工業(yè)大數(shù)據(jù)融合體系結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

前言

第1章　緒論  1

1.1　工業(yè)4.0  1

1.1.1　發(fā)展歷程  1

1.1.2　設(shè)計(jì)原則  2

1.1.3　成熟度模型  4

1.2　信息物理系統(tǒng)  5

1.2.1　發(fā)展階段  5

1.2.2　體系結(jié)構(gòu)  5

1.2.3　關(guān)鍵技術(shù)  8

1.3　大數(shù)據(jù)  13

1.3.1　大數(shù)據(jù)的定義  13

1.3.2　大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)  16

1.3.3　大數(shù)據(jù)技術(shù)  21

1.3.4　大數(shù)據(jù)管理  44

第2章　工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合  53

2.1　引言  53

2.1.1　工業(yè)4.0與智能工廠  53

2.1.2　傳感器云  57

2.1.3　工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與傳感器云  59

2.2　數(shù)據(jù)融合體系結(jié)構(gòu)  65

2.2.1　多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述與管理機(jī)制  65

2.2.2　基于傳感器技術(shù)的工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)  70

2.3　基于分布式云的數(shù)據(jù)感知與管理軟件  92

2.3.1　功能描述  92

2.3.2　設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)  93

2.3.3　典型應(yīng)用場(chǎng)景  102

2.3.4　運(yùn)行環(huán)境及安裝流程  102

2.3.5　使用說(shuō)明  106

第3章　面向工業(yè)4.0的數(shù)據(jù)采集機(jī)制  110

3.1　引言  110

3.2　設(shè)施位置問(wèn)題  113

3.2.1　設(shè)施位置問(wèn)題概述  113

3.2.2　k中點(diǎn)問(wèn)題  114

3.3　低開(kāi)銷(xiāo)的虛擬傳感器管理機(jī)制  115

3.3.1　k資源調(diào)度器  116

3.3.2　漸進(jìn)交換算法  125

3.3.3　貪心算法  127

3.3.4　RK算法  129

3.4　實(shí)驗(yàn)與分析  131

3.4.1　參數(shù)設(shè)置  131

3.4.2　結(jié)果與分析  132

第4章　工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)與質(zhì)量預(yù)測(cè)  140

4.1　引言  140

4.2　相關(guān)工作與背景知識(shí)  141

4.3　基于高斯過(guò)程回歸的預(yù)測(cè)模型  144

4.3.1　單步預(yù)測(cè)模型  144

4.3.2　基于時(shí)間序列的多步預(yù)測(cè)  147

4.3.3　基于高斯過(guò)程回歸的基本模型和反饋模型  148

4.4　實(shí)驗(yàn)與分析  148

4.4.1　TE模擬平臺(tái)  148

4.4.2　對(duì)比實(shí)驗(yàn)  149

4.4.3　評(píng)價(jià)指標(biāo)  151

4.4.4　實(shí)驗(yàn)核函數(shù)構(gòu)建  151

4.4.5　結(jié)果與分析  152

第5章　時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模式異常檢測(cè)  163

5.1　引言  163

5.2　相關(guān)工作  166

5.3　定義  170

5.4　骨架模式表示異常檢測(cè)方法  171

5.4.1　基于可感知重要點(diǎn)的骨架表示  171

5.4.2　模式表示  174

5.4.3　基于骨架模式表示的異常檢測(cè)  175

5.5　實(shí)驗(yàn)與分析  177

5.5.1　性能指標(biāo)  177

5.5.2　針對(duì)合成數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)  178

5.5.3　針對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)  185

第6章　時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)  190

6.1　引言  190

6.2　異常值檢測(cè)技術(shù)綜述  193

6.2.1　常見(jiàn)的異常值檢測(cè)技術(shù)  193

6.2.2　隔離森林  196

6.2.3　本地異常值因子  198

6.3　基于最近鄰居集合的隔離方案  200

6.3.1　問(wèn)題陳述  200

6.3.2　基于最近鄰居集合的隔離  202

6.3.3　面向無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式檢測(cè)模型  205

6.4　實(shí)驗(yàn)與分析  210

6.4.1　數(shù)據(jù)集  211

6.4.2　性能指標(biāo)  213

6.4.3　結(jié)果與分析  214

第7章　總結(jié)與展望  225

參考文獻(xiàn)  231

主要縮略語(yǔ)對(duì)照表  263