工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT12工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能建設(shè)背景內(nèi)容組織書籍特色每章簡(jiǎn)介3工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能建設(shè)背景建設(shè)背景多數(shù)教材分別圍繞人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)獨(dú)立成書?，F(xiàn)已出版的工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)教材，缺乏對(duì)工業(yè)人工智能技術(shù)的深入探討，難以形成系統(tǒng)的知識(shí)體系。少量出版的工業(yè)人工智能教材，僅適用于專業(yè)導(dǎo)論類課程，內(nèi)容較為簡(jiǎn)略，同時(shí)也缺乏全面、系統(tǒng)的融媒體學(xué)習(xí)資源，難以滿足高等教育智能制造卓越工程師人才培養(yǎng)的專業(yè)課要求。為了加強(qiáng)卓越工程師培養(yǎng)，教育部組織編寫了一批戰(zhàn)略性新興領(lǐng)域“十四五”高等教育教材。工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合為制造業(yè)帶來(lái)深刻變革。聚焦于工業(yè)領(lǐng)域智能制造的發(fā)展規(guī)律和基本要求，從系統(tǒng)邏輯的層面將工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和工業(yè)人工智能技術(shù)有機(jī)串聯(lián)后進(jìn)行全面闡述的高等教育本科教材仍顯匱乏。4工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能書籍特色框架體系內(nèi)容組織寫作方法從系統(tǒng)層面梳理和構(gòu)建了面向工業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)知識(shí)體系，既包含了工業(yè)-大數(shù)據(jù)深度融合而形成的工業(yè)大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，又包含了工業(yè)-人工智能深度融合而形成的工業(yè)人工智能系統(tǒng)技術(shù)，為讀者提供一個(gè)相對(duì)完整的工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能的學(xué)習(xí)與應(yīng)用框架。以智能制造為背景，講解大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)時(shí)始終圍繞工業(yè)和制造的主線。工業(yè)大數(shù)據(jù)方面，按照工業(yè)大數(shù)據(jù)全生命周期的完整環(huán)節(jié)，分類與特征-采集-處理-存儲(chǔ)-分析與挖掘-相關(guān)軟件與平臺(tái)，全面剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)。工業(yè)人工智能方面，結(jié)合工業(yè)場(chǎng)景中的需求和任務(wù)，介紹面向工業(yè)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法-工業(yè)中的感知智能技術(shù)-工業(yè)中的認(rèn)知智能技術(shù)-工業(yè)中的智能優(yōu)化方法-工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景及典型案例，清晰反映了工業(yè)人工智能技術(shù)的層次邏輯關(guān)系。創(chuàng)新性地使用了案例分析和問(wèn)題啟發(fā)等多種思維拓展方式。全書對(duì)技術(shù)的介紹同時(shí)做到覆蓋廣泛與重點(diǎn)突出，并大量使用了案例分析的方法，著力介紹該技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用案例，力圖使學(xué)生直觀地感受到工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)創(chuàng)新對(duì)高端裝備智能制造的極端重要性。5工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能內(nèi)容組織01知識(shí)圖譜429個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)02137個(gè)知識(shí)單元03292個(gè)知識(shí)點(diǎn)04能力圖譜464個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)05327個(gè)能力單元06配套實(shí)驗(yàn)課、習(xí)題課、討論課共12份07配套教學(xué)PPT共36份08配套導(dǎo)學(xué)視頻17節(jié)知識(shí)圖譜在指導(dǎo)教學(xué)大綱和教學(xué)內(nèi)容編寫上發(fā)揮了顯著作用，能力圖譜詳細(xì)列出了學(xué)習(xí)后應(yīng)具備的能力。包括工業(yè)大數(shù)據(jù)，面向工業(yè)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)，工業(yè)中的感知智能、認(rèn)知智能，工業(yè)中的智能優(yōu)化方法，以及人工智能在工業(yè)中的具體應(yīng)用案例。通過(guò)清晰的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，教師能夠快速規(guī)劃課程大綱，確保教學(xué)內(nèi)容的全面覆蓋和邏輯連貫。學(xué)生可以根據(jù)圖譜中的路徑，系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和掌握關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。6工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能內(nèi)容組織03面向工業(yè)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)04工業(yè)中的智能感知07工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用02工業(yè)大數(shù)據(jù)01緒論05工業(yè)中的認(rèn)知智能06工業(yè)中的智能優(yōu)化算法通過(guò)這七個(gè)章節(jié)的系統(tǒng)講解，我們力圖使本教材做到思想性、系統(tǒng)性、科學(xué)性、生動(dòng)性、先進(jìn)性和實(shí)踐性相統(tǒng)一，希望能夠?yàn)樽x者提供從理論到實(shí)踐的全面指導(dǎo)，幫助他們掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能的核心知識(shí)和應(yīng)用技能，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力。7工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能在當(dāng)今世界，新一輪工業(yè)革命正在蓬勃發(fā)展。各國(guó)現(xiàn)有的制造系統(tǒng)與能力無(wú)法適應(yīng)高端化、個(gè)性化、智能化產(chǎn)品和服務(wù)的需求升級(jí)。為了推進(jìn)制造業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，迫切需要技術(shù)的革新和智能化的提升。工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能作為推動(dòng)制造業(yè)的數(shù)字化和智能化發(fā)展的核心技術(shù)，為制造業(yè)的革命性產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來(lái)了難得的歷史性機(jī)遇，成為驅(qū)動(dòng)制造業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵引擎。每章簡(jiǎn)介-第一章緒論8工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第一章緒論9工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第二章工業(yè)大數(shù)據(jù)隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造的發(fā)展，眾多不同類型的設(shè)備與傳感器持續(xù)涌現(xiàn)在工業(yè)環(huán)境中，為企業(yè)和工廠創(chuàng)造了前所未有的海量且多元的數(shù)據(jù)資源。這些浩瀚的數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的信息，成為了推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、優(yōu)化生產(chǎn)效能、塑造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心驅(qū)動(dòng)力。工業(yè)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)、分析和挖掘和軟件與平臺(tái)等方面的精耕細(xì)作，構(gòu)成了工業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵路徑，也是實(shí)現(xiàn)智能制造的基石所在。本章節(jié)深入剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集、處理、儲(chǔ)存、分析和挖掘等方面的技術(shù)及其應(yīng)用場(chǎng)景。10工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造的發(fā)展，眾多不同類型的設(shè)備與傳感器持續(xù)涌現(xiàn)在工業(yè)環(huán)境中，為企業(yè)和工廠創(chuàng)造了前所未有的海量且多元的數(shù)據(jù)資源。這些浩瀚的數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的信息，成為了推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、優(yōu)化生產(chǎn)效能、塑造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心驅(qū)動(dòng)力。本章節(jié)將深入剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集、處理、儲(chǔ)存、分析和挖掘等方面的技術(shù)及其應(yīng)用場(chǎng)景。10大數(shù)據(jù)技術(shù)概述工業(yè)大數(shù)據(jù)分類及其特征工業(yè)大數(shù)據(jù)采集工業(yè)大數(shù)據(jù)處理工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)軟件與平臺(tái)每章簡(jiǎn)介-第二章工業(yè)大數(shù)據(jù)11工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第三章面向工業(yè)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘和預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策和優(yōu)化方案。同時(shí)，工業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也是寶貴的信息源，這不僅可以為企業(yè)提供智能化轉(zhuǎn)型的臺(tái)階，也為機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)發(fā)展和與其他領(lǐng)域的融合提供了新的可能性。12工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第三章面向工業(yè)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)可信人工智能面向特定任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)常用機(jī)器學(xué)習(xí)框架13工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第四章工業(yè)中的智能感知工業(yè)智能傳感與感知工業(yè)機(jī)器視覺(jué)工業(yè)機(jī)器聽(tīng)覺(jué)多源信息融合人機(jī)交互人工智能分為三個(gè)層次：計(jì)算智能，感知智能和認(rèn)知智能。感知智能使得人工智能系統(tǒng)能夠感知和理解外部環(huán)境的信息。14工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第五章工業(yè)中的認(rèn)知智能自然語(yǔ)言處理知識(shí)圖譜知識(shí)推理與決策生成式人工智能認(rèn)知智能是人工智能領(lǐng)域的又一層級(jí)，涉及多種技術(shù)和方法，可以理解為是指模擬和復(fù)制人類思維和認(rèn)知過(guò)程的能力，使機(jī)器能夠像人類一樣感知、理解、學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題。認(rèn)知智能作為工業(yè)智能化的核心驅(qū)動(dòng)力，不僅重塑了生產(chǎn)流程和服務(wù)模式，而且正在構(gòu)建全新的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。15工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第六章工業(yè)中的智能優(yōu)化方法計(jì)算智能主要關(guān)注于使用計(jì)算方法和技術(shù)來(lái)模擬人類智能的特定任務(wù)和解決問(wèn)題，如推理、搜索、優(yōu)化等。在工業(yè)中最常用到計(jì)算智能技術(shù)就是智能優(yōu)化算法。智能優(yōu)化方法在工業(yè)生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理、設(shè)備運(yùn)維以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，已成為高端裝備中降本增效的重要手段。16工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第六章工業(yè)中的智能優(yōu)化方法車間生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化路徑規(guī)劃問(wèn)題電池剩余電量估計(jì)問(wèn)題17工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第七章工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用智能化制造正重構(gòu)產(chǎn)品的全生命周期，涵蓋從設(shè)計(jì)到制造再到服務(wù)的各個(gè)階段，為制造業(yè)帶來(lái)了革命性的變革。產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與機(jī)器智能分揀優(yōu)化了生產(chǎn)環(huán)節(jié)；數(shù)字孿生及仿真技術(shù)提升了設(shè)計(jì)階段的效率與準(zhǔn)確性；設(shè)備健康管理則強(qiáng)化了運(yùn)維階段的服務(wù)質(zhì)量與響應(yīng)速度。這些先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用共同推動(dòng)著制造業(yè)向更加智能化、高效化的方向發(fā)展。18工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能每章簡(jiǎn)介-第七章工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用產(chǎn)品缺陷檢測(cè)設(shè)備健康管理機(jī)器智能分揀數(shù)字孿生與仿真HFUT敬請(qǐng)指正19工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT20教材簡(jiǎn)介21制造的數(shù)字化和智能化工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展概況第一章

緒論

工業(yè)人工智能發(fā)展概況智能制造發(fā)展的三個(gè)階段

22制造的數(shù)字化和智能化數(shù)字化制造網(wǎng)絡(luò)化制造智能化制造智能制造定義與內(nèi)涵23制造的數(shù)字化和智能化廣義而論，智能制造是新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，貫穿于產(chǎn)品、制造、服務(wù)全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)及相應(yīng)系統(tǒng)的優(yōu)化集成，實(shí)現(xiàn)制造的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，并不斷提升企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量、效益、服務(wù)水平，推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新、綠色、協(xié)調(diào)、開放、共享發(fā)展

。在工業(yè)和信息化部、

財(cái)政部印發(fā)的《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》中指出：智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。智能制造定義與內(nèi)涵24制造的數(shù)字化和智能化智能制造系統(tǒng)架構(gòu)智能制造定義與內(nèi)涵25制造的數(shù)字化和智能化智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

26制造的數(shù)字化和智能化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施架構(gòu)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

