發(fā)布時間：2020-06-27 23:13

【摘要】：隨著互聯網技術的迅速發(fā)展,數據分析領域越來越得到大家的重視,數據分析技術已經取得長足的進步。工業(yè)領域具有大量場景需要使用數據分析技術。2015年,國務院提出“中國制造2025”計劃,工業(yè)領域的數據分析技術得到國家的關注和支持。相比于互聯網行業(yè)中數據分析技術的百花齊放,工業(yè)領域進展還有較大提升空間,工業(yè)現場的質量問題分析、工藝調參等工作,多采用參考經驗的方式進行處理。隨著工業(yè)設備自動化程度的提升,工業(yè)設備數據采集程度越來越高,利用互聯網軟件技術和機器學習方法,可以在一定程度上提高工業(yè)數據分析的效率和準確率。流程化的軟件平臺可以將繁瑣的數據讀取、數據預處理、數據分析以及數據存儲的過程自動化,而機器學習算法可以使數據分析的過程側重于數據本身規(guī)律,而非業(yè)務人員的經驗。工業(yè)領域的數據分析平臺,對數據分析工作的簡易程度、數據分析結果的準確程度有較高的要求,本課題實現了一套基于算子組態(tài)模式的工業(yè)數據分析平臺。平臺實現了工業(yè)數據分析流程的統(tǒng)一化,包括數據源管理模塊、算子管理模塊、任務管理模塊,以及相匹配的人機交互頁面。平臺實現中,采用了 SpringBoot后端Web框架,采用React前端框架作為軟件項目研發(fā)的基礎設施。數據源管理模塊幫助平臺實現MySQL、CSV等數據源的抽象化,使平臺適配更多數據源。不同業(yè)務場景的數據分析工作,需要不同的算法組合來完成,算子管理模塊,通過對算法要素的抽象,實現了可組合的算子概念,算子之間通過不同的組合方式來適應各式的應用場景。本課題通過Java編程語言的類加載功能實現了算子的熱加載功能,Jar包形式的算子可以在服務器不重啟的情況下加載進平臺。選用了 Spark大數據處理框架的Dataframe作為算子通用性和算法基礎。平臺以RocketMQ消息隊列為基礎,將數據源、算子列表等信息合成可執(zhí)行任務,由任務消費者完成任務的執(zhí)行。通過自動擰緊扳手所收集螺栓數據作為質量分析作為案例,驗證了平臺的實用性。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.52
【圖文】：

邐Ｕｂｕｎｔｕ邋Ｓｅｒｖｅｒ逡逑圖２－丨工業(yè)數據分析平臺分層架構逡逑如圖２－１所示，表示工業(yè)數據分析平臺的架構分層方式。根據實現功能以及逡逑相互協作的程度不同，將架構分成了五個不同的層次：業(yè)務領域、業(yè)務流程、業(yè)逡逑務服務、基礎架構服務和運維于支撐系統(tǒng)。每一個層次都使用它的下一層次的功逡逑能，形成更高的抽象。平臺總體可以分為Ｗｅｂ處理后端、Ｗｅｂ前端展示、算子逡逑６逡逑

２．３系統(tǒng)架構技術選型逡逑課題開發(fā)過程中，使用了大量開源軟件與開源類庫，這些開源軟件為本平臺逡逑的開發(fā)提供了堅實的基礎，下面將對課題開發(fā)中使用到的主要軟件、類庫的選型逡逑，工作進行介紹。邐，逡逑１）邐Ｓｐｒｉｎｇ邋與邋Ｓｐｒｉｎｇ邋Ｂｏｏｔ逡逑Ｓｐｒｉｎｇ邋Ｗｅｂ是Ｊａｖａ開發(fā)框架的事實標準，占據了邋Ｊａｖａ邋Ｗｅｂ大多數市場。逡逑Ｓｐｒｉｎｇ核心使用了控制反轉（ＩＯＣ）和面向切面編程（ＡＯＰ）的概念，極大地提逡逑供了邋Ｊａｖａ編程的效率［１３］。逡逑Ｓｐｒｉｎｇ邋Ｂｏｏｔ框架［１４］是Ｓｐｒｉｎｇ生態(tài)系統(tǒng)的集大成者，使Ｓｐｒｉｎｇ邋ＭＶＣ、Ｓｐｒｉｎｇ逡逑ＡＯＰ、ＳｐｎｎｇＤａｔａ等框架已統(tǒng)一的形式呈現出來，提供了簡便的編程接口，對開逡逑發(fā)效率地提商具有很大意義。逡逑除Ｓｐｒｉｎｇ框架之外，還有Ｐｌａｙ、Ｖｅｒｔ．ｘ、ＪＦｉｎａｌ等較為流行的Ｊａｖａ框架，在逡逑

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：2732231