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文檔簡介
1、在制造物聯(lián)的環(huán)境下,生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境惡劣,因此必須把大量不同的傳感器部署到制造業(yè)現(xiàn)場的各個(gè)地方來實(shí)時(shí)監(jiān)控現(xiàn)場人、物料、設(shè)備、環(huán)境等數(shù)據(jù)。這造成了制造業(yè)中海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,而用戶感興趣的只是一些有特定語義的高級事件,如何快速高效地從海量數(shù)據(jù)中提取出用戶感興趣的信息成為一個(gè)近年來的研究問題。
為了從海量數(shù)據(jù)流中提取出用戶感興趣的信息,國內(nèi)外各個(gè)學(xué)者提出了各種解決方案。這些方案大多數(shù)解決的是順序的事件流,并認(rèn)為進(jìn)行復(fù)雜事件檢測時(shí)所有事件均
2、可以保存在內(nèi)存中。但由于制造業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的干擾、傳輸時(shí)網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)等原因,會造成數(shù)據(jù)流到達(dá)處理器時(shí)出現(xiàn)亂序的現(xiàn)象。并且隨著部署在現(xiàn)場的感知節(jié)點(diǎn)的越來越多,數(shù)據(jù)量會呈爆炸性增長,把所有數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中進(jìn)行復(fù)雜事件檢測已經(jīng)不可能實(shí)現(xiàn)。
針對制造業(yè)中異常事件檢測中存在的問題,本文在分析研究了制造業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的特征后,結(jié)合節(jié)點(diǎn)的分布式部署方案,提出了一種分布式的異常復(fù)雜事件檢測框架,通過部署在現(xiàn)場的節(jié)點(diǎn)以及后端的服務(wù)器,快速地檢測生產(chǎn)過程中
3、發(fā)生的異常事件。為了更好地定義異常事件,本文對事件的緊急程度進(jìn)行了劃分,并提出了事件優(yōu)先級在復(fù)雜事件檢測中的應(yīng)用。
考慮到不同事件的不同緊急程度,通過對正常事件的分析,給出了事件優(yōu)先級的判斷準(zhǔn)則,并通過一種改進(jìn)的布隆過濾器,設(shè)計(jì)了一種高效的分布式事件優(yōu)先級判斷算法。根據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器中事件的優(yōu)先級,本文提出了一種基于事件優(yōu)先級的復(fù)雜事件檢測算法?;谑录?yōu)先級,可以很好的進(jìn)行內(nèi)外存置換,有效地解決了海量事件不能完全保存在內(nèi)存中的
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