27制造的數(shù)字化和智能化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)體系28制造的數(shù)字化和智能化工業(yè)4.0德國(guó)工業(yè)4.0參考架構(gòu)由功能維度（Layers）、價(jià)值鏈維度（LifeCycleValueStream）和工業(yè)系統(tǒng)維度（HierarchyLevels）組成的三維體系來(lái)闡釋。原則上講，任一企業(yè)都能夠在這個(gè)三維架構(gòu)里尋得最符合自身的定位。29工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展概況工業(yè)大數(shù)據(jù)概述《關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》：工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品和服務(wù)全生命周期數(shù)據(jù)的總稱，包括工業(yè)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、運(yùn)維服務(wù)等環(huán)節(jié)中生成和使用的數(shù)據(jù)，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)等?！豆I(yè)大數(shù)據(jù)白皮書（2019）》：工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、供應(yīng)、庫(kù)存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱。30工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展概況工業(yè)大數(shù)據(jù)概述工業(yè)大數(shù)據(jù)展現(xiàn)出兩種本質(zhì)特性：價(jià)值特性和產(chǎn)權(quán)特性。價(jià)值特性：在工業(yè)生產(chǎn)、維護(hù)和服務(wù)的各個(gè)階段，通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值的提升與轉(zhuǎn)化。產(chǎn)權(quán)特性：強(qiáng)調(diào)這些數(shù)據(jù)明確的歸屬關(guān)系及其作為資產(chǎn)的重要價(jià)值，賦予企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)使用方式及范疇的掌控權(quán)。31工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展概況工業(yè)大數(shù)據(jù)在國(guó)家和企業(yè)層面都得到了廣泛關(guān)注，并且開始在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用。市場(chǎng)規(guī)模：全球工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，而我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)在相關(guān)政策的支持下也呈現(xiàn)出顯著增長(zhǎng)的勢(shì)頭。行業(yè)應(yīng)用：頭部企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要推動(dòng)者，而那些擁有良好信息化和工業(yè)化基礎(chǔ)的企業(yè)更有利于推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。應(yīng)用類型：目前工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要應(yīng)用于設(shè)備管理服務(wù)、生產(chǎn)過(guò)程管控和企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理等三類場(chǎng)景，淺層應(yīng)用占據(jù)主導(dǎo)地位。數(shù)據(jù)資產(chǎn)：隨著物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)和外部數(shù)據(jù)成為增量數(shù)據(jù)的主要來(lái)源，對(duì)應(yīng)的高頻應(yīng)用也將不斷涌現(xiàn)。32工業(yè)大數(shù)據(jù)前景和挑戰(zhàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展概況我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域目前仍處于初步探索和起步階段，未來(lái)深化應(yīng)用與拓展范圍的潛力巨大。在未來(lái)的三到五年里，工業(yè)大數(shù)據(jù)將從初期的探索階段進(jìn)入快速發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，全球范圍內(nèi)的工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)變得更加激烈。因此我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)主要著重以下幾個(gè)方面：數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)共享、深化數(shù)據(jù)應(yīng)用、完善數(shù)據(jù)治理、強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。33人工智能定義工業(yè)人工智能發(fā)展概況

人工智能：用計(jì)算機(jī)模擬人類的認(rèn)知、思考和學(xué)習(xí)等心智活動(dòng)。“圖靈測(cè)試”：如果一臺(tái)電腦能夠在5分鐘內(nèi)對(duì)來(lái)自人們的問(wèn)題做出回應(yīng)并且有至少百分之三十的回答讓測(cè)試者誤以為是人類所作出的，那這臺(tái)電腦就被認(rèn)為具備了智能。34工業(yè)人工智能發(fā)展概況工業(yè)人工智能定義與內(nèi)涵2020年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布《工業(yè)智能白皮書》中指出：工業(yè)智能（亦稱工業(yè)人工智能）是人工智能技術(shù)與工業(yè)融合發(fā)展形成的，貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等工業(yè)領(lǐng)域各環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)模仿或超越人類感知、分析、決策等能力的技術(shù)、方法、產(chǎn)品及應(yīng)用系統(tǒng)。當(dāng)前，工業(yè)人工智能作為一套系統(tǒng)化的方法與技術(shù)體系，為工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)創(chuàng)新的解決方案，成為推動(dòng)智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。它能夠在全面感知、泛在連接、深度集成和高效處理的基礎(chǔ)，靈活適應(yīng)多樣且復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境并執(zhí)行各類工業(yè)任務(wù)，最終提升制造業(yè)的智能化水平。35工業(yè)人工智能發(fā)展概況工業(yè)人工智能定義與內(nèi)涵工業(yè)人工智能與傳統(tǒng)人工智能的區(qū)別：應(yīng)用場(chǎng)景不同數(shù)據(jù)特點(diǎn)不同決策需求不同實(shí)時(shí)性要求不同數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度36工業(yè)機(jī)器聽(tīng)覺(jué).工業(yè)人工智能發(fā)展歷程1.萌芽期：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)時(shí)代2.滲透期：基于統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代3.發(fā)展期：基于復(fù)雜計(jì)算的深度學(xué)習(xí)時(shí)代37工業(yè)人工智能的前景和挑戰(zhàn)1.實(shí)時(shí)性的挑戰(zhàn)2.可靠性的挑戰(zhàn)3.可信性的挑戰(zhàn)4.泛化性的挑戰(zhàn)5.可控性的挑戰(zhàn)HFUT敬請(qǐng)指正38工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT3940大數(shù)據(jù)技術(shù)概述工業(yè)大數(shù)據(jù)采集第二章

工業(yè)大數(shù)據(jù)

