流式大數(shù)據(jù)分析與診斷平臺
面對大量、高速、持續(xù)的動態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘、分析數(shù)據(jù)中蘊含的異常信息，實時、準確地掌握設(shè)備健康狀態(tài)的診斷過程。
（一）主要研究內(nèi)容
1. 基于大數(shù)據(jù)框架的流式數(shù)據(jù)分布式實時處理技術(shù)
2. 基于離線深度網(wǎng)絡(luò)和在線增量網(wǎng)絡(luò)集成策略的數(shù)據(jù)流異常檢測技術(shù)
3. 小失效樣本約束下復(fù)雜設(shè)備智能故障診斷與壽命預(yù)測技術(shù)
4. 基于融合模糊理論高效推理引擎的復(fù)雜系統(tǒng)實時智能專家系統(tǒng)
（二）主要成果 流式大數(shù)據(jù)分析與診斷平臺
面對海量、高速、持續(xù)的動態(tài)數(shù)據(jù)流，融合大數(shù)據(jù)框架、集成學(xué)習(xí)框架、診斷推理框架，以及智能機器學(xué)習(xí)技術(shù)，攻克了數(shù)據(jù)流在線自適應(yīng)學(xué)習(xí)、高維數(shù)據(jù)特征提取和小失效樣本模式識別等難題，搭建流式大數(shù)據(jù)分析與智能診斷平臺，快速感知數(shù)據(jù)中的異常信息、準確定位設(shè)備故障狀態(tài)、預(yù)知設(shè)備故障發(fā)展趨勢，如圖2所示。該平臺異常檢測精度高達95%以上，是空間任務(wù)**、可靠開展的重要基礎(chǔ)，也將成為航空航天、能源、交通等其他工業(yè)系統(tǒng)智能管理的重要推力。
圖2 流式大數(shù)據(jù)分析與診斷平臺
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