企业离散式智能设备预测性维护综述

针对智能设备的大量使用且缺乏根据监测大数据进行故障自动分析、判断与处理的问题,研究了基于物联网技术、大数据技术、边云协同技术的智能设备预测性维护框架和模式.提出针对非智能设备安装传感器实现设备智能化的方法.指出边缘计算负责设备工况数据的实时采集、分析,可快速甄别设备故障并实时报警;云计算聚焦同类设备运行海量历史数据的挖掘和分析,形成故障自动预测分析和诊断模式并下载至智能边缘设备.在研究了模型驱动、数据驱动、概率统计驱动、数字孪生和概率数字孪生驱动等故障预测模式后,提出了采用数据驱动的多层级数据融合模式,为制定企业性智能设备维保方案提供借鉴作用.     

基于大数据远程视频监控Web显示技术

视频监控在高清、智能、大联网时代,正面临着数据洪水的冲击,传统的视频体系架构设计思路正在被挑战。实时显示计算一般都是针对海量数据进行的,一般要求为秒级。基于大数据远程视频监控Web显示技术主要分为两部分：视频数据的入云平台及大数据的实时显示。如何有效地实时显示视频一直是安防领域的研究热点和难点。本文使用的大数据的实时显示主要是数据中心云平台对异地摄像视频数据采集技术、编码技术、视频显示技术、传输技术方式和实时显示技术的研究与分析。本文提出一种基于大数据远程视频监控Web显示技术,能为用户在远程观察,实时、清晰、真实地调阅监控的区域的画面。通过对网络传输速率判断,采用不同机制对本地视频数据进行存储、传送,达到不同网络不同方式实时向web客户端推送实时视频,提高用户实时体验满意度。     

智能物流数据治理与技术研究

随着物流行业向高柔性、高协同性、高效率的智能物流时代快速发展,智能物流数据治理与智能物流技术相互推动,并对智能制造发展生态产生重要影响。阐明了智能物流实物流、信息流、资金流三维视角与数据治理的紧密联系,以及智能物流数据治理框架发展进程和演化规律,结合行业案例分析总结了我国智能物流数据治理与技术发展现状,并从政策、行业、企业三个角度提出了对智能物流数据治理与技术未来发展的建议及展望,为我国智能物流发展提供借鉴与参考。     

大数据驱动的钢铁工业智能故障诊断技术综述

钢铁工业智能故障诊断系统在当前大数据时代背景下面临着新的机遇与挑战。针对工业大数据的特征,分别从数据的采集与实时监控技术,基于机器学习的故障诊断方法,以及迁移学习在工业故障诊断中的应用三个角度对近年来国内外工业故障诊断方法的研究进展进行了总结与回顾;并在此基础上,结合钢铁企业的实际需求与现存问题,提出了将高炉炼铁过程划分为“系统—模块—功能—属性”四层次结构的面向整体的分层故障诊断新思想及未来可能的研究方向,阐明研究多技术融合的智能故障诊断系统对推进钢铁工业在大数据时代的绿色数字化发展具有十分重要的意义。     

数据手套中智能化数据处理技术的研究

该文针对数据手套应用过程中出现的布置在手套上传感器的零位、测量范围易变;从传感器获取的数据波动大;手套固有的动作牵连,引起的传感器输出耦合;动作的智能判断;非线性修正等问题,进行了深入的研究。提出了自动调零和调幅中的软硬件结合方法;行之有效的数据的预处理技术;传感器数据的实时解耦;手势的智能判断等相应的解决方法,满意地解决了数据手套应用中的各种问题。     

智能矿山平台建设与实现

针对现阶段数字化矿山建设中存在矿井基础参数采集内容少、集成数据综合利用价值低、数据应用分析比较单一等问题,探讨了智能矿山平台的内涵,提出了智能矿山平台设计架构,详细介绍了平台实现的关键技术。该平台利用感知技术及高可靠性的现场控制技术,可实现对作业现场环境、人员、设备的全方位感知及物联控制,对矿山整体生产过程实现智能监控;利用大数据处理技术构建统一的数据运维层,可实现矿山主数据、实时监测监控数据、地理地测数据、运营管理数据等的统一管理、利用,提高数据利用率;利用大数据及深度学习技术将采集、录入及抽取的数据进行汇总、分类处理,实现数据的综合利用,提升矿山管控能力。     