工業(yè)大數(shù)據(jù)處理工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工業(yè)大數(shù)據(jù)分類及其特征工業(yè)大數(shù)據(jù)軟件與平臺(tái)大數(shù)據(jù)技術(shù)概述11大數(shù)據(jù)的定義和特征大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，遠(yuǎn)超出常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)處理能力邊界的大規(guī)模數(shù)據(jù)集合，在獲取、存儲(chǔ)、管理和分析等全流程上挑戰(zhàn)了現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的極限。這一概念涵蓋了數(shù)據(jù)從采集、存儲(chǔ)、檢索、共享、傳輸?shù)娇梢暬日麄€(gè)生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)具備以下四個(gè)維度的特征（4V），即數(shù)據(jù)量大(Volume)、種類多（Variety）、速度快、時(shí)效高（Velocity）和價(jià)值高，但價(jià)值密度低（Value）。大數(shù)據(jù)的構(gòu)成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指那些具備嚴(yán)格定義的架構(gòu)、明確的屬性分類和數(shù)據(jù)類型的資訊，形象地說(shuō)，它們相當(dāng)于存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)表格中的信息單元。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不具備統(tǒng)一的組織形式，涵蓋視頻、音頻、圖片、文檔、純文本等多種表現(xiàn)形式。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化兩者之間，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)雖有一定的組織規(guī)則，卻又允許一定程度的變化和靈活性，如電子郵件、HTML文檔、報(bào)表格式數(shù)據(jù)、資源庫(kù)資料等。大數(shù)據(jù)的基本處理流程數(shù)據(jù)的基本處理流程一般可分為以下幾個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)可視化工業(yè)大數(shù)據(jù)分類及其特征12按照制造業(yè)務(wù)流程劃分設(shè)計(jì)工藝數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)工藝數(shù)據(jù)構(gòu)成了設(shè)計(jì)圖紙、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）模型以及工藝流程藍(lán)圖的基礎(chǔ)生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)是對(duì)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)實(shí)施實(shí)時(shí)追蹤和控制的重要基礎(chǔ)，它涵蓋了原料使用情況、設(shè)備狀態(tài)、工序執(zhí)行詳情、生產(chǎn)進(jìn)度以及員工操作日志等多個(gè)維度。產(chǎn)品質(zhì)量記錄數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量記錄數(shù)據(jù)涉及產(chǎn)品尺寸、外觀特性和物理性能等各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)測(cè)結(jié)果以及質(zhì)量檢測(cè)記錄。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)涵蓋供應(yīng)商管理、原材料采購(gòu)、零部件供應(yīng)、物流配送和倉(cāng)儲(chǔ)管理等多個(gè)環(huán)節(jié)，包含供應(yīng)商資質(zhì)、交貨時(shí)間、準(zhǔn)時(shí)率、庫(kù)存水平、供應(yīng)鏈成本等多種要素。維護(hù)和服務(wù)數(shù)據(jù)維護(hù)和服務(wù)數(shù)據(jù)專注于設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)、故障報(bào)告、維修歷史記錄以及客戶服務(wù)檔案等內(nèi)容按照采集類型劃分鍵值對(duì)數(shù)據(jù)鍵值模型摒棄了預(yù)先設(shè)定好的固定模式，允許任意類型的值與鍵相關(guān)聯(lián)，只需知道鍵，就能快速獲取相應(yīng)值，而值的類型、大小等屬性并無(wú)嚴(yán)格限定文檔數(shù)據(jù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)支持?jǐn)?shù)據(jù)共享，以文檔作為信息處理的基本單元信息化數(shù)據(jù)信息化數(shù)據(jù)源自企業(yè)在信息化進(jìn)程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，通常保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中接口數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)一般會(huì)安裝很多圖像設(shè)備、音頻采集器、視頻監(jiān)控設(shè)備等，這些設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)來(lái)源劃分企業(yè)信息化數(shù)據(jù)企業(yè)信息化的核心在于全面數(shù)字化企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)全流程，包括產(chǎn)品制造、物料流通過(guò)程、現(xiàn)金流管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、客戶互動(dòng)、售后服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)，并通過(guò)信息技術(shù)將這些流程集成在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行綜合處理，使企業(yè)能夠迅速獲取并掌握所有業(yè)務(wù)信息，從而實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理的業(yè)務(wù)決策，提升在全球市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)作為驅(qū)動(dòng)工業(yè)智能化的核心技術(shù)，深度融合傳感器、控制器與先進(jìn)的通信技術(shù)于制造業(yè)各環(huán)節(jié)，顯著提升效率、質(zhì)量，降低成本與資源消耗外部跨界數(shù)據(jù)信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)日益珍視跨界外部數(shù)據(jù)，這些源自廣泛領(lǐng)域的信息如氣候變化、市場(chǎng)趨勢(shì)及政策變動(dòng)，雖非企業(yè)直產(chǎn)，卻可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)渠道輕松獲得工業(yè)大數(shù)據(jù)分類工業(yè)大數(shù)據(jù)特征時(shí)序性在工業(yè)領(lǐng)域中所涉及的數(shù)據(jù)具有時(shí)間順序和時(shí)間相關(guān)性的特征真實(shí)性精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)如同構(gòu)筑智慧決策的基石，其真實(shí)性與質(zhì)量直接影響著基于數(shù)據(jù)的決策準(zhǔn)確性多模態(tài)性體現(xiàn)在工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源多樣且形態(tài)各異強(qiáng)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)調(diào)了對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在聯(lián)系的深刻理解和精確把握、高通量性表現(xiàn)為工業(yè)場(chǎng)景中大量、快速生成的數(shù)據(jù)流工業(yè)大數(shù)據(jù)采集13工業(yè)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型現(xiàn)場(chǎng)總線控制系統(tǒng)巧妙地將控制邏輯與通信功能融為一體，促成設(shè)備間的直接溝通，減輕了對(duì)中央控制器的依賴，使系統(tǒng)能夠更快適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)變動(dòng)，并邁向更高層次的自治性與響應(yīng)效率。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)顯著削減硬接線使用，不僅大幅降低了初期安裝與后續(xù)維護(hù)的成本，還簡(jiǎn)化了系統(tǒng)架構(gòu)，賦予系統(tǒng)更高的靈活性和擴(kuò)展?jié)摿?。即插即用的特性讓新設(shè)備的添加或系統(tǒng)調(diào)整變得輕松快捷，為未來(lái)系統(tǒng)升級(jí)預(yù)留了寬廣空間。工業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型將標(biāo)準(zhǔn)的以太網(wǎng)技術(shù)與工業(yè)環(huán)境中的特殊需求相結(jié)合，形成的適用于工業(yè)控制領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)。它繼承了商用以太網(wǎng)的開放性、低成本和高帶寬等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的惡劣環(huán)境、實(shí)時(shí)性要求以及網(wǎng)絡(luò)可靠性等需求進(jìn)行了強(qiáng)化設(shè)計(jì)。工業(yè)大數(shù)據(jù)常用網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議OPCUA技術(shù)為自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一套標(biāo)準(zhǔn)化的接口、屬性及方法集，采用客戶端-服務(wù)器(Client/Server,C/S)架構(gòu)模式，有力保障了不同制造商的設(shè)備與軟件應(yīng)用程序在工業(yè)自動(dòng)化環(huán)境中能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)縫交流與集成LoRa技術(shù)LoRa（LongRangeRadio）是由Semtech公司研發(fā)的一種基于擴(kuò)頻技術(shù)的無(wú)線通信技術(shù)。相比傳統(tǒng)的短距離無(wú)線通信技術(shù)，如藍(lán)牙和Wi-Fi，LoRa技術(shù)在保持低功耗特性的同時(shí)，顯著提升了通信距離。LoRa通過(guò)線性調(diào)頻擴(kuò)頻調(diào)制技術(shù)，能在維持低能耗的前提下實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離通信。NB-IoT技術(shù)NB-IoT，即窄帶物聯(lián)網(wǎng)，是一項(xiàng)專為低功耗廣域場(chǎng)景設(shè)計(jì)的無(wú)線通訊技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，其構(gòu)建于蜂窩網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上，主要用于連接各類智能感應(yīng)器和設(shè)備，服務(wù)于全球范圍內(nèi)的低功耗廣覆蓋物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。NB-IoT網(wǎng)絡(luò)僅占用約180KHz的帶寬，利用授權(quán)頻段運(yùn)作，支持帶內(nèi)、保護(hù)帶和獨(dú)立載波三種部署模式，并能與現(xiàn)存網(wǎng)絡(luò)并存。工業(yè)大數(shù)據(jù)單點(diǎn)采集技術(shù)傳感器技術(shù)傳感器技術(shù)在高度工業(yè)化的背景下應(yīng)運(yùn)而生，以彌補(bǔ)人類五感在精確度和范圍上的局限。作為一種檢測(cè)裝置，傳感器能捕捉各類信息（包括人類無(wú)法直接感知的），將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào)等輸出形式，滿足多樣化信息處理需求。作為人類感知的延伸，傳感器涵蓋物理、化學(xué)、生物三大領(lǐng)域，不僅應(yīng)用于工業(yè)制造，還在化工、生物制藥等行業(yè)發(fā)揮重要作用，通過(guò)持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程并收集數(shù)據(jù)，為深度分析與決策提供基礎(chǔ)，構(gòu)成現(xiàn)代工業(yè)數(shù)據(jù)采集的前端感知核心RFID技術(shù)RFID技術(shù)，全稱無(wú)線電頻率識(shí)別（RadioFrequencyIdentification），是一種無(wú)接觸的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，利用無(wú)線射頻信號(hào)實(shí)現(xiàn)。該技術(shù)特色在于能夠使讀寫設(shè)備在無(wú)需物理接觸的情況下，與電子標(biāo)簽或射頻卡進(jìn)行信息交換，從而辨識(shí)物體并提取其數(shù)據(jù)信息。其顯著優(yōu)勢(shì)在于高速移動(dòng)物體的識(shí)別能力及同時(shí)批量讀取多個(gè)標(biāo)簽的高效性。工業(yè)大數(shù)據(jù)組合采集技術(shù)利用具備多采樣通道的通信協(xié)議，將設(shè)備運(yùn)行的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)與工作任務(wù)狀態(tài)、制造資源狀態(tài)等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行多通道的采集，有效解決了時(shí)域和頻域分析中存在的問(wèn)題和不足。通過(guò)組合數(shù)據(jù)分析，能夠清晰地展現(xiàn)工作任務(wù)狀態(tài)、制造資源狀態(tài)與運(yùn)行數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析后，能夠提供一系列智能制造服務(wù)，如數(shù)控加工工藝參數(shù)優(yōu)化、機(jī)床及工藝系統(tǒng)的健康管理等智能化應(yīng)用。工業(yè)大數(shù)據(jù)處理14數(shù)據(jù)預(yù)處理(1)數(shù)據(jù)清洗：缺失值處理：處理數(shù)據(jù)集中缺失或空缺的值。異常值處理：識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的極端值，可以選擇刪除、替換或通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法平滑處理。重復(fù)值處理：識(shí)別并刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，以避免分析偏差。(2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：數(shù)值轉(zhuǎn)換：如將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)。特征縮放：如標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化，以減少不同特征間尺度差異的影響。數(shù)據(jù)離散化：將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類數(shù)據(jù)，便于處理和解釋。(3)數(shù)據(jù)集成：將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)集中，處理數(shù)據(jù)冗余和不一致性問(wèn)題。(4)數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)集的大小，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，常用方法有屬性選擇、屬性構(gòu)造和數(shù)據(jù)采樣。(5)特征工程：創(chuàng)建新的特征以提取數(shù)據(jù)中的隱藏模式，可能包括計(jì)算衍生特征、特征組合或基于領(lǐng)域知識(shí)的特征選擇。(6)數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以評(píng)估模型的泛化能力。分布式計(jì)算分布式計(jì)算致力于研究如何將對(duì)計(jì)算能力要求極高的復(fù)雜問(wèn)題，拆解成多個(gè)較小、更易管理的部分，然后將這些小塊分散到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上分別處理，最后將各部分的計(jì)算結(jié)果匯總整合，從而得出最終結(jié)論分布式計(jì)算的相關(guān)計(jì)算形式單機(jī)計(jì)算是最基礎(chǔ)的計(jì)算模式，它僅依賴于單個(gè)獨(dú)立計(jì)算機(jī)（例如個(gè)人電腦）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，無(wú)需與其他設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，因此僅能利用本地計(jì)算機(jī)所擁有的所有資源并行計(jì)算利用豐富的計(jì)算資源，通過(guò)并發(fā)工作解決計(jì)算難題，即把問(wèn)題拆分為多個(gè)子任務(wù)，由多個(gè)處理器同時(shí)處理，以此實(shí)現(xiàn)計(jì)算速度和處理能力的顯著增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算借助網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大力量，把廣泛分布的資源與系統(tǒng)統(tǒng)合為一，促進(jìn)資源共享、協(xié)同作業(yè)及集體運(yùn)算，為用戶呈上多樣化的在線服務(wù)。網(wǎng)格計(jì)算作為一種前沿技術(shù)應(yīng)用，巧妙借助互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，將分散的資源，如計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間、網(wǎng)絡(luò)帶寬、軟件工具、數(shù)據(jù)檔案、信息知識(shí)等融合為統(tǒng)一的邏輯實(shí)體，并模擬超級(jí)計(jì)算機(jī)的能力，向最終用戶提供綜合性的信息服務(wù)和應(yīng)用程序云計(jì)算基于互聯(lián)網(wǎng)的先進(jìn)計(jì)算范式，能夠按需為各類計(jì)算機(jī)及設(shè)備靈活提供共享的軟硬件資源與信息流式計(jì)算流式計(jì)算作為一種連續(xù)性、低延遲且事件驅(qū)動(dòng)型的計(jì)算模型，專注于實(shí)時(shí)捕獲與處理來(lái)自多源的海量數(shù)據(jù)流

