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基于大数据的船舶主机分析系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于大数据的船舶主机分析系统的设计与实现 |
| 关键词： | 船舶主机分析系统;Hadoop平台;数据处理 |
| 摘要： | 船舶主机作为机舱的重要组成部分，为整条船提供动力来源，其安全性和可靠性直接影响航行安全，所以对其有效的故障监测和诊断非常重要。互联网、物联网技术的发展，使船舶朝着自动化、信息化、智能化发展，各种性能优异的采集器被部署在主机不同部位，时刻收集主机的各种参数信息，并通过终端上传到网络，这个过程数据产生量巨大。为了进一步利用“大数据”提高对主机的故障诊断、能效评估、排放等问题的监测和分析，搭建大数据平台，提取海量船舶数据中蕴含的主机故障信号，结合智能算法识别，实现主机的状态管理，从而突破传统人工检测对专家经验的依赖。本文工作内容如下： (1)通过研究大数据技术和船舶行业大数据技术的应用现状，得出大数据分析平台须具备数据信号获取、数据挖掘、可视化三个方面的功能。以此为背景，提出了基于大数据平台的船舶主机分析系统。 (2)对大数据参考架构和数据挖掘技术做了简单介绍，并结合系统功能和可行性需求，完成系统整体框架设计。 (3)由于整个系统的功能实现以大数据框架为依托，所以需要搭建具备大数据处理能力的Hadoop平台。该平台结合Flume技术实现数据收集，Storm技术实现数据处理，Kafka消息中间件实现Flume和Storm间的解耦，通过Hbase实现数据的存储。 (4)分析模型是系统的关键环节。本文通过Hive调用Mahout算法库中的K-means聚类和BP神经网络结合的方式，实现主机能效分析模型的建立，并对主机参数特征维度高的问题，设计了主成分分析（PCA）对数据降维，最后实现模型的验证与分析。 (5)在云服务器中对整个系统进行搭建，并借助可视化工具实现系统参数的设置、数据库管理及数据统计分析等。 |
| 作者： | 叶树璞 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 孙俊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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