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)絡和在線增量網(wǎng)絡集成策略的數(shù)據(jù)流異常檢測技術(shù)
3. 小失效樣本約束下復雜設備智能故障診斷與壽命預測技術(shù)
4. 基于融合模糊理論高效推理引擎的復雜系統(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、集成學習框架、診斷推理框架，以及智能機器學習技術(shù)，攻克了數(shù)據(jù)流在線自適應學習、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、準確定位設備故障狀態(tài)、預知設備故障發(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**、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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