智能矿山综合管控平台建设构思

为有效解决煤炭行业现有单系统单业务应用模式下信息孤岛严重、业务互联互通不足、数据价值挖掘利用差,现有物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术应用点单一、智能化赋能不足等问题,将新一代信息技术与煤矿安全、生产、运营管控业务进行深度融合,提出了智能矿山综合管控平台建设构思。该平台基于智能矿山基础信息平台,通过煤炭工业大数据中心对海量异构数据进行汇聚、治理、存储与分析,应用数据中台、技术中台及应用中台实现在同一平台的数据融合、协同控制、业务联动与决策分析;采用统一门户、统一数据及统一风格,搭建集中统一的生产调度协同管控、风险综合防控管理、决策分析综合管控、精准运维检测等智能化管控业务应用中心:生产调度协同管控应用中心应用煤矿安全生产协同技术实现矿领导、调度指挥中心、科室、区队及班组之间业务互联与分级调度,固定场所下的融合调度与协同控制;风险综合防控管理应用中心以煤矿安全风险防控为核心,实现全矿风险危害要素的全方位感知、实时监视、动态评估、异常联动处置,保障煤矿安全生产高效有序运行;决策分析综合管控应用中心应用时序数据挖掘分析技术实现安全、生产、运营等指标态势分析及预测,通过安全生产大数据看板及个人工作台进行安全、生产、运营状况的综合展示;精准运维检测应用中心以运行探针方式,实现平台运行过程的故障监测及异常跟踪处理。     

大数据视角下智能营销

大数据被广泛应用于客户营销领域。大数据技术中的智能推荐、实时数据的个性化推荐、对未来市场的供需预测等，使智能营销与传统营销有明显的差异。互联网时代，应及时把握客户的需求变化，应用大数据进行智能分析与深度挖掘，对客户未来的需求进行精准预测，构建大数据技术在大客户营销中的应用体系，让市场环境充满活力与挑战。     

数据驱动的燃气应急抢修系统设计与实现

利用数字化技术重塑上海燃气,建立多源异构燃气数据的采集、治理、智能分析应用和数据服务,通过数据融合形成能源数字化资源.集中对燃气数据的模型、规范、标准和质量进行管控,规范燃气数据管理流程,智能挖掘燃气数据资源与价值.通过对抢修事故数据的实时动态数据分析,建立智能分析模型,实现调度优化、应急事故分析、站点管理、路径推荐等...     

基于大数据的智能工厂数据平台架构设计与研究

在分析智能工厂国内外研究现状基础上,对基于大数据的智能工厂数据平台架构技术展开研究,为智能生产的运行分析、预测、决策调控以及数字孪生信息物理融合提供技术参考。探讨了智能工厂定义与内涵,以及智能工厂大数据来源和特征,采用Hadoop、Spark、Storm热门开源大数据计算引擎,提出了数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、处理分析层以及业务应用层构成的智能工厂大数据平台技术架构,有效解决智能工厂大数据多源复杂性和实时性的要求和难点。所提数据平台技术架构将对智能制造和智能工厂的实现具有重要的借鉴价值。     

煤矿安全大数据特征及治理方法体系研究

高效分析利用煤矿安全大数据,对于提高煤矿的安全管理水平和生产效率具有重要意义。目前煤矿安全大数据治理存在数据特征不明、治理方法不清等问题,针对该问题,着重分析了煤矿安全大数据特征,得出煤矿安全大数据具有5V特征,即数据体量大（Volume）、数据类型多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性（Veracity）,此外还具有结构化程度不一致的特征。介绍了可应用于煤矿安全管理中的主要数据治理方法及模型,并分为单变量方法、多变量统计分析方法、智能模式识别方法、系统动力学模型和综合集成模型五大类。从主体和客体的视角,提出了煤矿安全大数据治理方法体系,认为数据治理方法的选择必须与智慧矿山的主体、客体的数据治理目标相契合。基于主体的治理方法选择：根据数据主体的需求、层次、担负的任务及安全管理目标确定数据治理具体内容;基于客体的治理方法选择：根据客体对象的时效性、吞吐量要求及安全管理目标确定数据治理具体内容。最后得出煤矿安全大数据治理方法的确定需要在统一目标和统一标准下,根据作用域和作用对象的不同,满足共性和个性需求。     

实时车流量预测系统设计

实时车流量预测是智能交通研究的重要组成部分。笔者针对实时车流量预测问题,提出一种使用大数据技术的解决方案。通过建立数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、模型训练与预测模块,实现对交通卡口车流量的实时预测。本系统能够实现GB级的数据实时处理,具有延迟低、精度高的特点,对于城市公共交通规划、道路规划、安检规划有指导意义。     

医疗数据治理综述

为提高临床智能辅助决策系统辅助医生决策的能力,从医疗数据治理方向入手,采用文献检索和网络调查相结合的方法深入探析医疗数据的治理、研究动态、相关技术及应用等内容.结合已有研究,从医疗数据治理的关键问题出发,重点阐述医疗数据治理技术,包括数据标准化、数据脱敏、数据清洗和数据结构化的具体方法,及其在临床智能辅助决策系统的数据...     

