工业大数据技术

·本丛书为工业互联网技能人才培养教材 ·本书将工业大数据应用场景搬到课堂，推进了职业教育教法，内容丰富，通俗易懂，适合作为相关院校的教材及一线技术人员的培训教材。

工业大数据技术介绍了工业大数据的概念、特征、现状，然后介绍了大数据采集技术、分布式存储技术、分布式计算技术、大数据分析技术，之后对工业场景的具体应用进行列举。
本书可以为从事大数据研究、管理决策的人员提供参考，也可作为相关领域师生和从业者的学习参考资料，还适合对大数据感兴趣的读者学习。

刘海平 湖北工程职业学院党委书记。湖北工程职业学院是全日制公办普通高等学校，是以机械、汽车、机电、电子、信息、建筑等学科门类为主，集普通大、中专教育于一体的综合性职业技术学院。

第1章工业大数据概述1
1.1工业大数据基本概念2
1.1.1工业大数据的发展背景2
1.1.2工业大数据的定义3
1.1.3工业大数据的基本框架3
1.2工业大数据与大数据的区别4
1.2.1工业大数据与大数据的区别4
1.2.2工业大数据分析与大数据分析的区别4
1.3工业大数据与制造业关系6
1.3.1制造业催生工业大数据7
1.3.2工业大数据促进制造业的转型升级8
1.4工业大数据的现状与前景10
1.4.1国外工业大数据概况10
1.4.2我国工业大数据概况11
1.4.3工业大数据的应用现状12
1.4.4工业大数据前景13
本章小结14
本章习题14
第2章大数据采集技术15
2.1工业数据采集类型18
2.1.1Key-Value数据18
2.1.2文档数据19
2.1.3信息化数据20
2.1.4接口数据21
2.1.5现场多媒体数据24
2.2数据采集手段26
2.2.1传感器26
2.2.2RFID30
2.2.3NFC33
本章小结37
本章习题37
第3章分布式存储技术38
3.1分布式存储技术概述39
3.1.1分布式存储概念39
3.1.2分布式存储分类40
3.2关键系统构成41
3.2.1分布式文件系统43
3.2.2分布式表格系统56
3.2.3分布式键值系统71
3.3数据库功能82
3.3.1整体结构83
3.3.2只读事务89
3.3.3写事务92
3.3.4OLAP业务支持93
本章小结96
本章习题96
第4章分布式计算技术97
4.1分布式计算概念98
4.1.1分布式程序100
4.1.2分布式运行模型102
4.1.3分布式系统的全局状态103
4.1.4分布式计算的运行分割105
4.2分布式计算模型108
4.2.1传统的C/S模型108
4.2.2集群技术113
4.2.3通用型分布式计算环境120
4.2.4简单对象访问协议（SOAP）134
本章小结138
本章习题138
第5章大数据分析技术139
5.1基础技术Python介绍140
5.1.1Python开发环境搭建140
5.1.2编写Python程序144
5.1.3Python数据类型148
5.2数据可视化基础与应用151
5.2.1数据可视化概述151
5.2.2数据可视化工具153
5.2.3数据可视化图表157
5.3数据预处理161
5.3.1数据清洗163
5.3.2处理缺失数据164
5.3.3识别错误分类165
5.3.4识别离群值的图形方法166
5.4数据挖掘技术168
5.4.1朴素贝叶斯169
5.4.2决策树171
5.4.3神经网络173
5.4.4深度学习176
本章小结178
本章习题178
第6章工业大数据典型应用179
6.1工业大数据在智能机床中的应用180
6.1.1机床数据采集存储180
6.1.2机床数据监测管理183
6.1.3机床故障分析诊断187
6.2工业大数据在发动机中的应用190
6.2.1航空发动机的数字孪生190
6.2.2发动机测试实验与故障诊断195
6.2.3发动机装配质量预测198
6.3工业大数据在智能电网中的应用201
6.3.1电力需求预测202
6.3.2电力设备检测206
6.3.3电能质量分析209
6.3.4电力异常分析与短期负荷预测216
6.4工业大数据在生产线中的应用218
6.4.1航空发动机叶片生产线218
6.4.2线缆生产线224
6.4.3自动灌装生产线229
6.4.4表面贴装生产线234
本章小结238
本章习题238
缩略语239
参考文献242