工业设备监测多源异构数据实时处理技术研究与应用

发布时间：2020-07-01 07:03

【摘要】：随着当前科学技术的不断发展,信息化建设也在工业领域中快速推进和应用,尤其是在工业设备监测当中,由于监测项目众多,需要接入各种不同类型的传感器,从而导致产生的数据位于不同的数据源,而且在语义和数据格式等方面具有异构的特点,给相关数据的管理和分析带来了极大的不便。因此提出一个针对大量多源异构监测数据的集成和处理方案,在解决异构数据源的差异的同时保证数据的完整性和时效性是非常必要的。现有的数据集成技术由于灵活性不强,而且随着数据量的增多时效性也表现的较差,所以在应用领域方面存在很大的局限性。然而工业设备监测当中,工业设备繁多,监测数据复杂,监测持续时间长,数据累积量大,同时在业务需求层面多样化,需要将不同设备监测数据进行集成,并对数据进行一系列的处理,并运用可靠的存储技术,提供快速有效的查询方式,实现工业设备监测中的智能化和信息化。本文针对目前数据集成领域存在的问题,并结合工业设备监测数据的特点,提出一种多源异构数据实时处理模型。该模型采用XML数据表达的方式,分析XML文档和数据库之间的映射机制,实现异构数据的转换,并针对多源传感器测量的数据存在的不确定性问题,采取改进的贝叶斯估计推理方法实现数据融合,以提高所测数据的真实性和可靠性。为保证监测数据的实时处理要求,在数据采集过程中,传感器采集的最新的数据存储在本地的实时数据库中,而经过处理的数据则存入服务器的历史数据库中做进一步分析和查询,同时在存储过程中确保数据的一致性。然后采用本文提出的多源异构数据实时处理模型完成大连LNG接收站设备实时监测系统的开发,并基于软件工程思想对该系统进行了完整的系统分析设计和功能实现,该系统能够有效的完成相关设备数据监测和全周期的实时故障诊断,并针对不同的处理需求提供了丰富的查询接口和可视化界面。经过实际应用证明本文提出的模型运用到实际业务场景中,能够保证数据的完整性、实时性和可靠性,在提高实时处理效率和信息化方面具有极大的实际意义。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP274;TB49
【图文】：

同时每一个语句皆由资源、属性类型和属性值三部分构成。据的标注并形成兼容 Web 的格式，从而能够实现 XML 数据和换。因为仅仅是单一的 XML 文件不能够描述语义的含义，也此基于 RDF 的语义集成技术主要包括数据源层、XML 表示同时还需要构建局部本体和全局本体的映射。通过这样的方语义的异构和模糊性，实现了准确的资源描述方式。据集成模式分析关于多源异构数据集成的研究大多集中于联邦数据库系统、库模式三个方面：邦数据库系统：将多种彼此协作又相互独立数据库系统按照行集成，每个单元数据库可以加入多个联邦数据库系统，并定义相应的数据的子集，以满足不同的用户使用。但是它的或单元数据库系统之间的数据交流需要开发者提供访问接口统的维护相当困难。

并不需要知道底层的技术实现，而针对下层的多源异构数据提供相应的数据库入方法，实现数据的实时交互和共享，并可以保证每次的查询数据都是已经更的，而且由于不需要集中存储数据，极大地减少了成本。但缺点是一旦有新的据源加入或数据源自己发生了改变时，无法实时或者自动地完成对异构数据源添加或修改；同时该模式进行数据的 CRUD 操作时，由于数据完全存在于各分的数据源中，每一次的操作都会需要连接特定的数据源，如果在数据处理比较繁的情况下，响应可能不那么及时，造成性能上的负担。③数据仓库模式：数据仓库是一个完全面向主题的，集成所有类型数据的略集合。虽然数据随着时间会发生变化，但信息本身是相对稳定的，主要用于数据分析做支撑帮助管理人员做出决策同时亦可以作为一套完整的产品为商业能化服务，然后提供包括业务流程管理、时间管理、成本控制和质量保障等一列服务。数据决策支持系统和联机分析系统是数据仓库的核心模块，但是得保数据源的结构化数据环境。数据仓库的四个特点是面向主题、集成的、信息本稳定和随时间变化。

【参考文献】

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本文编号：2736440