本文關(guān)鍵詞： 復(fù)雜裝備 狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)驅(qū)動 裝備異常檢測　出處：《清華大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造業(yè)的廣泛使用,以工業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜裝備工作狀態(tài)的監(jiān)測。利用狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)采集的復(fù)雜裝備的海量工作狀態(tài)數(shù)據(jù),可以有效分析裝備的異常工作運行狀態(tài),實現(xiàn)裝備的維修任務(wù)調(diào)度優(yōu)化、運行效率提升以及設(shè)計制造改進(jìn)等。因此,基于裝備工作狀態(tài)數(shù)據(jù)的裝備異常檢測技術(shù),越來越受到工業(yè)界尤其是復(fù)雜裝備制造業(yè)的關(guān)注。本文以復(fù)雜裝備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)為研究對象,圍繞裝備異常檢測這個核心問題展開。論文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下:?針對海量的復(fù)雜裝備工作狀態(tài)數(shù)據(jù),提出一個面向裝備異常檢測的裝備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)邏輯組織結(jié)構(gòu)�；谠摖顟B(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)空間,采用Cassandra系統(tǒng)設(shè)計了一種基于自由表的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)物理存儲結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了“監(jiān)測裝備→狀態(tài)參數(shù)→采集時間→采集數(shù)值”的層級存儲結(jié)構(gòu)。?針對單裝備單狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的裝備異常檢測問題,提出一個裝備狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)空間。該指標(biāo)空間包含每個狀態(tài)參數(shù)對應(yīng)的狀態(tài)監(jiān)測序列的一級指標(biāo)和二級指標(biāo)。通過調(diào)整每個狀態(tài)參數(shù)的二級指標(biāo)的異常閾值,可以有效檢測出狀態(tài)參數(shù)中的異常的狀態(tài)監(jiān)測序列。?針對單裝備多狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的裝備異常檢測問題,提出一種基于裝備工作周期中狀態(tài)監(jiān)測序列組潛在關(guān)系的異常檢測方法。該方法針對每個裝備工作周期中的狀態(tài)監(jiān)測序列組提取一個潛在關(guān)系向量,建立一個潛在關(guān)系概率模型。通過基于該潛在關(guān)系概率模型的最大似然分類器,可以有效檢測裝備工作周期中的異常狀態(tài)監(jiān)測序列組。?針對多裝備多狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的裝備異常檢測問題,提出一種基于多裝備群體協(xié)同的裝備異常檢測方法。該方法從時間維度和地區(qū)維度提取裝備的工作狀況矩陣,結(jié)合裝備異常矩陣,在協(xié)同過濾的框架下采用矩陣分解的技術(shù),可以有效檢測每個地區(qū)的裝備異常數(shù)量。
[Abstract]:In recent years, with the extensive use of big data technology and Internet of things technology in the manufacturing industry, a modern condition monitoring system based on industrial big data has been developed. It is widely used in monitoring the working state of complex equipment. By using the mass working state data of complex equipment collected by the state monitoring system, the abnormal working state of equipment can be effectively analyzed, and the maintenance task scheduling of equipment can be optimized. Therefore, equipment anomaly detection technology based on equipment working state data, This paper focuses on the working state data of complex equipment, focusing on the core problem of equipment anomaly detection. The main contents and contributions of this paper are as follows:? This paper presents a logical data organization structure of equipment state monitoring data space for equipment anomaly detection, based on the data space of equipment state monitoring, based on the large amount of complex equipment working state data. A physical storage structure of working state data based on free table is designed by using Cassandra system, and the monitoring equipment is realized. 鈫扴tate parameter. 鈫扐cquisition time. 鈫扖ollection value "hierarchical storage structure.? Aiming at the problem of equipment anomaly detection of single equipment single state monitoring data, A state monitoring index space for equipment is proposed. The index space includes the first class index and the second level index of the state monitoring sequence corresponding to each state parameter. By adjusting the abnormal threshold of the second level index of each state parameter, Can effectively detect the abnormal state in the parameters of the state monitoring sequence.? Aiming at the problem of equipment anomaly detection with single equipment multi-state monitoring data, An anomaly detection method based on the potential relationship between state monitoring sequence groups in the equipment working cycle is proposed, which extracts a potential relationship vector for the state monitoring sequence groups in each equipment working cycle. The maximum likelihood classifier based on the probabilistic model of latent relation can be used to detect outliers in the equipment working cycle effectively. Aiming at the problem of equipment anomaly detection based on multi-equipment multi-state monitoring data, a method of equipment anomaly detection based on multi-equipment group cooperation is proposed, which extracts the working status matrix of equipment from time dimension and area dimension. Combined with the equipment anomaly matrix, the matrix decomposition technique is adopted in the framework of collaborative filtering, which can effectively detect the number of outliers in each region.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU646

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本文編號：1542273