流式計(jì)算過(guò)程工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)15工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)本質(zhì)上是元組和屬性的集合，其中元組代表表格中的一行數(shù)據(jù)，屬性則代表一列數(shù)據(jù)，其值的取值范圍被稱為域，相當(dāng)于屬性的數(shù)據(jù)類型。關(guān)系的基數(shù)或勢(shì)指的是元組的數(shù)量。關(guān)系模式則通過(guò)屬性及其對(duì)應(yīng)的域定義了關(guān)系的結(jié)構(gòu)，同時(shí)也設(shè)定了數(shù)據(jù)類型和約束條件。在實(shí)例化關(guān)系模式后，即可生成具體的屬性值集合，這構(gòu)成了關(guān)系的實(shí)際內(nèi)容，而關(guān)系模式也可視為表格的設(shè)計(jì)藍(lán)圖。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)面對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在處理特定類型數(shù)據(jù)方面的局限性，NoSQL（NotOnlySQL）數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。這類非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)旨在有效管理和訪問(wèn)鍵值對(duì)、文檔、圖形等數(shù)據(jù)類型，尤其在大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境下迅速崛起[14]。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)新性地采用了橫向擴(kuò)展策略，通過(guò)大量節(jié)點(diǎn)并行處理，實(shí)現(xiàn)極高的數(shù)據(jù)處理能力和吞吐率。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)放棄了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的一些特征，比如固定的表結(jié)構(gòu)、ACID事務(wù)和SQL查詢語(yǔ)言，轉(zhuǎn)而采用多種不同的數(shù)據(jù)模型和查詢方法，以提高性能、可擴(kuò)展性和數(shù)據(jù)模型的靈活性。數(shù)據(jù)預(yù)處理分布式文件系統(tǒng)文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)中不可或缺的部分，它涵蓋了文件管理相關(guān)的軟件模塊、待管理的文件實(shí)體以及諸如目錄、索引表等支撐數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。文件系統(tǒng)不僅是共享信息資源的核心途徑，更是操作系統(tǒng)在物理存儲(chǔ)設(shè)備（如本地硬盤或網(wǎng)絡(luò)卷如SAN）上組織、存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)的邏輯手段。針對(duì)本地文件系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)安全性較低、易損且不利于分享等問(wèn)題，在計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)飛速發(fā)展背景下，分布式文件系統(tǒng)（DFS）應(yīng)運(yùn)而生。本節(jié)主要剖析DFS中的典范之作——Google文件系統(tǒng)（GFS）和Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的架構(gòu)、關(guān)鍵組件及其運(yùn)作機(jī)制。分布式表格系統(tǒng)應(yīng)對(duì)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的高效存儲(chǔ)方案，以表格模型為核心，利用行列組織數(shù)據(jù)，并通過(guò)水平擴(kuò)展技術(shù)實(shí)現(xiàn)高性能與高可用。GoogleBigtable作為典范，構(gòu)建在GFS之上，展現(xiàn)出卓越的擴(kuò)展能力，盡管存在單點(diǎn)性能瓶頸和系統(tǒng)耦合度高等局限，但通過(guò)分片策略等優(yōu)化手段加以改善。Bigtable設(shè)計(jì)亮點(diǎn)包括以主鍵標(biāo)識(shí)的表格行、列族分類、以及靈活的多版本數(shù)據(jù)管理，這些特性共同支撐起一個(gè)強(qiáng)大而靈活的分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。分布式鍵值系統(tǒng)一種基于分布式架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，其關(guān)鍵原理在于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的多臺(tái)計(jì)算機(jī)共同存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，以達(dá)到高可用性和高并發(fā)數(shù)據(jù)訪問(wèn)的目的。這類系統(tǒng)將數(shù)據(jù)以鍵值對(duì)的形式分散存儲(chǔ)于各個(gè)節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)鍵的哈希值決定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，當(dāng)客戶端發(fā)起請(qǐng)求時(shí)，系統(tǒng)就能迅速定位到相應(yīng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取或更新。為了增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)健性和容錯(cuò)性，分布式鍵值系統(tǒng)常采用數(shù)據(jù)備份和復(fù)制策略，確保數(shù)據(jù)的可靠性和持久性。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建于網(wǎng)絡(luò)之中，由多個(gè)邏輯上相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有獨(dú)立處理的能力，既能運(yùn)行本地應(yīng)用程序，也能協(xié)同其他節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的應(yīng)用執(zhí)行。支撐這一復(fù)雜架構(gòu)高效運(yùn)作的核心在于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它致力于為用戶營(yíng)造一種透明無(wú)感的分布式數(shù)據(jù)管理環(huán)境，大大簡(jiǎn)化了操作與維護(hù)的復(fù)雜度。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘16基本步驟1.業(yè)務(wù)理解業(yè)務(wù)理解是大數(shù)據(jù)分析與挖掘的起點(diǎn)，其核心在于深入理解業(yè)務(wù)背景、明確分析目的，并據(jù)此設(shè)定科學(xué)合理的評(píng)估指標(biāo)。2.數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)理解階段的核心任務(wù)是深入探索數(shù)據(jù)的特性、來(lái)源、質(zhì)量和相互關(guān)系。3.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的格式和內(nèi)容的關(guān)鍵步驟。4.數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)建模階段，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特性選擇合適的算法構(gòu)建分析模型。5.模型的驗(yàn)證與評(píng)估模型驗(yàn)證與評(píng)估是確保分析結(jié)果可靠性和有效性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。6.知識(shí)表示與解釋將復(fù)雜的分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為直觀、易懂的形式，是知識(shí)表示與解釋階段的主要任務(wù)。7.實(shí)施與反饋將分析成果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，是大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的最終目標(biāo)?；舅惴P(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中探索變量間聯(lián)系的關(guān)鍵手段，它專注于揭示數(shù)據(jù)項(xiàng)的共現(xiàn)規(guī)律及潛在因果聯(lián)系。該技術(shù)實(shí)施主要包括兩步：識(shí)別頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)目集以及據(jù)此構(gòu)建關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這一領(lǐng)域，Apriori算法與FP-growth算法是最為著名的兩種策略。分類算法分類算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)所屬類別的方法[24]。常見(jiàn)的分類算法簡(jiǎn)有：決策樹(DecisionTree)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、K-近鄰、邏輯回歸。聚類算法聚類算法是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的一種，其主要目標(biāo)是在沒(méi)有先驗(yàn)類別標(biāo)簽的情況下，將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)自動(dòng)分成多個(gè)組或簇（Cluster），每個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，而不同簇間的相似度較低。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督聚類算法有：K-means算法、DBSCAN算法、層次聚類。回歸預(yù)測(cè)算法回歸預(yù)測(cè)算法旨在預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)值輸出，基于輸入變量（特征）與目標(biāo)變量（響應(yīng)變量）之間的關(guān)系。常見(jiàn)的回歸預(yù)測(cè)算法有：線性回歸、多項(xiàng)式回歸、嶺回歸、Lasso回歸。核心技術(shù)時(shí)序模式分析技術(shù)時(shí)序模式分析技術(shù)主要關(guān)注的是在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的模式。這種技術(shù)可以用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)、檢測(cè)異常行為或者識(shí)別周期性模式。它廣泛應(yīng)用于金融市場(chǎng)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)、氣象學(xué)中的天氣預(yù)報(bào)、健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中的生命體征監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。時(shí)序模式分析通常涉及統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN）和深度學(xué)習(xí)模型等。多源數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)多源數(shù)據(jù)融合是指從多個(gè)來(lái)源收集數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)集成到一起以獲得更全面的信息。這有助于提高決策的質(zhì)量，因?yàn)樗軌蚓C合不同傳感器、系統(tǒng)或者其他數(shù)據(jù)源提供的信息。多源數(shù)據(jù)融合可以應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療診斷等多個(gè)領(lǐng)域。在融合過(guò)程中，需要解決的主要挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)的一致性、可靠性和時(shí)效性等。工業(yè)知識(shí)圖譜技術(shù)工業(yè)知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方式，它將工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)規(guī)范等信息以圖的形式存儲(chǔ)起來(lái)。在這個(gè)圖中，節(jié)點(diǎn)代表實(shí)體（如設(shè)備、工藝、材料等），邊則表示實(shí)體之間的關(guān)系。通過(guò)構(gòu)建工業(yè)知識(shí)圖譜，企業(yè)可以更好地管理和利用積累的知識(shí)資產(chǎn)，支持智能化的決策制定、優(yōu)化生產(chǎn)流程以及提升服務(wù)質(zhì)量。工業(yè)知識(shí)圖譜結(jié)合了語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，使得機(jī)器能夠理解和處理復(fù)雜的工業(yè)場(chǎng)景。工業(yè)大數(shù)據(jù)軟件與平臺(tái)17常用的工業(yè)大數(shù)據(jù)軟件MapReduceMapReduce是由Google提出的一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）上的并行運(yùn)算。它基于一個(gè)簡(jiǎn)單的思想：任何復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)都可以分解成“映射（Map）”和“歸約（Reduce）”兩個(gè)階段。具體來(lái)說(shuō)：Map階段：輸入的數(shù)據(jù)會(huì)被分割成小塊，每個(gè)塊會(huì)被分配給一個(gè)Map任務(wù)來(lái)處理。Map函數(shù)會(huì)對(duì)每一塊數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并產(chǎn)生一系列的鍵值對(duì)作為輸出。Reduce階段：所有Map任務(wù)產(chǎn)生的鍵值對(duì)會(huì)根據(jù)鍵進(jìn)行排序和分組，然后發(fā)送給Reduce任務(wù)。Reduce函數(shù)會(huì)接收一組相同的鍵及其對(duì)應(yīng)的值列表，并將這些值匯總成較小的一組輸出。MapReduce架構(gòu)常用的工業(yè)大數(shù)據(jù)軟件Spark是一種更先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理引擎，它提供了一個(gè)通用、易用的集群計(jì)算框架。與MapReduce相比，Spark的設(shè)計(jì)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)更高的性能和靈活性。內(nèi)存計(jì)算：Spark支持在內(nèi)存中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這使得迭代算法和交互式數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)執(zhí)行速度大大加快。RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）：這是Spark中的基本抽象，是一個(gè)不可變的、分布式的對(duì)象集合，可以跨計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分區(qū)，并且支持容錯(cuò)。高級(jí)API：除了基本的RDD，Spark還提供了DataFrame和DatasetAPI，使得處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更加簡(jiǎn)單。流處理：SparkStreaming是Spark的流處理模塊，可以處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)：MLlib是Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，為大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的機(jī)器學(xué)習(xí)提供了豐富的算法。工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述從技術(shù)架構(gòu)的角度，大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)可被細(xì)分為四個(gè)關(guān)鍵層次：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)處理層及服務(wù)封裝層常用的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)國(guó)內(nèi)主要工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)1.海爾COSMOPlat平臺(tái)2.航天云網(wǎng)INDICS平臺(tái)國(guó)外主要工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)1.通用電氣Predix平臺(tái)2.MindSphere平臺(tái)Predix的系統(tǒng)架構(gòu)工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT7273大數(shù)據(jù)的定義和特征大數(shù)據(jù)的構(gòu)成第二章

工業(yè)大數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)的基本處理流程2.1.大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)的特征半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)可視化74大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)是指規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合，超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和技術(shù)的處理能力。這一概念涵蓋了數(shù)據(jù)從采集、存儲(chǔ)、檢索、共享、傳輸?shù)娇梢暬日麄€(gè)生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)。75大數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)量大(Volume)種類多（Variety）速度快、時(shí)效高（Velocity）價(jià)值高，但價(jià)值密度低（Value）76大數(shù)據(jù)的特征1.數(shù)據(jù)量大（Volume）隨著互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、企業(yè)信息系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)等渠道的數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模已達(dá)到TB、PB乃至EB級(jí)別，傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理方式難以滿足現(xiàn)有需求。2.種類多（Variety）大數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，不僅包含易于處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括文檔、圖片、音視頻、地理位置信息、社交互動(dòng)記錄等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。77大數(shù)據(jù)的特征3.速度快、時(shí)效高（Velocity）數(shù)據(jù)生成和處理需接近實(shí)時(shí)，以在短暫的有效期內(nèi)挖掘價(jià)值4.價(jià)值高，但價(jià)值密度低（Value）雖數(shù)據(jù)量大且含冗余，但經(jīng)清洗和分析后可提取出高價(jià)值信息78得益于互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)體系如今涵蓋了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化三種多元化的數(shù)據(jù)元素。大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)79結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指具有明確架構(gòu)和數(shù)據(jù)類型的信息，通常存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)表格中，盡管其總量不足所有數(shù)據(jù)的20%，卻長(zhǎng)期支撐著詳盡的用戶需求分析，相關(guān)處理技術(shù)也十分成熟。80非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括視頻、音頻、圖片、文檔等多種形式，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、在線教育、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域，涉及基礎(chǔ)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)備份與共享等需求。小規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如KB級(jí)）可直接嵌入數(shù)據(jù)庫(kù)字段，而大規(guī)模數(shù)據(jù)則通常存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中，僅索引信息存于數(shù)據(jù)庫(kù)。81半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擁有一定的組織規(guī)則但保持靈活性，如電子郵件、HTML文檔等，常見(jiàn)于郵件系統(tǒng)、Web服務(wù)、教育資源庫(kù)等場(chǎng)景，涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、備份、共享和歸檔需求。處理時(shí)，既可轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化形式存儲(chǔ)，也可依據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的存儲(chǔ)方案。82大數(shù)據(jù)的基本處理流程一般可分為以下幾個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)可視化大數(shù)據(jù)的基本處理流程83數(shù)據(jù)采集又名數(shù)據(jù)獲取，通過(guò)利用各種技術(shù)手段從外部系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，并將其導(dǎo)入內(nèi)部系統(tǒng)的過(guò)程。主要途徑包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取、數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入及物聯(lián)網(wǎng)傳感器實(shí)時(shí)采集等。84數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理涵蓋從采集到存儲(chǔ)的全過(guò)程，包括清洗、轉(zhuǎn)換、整合、分析、可視化等步驟目的：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的決策信息。核心環(huán)節(jié)采集與清洗、轉(zhuǎn)換與整合、分析與可視化、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)管理。85數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選擇合適的系統(tǒng)和技術(shù)保存數(shù)據(jù)，以滿足訪問(wèn)速度、容量、安全性和成本等需求。常見(jiàn)存儲(chǔ)類型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖及專用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。選擇策略需考慮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、查詢需求、分析目的及備份恢復(fù)需求。86數(shù)據(jù)分析與挖掘從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式的過(guò)程構(gòu)建模型質(zhì)量核查篩選計(jì)算邏輯判斷核心在于利用分布式統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，通過(guò)聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析等手段，揭示數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)系，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，為決策提供科學(xué)支持。87數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)以圖形圖像形式展現(xiàn)的技術(shù)，幫助用戶直觀理解數(shù)據(jù)中的隱含信息。常用工具圖表庫(kù)、數(shù)據(jù)儀表盤、可視化編程語(yǔ)言及大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。選擇合適的技術(shù)和方式需考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求及用戶偏好。HFUT敬請(qǐng)指正88工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT8990按照制造業(yè)務(wù)流程劃分按照采集類型劃分第二章

