54、智能工厂的大数据与机器学习：状态监测、诊断与优化解决方案

智能工厂的大数据与机器学习：状态监测、诊断与优化解决方案

1. 引言

随着生产工厂复杂度的不断提升，产品种类增多、复杂度增加以及分布式和全球化生产链对效率的更高要求，生产系统正迅速向模块化、可参数化且配备更多传感器的方向发展。这些新特性虽从生产角度有其必要性，但却超出了大多数用户的能力范围，过多的参数需要优化，复杂的相互依赖关系也需要理解。

网络物理系统（CPS）旨在通过开发用户功能，如自诊断和自优化，来减轻用户的负担。CPS 以数据驱动的方式应对自诊断和自优化挑战，借助大数据领域的理念，存储和分析传感器与执行器信号等数据，学习系统正常行为模型，用于检测异常、查找根源、计算最优参数和预测未来系统行为。

本文将涵盖以下主题：
1. 大数据平台在 CPS 中的应用
2. 高质量相关数据的采集
3. 将系统观测抽象为模型的机器学习算法
4. 模型在状态监测、预测性维护和诊断中的应用
5. 模型在系统自动优化（如能耗优化）中的应用
6. 智能工厂和工业应用中的场景案例

2. CPS 中的大数据

“大数据”在文献中没有明确的定义，通常指处理大量数据的分析。国际数据公司（IDC）指出，数据量每两年翻一番。大数据虽在互联网领域应用广泛，但制造业中的大数据同样潜力巨大，生产过程中的各种数据若能存储并用于智能分析，将具有巨大价值。

然而，大数据的采集、处理和分析面临诸多挑战。由于数据来源异构、时间基准不同，需要进行数据同步。同时，历史过程数据的分析需要新的架构和平台来应对数据的海量、多样和高速特性，因此大数据平台应运而生。

常见的大数据平台如 Hadoop