流式大數據分析與診斷平臺

面對大量、高速、持續的動態數據，挖掘、分析數據中蘊含的異常信息，實時、準確地掌握設備健康狀態的診斷過程。

（一）主要研究內容 

1. 基于大數據框架的流式數據分布式實時處理技術

2. 基于離線深度網絡和在線增量網絡集成策略的數據流異常檢測技術

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

4. 基于融合模糊理論高效推理引擎的復雜系統實時智能專家系統

（二）主要成果 流式大數據分析與診斷平臺

面對海量、高速、持續的動態數據流，融合大數據框架、集成學習框架、診斷推理框架，以及智能機器學習技術，攻克了數據流在線自適應學習、高維數據特征提取和小失效樣本模式識別等難題，搭建流式大數據分析與智能診斷平臺，快速感知數據中的異常信息、準確定位設備故障狀態、預知設備故障發展趨勢，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，也將成為航空航天、能源、交通等其他工業系統智能管理的重要推力。

圖2 流式大數據分析與診斷平臺

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