工業(yè)大數(shù)據(jù)

鍵值對(duì)數(shù)據(jù)文檔數(shù)據(jù)企業(yè)信息化數(shù)據(jù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)外部跨界數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)工藝數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)來(lái)源劃分2.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分類及其特征生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)信息化數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量記錄數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)維護(hù)和服務(wù)數(shù)據(jù)接口數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)特征真實(shí)性多模態(tài)強(qiáng)關(guān)聯(lián)時(shí)序性高通量91按照制造業(yè)務(wù)流程劃分工業(yè)大數(shù)據(jù)猶如一條無(wú)形的數(shù)據(jù)鏈，貫穿于產(chǎn)品生命周期的各個(gè)階段，從市場(chǎng)需求洞察、產(chǎn)品構(gòu)思設(shè)計(jì)，到原料采購(gòu)、生產(chǎn)執(zhí)行、質(zhì)量監(jiān)控，直至產(chǎn)品銷售、售后服務(wù)乃至廢棄處置或再利用，每一環(huán)節(jié)都源源不斷地產(chǎn)生并積累著豐富的數(shù)據(jù)。92設(shè)計(jì)工藝數(shù)據(jù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，設(shè)計(jì)工藝信息構(gòu)成了設(shè)計(jì)圖紙、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）模型以及工藝流程藍(lán)圖的基礎(chǔ)，幫助企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上精益求精此外，設(shè)計(jì)工藝信息與數(shù)字化制造技術(shù)（如CAD和CAM系統(tǒng)）的結(jié)合，使產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的全過(guò)程實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化模擬和精準(zhǔn)操控，這有力地推動(dòng)了生產(chǎn)效率和品質(zhì)的升級(jí)。93生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)原料使用情況設(shè)備狀態(tài)工序執(zhí)行詳情生產(chǎn)進(jìn)度以及員工操作日志實(shí)時(shí)關(guān)注這類數(shù)據(jù)有助于快速應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中出現(xiàn)的問(wèn)題和異常情況94產(chǎn)品質(zhì)量記錄數(shù)據(jù)產(chǎn)品尺寸、外觀特性和物理性能等各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)測(cè)結(jié)果以及質(zhì)量檢測(cè)記錄。這類信息為企業(yè)評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量水平提供了有力依據(jù)，并支撐起了質(zhì)量控制和改進(jìn)活動(dòng)。95涵蓋供應(yīng)商管理、原材料采購(gòu)、零部件供應(yīng)、物流配送和倉(cāng)儲(chǔ)管理等多個(gè)環(huán)節(jié)，包含供應(yīng)商資質(zhì)、交貨時(shí)間、準(zhǔn)時(shí)率、庫(kù)存水平、供應(yīng)鏈成本等多種要素。供應(yīng)鏈信息的分析與應(yīng)用在優(yōu)化供應(yīng)商選擇、強(qiáng)化物流效能及推動(dòng)數(shù)字化管理方面展現(xiàn)出巨大價(jià)值。更進(jìn)一步，供應(yīng)鏈信息與數(shù)字技術(shù)的融合促進(jìn)了供應(yīng)鏈管理的可視化與自動(dòng)化進(jìn)程，借助先進(jìn)的管理軟件，可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控與智能分析。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)96維護(hù)和服務(wù)數(shù)據(jù)涵蓋設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)、故障報(bào)告、維修歷史記錄以及客戶服務(wù)檔案等內(nèi)容這些信息對(duì)于設(shè)備維護(hù)計(jì)劃制定、故障預(yù)防、售后服務(wù)以及客戶關(guān)系管理等方面都極為重要。97按照采集類型劃分——鍵值對(duì)數(shù)據(jù)在鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以鍵值對(duì)的形式集合在一起，每個(gè)鍵在集合內(nèi)具有唯一性，用戶可以通過(guò)鍵來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的查找或更新。98文檔數(shù)據(jù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)家族的一員，尤其擅長(zhǎng)存儲(chǔ)和管理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如MongoDB、CouchDB、Terrastore等，它們?cè)试S不同結(jié)構(gòu)的文檔存儲(chǔ)在同一數(shù)據(jù)庫(kù)或集合中，并且無(wú)需預(yù)先定義嚴(yán)格的模式。99信息化數(shù)據(jù)體現(xiàn)在研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、管理等各環(huán)節(jié)，借助信息化技術(shù)對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行處理，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)創(chuàng)新能力，提高生產(chǎn)質(zhì)量，強(qiáng)化營(yíng)銷效果，以適應(yīng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和取得更好的經(jīng)濟(jì)效益。企業(yè)信息化過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)自諸多子系統(tǒng)，如辦公自動(dòng)化系統(tǒng)（OAS）、企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERPS）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRMS）、倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)（WMS）、產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)（PLMS）。100接口數(shù)據(jù)在邁向智能制造的過(guò)程中，不同信息系統(tǒng)間的協(xié)同需求越來(lái)越強(qiáng)烈，為此，遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用（RPC）技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，隨之產(chǎn)生了XML-RPC、JSON-RPC、SOAP等數(shù)據(jù)交換協(xié)議。101TXT格式TXT格式，全稱為“Text”或“PlainText”，是一種極為基礎(chǔ)且廣泛應(yīng)用的文本文件標(biāo)準(zhǔn)。其核心特征在于其純粹性與簡(jiǎn)潔性，僅包含無(wú)格式的文字信息，摒棄了諸如圖像、表格、字體樣式、顏色等非文本元素，確保內(nèi)容以最原始、最直接的方式呈現(xiàn)。102JSON格式數(shù)據(jù)JSON（JavaScriptObjectNotation）是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，源于JavaScript編程語(yǔ)言。JSON以文本形式表示數(shù)據(jù)，具有簡(jiǎn)潔的層級(jí)結(jié)構(gòu)和較高的讀寫性能，且易于機(jī)器解析和生成。與XML相比，JSON文件體積更小，解析速度更快。值得注意的是，XML和JSON均為開放數(shù)據(jù)交換格式，兩者之間可以互相轉(zhuǎn)換，以滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)互操作需求。103XML格式數(shù)據(jù)XML（可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）作為一種開放的標(biāo)準(zhǔn)化文本格式，促進(jìn)了不同平臺(tái)與系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)互換，確保了信息交流的一致性與普遍適用性。它允許自定義標(biāo)簽以適應(yīng)工業(yè)領(lǐng)域的各種專業(yè)術(shù)語(yǔ)和描述，并支持?jǐn)?shù)據(jù)的部分更新，僅需發(fā)送變動(dòng)部分而非整個(gè)數(shù)據(jù)包。104為了保證工業(yè)生產(chǎn)的安全，方便事故的回溯，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)一般會(huì)安裝很多圖像設(shè)備、音頻采集器、視頻監(jiān)控設(shè)備等，這些設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)?，F(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)——多媒體數(shù)據(jù)的概念105圖像數(shù)據(jù)源自工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的各類拍攝設(shè)備本質(zhì)上是由不同點(diǎn)上的光照強(qiáng)度和色彩信息構(gòu)成，轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)時(shí)，圖像被分割成像素單元像素值決定了圖像的類型：二值圖像僅含黑白信息，灰度圖像展示從黑到白的多個(gè)灰階，而彩色圖像則通過(guò)RGB三原色組合表達(dá)豐富的色彩。106視頻數(shù)據(jù)主要由廣泛的監(jiān)控設(shè)備捕獲實(shí)質(zhì)上體現(xiàn)為連續(xù)圖像序列，其基礎(chǔ)構(gòu)建塊是幀，進(jìn)而構(gòu)成鏡頭、場(chǎng)景乃至包含完整敘事的故事單元。在工業(yè)電視監(jiān)控系統(tǒng)中，視頻不僅是生產(chǎn)活動(dòng)與環(huán)境的實(shí)時(shí)觀測(cè)媒介，還涉及到復(fù)雜的時(shí)空數(shù)據(jù)管理。107音頻數(shù)據(jù)數(shù)字化聲音信息的載體通過(guò)采樣和模數(shù)轉(zhuǎn)換將模擬音頻信號(hào)處理為可在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)和處理的形式。此過(guò)程關(guān)鍵在于采樣頻率和采樣位數(shù)：前者決定每秒采樣次數(shù)，影響聲音還原的真實(shí)度與數(shù)據(jù)量；后者確定每次采樣的精度，關(guān)乎聲音細(xì)節(jié)的豐富程度。108按照數(shù)據(jù)來(lái)源劃分——企業(yè)信息化數(shù)據(jù)企業(yè)信息化的核心在于全面數(shù)字化企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)全流程包括產(chǎn)品制造、物料流通過(guò)程、現(xiàn)金流管理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、客戶互動(dòng)、售后服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)信息技術(shù)將這些流程集成在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行綜合處理，使企業(yè)能夠迅速獲取并掌握所有業(yè)務(wù)信息，從而實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理的業(yè)務(wù)決策，提升在全球市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)。109工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源自多樣化設(shè)備如數(shù)控機(jī)床、RFID、傳感器等，促進(jìn)人—機(jī)及機(jī)—機(jī)交互，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能決策。隨著技術(shù)成熟與設(shè)備創(chuàng)新，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量劇增，進(jìn)一步鞏固其在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要地位。110外部跨界數(shù)據(jù)源自廣泛領(lǐng)域的信息如氣候變化、市場(chǎng)趨勢(shì)及政策變動(dòng)，雖非企業(yè)直產(chǎn)，卻可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)渠道輕松獲得。企業(yè)巧妙融合此類外部數(shù)據(jù)與內(nèi)部運(yùn)營(yíng)情報(bào)，深入剖析，提煉精華，賦能核心競(jìng)爭(zhēng)力。111工業(yè)大數(shù)據(jù)具體分類如圖所示112工業(yè)大數(shù)據(jù)特征——時(shí)序性在工業(yè)領(lǐng)域中所涉及的數(shù)據(jù)具有時(shí)間順序和時(shí)間相關(guān)性的特征。這意味著數(shù)據(jù)不僅包含關(guān)于特定事件或?qū)ο蟮男畔?，還包含了這些信息隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。時(shí)序性數(shù)據(jù)通常以時(shí)間序列的形式存在，其中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都與特定的時(shí)間戳相關(guān)聯(lián)。113真實(shí)性精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)如同構(gòu)筑智慧決策的基石，其真實(shí)性與質(zhì)量直接影響著基于數(shù)據(jù)的決策準(zhǔn)確性。工業(yè)環(huán)境中，通過(guò)高速實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)捕獲技術(shù)、跨多個(gè)源頭的數(shù)據(jù)整合以提升準(zhǔn)確性，或是采用數(shù)據(jù)清洗手段，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)有效，避免因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致錯(cuò)誤甚至誤導(dǎo)性決策。114多模態(tài)體現(xiàn)在工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源多樣且形態(tài)各異。同一對(duì)象經(jīng)由不同方式或角度記錄，形成多樣的數(shù)據(jù)模態(tài)，它們各自承載著獨(dú)特且互補(bǔ)的信息。多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合有助于企業(yè)更全面地理解和解析復(fù)雜的現(xiàn)象，尤其是在單一模態(tài)數(shù)據(jù)缺失的情況下。115強(qiáng)關(guān)聯(lián)強(qiáng)調(diào)了對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在聯(lián)系的深刻理解和精確把握。不同于常規(guī)大數(shù)據(jù)分析中主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的關(guān)聯(lián)性，工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)和決策的精確度有著極為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。在工業(yè)環(huán)境中，即便是一次分析誤差也可能引發(fā)嚴(yán)重后果，因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)更看重?cái)?shù)據(jù)背后反映的物理邏輯及其相關(guān)機(jī)制。116高通量工業(yè)場(chǎng)景中大量、快速生成的數(shù)據(jù)流。在智能制造環(huán)境下，機(jī)器和傳感器以高頻次、連續(xù)不斷地采集和生成數(shù)據(jù)，形成龐大且持續(xù)的數(shù)據(jù)流。由于設(shè)備分布廣泛且數(shù)量眾多，所產(chǎn)生的時(shí)序數(shù)據(jù)采集頻率高、總量巨大，全天候不間斷，這就形成了典型的“高通量”特征。HFUT敬請(qǐng)指正117工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT118119工業(yè)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型工業(yè)大數(shù)據(jù)常用網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議第二章

