智能制造是“中國制造2025”計劃的重點內容,智能工廠中的數(shù)據(jù)管理和監(jiān)測系統(tǒng)是智能車間建設的重要方面�；贘ava的車間數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測系統(tǒng)的主要功能有車間零件和機械設備的配置信息的展示、車間加工零件的尺寸及其誤差展示、車間設備的健康數(shù)據(jù)展示、特征值計算、車間三維模型展示等。解決了智能車間生產過程中的數(shù)據(jù)管理問題,建立了數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)分析技術來實現(xiàn)車間生產的智能化,全面提高產品的質量、增強企業(yè)的管理能力。系統(tǒng)優(yōu)化是提高系統(tǒng)實時性的重要方法。在傳輸模型的優(yōu)化方面,上位機系統(tǒng)放棄傳統(tǒng)表對象Entity的建立,使用HashMap結構,直接將查詢數(shù)據(jù)存儲到該結構中,減少數(shù)據(jù)到表對象的映射過程,減少數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型與Java中的基本類型之間的轉換,方便數(shù)據(jù)的傳輸。在下位機系統(tǒng)中使用泛型簡化代碼量,并保證通用性和高效性。通過構建復雜網(wǎng)絡模型分析系統(tǒng)模塊的合理性并通過查找關鍵節(jié)點提高系統(tǒng)的健壯性。根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢的特點,在頻繁查詢的列、表示狀態(tài)的列、保存時間的列和多表連接查詢中進行表連接的列上建立索引,其中值的類型較少的列上建立的索引為位圖索引。通過構建蟻群算法查詢應用模型,計算出多表連... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

綜合智能化電務監(jiān)測維護系統(tǒng)總體架構

工業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一部分，指的是在工業(yè)制造領域中的大數(shù)據(jù)的研究，包括智能車間的加工工藝數(shù)據(jù)和設備狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析，以提高工業(yè)制造的創(chuàng)新能力目前大數(shù)據(jù)已成為計算機科學、統(tǒng)計學等多個領域的共同研究方向，且在不同領域內的數(shù)據(jù)研究表現(xiàn)出高度的融合趨勢，繼而形成一門新的學科，即數(shù)據(jù)科學，其概念為一門基于數(shù)據(jù)處理的科學。2001 年貝爾實驗室的 Cleveland 主張數(shù)據(jù)科學是統(tǒng)計學的一個重要方向[15]，從此數(shù)據(jù)科學受到大家的高度關注，目前主要在數(shù)據(jù)新聞工業(yè)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)營銷、健康和生物大數(shù)據(jù)等方面活躍度較高。數(shù)據(jù)科學的知識體系如圖 1-2 所示，其基礎理論包括統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)可視化和某一領域的知識，主要研究的內容是數(shù)據(jù)的基礎原理、加工、分析計算管理存儲等。數(shù)據(jù)的基礎原理指的是數(shù)據(jù)科學的概念、方法、分析工具等；數(shù)據(jù)加工是為了提高數(shù)據(jù)計算的精確度對原始數(shù)據(jù)進行的清洗、歸納等處理操作；數(shù)據(jù)的計算分析與傳統(tǒng)模式相比有大幅度改進，從集中式、分布式計算過渡到云計算[16-18]計算的代表技術有 Spark[19]，分析工具的代表為 R 語言和 Python 語言；數(shù)據(jù)的管理存儲是指對數(shù)據(jù)的管理和維護，以便二次分析和數(shù)據(jù)的長久存儲，新型的數(shù)據(jù)管理技術有 NoSQL 和關系云等。

源共享的架構來動態(tài)傳輸信息和調節(jié)能源[20]。在智能工廠的建設方面，數(shù)據(jù)科學的理論和技術提供了新的設計模式和實現(xiàn)思路，車間數(shù)據(jù)的采集、清洗、分析和管理都與數(shù)據(jù)科學的研究內容相同，運用數(shù)據(jù)科學的方法可以更好的提高車間智能化的程度，并通過分析歷史加工數(shù)據(jù)提升產品的質量、提高設備的健康管理水平，進而提升工業(yè)制造的創(chuàng)新能力和智能水平。1.3.3 數(shù)據(jù)可視化一張生動的圖勝過千言萬語，據(jù)統(tǒng)計分析結果得知我們從外界獲取的信息有 80%以上是來自于視覺系統(tǒng)[21, 22]，當大量數(shù)據(jù)以一種可視化的圖表形式展示時，觀看的人可以迅速分析出數(shù)據(jù)背后的關系和規(guī)律，得出有效的特征信息。如圖 1-3 所示的是互聯(lián)網(wǎng)星際圖(http://internet-map.net/)的中國區(qū)域部分，該圖將 196 個國家的 35萬個網(wǎng)站數(shù)據(jù)進行整合顯示，且根據(jù)網(wǎng)站連接的關系將不同的星球進行關聯(lián)，球的大小與網(wǎng)站流量相關，球之間的距離與鏈接的頻率、強度和跳轉次數(shù)相關。圖中這些圖形的特征例如相似點和異常點很容易被觀察者察覺[23]，我們可以很快找到百度和騰訊這些網(wǎng)站，因此大數(shù)據(jù)可視化工具的重要性不言而喻。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3247457