【摘 要】
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实现健康预测管理(PHM)可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性,道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前,高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,中国中铁电气化局集团有限公司智能交通技术分公司
【基金项目】
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北京市教委项目(I17H100010);铁路总公司重点资助项目(2016X001-A);北京市自然科学基金项目(L161008);轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题(R C S 2016ZT010)
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实现健康预测管理(PHM)可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性,道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前,高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题,结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据,引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念,提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题,提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法,实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储,在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结
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