工業(yè)大數(shù)據(jù)

LoRa技術(shù)NB-IoT技術(shù)傳感器技術(shù)RFID技術(shù)現(xiàn)場(chǎng)總線通信技術(shù)工業(yè)大數(shù)據(jù)單點(diǎn)采集技術(shù)2.3.工業(yè)大數(shù)據(jù)采集工業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型OPCUA技術(shù)工業(yè)大數(shù)據(jù)組合采集技術(shù)組合采集的應(yīng)用案例組合采集原理120工業(yè)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型——現(xiàn)場(chǎng)總線通信技術(shù)解決了傳統(tǒng)分布式控制系統(tǒng)中專用通信網(wǎng)絡(luò)的局限性。將DCS的集中與分散融合架構(gòu)優(yōu)化提升至一個(gè)全新的全分布式層次還把控制功能徹底下放到現(xiàn)場(chǎng)，這極大提升了系統(tǒng)效率與靈活性現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)巧妙地將控制邏輯與通信功能融為一體，促成設(shè)備間的直接溝通，減輕了對(duì)中央控制器的依賴，使系統(tǒng)能夠更快適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)變動(dòng)。121現(xiàn)場(chǎng)總線的分類及其特點(diǎn)1）FOUNDATIONFieldbus(FF)：分為H1和H2兩種類型。H1專為設(shè)備級(jí)通信設(shè)計(jì)，適用于傳感器、執(zhí)行器等低速設(shè)備的互聯(lián)H2則服務(wù)于控制級(jí)應(yīng)用，提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率，適用于更復(fù)雜的過(guò)程控制需求（2）CAN(ControllerAreaNetwork)：CAN總線最初為汽車工業(yè)設(shè)計(jì)，因其卓越的錯(cuò)誤檢測(cè)與恢復(fù)能力、高可靠性和實(shí)時(shí)性而在工業(yè)控制領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。（3）ControlNet：專門設(shè)計(jì)用于滿足運(yùn)動(dòng)控制、I/O控制和設(shè)備級(jí)控制的嚴(yán)格要求，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性有極高要求的高端應(yīng)用。122網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（1）物理層定義了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)際載體——物理介質(zhì)，這包括雙絞線、光纖、無(wú)線信道等。規(guī)定了信號(hào)的類型（通常是數(shù)字信號(hào)），以及電壓等級(jí)和信號(hào)編碼方式。（2）數(shù)據(jù)鏈路層構(gòu)建在物理層之上，它的核心任務(wù)是確保兩個(gè)相鄰網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間可靠的數(shù)據(jù)傳輸。（3）應(yīng)用層位于模型的頂端，是直接與最終用戶和應(yīng)用程序交互的層面。123網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)124工業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型工業(yè)以太網(wǎng)繼承了商用以太網(wǎng)的開放性、低成本和高帶寬等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的惡劣環(huán)境、實(shí)時(shí)性要求以及網(wǎng)絡(luò)可靠性等需求進(jìn)行了強(qiáng)化設(shè)計(jì)。應(yīng)用：用于連接自動(dòng)化生產(chǎn)線上的各種設(shè)備，如PLC、傳感器、執(zhí)行器、HMI等，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的高效數(shù)據(jù)交換和控制指令傳輸。125（1）ETHERNET/IP是ODVA開發(fā)的開放式工業(yè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，基于標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)，支持TCP/IP和UDP/IP，兼具控制、數(shù)據(jù)采集及擴(kuò)展性，適合復(fù)雜自動(dòng)化方案。（2）ModbusTCP基于以太網(wǎng)的Modbus，保留原協(xié)議簡(jiǎn)單性，利用以太網(wǎng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)通信升級(jí)。結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，跨平臺(tái)互操作性強(qiáng)，成本低。（3）POWERLINK是開源工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議，通過(guò)確定性實(shí)時(shí)通信實(shí)現(xiàn)高性能控制，可在標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)周期，易于集成。確保數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)可靠，適用于快速響應(yīng)系統(tǒng)如機(jī)器人領(lǐng)域。（4）SERCOSIII為專為運(yùn)動(dòng)控制優(yōu)化的以太網(wǎng)協(xié)議，提供精確同步通信，結(jié)合高速傳輸與時(shí)鐘同步，滿足高動(dòng)態(tài)性能需求。工業(yè)以太網(wǎng)的分類及其特點(diǎn)126網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（1）用戶層操作員與工業(yè)系統(tǒng)交互，包括圖形顯示、控制面板、報(bào)警提示等，使得操作人員能夠監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程、輸入指令、調(diào)整參數(shù)等。（2）應(yīng)用層定義了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用程序如何使用網(wǎng)絡(luò)來(lái)交換數(shù)據(jù)。（3）傳輸層通常指的是TCP（傳輸控制協(xié)議）和UDP（用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議）。（4）網(wǎng)絡(luò)層IP協(xié)議是核心所在，專注于數(shù)據(jù)包的路由選擇與尋址過(guò)程，確保信息能夠順暢地從源頭主機(jī)傳遞到目標(biāo)主機(jī)。（5）數(shù)據(jù)鏈路層對(duì)應(yīng)于以太網(wǎng)的IEEE802.3標(biāo)準(zhǔn)，它處理數(shù)據(jù)幀的封裝、解封裝、錯(cuò)誤檢測(cè)和介質(zhì)訪問(wèn)控制。127網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)128工業(yè)大數(shù)據(jù)常用網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議工業(yè)大數(shù)據(jù)常用網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議，如OPCUA、LoRa、NB-IoT，作為聯(lián)結(jié)物理世界與數(shù)字世界的橋梁，各自憑借獨(dú)特優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景，賦能工業(yè)設(shè)備間的無(wú)縫通信、遠(yuǎn)程監(jiān)控與智能化決策。本節(jié)旨在深入探討這三大協(xié)議——OPCUA、LoRa、NB-IoT在工業(yè)大數(shù)據(jù)采集與傳輸中的關(guān)鍵角色，揭示其技術(shù)特性及適用場(chǎng)景。129OPCUA技術(shù)OPC，依托于微軟的ActiveX、COM及DCOM技術(shù)體系，樹立了自動(dòng)化控制領(lǐng)域中的通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)。它為自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一套標(biāo)準(zhǔn)化的接口、屬性及方法集，采用客戶端-服務(wù)器(Client/Server,C/S)架構(gòu)模式，有力保障了不同制造商的設(shè)備與軟件應(yīng)用程序在工業(yè)自動(dòng)化環(huán)境中能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)縫交流與集成。130OPCUA技術(shù)OPC規(guī)范主要包括三個(gè)核心部分，OPC數(shù)據(jù)訪問(wèn)（OPCDA）、OPC報(bào)警與事件（OPCAE）和OPC歷史數(shù)據(jù)訪問(wèn)（OPCHAD）。OPCDA(DataAccess)：定義了數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋了數(shù)據(jù)值、時(shí)間戳和質(zhì)量信息的傳輸。OPCAE(Alarms&Events)：專門針對(duì)報(bào)警和事件類型的消息交換，以及變量狀態(tài)和狀態(tài)管理進(jìn)行了規(guī)范。OPCHDA(HistoricalDataAccess)：規(guī)范了歷史數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的訪問(wèn)方法131OPCUA技術(shù)OPCUA系統(tǒng)架構(gòu)主要由OPCUA服務(wù)器和客戶端兩部分構(gòu)成其中OPCUA服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、處理邏輯并透過(guò)OPCUA通信協(xié)議向客戶端提供所需數(shù)據(jù)和服務(wù)。在一個(gè)系統(tǒng)中，可以包含多個(gè)服務(wù)器和客戶端，且每個(gè)客戶端可以與一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器建立連接，反之亦然。此外，一個(gè)應(yīng)用程序也可同時(shí)充當(dāng)服務(wù)器和客戶端角色，與其他服務(wù)器和客戶端實(shí)現(xiàn)雙向通信。132OPCUA技術(shù)OPCUA服務(wù)器和客戶端之間的交互方式主要有兩種：請(qǐng)求響應(yīng)模式：客戶端向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求，服務(wù)器執(zhí)行相應(yīng)任務(wù)后立刻回應(yīng)客戶端。這種方式常用于客戶端對(duì)服務(wù)器的數(shù)據(jù)讀寫操作。訂閱推送模式：當(dāng)服務(wù)器端數(shù)據(jù)發(fā)生變更時(shí)，服務(wù)器主動(dòng)將數(shù)據(jù)推送給已訂閱的客戶端，并定期刷新緩存。此模式下，客戶端只能被動(dòng)接收服務(wù)器的數(shù)據(jù)更新。133OPCUA客戶端和服務(wù)器的架構(gòu)134LoRa技術(shù)LoRa（LongRangeRadio）是由Semtech公司研發(fā)的一種基于擴(kuò)頻技術(shù)的無(wú)線通信技術(shù)。相比傳統(tǒng)的短距離無(wú)線通信技術(shù)，如藍(lán)牙和Wi-Fi，LoRa技術(shù)在保持低功耗特性的同時(shí)，顯著提升了通信距離。LoRa通過(guò)線性調(diào)頻擴(kuò)頻調(diào)制技術(shù)，能在維持低能耗的前提下實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離通信。135LoRa技術(shù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成（1）終端：這是網(wǎng)絡(luò)中最基本的單元，通常包含一個(gè)內(nèi)置的LoRa模塊，負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)（如溫濕度傳感器讀數(shù)、設(shè)備狀態(tài)信息等）并通過(guò)LoRa無(wú)線技術(shù)將數(shù)據(jù)發(fā)送給網(wǎng)關(guān)。（2）網(wǎng)關(guān)：或稱為基站，是連接終端設(shè)備與后端服務(wù)器的橋梁。它接收來(lái)自終端的LoRa無(wú)線信號(hào)，然后通過(guò)有線（如以太網(wǎng)）或無(wú)線（如4G/5G、Wi-Fi）回程連接將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。（3）網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器負(fù)責(zé)處理從網(wǎng)關(guān)接收到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)解析、存儲(chǔ)、管理和分發(fā)。它也可以向網(wǎng)關(guān)發(fā)送指令，經(jīng)由網(wǎng)關(guān)傳達(dá)給終端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制或配置更新。（4）云平臺(tái)：為數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理、分析及應(yīng)用提供環(huán)境。它可能包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析工具、用戶界面（如Web儀表板）以及與第三方應(yīng)用或服務(wù)的接口。