工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)

第 1章 工業(yè)大數(shù)據(jù)概述\t1
1．1　工業(yè)大數(shù)據(jù)基本概念　2
1．1．1　工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展背景　2
1．1．2　工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義　3
1．1．3　工業(yè)大數(shù)據(jù)的基本框架　3
1．2　工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別　4
1．2．1　工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別　4
1．2．2　工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析的區(qū)別　4
1．3　工業(yè)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)關(guān)系　6
1．3．1　制造業(yè)催生工業(yè)大數(shù)據(jù)　7
1．3．2　工業(yè)大數(shù)據(jù)促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)　8
1．4　工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與前景　10
1．4．1　國(guó)外工業(yè)大數(shù)據(jù)概況　10
1．4．2　我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)概況　11
1．4．3　工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀　12
1．4．4　工業(yè)大數(shù)據(jù)前景　13
本章小結(jié)　14
本章習(xí)題　14
第　2章 大數(shù)據(jù)采集技術(shù)　15
2．1　工業(yè)數(shù)據(jù)采集類型　18
2．1．1　Key-Value數(shù)據(jù)　18
2．1．2　文檔數(shù)據(jù)　19
2．1．3　信息化數(shù)據(jù)　20
2．1．4　接口數(shù)據(jù)　21
2．1．5　現(xiàn)場(chǎng)多媒體數(shù)據(jù)　24
2．2　數(shù)據(jù)采集手段　26
2．2．1　傳感器　26
2．2．2　RFID　30
2．2．3　NFC　33
本章小結(jié)　37
本章習(xí)題　37
第3章　分布式存儲(chǔ)技術(shù)　38
3．1　分布式存儲(chǔ)技術(shù)概述　39
3．1．1　分布式存儲(chǔ)概念　39
3．1．2　分布式存儲(chǔ)分類　40
3．2　關(guān)鍵系統(tǒng)構(gòu)成　41
3．2．1　分布式文件系統(tǒng)　43
3．2．2　分布式表格系統(tǒng)　56
3．2．3　分布式鍵值系統(tǒng)　71
3．3　數(shù)據(jù)庫(kù)功能　82
3．3．1　整體結(jié)構(gòu)　83
3．3．2　只讀事務(wù)　89
3．3．3　寫事務(wù)　92
3．3．4　OLAP業(yè)務(wù)支持　93
本章小結(jié)　96
本章習(xí)題　96
第4章　分布式計(jì)算技術(shù)　97
4．1　分布式計(jì)算概念　98
4．1．1　分布式程序　100
4．1．2　分布式運(yùn)行模型　102
4．1．3　分布式系統(tǒng)的全局狀態(tài)　103
4．1．4　分布式計(jì)算的運(yùn)行分割　105
4．2　分布式計(jì)算模型　108
4．2．1　傳統(tǒng)的C/S模型　108
4．2．2　集群技術(shù)　113
4．2．3　通用型分布式計(jì)算環(huán)境　120
4．2．4　簡(jiǎn)單對(duì)象訪問(wèn)協(xié)議（SOAP）　134
本章小結(jié)　138
本章習(xí)題　138
第5章　大數(shù)據(jù)分析技術(shù)　139
5．1　基礎(chǔ)技術(shù)Python介紹　140
5．1．1　Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建　140
5．1．2　編寫Python程序　144
5．1．3　Python數(shù)據(jù)類型　148
5．2　數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)與應(yīng)用　151
5．2．1　數(shù)據(jù)可視化概述　151
5．2．2　數(shù)據(jù)可視化工具　153
5．2．3　數(shù)據(jù)可視化圖表　157
5．3　數(shù)據(jù)預(yù)處理　161
5．3．1　數(shù)據(jù)清洗　163
5．3．2　處理缺失數(shù)據(jù)　164
5．3．3　識(shí)別錯(cuò)誤分類　165
5．3．4　識(shí)別離群值的圖形方法　166
5．4　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)　168
5．4．1　樸素貝葉斯　169
5．4．2　決策樹(shù)　171
5．4．3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　173
5．4．4　深度學(xué)習(xí)　176
本章小結(jié)　178
本章習(xí)題　178
第6章　工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用　179
6．1　工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能機(jī)床中的應(yīng)用　180
6．1．1機(jī)床數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)　180
6．1．2機(jī)床數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)管理　183
6．1．3機(jī)床故障分析診斷　187
6．2　工業(yè)大數(shù)據(jù)在發(fā)動(dòng)機(jī)中的應(yīng)用　190
6．2．1航空發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)字孿生　190
6．2．2發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試實(shí)驗(yàn)與故障診斷　195
6．2．3發(fā)動(dòng)機(jī)裝配質(zhì)量預(yù)測(cè)　198
6．3　工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用　201
6．3．1電力需求預(yù)測(cè)　202
6．3．2電力設(shè)備檢測(cè)　206
6．3．3電能質(zhì)量分析　209
6．3．4電力異常分析與短期負(fù)荷預(yù)測(cè)　216
6．4　工業(yè)大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)線中的應(yīng)用　218
6．4．1航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片生產(chǎn)線　218
6．4．2線纜生產(chǎn)線　224
6．4．3自動(dòng)灌裝生產(chǎn)線　229
6．4．4表面貼裝生產(chǎn)線　234
本章小結(jié)　238
本章習(xí)題　238
縮略語(yǔ)　239
參考文獻(xiàn)　242