基于大数据的智慧物联网云平台技术白皮书.docx
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基于大数据的智慧物联网云平台技术白皮书.docx
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基于大数据的智慧物联网云平台技术白皮书
基于大数据的智慧物联网云平台
技术白皮书
目录
目录
1.1云平台概述3
1.2目标3
1.2.1人工智能平台3
1.2.2大数据平台4
1.2.3物联网应用平台4
1.2.4组态二次开发平台5
1.2.5知识交易平台6
1.3技术路线6
1.4设计原则6
1.5平台优势6
2.1智慧体系架构9
2.1.1数据9
2.1.2信息10
2.1.3知识10
2.1.3.1陈述性知识11
2.1.3.2程序性知识11
2.1.3.3策略性知识12
2.1.4智能13
2.1.4.1感知14
2.1.4.2表达14
2.1.4.3记忆15
2.1.4.4学习15
2.1.4.5推理16
2.1.4.6预测17
2.1.4.7执行17
2.1.5数据、信息、知识、智能相互关系17
2.1.6知识图谱18
3.1知识表示解决方案19
3.2知识获取解决方案21
3.2.1陈述性知识获取21
3.2.1.1符号获取21
3.2.1.2度量获取22
3.2.1.3特征获取23
3.2.1.5命题知识获取35
3.2.1.5.1事实知识获取35
3.2.1.5.2判定知识获取36
3.2.2程序性知识获取37
3.2.2.1系统内置37
3.2.2.2用户获取38
3.3知识使用解决方案40
3.3.1商业智能解决方案40
3.3.1.2术语41
3.3.1.2.2维度粒度42
3.3.1.2.3维度值限定42
3.3.1.2.4钻取42
3.3.1.2.5透视43
3.3.1.3工作原理43
3.3.1.5智慧报表45
3.3.1.6图形化分析46
3.3.1.7驾驶舱50
3.3.2专家系统解决方案51
3.3.2.2.2专家方案配置53
3.3.2.2.3推理机配置53
3.3.2.3专家诊断53
3.3.2.4预约诊断54
3.3.3智能预测55
3.3.4智慧管理解决方案55
3.3.4.1计划管理55
4.1大数据方案58
4.1.3数据预处理解决方案60
4.1.4分布式云计算方案60
4.2实时数据库解决方案61
4.2.1知识缓存61
4.2.2感知映射61
4.2.3事实数据缓存62
4.2.4实时任务62
4.2.5数据遗忘62
5.1体系架构65
5.2通信方案66
5.2.6控制命令71
5.3实时监控72
5.3.1设备监控72
5.3.1.1设备实时监控72
5.3.1.2设备实时监控配置73
5.3.1.3实时监控菜单配置74
5.3.2工艺监控74
5.3.2.2驾驶舱75
5.3.2.3工艺实时监控组态76
5.4实时报警解决方案77
5.4.1设备告警定义78
5.4.2告警生成与推送78
5.4.3机构、区域告警定义79
5.4.4告警处理登记79
5.4.5告警归档80
5.4.6告警回播80
5.4.7告警分析81
5.5数据增值解决方案81
5.5.1量程修正解决方案81
5.5.2极大均值解决方案81
5.5.3软积分器解决方案81
5.5.3.1普通软积分器82
5.5.4软微分器83
5.5.5区间量计算解决方案84
5.5.6高级实时量解决方案85
5.5.7脚本编程解决方案86
5.5.8算法插件解决方案86
5.6.1设备管理91
5.6.2数据模拟92
5.6.3实时数据模拟93
5.6.4数据查询94
5.6.5极值查询95
5.6.6实时值查询95
5.7.1统计分析96
5.7.2专家系统97
5.7.3预测决策97
第1章概述
1.1云平台概述
智慧物联网云平台是一款采用大数据,人工智能等先进技术,基于软件即服务(SAAS)理念,依托公有云资源的免费工业物联网服务平台。
云平台拥有智慧物联、商业智能、专家系统、智慧管理、预测决策等智慧子系统。
云平台提供了智慧能源、智慧物联、数字化油库三个应用样例。
云平台构建了完整的知识图谱解决方案,建立了基于知识表示、知识获取、知识应用的智慧解决方案。
平台具备数据采集、远程控制、实时监控、数据增值、数据分析等物联网核心功能,平台具备强大的用户组态功能,是一款Web组态软件。
通过简单的配置,就可以实现您个性化的应用。
平台是一个知识共享和集成管理平台,平台可以从云平台的物联网应用中,不断的学习,获取行业知识,从而形成行业知识库。
云平台建立了基于AI的对象实时数据库。
实时数据库具备丰富数据采集方式。
通过
