【摘 要】
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工业设备是工业发展的基础和支撑,近年来,随着云计算、物联网等技术的发展,为典型工业设备的检测监测提供了新方法和新模式。论文针对工业设备健康状况进行检测监测,通过物联网技术实现工业设备运行状态及工艺状态的数据采集,用大数据技术解决采集到的海量工业数据分布式存储与计算问题,从而实现设备的智能管理。论文设计并实现了一套运用于工业设备的设备健康检测监测系统。有效地减少因设备导致的安全生产事故,增加设备的使
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工业设备是工业发展的基础和支撑,近年来,随着云计算、物联网等技术的发展,为典型工业设备的检测监测提供了新方法和新模式。论文针对工业设备健康状况进行检测监测,通过物联网技术实现工业设备运行状态及工艺状态的数据采集,用大数据技术解决采集到的海量工业数据分布式存储与计算问题,从而实现设备的智能管理。论文设计并实现了一套运用于工业设备的设备健康检测监测系统。有效地减少因设备导致的安全生产事故,增加设备的使命寿命,提高资源的利用率,发挥工业设备在工业发展中的安全支撑作用。论文主要完成了以下工作:（1）分析了工业设备大数据平台所使用的相关技术,包括大数据的特征分析,分布式数据存储的HDFS及HBase技术以及分布式计算的Spark技术,大数据技术Zookeeper以及大数据可视化技术。（2）针对工业设备检测监测大数据存储与大数据计算展开了相关的研究,对不同的大数据存储与计算架构展开了对比分析,进行了大数据存储及计算架构的优化设计,并进行了验证。（3）提出了面向典型工业设备健康检测监测大数据处理平台的总体设计方案,进行了需求分析、平台总体设计、数据采集层设计、数据存储层设计、数据计算层设计及应用可视化层设计。（4）完成了面向典型工业设备健康检测监测大数据处理平台的实现,基于HDFS+HBase+Spark技术,采用阿里云,对大数据存储与计算模块的分布式部署,完成平台核心的存储与计算功能,实现了平台的两个主要的应用需求即对工业设备的周期性检测与对设备的实时监测,实现了平台的模块功能设计,包括:大数据采集、大数据存储、大数据计算、大数据应用等,并实现了相应的大数据可视化展示。
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