基于大数据的变电设备状态多维感知及智能诊断系统的研究

针对现行状态检修方法在变电设备状态感知单一、系统信息孤岛、状态检修效率低下等方面的问题,本文基于大数据技术,提出变电设备状态多维感知及智能诊断系统。系统通过打造边端变电设备多维感知体系,实现设备多维、实时、全景感知,并构建统一边缘物联代理,完成感知数据就地预处理,在此基础上融合设备状态多源异构数据,搭建云端大数据平台,开展设备状态大数据智能分析诊断,实现设备精准检修。文章首先对基于大数据的变电设备状态多维感知及智能诊断系统整体框架进行介绍,然后详细阐述了系统边端多维感知和云端智能诊断部分的设计及功能。最后,选取主变压器油温-油位关联状态量为例进行状态分析评价的算例分析,算例结果证明了所提系统功能的有效性和实用性,为提高变电设备运检效率提供有效技术支撑。     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

智能交通信息物理融合云控制系统

针对现代智能交通信息物理融合路网建设中的对象种类复杂、采集数据量大、传输及计算需求高以及实时调度控制能力弱等问题，基于云控制系统理论，以现代智能交通控制网络为研究对象，设计了智能交通信息物理融合云控制系统方案，包括智能交通边缘控制技术和智能交通网络虚拟化技术.基于智能交通流大数据，在云控制管理中心服务器上利用深度学习和超限学习机等智能学习方法对采集的交通流数据进行训练预测计算，能够预测城市道路的短时交通流和拥堵状况.进一步在云端利用智能优化调度算法得到实时的交通流调控策略，用于解决拥堵路段交通流分配难题，提高智能交通控制系统动态运行性能.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

基于大数据的高校心理危机预警的智能服务研究

本文通过大数据文本处理技术,采用知识图谱技术实时监控所覆盖学生群体网络自媒体(如微博)等文本信息,实时形成三级危机预警报告,辅助人工评估进行危机预防及干预,并通过大数据辅助建构“实时评估—智能风控—危机干预”心理危机预警的智能服务体系,为高校心理健康工作提供智能保障。     

大数据环境下的数据治理框架研究及应用

大数据技术及应用创新促进了数据的业务化。从数据中发现问题到解决问题、从业务支撑到业务创新、从商业智能到决策指引,数据与业务相伴相生,大数据环境下的机遇与风险共存。通过对当前国内外数据治理理论、方法和新的应用需求分析,提出大数据环境下的数据治理框架,包含数据治理目标、治理保障、治理域和治理方法论等。并分析大数据治理框架的应用,对组织开展大数据环境下的数据治理具有重要的参考价值和意义。     

第二届CCF大数据学术会议征文通知

正2014年12月5-7日北京2014年"第二届CCF大数据学术会议"将于今年12月初在北京召开。本次学术会议将与"2014年中国大数据技术大会"同时套开,共享特邀报告。本次大数据学术会议将就大数据相关的科学基础理论、关键技术方法与系统以及大数据应用研究等方面征集会议论文。征文范围包括(但不限于)以下领域:大数据科学基础理论;大数据系统构架与基础设施;大数据采集与预处理技术;大数据存储管理模型、技术与系统;大数据并行计算模型、框架与系统;Hadoop与Spark系统性能优化与功能增强;大数据智能计算、分析挖掘方法与算法;大数据可视化分析与计算;大数据隐私与安全;大数据技术标准;大数据系统解决方案与工具平台;大数据行业应用;其他与大数据相关的研究问题。     

基于互联网技术的配电自动化智能运维检修系统设计

近年来,配电网覆盖区域急剧扩大、终端设备也急剧增加、网架结构日趋复杂,但运行环境恶劣,迫切需要提高配电自动化运维水平。本文设计了一种配电自动化智能运维检修系统,该系统综合考虑了线路情况、历史故障和检修信息,构建配电网设备运行参数及状态参数的内在逻辑关系并建立相应模型;利用互联网技术实现数据实时采集、数据实时录入并上传,设定各类作业的标准化流程、规范化工序,提升现场作业规范化和标准化水平;利用大数据平台所提供的高效数据处理与挖掘分析能力,为智能决策提供现场数据支撑,从而提高智能化管理水平,提升整体效率和效益。