modbus协议支持rs485信号的获取;通过opc获取自动化系统中的设备信息;通过rtsp协议获取视屏音频信号;支持mqtt、rtu、dtu等多种通讯方式。
实时数据库支持1000万级别以上的设备同时在线,支持毫秒级别的设备通信,数据监控与报警,能充分的保证监控的实时性;实时数据库采用Nosql技术,支持秒级数据归档,支持长达50年的数据连续存储。
云平台实时监测采用SingalR、canvas、svg、html5技术路线,不需要安装flash等第三方插件。
具备设备监控组态、工艺监控组态、驾驶舱组态等监控组态工具,拥有实时文本、
实时表格、实时曲线、仪表盘、图表、管道泵阀等行业监控图元;平台提供了丰富的实时监控组态样例,您只需要通过简单的配置,就可以配置个性化的实时监控画面。
云平台已经内置了物联网行业通用的微分、积分、极值、方差等数据增值模型,同时支持脚本编程和第三方算法插件,具备强大的数据增值能力和业务规则集成能力;云平台提供了商业智能数据可视化工具,提供了专家系统、智能预测、智慧管理等数据智能应用工具。
智慧物联网云平台不仅仅只是监控报警管理平台,同时通过知识获取和知识应用解决方案,能快速高效配置您所需要的个性化的管理和决策功能。
1.2目标
1.2.1人工智能平台
智慧物联网云平台首先是一个人工智能平台。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学;人工智能是一门关于知识的科学,解决知识如何表示、知识如何获取、知识如何应用。
智慧物联网已经建立了特征、概念、信息命题、规则、规范、算法、命令、梯形图等知识表示方案;建立了脚本编程、自动编程、开发者平台、机器学习等知识获取解决方案;建立了商业智能、专家系统、智能预测等通用知识应用工具。
通过人工智能平台的建立,从而使平台具备感知认识、学习、推理、思考、规划等人类智能形式;人工智能最核心部分是知识的获取,智慧物联网云平台支持系统内置、用户组态、机器学习三种方式,来支持知识获取。
智慧物联网已经内置了大量行业特征、概念、标准等陈述性知识;内置了数量统计、物联网区间量模型、能源管理模型等程序性知识。
随着智慧物联网应用的发展,大量的知识来源于用户组态,并在云平台的统一管理下,形成细分行业知识应用解决方案。
人工智能平台是智慧物联网云平台的内核和基石,也是智慧物联网核心技术的体
现和价值所在。
1.2.2大数据平台
采用智慧物联网云平台大数据平台包括实时数据库和大数据两部分。
大数据平台是为人工智能平台提供强大的计算和数据管理能力,能对感知到的实时信息,进行实时感知认知,并作出实时的响应;对用户的统计、分析、诊断等操作快速给出相应的信息,从而使智慧物联网具备强大的记忆、运算能力,能对外部反应作出敏捷的相应。
大数据平台综合运用模糊记忆、Nosql、多级高速缓存、预计算、分布式云计算等技术手段;通过Nosql技术手段,实现提升平台的记忆能力,提升所感知到信息的记忆密度,做到历历在目,过目不忘的目的;通过模糊记忆,来提高记忆数据的质量;通过多级缓存来加快数据和信息的检索速度;通过预计算,以空间换时间来提高大计算量信息的即时相应速度;通过分布式云计算来提升云平台的计算能力。
1.2.3物联网应用平台
物联网应用是一个在互联网上实现物与物、物与人相连的应用。
物联网平台则是一个可以同时运行多个物联网应用的软件系统;物联网云平台则是部署在云端的物联网平台。
智慧物联网软件系统可以部署在云端,同时也可以应客户的要求,进行本地部署;智慧物联网云平台在在人工智能和大数据平台的支持下,建立的面向物联网应用的软件系统,物联网云平台的建设目标是建立物联网应用的数据采集、实时监控、实时报警、数据增值、数据峰项应用等通用基础功能,然后平台用户通过组态、二次开发等,快速部署物联网应用;
物联网云平台依托大数据平台,建立了对象实时数据库,提供实时设备映射、实时任务调度、和历史数据库三大功能;智慧物联网云平台提供了opc、modbus、rtsp等基础的数据采集功能、支持dtu、rtu、mqtt等通信协议,能够实时感知智能数字设备的各种
实时指标信息,获取智能多媒体设备的视频音频信息;智慧物联网云平台提供了工艺流程监控、设备实时监控、驾驶舱监控、视频监控等多种实时监控方式;智慧物联云平台提供报警定义、实时报警、通信监控等报警管理工具;智慧物联网建立极值、均值、实时值到区间值的数理统计模型,满足大部分物联网对数据增值的要求;智慧物联网提供历史数据查阅、历史曲线、统计报表、同比、环比分析等数据可视化功能;
物联网可以应用到数字化城市、智能制造、智慧能源、数字化家庭等很多的领域和行业;不同的行业和不同的用户的物联网应用都有个性化的要求;云平台虽然也提供了大量的行业应用案例,可以直接应用。
