【摘 要】
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随着人工智能和机器学习的发展,工业数据的智能分析应用越来越广泛。大量的设备和状态数据使得人工监视和操作的工作量非常巨大,使用基于机器学习的数据分析应用来解决无模型控制、软测量、在线优化、设备故障诊断、异常参数监测、关键生产参数趋势预测等问题的紧迫性也越来越高。在此背景下,本文设计并实现了一个轻量级的可视化机器学习平台,能够低成本地部署在生产侧进行状态监测和实时控制。本文首先通过对比主流的可视化机器
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随着人工智能和机器学习的发展,工业数据的智能分析应用越来越广泛。大量的设备和状态数据使得人工监视和操作的工作量非常巨大,使用基于机器学习的数据分析应用来解决无模型控制、软测量、在线优化、设备故障诊断、异常参数监测、关键生产参数趋势预测等问题的紧迫性也越来越高。在此背景下,本文设计并实现了一个轻量级的可视化机器学习平台,能够低成本地部署在生产侧进行状态监测和实时控制。本文首先通过对比主流的可视化机器学习平台的产品特性,分析出其不适用于工业生产现场的原因。其次对比分析了这些平台所依赖的批处理计算和流式计算的原理和优缺点,提出只有流式计算能够兼顾大数据集训练和低时延推理。然后为了达到轻量化和易用性的目的,提出了一套具有自己特色的流式计算方法,并据此设计并实现了一种轻量级的可视化机器学习平台;使用C++编写的基础平台使得资源占用相比Java为基础的工业大数据平台大为降低;以统一的架构支持传统机器学习和深度学习的模型训练和运行,避免了算法重复开发;通过跨语言的RPC和MQ通信框架构建的运行时模块支持不同语言的算法组件协作运行;内置了设备故障诊断、关键参数趋势预测等应用模板,降低了用户搭建数据分析应用的门槛。通过上述的设计与实现,使得可视化机器学习平台可以具备高性能、低成本的优点,加速人工智能技术在工业监测与控制场景的落地和普及。
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