隨著井下各類傳感器和設(shè)備所采集到的數(shù)據(jù)越來越多,煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)將面臨著更大的挑戰(zhàn),為確保煤礦生產(chǎn)安全,協(xié)同各個子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互,需要進(jìn)一步提高煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)處理的效率,以保證煤礦企業(yè)的平穩(wěn)運行。本文以煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)為研究對象,針對我國礦山生產(chǎn)過程中存在的海量數(shù)據(jù)處理問題,分析了海量數(shù)據(jù)的來源、特征以及存在的問題;為了提高煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)的處理效率,分析海量數(shù)據(jù)處理技術(shù),并對海量數(shù)據(jù)處理中的負(fù)載均衡技術(shù)作了重點研究,確定了基于中間件的負(fù)載均衡,并對現(xiàn)有的負(fù)載均衡算法進(jìn)行了研究,引入了布谷鳥搜索算法,對加權(quán)最小連接算法進(jìn)行優(yōu)化,完成了 CS-WLC算法設(shè)計,并通過搭建實驗平臺進(jìn)行仿真證明,CS-WLC算法的應(yīng)答延時更短、響應(yīng)連接數(shù)更多,為煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的高效運行奠定了基礎(chǔ);設(shè)計了基于CS-WLC的煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),包括了系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)流、中間件負(fù)載均衡以及數(shù)據(jù)庫的設(shè)計,并將CS-WLC算法應(yīng)用于該系統(tǒng)中,經(jīng)過系統(tǒng)調(diào)試與數(shù)據(jù)處理效率分析,證明了本文所設(shè)計的系統(tǒng)運行穩(wěn)定,系統(tǒng)的的數(shù)據(jù)處理效率也得到了有效提高。本文通過對煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)負(fù)載均衡技術(shù)... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

2煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)分析72煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)分析在煤礦生產(chǎn)過程中，煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)量巨大，致使系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理速度慢。為此，本章將對煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的來源、特征進(jìn)行分析，為解決煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)處理問題奠定了基矗2.1煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)源分析煤礦生產(chǎn)是最復(fù)雜的系統(tǒng)工程之一，生產(chǎn)過程中涉及到大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)來源主要是井下設(shè)備層的各個監(jiān)測設(shè)備采集到的環(huán)境參數(shù)，如甲烷、一氧化碳、氧氣、溫度、壓力等實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和控制設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)，以及其他數(shù)據(jù)[26]。其示意圖如圖2.1所示。圖2.1煤礦安全監(jiān)測海量數(shù)據(jù)來源如圖2.1所示，井下分站中的各類子系統(tǒng)、執(zhí)行機(jī)構(gòu)以及各類傳感器采集環(huán)境參數(shù)，并將所采集到的數(shù)據(jù)通過工業(yè)以太網(wǎng)傳輸至云平臺中[27]，方便客戶端對其數(shù)據(jù)進(jìn)行實時調(diào)取以及分析處理。煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)采集隨著煤礦信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，煤礦數(shù)據(jù)幾何級數(shù)增加，包括生產(chǎn)、安全、管理、運銷等諸多方面涉及的設(shè)備、環(huán)境、人員、調(diào)度等近百個子系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)范圍廣，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣[28]。根據(jù)不同的煤礦井下數(shù)據(jù)來源可將數(shù)據(jù)劃分為以下幾種類型：（1）一次數(shù)據(jù)源。主要指從煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)各類傳感器所采集的實時數(shù)據(jù)，

西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12簡單的邏輯和腳本的WEB應(yīng)用�；诰W(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡技術(shù)的另一不足在于它主要依賴于請求的目標(biāo)來進(jìn)行指派，從而在一定程度上限制了靈活性。圖3.1基于網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡（2）基于操作系統(tǒng)的負(fù)載均衡基于操作系統(tǒng)的負(fù)載均衡[36]分布式操作系統(tǒng)通過集群、負(fù)載共享進(jìn)程遷移和內(nèi)存導(dǎo)引等機(jī)制提供這種類型的負(fù)載均衡。集群是獲得高可用性和高性能的一種有效方式，它將許多日常的計算機(jī)結(jié)合在一起從而提高整體系統(tǒng)處理能力。使用進(jìn)程遷移，超載的任務(wù)和進(jìn)程可以轉(zhuǎn)移到負(fù)載較輕的結(jié)點上，從而減少執(zhí)行時間。然而，在處理器或網(wǎng)絡(luò)結(jié)點之間均衡負(fù)載需要傳送進(jìn)程狀態(tài)，就需要有力平臺支持，以處理結(jié)點間平臺的差異。同時，當(dāng)一個進(jìn)程遷移到一個新結(jié)點時，原來使用的資源會出現(xiàn)獲取不成功的情況。雖然通過“home”結(jié)點聯(lián)系可以解決這個問題，但頻繁的遠(yuǎn)程調(diào)用會阻塞網(wǎng)絡(luò)，因此并不適用于大型網(wǎng)絡(luò)。另外，基于操作系統(tǒng)的負(fù)載均衡同網(wǎng)絡(luò)層的負(fù)載均衡有同樣的缺點，不能靈活地選擇負(fù)載度量，不能利用請求的內(nèi)容。而且對于某些分布式應(yīng)用，操作系統(tǒng)級的負(fù)載均衡粒度過粗，因為被均衡的是服務(wù)器進(jìn)程，而不是內(nèi)部的服務(wù)對象本身�；诓僮飨到y(tǒng)的負(fù)載均衡如圖3.2所示。圖3.2基于操作系統(tǒng)的負(fù)載均衡（3）基于應(yīng)用的負(fù)載均衡

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號：3113439