摘要：为了深入挖掘和分析工业大数据隐藏的关系、趋势和模式,从而为企业提供更好的决策依据,结合随机游走和标签传播思想,提出一种基于工业大数据的重叠社区发现算法。设计了种子节点选取算法,通过随机游走计算各节点的重要性,选出不相关和重要性高的种子节点;提出重叠社区发现算法,对种子节点赋予唯一标签,迭代进行标签传播直到节点标签不再改变,根据节点标签得到最终的重叠社区划分结果。通过在真实数据集和人工数据集上进行对比实验表明,该算法可以在网络上有效发现高质量的重叠社区,并进一步解决工业大数据的数据分析、信息挖掘等核心问题。

摘要：针对火炸药生产制造过程中的安全性与突发事故处置,应用信息化软件设计一种应急管理系统平台。通过使用工业大数据信息化的手段,使用数据跨网传输、3维数字孪生、应急通信融合等技术,建设完备的事故应急管理系统。结果表明:该系统在保证信息安全性的前提下,能实现应急管理信息的快速传递,提高火炸药生产过程中的安全性以及对事故的反应处理能力。

摘要：工业大数据技术可以显著提升机械装备设计的精准性、创新性和高效性,对推动机械工业的智能化发展发挥着重要作用。文章重点研究工业大数据驱动的机械装备智能化设计与优化,深入分析工业大数据在需求分析、创新设计、性能优化等方面的应用,提出数据驱动的智能需求分析模型、知识挖掘辅助设计方法、生产过程参数优化策略和故障预警技术,并阐述面向装备全生命周期的智能化设计平台架构。

摘要：针对粗轧机轴承解体周期长、运行状态处于“信息黑箱”而难以提供准确有效的解体策略、信息提纯困难等问题,创新性的搭建了工业现场测试平台,实时、准确、完整的采集了上/下工作辊轴承在轧制不同板坯时的动态信息。通过对不同道次的加速度信号进行特征域分析,融合轴承力学模型和失效机理,为生产现场提供精准有效的轴承包解体策略。研究表明:通过跟踪测试的三套轴承包加速度信号可以清晰判别轧辊空转、咬钢、稳定轧制和抛钢四个阶段,其中稳定轧制阶段有明显的周期性冲击,利用波形因子、脉冲因子等指标值可以区分不同轴承包运行状态。利用加速度信号,采用频域积分法模拟系统的水平响应特性。除了咬钢和抛钢瞬间,外力也会导致系统产生较大水平响应,其中下辊响应幅值明显大于上辊。研究为粗轧机工作辊轴承的下机保养和故障预知性维修提供精准有效策略。

摘要：在工业4.0大背景下,计算机工业大数据驱动的产品生命周期管理(PLM)成为制造业智能化转型的核心驱动力之一。随着信息技术与制造业的深度融合,企业面临着前所未有的数据洪流,包括从产品概念设计、研发、生产、销售到售后服务的全链条数据。计算机工业大数据不仅涵盖了生产参数、库存记录等结构化数据,还包括客户反馈、社交媒体情绪分析等非结构化数据。通过大数据分析、机器学习等先进技术,企业能够从海量数据中提取洞察、优化产品设计、预测市场趋势、实现供应链协同以及进行预防性维护决策。

摘要：针对核电大数据集成管理缺乏适应性和应用价值有限的问题,提出了一种基于工业大数据分析架构的核电装备智能设计制造服务体系.首先,基于核电大数据的领域特性设计了核电装备全生命周期数据空间,通过业务系统数据与主数据两个层次,实现海量多源异构数据分布式存储,并提出模型驱动的核电大数据应用模式.在此基础上,基于数据空间提出了核电装备智能设计制造服务体系框架和关键技术,包括基于模型数据知识联合学习的智能协同设计、多阶段数据融合驱动的质量管控与精准追溯、高维动态边缘数据驱动的运行服务智能诊断预测等技术,为生产决策和运作管理提供依据,促进核电装备安全性、可靠性和经济性指标持续优化.最后通过核电装备典型业务场景来验证所提框架和技术的有效性,并取得了良好的应用效果,为未来核电大数据协同管理和智能应用提供参考.

摘要：通过对制造与服务融合中服务运作环境和服务主体需求的分析,提出了一种智能服务的模块化设计方法,该方法采用工业大数据和模块化技术构建智能服务模块体系,包含智能服务大数据环境、智能服务模块分解和智能服务模块优化。利用工业大数据分析智能服务应用、技术和管理三个维度的关系,建立智能服务的模块化设计策略,确定智能服务的初始化模块分解,再基于结构矩阵模型将智能服务初始化模块优化为智能服务模块。通过具体实例的应用,证明了工业大数据环境中智能服务模块化设计策略的可行性和优越性。

摘要：为了高效清洗具有时序性、周期性等特点的工业数据,首先利用分布式组件设计了一套流式清洗系统,系统以Mosquitto作为采集数据的汇集中心,以Flume为连接组件,以Kafka为缓冲组件,对接数据清洗组件,使系统具有高吞吐、大缓冲等优势。然后基于速度约束模型,设计了一种周期性数据清洗算法,综合工业数据的时序性、周期性、物理意义等特性,在原有速度约束算法基础上增加周期性检测和数据切片机制,以解决速度约束算法处理周期性数据的失真问题,提高可用度。最后文中以盾构掘进数据集为样本,验证了系统和算法的有效性,以及改进算法的适用性。

摘要：随着信息化与工业化的深度融合,大数据技术由于自身海量性、多样性、高速性特点,已逐渐渗透至机械设计领域。从基于个性化需求数据、基于工况数据、基于维护维修数据三方面介绍了面向数据采集的机械装备,从装备智能设计和装置智能设计两方面对基于工业大数据的机械装备智能化设计进行了综述。装备智能设计包括通用机床设备、工业机器人,装置智能设计包括齿轮传动装置、主轴部件、直线运动单元。

摘要：在智能生产制造过程中,工业数据存在复杂的关联关系和多源异构特性,不断增长的工业大数据使得数据分析与挖掘异常复杂,而传统的基于数据仓库或关系型数据库的工业数据分析方法数据处理不灵活、分析查询效率低。提出了基于JSON文档结构的工业大数据联机分析处理(OLAP)模型架构,使用Key-Value数据的JSON文档结构灵活定义工业数据结构,将维度信息中的表结构转换为基于JSON的文档结构,将事实包含的维度信息通过嵌套文档的方式保存。通过构建分析目标为根节点的文档树,基于Elasticsearch平台储存文档结构树并建立倒排索引,将查询与分析操作转变为文档内容的遍历与查询,使用倒排索引的方法提高数据分析查询的效率。设计了自定义配置检索条件与查询语句的智能解析引擎,实现了工业数据多维分析可视化图表的智能生成。