136LoRa技術(shù)特點(diǎn)（1）優(yōu)勢(shì)長(zhǎng)距離傳輸：LoRa技術(shù)的鏈路預(yù)算高達(dá)157dB，理論上可以實(shí)現(xiàn)15公里以上的通信距離，單個(gè)基站能夠覆蓋數(shù)百平方公里。超低功耗：LoRa技術(shù)的接收電流僅為10mA，休眠電流低至200nA，極大延長(zhǎng)了設(shè)備電池壽命，尤其適用于需長(zhǎng)期待機(jī)工作的設(shè)備。抗干擾性強(qiáng)：LoRa采用跳頻技術(shù)和偽隨機(jī)碼序列進(jìn)行頻移鍵控，有效抵抗定頻干擾，并確保同一頻率下多個(gè)終端同時(shí)發(fā)送時(shí)不互相干擾，保證通信的穩(wěn)定性和可靠性。大容量網(wǎng)絡(luò)連接：LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)的基站每日可處理數(shù)百萬(wàn)條消息，單個(gè)基站能夠同時(shí)支持?jǐn)?shù)千臺(tái)設(shè)備接入，擁有龐大的網(wǎng)絡(luò)連接容量，能夠滿足大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求。成本低廉：LoRa技術(shù)利用免費(fèi)頻段、低成本基礎(chǔ)設(shè)施和低節(jié)點(diǎn)成本設(shè)計(jì)方案，使得通信鏈路成本遠(yuǎn)低于其他同類通信技術(shù)。137LoRa技術(shù)特點(diǎn)（2）劣勢(shì)頻譜干擾問(wèn)題加?。弘S著LoRa設(shè)備部署的增長(zhǎng)及其網(wǎng)絡(luò)使用的普及化，不同節(jié)點(diǎn)間可能會(huì)發(fā)生頻譜資源爭(zhēng)用現(xiàn)象，這可能導(dǎo)致一定程度的信號(hào)干擾，影響通信質(zhì)量。相對(duì)較低的數(shù)據(jù)傳輸速度：LoRa技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸速率相較于高速通信技術(shù)明顯較低，一般在幾千比特每秒的速度區(qū)間內(nèi)運(yùn)行。受限的網(wǎng)絡(luò)承載能力：因?yàn)長(zhǎng)oRa技術(shù)依賴于共享無(wú)線電頻譜資源，其網(wǎng)絡(luò)容量存在自然限制。當(dāng)較高通信延遲：LoRa技術(shù)采用擴(kuò)頻調(diào)制機(jī)制，數(shù)據(jù)包在傳輸過(guò)程中的時(shí)間擴(kuò)展特性會(huì)導(dǎo)致相對(duì)較長(zhǎng)的傳輸延遲。138(1)工業(yè)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制LoRa技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)各類工業(yè)設(shè)備（如生產(chǎn)線機(jī)器、泵站、壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)等）的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)，收集運(yùn)行參數(shù)（如溫度、壓力、振動(dòng)、能耗等），并通過(guò)無(wú)線方式將數(shù)據(jù)傳輸至中央管理系統(tǒng)，便于實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備性能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常并觸發(fā)預(yù)警，支持遠(yuǎn)程故障診斷與維修指導(dǎo)。(2)預(yù)測(cè)性維護(hù)基于LoRa的傳感器節(jié)點(diǎn)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備工況，配合數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)設(shè)備故障發(fā)生概率和剩余使用壽命，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。這種預(yù)防性策略有助于減少意外停機(jī)時(shí)間，降低維護(hù)成本，提升整體設(shè)備效率。(3)環(huán)境監(jiān)測(cè)與安全管理利用LoRa技術(shù)部署氣體探測(cè)器、溫濕度傳感器、煙霧報(bào)警器等，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)工廠環(huán)境中的有害氣體濃度、溫度變化、火災(zāi)隱患等關(guān)鍵參數(shù)，確保工作環(huán)境安全，及時(shí)觸發(fā)應(yīng)急預(yù)案。LoRa技術(shù)的應(yīng)用139NB-IoT技術(shù)NB-IoT，即窄帶物聯(lián)網(wǎng)，是一項(xiàng)專為低功耗廣域場(chǎng)景設(shè)計(jì)的無(wú)線通訊技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，其構(gòu)建于蜂窩網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上，主要用于連接各類智能感應(yīng)器和設(shè)備，服務(wù)于全球范圍內(nèi)的低功耗廣覆蓋物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。NB-IoT網(wǎng)絡(luò)僅占用約180KHz的帶寬，利用授權(quán)頻段運(yùn)作，支持帶內(nèi)、保護(hù)帶和獨(dú)立載波三種部署模式，并能與現(xiàn)存網(wǎng)絡(luò)并存。140NB-IoT技術(shù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成（1）終端：終端是直接部署在現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備。這些設(shè)備通常集成有NB-IoT芯片或模塊，能夠通過(guò)窄帶空中接口與基站通信。（2）無(wú)線網(wǎng)絡(luò)：這一層主要包括NB-IoT基站，負(fù)責(zé)接收來(lái)自終端的信號(hào)并將其傳送到核心網(wǎng)絡(luò)。（3）核心網(wǎng)絡(luò)：核心網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)管理用戶身份驗(yàn)證、會(huì)話管理、數(shù)據(jù)路由等功能，確保終端設(shè)備能夠接入網(wǎng)絡(luò)并與其他網(wǎng)絡(luò)或應(yīng)用服務(wù)器進(jìn)行通信。（4）IoT支持平臺(tái)：這是一個(gè)中間層平臺(tái)，通常分為物聯(lián)網(wǎng)連接管理平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)使能平臺(tái)。連接管理平臺(tái)處理設(shè)備的激活、去激活、計(jì)費(fèi)、數(shù)據(jù)用量監(jiān)控等操作，而業(yè)務(wù)使能平臺(tái)提供設(shè)備管理、數(shù)據(jù)管理、API接口等功能，便于應(yīng)用開發(fā)者集成和管理物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。（5）應(yīng)用服務(wù)器：處理從終端設(shè)備收集的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、存儲(chǔ)，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求觸發(fā)相應(yīng)的動(dòng)作或提供服務(wù)。141NB-IoT技術(shù)特點(diǎn)（1）優(yōu)勢(shì)低功耗：針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)鍵需求，NB-IoT引入了PSM和eDRX技術(shù)，顯著降低了終端能耗，使設(shè)備在生命周期的大部分時(shí)間內(nèi)保持極低功耗狀態(tài)，確保電池壽命能達(dá)到5至10年。低成本：NB-IoT終端采用窄帶技術(shù)，具有較低的基帶復(fù)雜度，只需單一天線和半雙工通信模式，射頻模塊成本低?？焖俨渴鹋c廣泛覆蓋：由于NB-IoT是基于已有的LTE網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)而來(lái)，運(yùn)營(yíng)商可以在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上快速完成部署，迅速擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍。海量連接：相較于2G/3G/4G技術(shù)，NB-IoT單個(gè)基站可支持的接入數(shù)量提升50-100倍，在相同基站配置下，能夠處理高達(dá)5萬(wàn)用戶的規(guī)模。142NB-IoT技術(shù)特點(diǎn)（2）劣勢(shì)高延遲：首次接入網(wǎng)絡(luò)需時(shí)約10秒，入網(wǎng)后的傳輸時(shí)延在百毫秒至數(shù)秒之間，且PSM狀態(tài)下的喚醒響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。低移動(dòng)性：NB-IoT更適用于低速移動(dòng)場(chǎng)景，移動(dòng)速度一般不超過(guò)30公里/小時(shí)。小數(shù)據(jù)包傳輸：受限于窄帶接入（180KHz），適合的數(shù)據(jù)傳輸量通常在50字節(jié)至200字節(jié)之間，不宜過(guò)大。低頻次通信：NB-IoT終端通常需要長(zhǎng)期處于休眠狀態(tài)，數(shù)據(jù)上報(bào)頻率較低，推薦每天上報(bào)1至2次。143NB-IoT技術(shù)的應(yīng)用(1)資產(chǎn)管理與追蹤：利用NB-IoT標(biāo)簽或傳感器對(duì)工廠內(nèi)的重要資產(chǎn)（如大型工具、移動(dòng)設(shè)備、重要零部件）進(jìn)行定位追蹤，實(shí)時(shí)監(jiān)控資產(chǎn)位置、使用狀態(tài)、維護(hù)周期等信息，提高資產(chǎn)利用率，防止資產(chǎn)丟失或被盜。(2)智能供應(yīng)鏈管理：NB-IoT可以應(yīng)用于物流追蹤，通過(guò)在貨物或運(yùn)輸車輛上安裝物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)控貨物的位置、溫度、濕度、震動(dòng)等條件，確保貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的安全與合規(guī)，優(yōu)化物流路線，提升供應(yīng)鏈透明度和響應(yīng)速度。144工業(yè)大數(shù)據(jù)單點(diǎn)采集技術(shù)——傳感器技術(shù)傳感器技術(shù)在高度工業(yè)化的背景下應(yīng)運(yùn)而生，以彌補(bǔ)人類五感在精確度和范圍上的局限。作為一種檢測(cè)裝置，傳感器能捕捉各類信息（包括人類無(wú)法直接感知的），將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào)等輸出形式，滿足多樣化信息處理需求。作為人類感知的延伸，傳感器涵蓋物理、化學(xué)、生物三大領(lǐng)域，不僅應(yīng)用于工業(yè)制造，還在化工、生物制藥等行業(yè)發(fā)揮重要作用。145傳感器的組成結(jié)構(gòu)電源：為傳感器正常工作提供必要的能量供給。感知元件：由傳感元件和模數(shù)轉(zhuǎn)換組件兩部分構(gòu)成。傳感元件的主要職責(zé)是感知外界信息并將其捕獲。模數(shù)轉(zhuǎn)換組件將收集的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)楸阌谔幚淼臄?shù)字信號(hào)。處理部件：也稱為嵌入式處理器，負(fù)責(zé)傳感器內(nèi)部各部分的運(yùn)作，包括調(diào)整傳感元件與電源的工作模式，并對(duì)獲取的信息實(shí)施必要的處理及儲(chǔ)存。存儲(chǔ)器：保存經(jīng)處理后的數(shù)據(jù)，確保信息的留存。通信部件：負(fù)責(zé)在不同的傳感器或監(jiān)測(cè)設(shè)備之間傳輸數(shù)據(jù)，保障信息流通。軟件：作為傳感器的輔助系統(tǒng)，涵蓋了嵌入式操作系統(tǒng)、嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)等關(guān)鍵組件，為傳感器的高效運(yùn)行和數(shù)據(jù)管理奠定了基礎(chǔ)。146工業(yè)中常見(jiàn)傳感器類別壓力傳感器探測(cè)壓力變化，并將其轉(zhuǎn)化為清晰的電信號(hào)輸出溫度傳感器位移傳感器霍爾傳感器加速度傳感器光電傳感器專門設(shè)計(jì)用于將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，其運(yùn)作機(jī)理根植于光電效應(yīng)原理測(cè)量物體加速度的傳感器基于霍爾效應(yīng)原理制造，用于測(cè)量磁場(chǎng)強(qiáng)度，并能通過(guò)磁場(chǎng)測(cè)量電壓、電流等物理量將機(jī)械位移轉(zhuǎn)化為電阻或電壓信號(hào)處添加內(nèi)容，簡(jiǎn)明扼要地闡述觀點(diǎn)感知溫度并轉(zhuǎn)化為可供輸出的信號(hào)147不同傳感器的對(duì)比表傳感器類型特點(diǎn)應(yīng)用舉例壓力傳感器測(cè)量氣體、液體壓力，高精度、寬量程，多種輸出形式，適應(yīng)惡劣環(huán)境工業(yè)過(guò)程控制（化工、能源），汽車系統(tǒng)（剎車、輪胎壓力監(jiān)測(cè)），環(huán)境監(jiān)測(cè)（氣象站）溫度傳感器測(cè)量環(huán)境或物體溫度，多種工作原理，精度高、響應(yīng)快，廣泛的溫度范圍適應(yīng)性家用電器（冰箱、空調(diào)），工業(yè)設(shè)備（加熱爐、冷卻系統(tǒng)）位移傳感器測(cè)量物體位置或距離變化，多種測(cè)量原理，高分辨率、長(zhǎng)量程，可在惡劣環(huán)境下工作機(jī)床定位與反饋（CNC加工），工程機(jī)械（升降機(jī)、起重機(jī)），自動(dòng)門與電梯控制霍爾傳感器對(duì)磁場(chǎng)敏感，非接觸式測(cè)量，抗干擾能力強(qiáng)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，耐用電機(jī)速度控制，位置與角度檢測(cè)（如閥門開閉、車速檢測(cè)），電子開關(guān)與接近感應(yīng)加速度傳感器測(cè)量線性或旋轉(zhuǎn)加速度，低噪聲、高帶寬，低功耗，適用于動(dòng)態(tài)振動(dòng)與沖擊監(jiān)測(cè)汽車安全系統(tǒng)（ABS、ESP）），工業(yè)自動(dòng)化（振動(dòng)分析）光電傳感器檢測(cè)光強(qiáng)、顏色、距離、速度等光學(xué)信息，非接觸、反應(yīng)速度快，靈敏度高工業(yè)自動(dòng)化（物體檢測(cè)、計(jì)數(shù)、定位），安全防護(hù)（光幕、入侵檢測(cè)）148RFID技術(shù)RFID技術(shù)，全稱無(wú)線電頻率識(shí)別，是一種無(wú)接觸的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，利用無(wú)線射頻信號(hào)實(shí)現(xiàn)。