1.2 設(shè)備信息管理流程43
• 5.1.3 維護(hù)決策管理流程43
• 5.1.4 設(shè)備服務(wù)管理流程43-44
• 5.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)44-48
• 5.2.1 關(guān)鍵技術(shù)44-45
• 5.2.2 元數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)45-48
• 5.3 客戶端運(yùn)行結(jié)果48-49
• 5.4 本章小結(jié)49-50
• 6 結(jié)論與展望50-52
• 6.1 結(jié)論50
• 6.2 展望50-52
• 致謝52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 附錄56

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的設(shè)備維護(hù)決策支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：322836