大数据加持的预测性维护:让设备故障“未卜先知”
大数据加持的预测性维护:让设备故障“未卜先知” 在设备运维这条路上,有两种“哲学”:一种是“亡羊补牢”,设备坏了赶紧修;另一种是“未雨绸缪”,在设备出问题之前,就预测它可能会故障,然后提前采取措施。预测性维护,就是后者的最佳实践,而大数据则是它背后的“千里眼...

MaxCompute产品使用合集之如何实现嵌入式设备到物联网平台再到PAI DSW的云边结合
问题一:大数据计算MaxCompute中Spark跑oss数据,这几个有啥区别? 大数据计算MaxCompute中Spark跑oss数据,这几个有啥区别? 参考回答: 在大数据计算MaxCompute中运行Spark作业处理OSS数据,选择MaxCompute(MC), AnalysDB, 或EMR取决于具体的业务需求和成本考虑。以下是对这几个产品的区别分析: ...
想通过大数据计算MaxCompute实现嵌入式设备到物联网平台再到PAI DSW的云边结合,如何做?
想通过大数据计算MaxCompute实现嵌入式设备到物联网平台再到PAI DSW的云边结合,应该如何去做,看了一些文档,目前还是不太明白?
大数据Spark物联网设备数据分析
1 设备监控数据在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流,使实时数据分析成为分析数据的理想工具。模拟一个智能物联网系统的数据统计分析,产生设备数据发送到Kafka,结构化流StructuredStreaming实时消费统计。对物联网设备状态信号数据,实时统计分析:1)、信号强度大于30的设备;2)、各种设备类型的数量;3)、各种设备类型的平均信....

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 附完代码+论文(下)
3.3.4 数据测试类数据测试类接受一个模型 obj,一个属性名列表 Attr_Name,一个测试数据(属性值)列表 TestData,这三个参数用于测试数据;另外由于需要对外开放测试结果,还接受一个字符串变量 line 用于递归返回最终结果。下面是 TestData.java 的定义:public static String TestData(Object obj, Object[] Attr....

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 附完代码+论文(中)
2.3.3 SVM 核函数假如训练样本线性不可分,放到我们最开始的例子里面的意思就是:我们无法用一条直线将所有的样本正确分类为两类。如下面的“异或”问题:图 6 异或问题图 7 非线性映射对于这种情况,我们可以将原始空间的训练样本映射到一个更高维度的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分[9]。令表示将 x 映射到高维空间中的特征向量,那么对比前面线性可分的模型表示,同理可以得到相应的高维空....

基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 附完代码+论文(上)
设备的故障诊断方法可以按照诊断依据分为三种:基于机理模型的方法,基于数据驱动的方法,基于知识工程的方法。本文将采用基于数据驱动的方法中的基于分类的方法进行故障模型的构建。详细设计见md文件。完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/874305821 绪论1.1 选题背景和意义在计算机行业还未能发展到如今这般规模的时候,人们只能选择....

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