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基于云计算的设备远程故障诊断中心的设计与实现

作　者: 葛二灵
导　师: 符意德
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 云计算 设备远程故障诊断中心 Hadoop
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 59次
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内容摘要


为了对企业中出现故障的设备进行实时诊断,企业需搭建专业的设备监测与故障诊断系统。大部分中小企业存在生产规模小、资金有限、维护人员少等限制,无法开发专业的设备监测与故障诊断系统；而且随着时间的积累,企业中的设备会产生大量的历史故障数据,如何保存和充分利用这些数据也是个值得研究的问题。云计算作为一种新型的网络服务模式,基于云计算开发的应用越来越多,它们以服务方式呈现给用户。企业可以利用云计算服务,将故障诊断任务交给云计算故障诊断服务提供商去完成,能在满足需求的前提下节约各种成本,从而大大提高了企业效益。本文在研究了云计算的相关理论、特点和关键技术后,结合上述存在的问题,引入了“故障诊断云”的概念,将企业设备故障数据的存储和对其进行的计算都集中于“云”中。由此设计了一种B/C(Brower/Cloud-Center)架构的设备远程故障诊断系统(相对于传统的C/S和B/S),阐述了该系统的总体组成和工作原理。并在对开源云计算平台Hadoop的核心技术HDFS、MapReduce、HBase和设备远程故障诊断系统功能的研究分析的基础上,设计了一个基于云计算的设备远程故障诊断中心,该中心向注册在其上的企业用户提供故障诊断云服务。在该诊断中心中,利用分布式数据库HBase设计数据库表,使得诊断中心在数据存储能力上有很强的可扩展性；利用分布式编程框架MapReduce设计基于案例推理的故障诊断专家系统,使其在设备故障案例数量很大时,也能够满足案例检索实时性的问题；在与人工诊断专家交互方面,设计了在线实时交互模块,作为诊断专家和设备使用方及时交流以及观看设备实时运行状态的桥梁；诊断中心包括设备故障管理模块,负责存储企业的私有设备故障信息：另外诊断中心也包括了注册登录管理模块、后台管理模块、在线故障学习模块和帮助模块。最后,利用Hadoop框架搭建了云计算开发环境,并在该云计算平台上开发了基于云计算的设备远程故障诊断中心的原型系统,给出了实现效果,并对云计算平台性能进行了测试分析。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题研究的背景与意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
    1.2.1 云计算的发展现状  9
    1.2.2 设备故障诊断发展及现状  9-10
  1.3 本文的主要研究内容  10-11
  1.4 本文的组织结构安排  11-12
2 相关技术分析介绍  12-27
  2.1 云计算  12-14
    2.1.1 云计算定义及其特征  12-13
    2.1.2 云计算的服务方式/类型  13-14
  2.2 Hadoop平台  14-23
    2.2.1 Hadoop概述  14-15
    2.2.2 Hadoop分布式文件系统HDFS  15-16
    2.2.3 Hadoop分布式计算框架MapReduce  16-20
    2.2.4 Hadoop的分布式数据库HBase  20-23
  2.3 基于案例的诊断推理  23-26
  2.4 本章小结  26-27
3 基于云计算的设备远程故障诊断中心的设计  27-44
  3.1 设备远程故障诊断系统网络拓扑结构  27-29
  3.2 云诊断中心总体功能模块  29-35
    3.2.1 云诊断中心需求分析  29-30
    3.2.2 在线智能查询模块设计  30-32
    3.2.3 在线实时交互模块的设计  32-34
    3.2.4 设备故障管理模块设计  34-35
  3.3 诊断中心整体框架结构  35-37
  3.4 平台数据库设计  37-43
  3.5 本章小结  43-44
4 基于云计算的设备远程故障诊断中心的实现  44-58
  4.1 数据库设计的实现  44-45
  4.2 在线智能诊断子系统主要功能的实现  45-51
    4.2.1 基于MapReduce的K近邻案例检索算法的实现  45-49
    4.2.2 案例检索的实现  49-51
  4.3 设备故障管理模块的实现  51-53
  4.4 在线实时交互模块的实现  53-57
    4.4.1 实时交互主要功能的实现  53-55
    4.4.2 实时监测功能的实现  55-57
  4.5 本章小结  57-58
5 云平台部署和实验  58-65
  5.1 实验环境配置及部署  58-63
    5.1.1 Hadoop开发及运行环境配置  58-59
    5.1.2 Hadoop部署  59-60
    5.1.3 HBase部署  60-61
    5.1.4 开发环境搭建  61-63
  5.2 云平台测试  63-64
    5.2.1 HBase数据存储性能测试  63
    5.2.2 MapReduce并行计算性能测试  63-64
    5.2.3 可扩展性和服务质量的稳定性  64
  5.3 本章小结  64-65
6 总结与展望  65-67
  6.1 总结  65
  6.2 展望  65-67
致谢  67-68
参考文献  68-71
附录  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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