面向工業(yè)大數(shù)據(jù)的事件融合方法研究.pdf

1、在信息技術(shù)和工業(yè)自動化迅速發(fā)展的背景之下，工業(yè)企業(yè)和工業(yè)技術(shù)發(fā)展迅速，工業(yè)過程各個環(huán)節(jié)逐漸優(yōu)化升級。在產(chǎn)品和技術(shù)迅速發(fā)展的同時，面向工業(yè)各個領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)運而生。而如何科學(xué)、有效地利用這些工業(yè)大數(shù)據(jù)，對企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)品研發(fā)、過程優(yōu)化等方面來說具有深遠(yuǎn)意義。工業(yè)大數(shù)據(jù)中包含的數(shù)據(jù)類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、來源廣泛，如何開發(fā)和利用成為企業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。同時，數(shù)據(jù)不斷堆積使得處理周期延長，結(jié)構(gòu)復(fù)雜使得處理難度和計算量加大，處理實時數(shù)據(jù)而非存儲數(shù)據(jù)也

2、給計算和處理工作加大了難度。所以，如何科學(xué)、合理地利用較為有效地信息技術(shù)對工業(yè)過程進(jìn)行優(yōu)化和處理，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　針對目前監(jiān)測和處理實時數(shù)據(jù)的效果有待提高的現(xiàn)狀，通過運用復(fù)雜事件處理技術(shù)，提出了一種基于有向圖的事件檢測方法；針對數(shù)據(jù)間不能有效關(guān)聯(lián)的現(xiàn)狀，通過對事件關(guān)系進(jìn)行建模，提出了一種基于時序的事件關(guān)聯(lián)方法。本論文的主要工作和貢獻(xiàn)可以概括為：首先，介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)背景，結(jié)合國內(nèi)外現(xiàn)狀對工業(yè)大數(shù)據(jù)蘊含的價值進(jìn)

3、行分析；在當(dāng)前工業(yè)大數(shù)據(jù)及其事件的概念還很模糊和抽象的情況下，對其概念進(jìn)行界定，并對事件的類型、關(guān)系等進(jìn)行詳細(xì)描述。其次，通過運用復(fù)雜事件處理技術(shù)，對基于有向圖的事件檢測方法進(jìn)行說明，對有向圖的模型、檢測的步驟逐一闡述；然后，在介紹事件關(guān)系的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行建模，并利用時序關(guān)系對事件進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，進(jìn)而對事件進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。最后，通過對比Hadoop和Spark平臺，選擇Spark平臺對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而對實驗結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。實驗證明