基于云计算的设备维护决策支持系统关键技术研究

发布时间：2017-04-23 19:01

  本文关键词：基于云计算的设备维护决策支持系统关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为设备维护的关键环节,维护决策直接决定了设备维护管理水平的高低。然而随着设备点检和在线监测技术的快速发展以及维护方式多样化,设备运行状态相关的数据的数量骤增,导致企业以期通过增加信息化建设的投入,来解决在处理和存储大数据量时存在的问题;与此同时,数据量的骤增使得维护决策者面临的决策环境和决策问题日益复杂化,决策成本随之增大。本文在此基础上提出了基于云计算的设备维护决策支持系统,该系统借助云计算技术与设备维护管理技术,解决海量设备状态数据的处理和存储等问题,并依据设备状态为用户提供决策支持。此外,该系统也是一个信息交互的平台,实现维护技术专家与设备用户、设备生产商之间,设备的基础信息、运行状态数据、维护历史数据及决策知识跨区域的实时共享。首先,基于云计算的服务框架和设备维护技术构建基于云计算的设备维护决策支持系统的分层体系构架和功能模块,并针对功能模块的工作内容和系统的安全保障体系进行说明。其次,基于案例推理技术与熵权多目标评价理论建立维护决策模型,通过对设备维护历史数据的检索分析,实现维护行动的决策,同时采用实例对模型的可行性进行验证。然后,根据云平台的特性,通过在VMware Workstation(VM)虚拟机上安装多个Linux系统,并安装配置Hadoop的方式,实现云平台的搭建,并在此基础上采用MapReduce技术实现决策模型的并行化处理,提高模型的计算效率。最后,在Spring+Hibernate+SpringMVC的环境下进行客户端功能模块(基础信息管理模块、设备信息管理模块、维护决策管理模块、设备服务管理模块)的工作流程设计,利用分布式文件系统HDFS中的Hbase(Hadoop Database)数据库建立决策资源元数据表,完成决策资源的数据存储;最后了采用实例对系统运行的稳定性进行测试。
【关键词】：设备维护 决策支持 云计算 案例推理技术 熵权多目标评价
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09;TH17
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 绪论7-13
• 1.1 选题的背景及研究意义7-8
• 1.1.1 选题背景7-8
• 1.1.2 研究意义8
• 1.2 国内外研究现状8-12
• 1.2.1 设备维护决策国内外研究现状8-10
• 1.2.2 基于云计算的决策支持系统国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容12-13
• 2 决策系统整体结构13-20
• 2.1 系统的分层体系结构13-14
• 2.2 系统的功能模块14-17
• 2.3 系统的安全保障体系17-18
• 2.3.1 组织管理保障17-18
• 2.3.2 信息技术保障18
• 2.4 本章小结18-20
• 3 基于案例推理的维护决策模型20-33
• 3.1 维护决策内容20-21
• 3.2 建模关键技术21-23
• 3.2.1 案例推理技术21-22
• 3.2.2 熵权多目标评价理论22-23
• 3.3 维护决策模型建立23-32
• 3.3.1 符号与假设23-24
• 3.3.2 模型构建24-25
• 3.3.3 模型求解方法25-28
• 3.3.4 应用示例28-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 平台搭建以及决策模型并行化实现33-42
• 4.1 云平台搭建33-37
• 4.1.1 Hadoop安装及配置33-36
• 4.1.2 开发环境配置36
• 4.1.3 平台的硬件配置36-37
• 4.2 决策模型并行化实现37-41
• 4.2.1 Map Reduce技术37-38
• 4.2.2 决策模型Map Reduce实现38-39
• 4.2.3 单机决策模型与分布式决策模型运算时间比对39-41
• 4.3 本章小结41-42
• 5 系统客户端和数据库的设计及实现42-50
• 5.1 系统客户端工作流程设计42-44
• 5.1.1 基础信息管理流程42-43
• 5.1.2 设备信息管理流程43
• 5.1.3 维护决策管理流程43
• 5.1.4 设备服务管理流程43-44
• 5.2 系统数据库设计44-48
• 5.2.1 关键技术44-45
• 5.2.2 元数据表的设计45-48
• 5.3 客户端运行结果48-49
• 5.4 本章小结49-50
• 6 结论与展望50-52
• 6.1 结论50
• 6.2 展望50-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-56
• 附录56

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