隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)和語(yǔ)義Web在工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)分析方面已被廣泛應(yīng)用。但工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)處理還存在諸多問(wèn)題:缺乏多功能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、數(shù)據(jù)和信息管理復(fù)雜度高、信息共享性低、數(shù)據(jù)分析智能化程度不高等。同時(shí),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟提出了“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-決策”智能閉環(huán)數(shù)據(jù)分析需求。針對(duì)上述問(wèn)題,本文融合大數(shù)據(jù)和語(yǔ)義Web進(jìn)行工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-決策”的智能閉環(huán)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)分析平臺(tái),將能耗數(shù)據(jù)信息化結(jié)果無(wú)縫對(duì)接語(yǔ)義Web信息知識(shí)化模塊,實(shí)現(xiàn)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)信息化與信息知識(shí)化。該系統(tǒng)提供豐富的數(shù)據(jù)處理方法,解決了設(shè)備能耗信息共享性低和管理復(fù)雜度高等問(wèn)題。在能耗相關(guān)數(shù)據(jù)處理中,部分大數(shù)據(jù)引擎的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性不能完全滿足實(shí)際生產(chǎn)要求,所以本文對(duì)部分大數(shù)據(jù)引擎進(jìn)行了優(yōu)化。本文主要研究與創(chuàng)新內(nèi)容如下:針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟提出“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-決策”智能閉環(huán)數(shù)據(jù)分析需求,本文設(shè)計(jì)了工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)智能閉環(huán)系統(tǒng)架構(gòu):大數(shù)據(jù)信息化模塊實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)信息化功能;語(yǔ)義Web信息知識(shí)化模塊實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備能耗信息知識(shí)化功能。該系統(tǒng)將兩個(gè)模塊對(duì)接,實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)...

【文章頁(yè)數(shù)】：92 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 語(yǔ)義Web研究現(xiàn)狀
        1.2.3 工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)分析研究現(xiàn)狀
    1.3 數(shù)據(jù)源
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容
    1.5 本文內(nèi)容安排
第2章 相關(guān)技術(shù)綜述及應(yīng)用總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.1 大數(shù)據(jù)生態(tài)
        2.1.1 數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換技術(shù)
        2.1.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
        2.1.3 數(shù)據(jù)計(jì)算與分析技術(shù)
    2.2 語(yǔ)義Web
        2.2.1 知識(shí)表示
        2.2.2 知識(shí)推理
    2.3 應(yīng)用總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.3.1 總體功能與需求
        2.3.2 總體架構(gòu)及分層
        2.3.3 應(yīng)用的全局流程
    2.4 本章小結(jié)
第3章 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)信息化研究與實(shí)現(xiàn)
    3.1 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭建及引擎優(yōu)化
        3.1.1 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭建
        3.1.2 存儲(chǔ)引擎性能優(yōu)化
        3.1.3 計(jì)算引擎性能優(yōu)化
    3.2 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)ETL處理
        3.2.1 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)抽取
        3.2.2 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載
    3.3 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)分析
        3.3.1 能耗數(shù)據(jù)分析流程及數(shù)據(jù)查詢
        3.3.2 能耗相關(guān)數(shù)據(jù)離線分析
        3.3.3 能耗相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 工業(yè)設(shè)備能耗信息知識(shí)化研究與實(shí)現(xiàn)
    4.1 知識(shí)化方案設(shè)計(jì)及知識(shí)表示
        4.1.1 信息知識(shí)化整體分析
        4.1.2 設(shè)備能耗領(lǐng)域本體建模
        4.1.3 工業(yè)設(shè)備能耗信息實(shí)例映射
    4.2 知識(shí)推理綜合分析
        4.2.1 Allegro Graph的知識(shí)推理引擎
        4.2.2 工業(yè)設(shè)備能耗信息具體分析
    4.3 基于RDF Prolog與 Lisp的知識(shí)推理
        4.3.1 設(shè)備能耗異常知識(shí)推理規(guī)則制定
        4.3.2 設(shè)備能耗知識(shí)推理
    4.4 本章小結(jié)
第5章 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)智能閉環(huán)應(yīng)用系統(tǒng)測(cè)試驗(yàn)證與分析
    5.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境及搭建
        5.1.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境
        5.1.2 測(cè)試系統(tǒng)搭建
    5.2 工業(yè)設(shè)備能耗數(shù)據(jù)信息化模塊功能測(cè)試
        5.2.1 環(huán)境狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)測(cè)試
        5.2.2 設(shè)備能耗報(bào)表測(cè)試
        5.2.3 設(shè)備能耗數(shù)據(jù)可視化測(cè)試
        5.2.4 設(shè)備能耗數(shù)據(jù)在線可視化分析測(cè)試
    5.3 工業(yè)設(shè)備能耗信息知識(shí)化應(yīng)用功能測(cè)試
        5.3.1 設(shè)備能耗信息知識(shí)表示測(cè)試
        5.3.2 設(shè)備能耗信息知識(shí)推理測(cè)試
    5.4 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)引擎性能測(cè)試
        5.4.1 數(shù)據(jù)計(jì)算引擎性能測(cè)試
        5.4.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎性能測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 課題總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：3813339