該技術(shù)特色在于能夠使讀寫設(shè)備在無(wú)需物理接觸的情況下，與電子標(biāo)簽或射頻卡進(jìn)行信息交換，從而辨識(shí)物體并提取其數(shù)據(jù)信息。其顯著優(yōu)勢(shì)在于高速移動(dòng)物體的識(shí)別能力及同時(shí)批量讀取多個(gè)標(biāo)簽的高效性。149RFID技術(shù)的組成及分類（1）電子標(biāo)簽電子標(biāo)簽內(nèi)部包含接收發(fā)送天線、AC/DC轉(zhuǎn)換電路、解調(diào)電路、邏輯控制電路、存儲(chǔ)器和調(diào)制電路。（2）讀寫器讀寫器則集成有接收發(fā)送天線、頻率發(fā)生器、鎖相環(huán)、調(diào)制解調(diào)電路、微處理器、存儲(chǔ)器以及外部接口等組件。（3）RFID系統(tǒng)依據(jù)電子標(biāo)簽是否內(nèi)置電源可分為三類：有源RFID系統(tǒng)、無(wú)源RFID系統(tǒng)及半有源RFID系統(tǒng)。150RFID技術(shù)的組成及分類不同頻率的RFID頻段作用距離穿透能力低頻125-134kHz45m左右較強(qiáng)高頻10-15MHz1-3m一般超高頻400-1000MHz3-9m較弱微波2.4GHz左右3m最弱151RFID技術(shù)的應(yīng)用RFID技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)和物流領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用標(biāo)志著信息技術(shù)的革新，其構(gòu)建的無(wú)處不在的信息網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)物品的實(shí)時(shí)追蹤與定位，對(duì)社會(huì)各層面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在室內(nèi)環(huán)境，RFID技術(shù)補(bǔ)充了傳統(tǒng)定位技術(shù)的不足。在制造業(yè)中，RFID技術(shù)促進(jìn)了生產(chǎn)自動(dòng)化，提升了效率，降低了成本，并為生產(chǎn)和庫(kù)存管理提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持，進(jìn)一步鞏固了物聯(lián)網(wǎng)作為信息技術(shù)革命性進(jìn)展的地位。152工業(yè)大數(shù)據(jù)組合采集技術(shù)單點(diǎn)采集技術(shù)造成了數(shù)據(jù)間缺乏關(guān)聯(lián)性，難以進(jìn)行深入有效的關(guān)聯(lián)分析，數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)價(jià)值的利用程度有限。而組合采集技術(shù)通過(guò)多傳感器協(xié)作配合，數(shù)據(jù)來(lái)源多樣豐富，能夠提供更加詳盡、立體的數(shù)據(jù)支撐，不但增加了數(shù)據(jù)的維度，還提升了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和實(shí)用性，為企業(yè)的決策制定提供了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持。153組合采集原理組合采集技術(shù)在工業(yè)大數(shù)據(jù)中的實(shí)施流程主要包括四個(gè)核心模塊：采集參數(shù)配置模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)以及云端存儲(chǔ)系統(tǒng)。1）采集參數(shù)配置模塊允許用戶根據(jù)自身需求個(gè)性化定制采集參數(shù)，創(chuàng)建“配置文件”，并將配置信息提交給數(shù)據(jù)采集模塊。2）數(shù)據(jù)采集模塊根據(jù)配置文件中的參數(shù)信息對(duì)設(shè)備進(jìn)行持續(xù)性周期性采集，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合處理，形成組合數(shù)據(jù)，每次組合操作應(yīng)設(shè)置合理的閾值，防止組合數(shù)據(jù)過(guò)多影響處理效率。3）數(shù)據(jù)庫(kù)模塊負(fù)責(zé)對(duì)組合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行臨時(shí)存儲(chǔ)。4）云端存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的組合數(shù)據(jù)進(jìn)行永久性存儲(chǔ)。154工業(yè)大數(shù)據(jù)組合采集技術(shù)流程圖第一步：用戶通過(guò)采集參數(shù)配置接口設(shè)定采集參數(shù)，包括要采集的數(shù)據(jù)項(xiàng)目、數(shù)據(jù)采集周期以及數(shù)據(jù)組合周期等。其中，數(shù)據(jù)采集周期指的是數(shù)據(jù)采集模塊請(qǐng)求設(shè)備發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔，用戶設(shè)定的最小采集時(shí)間不得小于單次數(shù)據(jù)采集周期；數(shù)據(jù)組合周期是指采集模塊對(duì)一定數(shù)量的數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)采集的數(shù)據(jù)集進(jìn)行組合處理的時(shí)間間隔。第二步：數(shù)據(jù)采集模塊按照設(shè)定的周期持續(xù)從設(shè)備中采集數(shù)據(jù)。第三步：數(shù)據(jù)采集模塊按照用戶設(shè)定的采集周期完整采集數(shù)據(jù)，并暫時(shí)存儲(chǔ)在本地。第四步：對(duì)本地緩存的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合操作，生成一組或多組組合數(shù)據(jù)。第五步：將形成的組合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，并上傳至云端進(jìn)行永久存儲(chǔ)。155組合采集的應(yīng)用案例案例背景下圖所示為課題組設(shè)計(jì)開發(fā)的軸承綜合性能與故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)，該平臺(tái)集成了先進(jìn)的傳感器系統(tǒng)和可調(diào)機(jī)械組件，主要用于模擬和檢測(cè)軸承在不同工況下的故障情況。實(shí)驗(yàn)臺(tái)不僅能夠調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速、負(fù)載，模擬多種故障類型，還能實(shí)時(shí)采集和分析軸承運(yùn)行過(guò)程中的多項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)，如轉(zhuǎn)速、振動(dòng)、溫度、加速度、位移等。156組合采集的應(yīng)用案例實(shí)驗(yàn)臺(tái)配置與功能轉(zhuǎn)速與負(fù)載控制：實(shí)驗(yàn)臺(tái)可通過(guò)伺服電機(jī)調(diào)控轉(zhuǎn)速并在不同負(fù)載條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，配備有扭矩轉(zhuǎn)速傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。故障模擬：可模擬內(nèi)圈溝道故障、外圈溝道故障、滾動(dòng)體故障以及保持架斷裂等多種故障類型，同時(shí)具備綜合故障模擬能力。多參數(shù)監(jiān)測(cè)：搭載各類傳感器，如加速度傳感器（CA-YD-1160）、扭矩轉(zhuǎn)速傳感器（PLD950A-50）、壓力傳感器（PLD204D-26）、速度位移傳感器（CRZ-401）、溫度傳感器（SA20BC）以及三向加速度傳感器（CA-YD-3193），用于全方位監(jiān)測(cè)軸承運(yùn)行狀態(tài)。數(shù)據(jù)采集與處理：實(shí)驗(yàn)臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)采集所有相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過(guò)PLC控制系統(tǒng)與上位機(jī)進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化和分析。157組合采集的應(yīng)用案例組合采集詳細(xì)過(guò)程（1）轉(zhuǎn)速與扭矩采集扭矩轉(zhuǎn)速傳感器（PLD950A-50）直接安裝在軸承傳動(dòng)軸或與之關(guān)聯(lián)的旋轉(zhuǎn)部件上，通過(guò)非接觸方式同時(shí)監(jiān)測(cè)軸承的轉(zhuǎn)動(dòng)速度與扭矩。當(dāng)軸承啟動(dòng)并運(yùn)行在預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速下時(shí)，傳感器通過(guò)檢測(cè)磁場(chǎng)變化或機(jī)械接觸，將轉(zhuǎn)速和扭矩信息轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。電信號(hào)經(jīng)過(guò)放大、濾波等處理后，由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為數(shù)字量，分別精確表示軸承的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速值和扭矩值。上位機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)接收并顯示轉(zhuǎn)速與扭矩?cái)?shù)據(jù)，同時(shí)記錄在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)文件中，便于后續(xù)分析。158組合采集的應(yīng)用案例（2）振動(dòng)采集加速度傳感器（CA-YD-1160、CA-YD-3193）被布置在軸承內(nèi)外圈、滾動(dòng)體及保持架的關(guān)鍵部位，以捕捉振動(dòng)信號(hào)。在軸承運(yùn)行過(guò)程中，這些傳感器感應(yīng)到微小的振動(dòng)加速度，將其轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。電信號(hào)經(jīng)過(guò)放大、濾波、積分等處理后，轉(zhuǎn)化為速度和位移信號(hào)，由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為數(shù)字量，記錄振動(dòng)幅值、頻率特性等參數(shù)。速度位移傳感器（CRZ-401）可能用于補(bǔ)充或驗(yàn)證加速度傳感器的振動(dòng)數(shù)據(jù)，特別是在需要精確測(cè)量低頻振動(dòng)或位移變化時(shí)。上位機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示振動(dòng)參數(shù)曲線，記錄在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)文件中。159組合采集的應(yīng)用案例（3）溫度采集溫度傳感器（SA20BC）安裝在軸承及其周圍環(huán)境的熱源點(diǎn)，如軸承座、潤(rùn)滑油槽、軸承內(nèi)外圈表面等，監(jiān)測(cè)軸承運(yùn)行溫度。當(dāng)軸承因摩擦、負(fù)載、故障等因素產(chǎn)生熱量時(shí)，溫度傳感器感應(yīng)溫度變化，將其轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。電信號(hào)經(jīng)過(guò)放大、線性化處理后，由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為數(shù)字量，精確表示軸承各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的實(shí)時(shí)溫度值。上位機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示溫度數(shù)據(jù)，繪制溫度曲線，記錄在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)文件中。160組合采集的應(yīng)用案例（4）多參數(shù)同步采集在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過(guò)內(nèi)部時(shí)鐘同步機(jī)制，確保各傳感器采集