| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第15-18页 |
| 2 相关知识概述 | 第18-34页 |
| 2.1 智慧工厂概述 | 第18-19页 |
| 2.2 大数据技术概述 | 第19-27页 |
| 2.2.1 云计算 | 第19-20页 |
| 2.2.2 分布式文件系统 | 第20-21页 |
| 2.2.3 MQTT消息队列 | 第21-22页 |
| 2.2.4 分布式缓存 | 第22-23页 |
| 2.2.5 Spark分布式计算架构 | 第23-26页 |
| 2.2.6 ElasticSearch | 第26-27页 |
| 2.3 机器学习算法概述 | 第27-32页 |
| 2.3.1 Kmeans | 第27-28页 |
| 2.3.2 线性支持向量机 | 第28-29页 |
| 2.3.3 逻辑回归 | 第29-30页 |
| 2.3.4 决策树 | 第30-31页 |
| 2.3.5 随机森林 | 第31-32页 |
| 2.3.6 梯度提升决策树 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 检修设备大数据平台方案设计 | 第34-60页 |
| 3.1 大数据平台总体需求分析 | 第34-36页 |
| 3.2 大数据平台整体系统功能设计 | 第36-51页 |
| 3.2.1 数据采集与传输层设计 | 第37-42页 |
| 3.2.2 数据存储层设计 | 第42-46页 |
| 3.2.3 数据计算与分析层设计 | 第46-49页 |
| 3.2.4 数据应用层设计 | 第49-51页 |
| 3.3 空心轴探伤机的探伤过程的数据分析挖掘设计 | 第51-59页 |
| 3.3.1 探伤机工作状态匹配模型设计 | 第51-53页 |
| 3.3.2 探伤机工作结果预测模型方案设计 | 第53-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 检修设备大数据平台方案实现 | 第60-88页 |
| 4.1 大数据平台整体实现架构 | 第60-62页 |
| 4.2 大数据平台整体系统功能实现 | 第62-81页 |
| 4.2.1 数据采集与传输层实现 | 第64-65页 |
| 4.2.2 数据存储层实现 | 第65-70页 |
| 4.2.3 数据计算与分析层实现 | 第70-74页 |
| 4.2.4 数据应用层实现 | 第74-81页 |
| 4.3 空心轴探伤机的探伤过程的数据分析挖掘实现 | 第81-86页 |
| 4.3.1 探伤机工作状态模型和匹配方案实现 | 第81-83页 |
| 4.3.2 探伤机工作结果预测模型方案实现 | 第83-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 5 检修设备大数据平台系统测试 | 第88-116页 |
| 5.1 大数据平台部署环境 | 第88-89页 |
| 5.2 大数据平台整体系统功能测试 | 第89-105页 |
| 5.2.1 数据采集与传输层测试 | 第89-92页 |
| 5.2.2 数据存储层测试 | 第92-96页 |
| 5.2.3 数据计算与分析层测试 | 第96-101页 |
| 5.2.4 数据应用层测试 | 第101-105页 |
| 5.3 空心轴探伤机的探伤过程的数据分析挖掘案例测试 | 第105-109页 |
| 5.3.1 探伤机工作状态模型和匹配方案测试 | 第105-106页 |
| 5.3.2 探伤机工作结果预测模型方案测试 | 第106-109页 |
| 5.4 大数据平台性能测试 | 第109-115页 |
| 5.4.1 吞吐量测试 | 第109-113页 |
| 5.4.2 数据分析效率测试 | 第113-115页 |
| 5.5 本章小结 | 第115-116页 |
| 6 总结与展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-122页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第122-126页 |
| 学位论文数据集 | 第126页 |