但不同的应用,还是有不同的设备类型、不同的设备有不同的指标、监控画面更是千差万别;同时,不同的应用有不同的管理指标,因此,云平台不应该,也不可能完全直接满足所有用户的需求;为了解决这个问题,智慧物联网云平台提供了Web组态解决方案;用户注意通过配置、辅以少量的编程,来实行用户的个性化需求;云平台通过了通信组态、协议组态、设备组态、监控组态、报警组态、数据增值组态、脚本编程、二次开发SDK、数据应用组态等丰富的组态工具;用户和实施人员在不需要或少量培训的情况下,就可以根据自己应用的特点,通过组态工具,来实行自己个性化的应用。
1.2.4组态二次开发平台
智慧物联网云平台的核心是提供一个人工智能的知识管理框架,并且内置基于人工智能的商业智能、专家系统、智慧预测等通用的知识应用解决方案。
平台是一个应用平台,人工智能平台虽然内置了知识表示、知识获取、知识应用的解决方案,其中的知识表示和知识应用。
但人工智能平台本身并不拥有知识,或者说只拥有元知识,即关于知识的知识。
智慧物联网是一个基于人工智能的应用平台,虽然其中的知识表示解决方案、知识应用解决方案可以满足大部分应用的需要。
平台需要获取不同行业的行业知识,加以应
用才能形成行业应用。
平台虽然提供了系统内置、脚本编程、机器学习等知识获取手段,通过这些手段,云平台可以快捷简单的获取行业知识。
行业知识最难表示的是程序性知识,包括推理知识和行为知识,这部分知识往往由于复杂程度高,难以通过组态配置,而是需要通过编程的方式来获取。
因此,智慧物联网云平台建立多层次的开发平台。
智慧物联网负责云平台核心层和平台公共功能的开发,而具体的行业应用开发,通过建立二次开发平台的方式,支持第三方和用户自己进行开发。
云平台通过组态和二次开发,随着平台项目的实施,平台将积累越来越多的知识。
在云平台供应商的统一管理和协调下,迅速的形成各种行业应用。
1.2.5知识交易平台
智慧物联网云平台是一个具备知识学习能力的新型应用平台。
云平台开发商在开发应用时,已经内置了人工智能的元数据知识、物联网应用领域大部分的功能知识、如
modbus通信协议、极值均值数理统计模型知识、区间量统计模型知识、马尔科夫链等预测模型知识等,以及能源管理、石油计量方面的行业知识。
智慧物联网云平台在刚刚推出的时候,拥有的知识还是非常有限的,更多的知识则来源于云平台的广大用户。
云平台已经建立一套客户知识共享机制;在充分保证用户知识产权的前提下,提倡用户富赋予平台的知识,进行共享。
云平台对不同的知识类型,进行分类共享。
符号、度量知识原则由平台独立管理;云平台提供公共的特征、概念、规则知识,用户输入的特征、概念、规则知识经过用户同意后,由云平台向用户购买,云平台购买后,免费提供给所有用户使用。
对于程序性知识,如果是平台内置或开发商复杂的行业知识,则免费提供给所有用
户使用。
如果是用户赋予平台的知识,主要是行业算法和行业专家知识库,平台则建立一个知识交易平台。
用户可以把在物联网项目中赋予平台的知识,提供给交易平台;由需要的其他用户,通过交易平台,购买知识的使用权。
当然,云平台管理机构,也可以向平台户购买行业知识,购买后,免费提供给所有用户使用。
1.3技术路线
云平台基于.netframework技术平台
1.4设计原则
●用户利益最大原则
●产品化原则
●自主研发原则
●稳定性原则
●安全性原则
1.5平台优势
●好用易用优势
云平台通过富UI设计、向导、样例、页面在线帮助、快速响应、快速导航等多种技术手段,减少用户所需要的操作、减低系统的使用难度、快速响应,来提高平台的好用易用特征,降低系统的使用难度。
平台的目标是用户不需要培训,半天就可以熟练使用云平台的所有功能。
经统计,云平台总共提供了超过300个功能模块。
这么多的功能,是不是会显得眼花缭乱,不知所措呢。
不会的,云平台首先会根据您的应用类型,智能屏蔽您不需要使用的功能模块,缩小选择范围。
同时,云平台通过三级菜单模式,实现快速定位功能。
同时,在您执行一个具体的操作时,所有关联的功能都在最可能用到的地方,提供到功能导航,您不需要通过菜单去查询,非常的方便。
云平台所有界面采用富UI模式,在一个界面上,就可以完成一个应用场景的所有操作,而不需要在多个页面之间进行转换。
比如对常用的数据维护功能,一般包括增删查改四个子功能。
通常的做法是这个功能由增、删、查、改四个页面组成。
但云平台采用富UI设计,所有操作都可以在一个页面完成,几乎所有的页面都提供了树形导航,实现以树代查,不需要在页面之间来回切换,大大的提高了好用易用型。
对于查询统计页面,也提供了导航树,可以快速确定查询范围。
并且能够记忆查询条件,对时间区段的输入,则采用命名时间方式,可以快速的输入查询时间。
对于一些复杂的操作,云平台提供多个参考样例和页面在线帮助,减低了学习难度。
对于需要输入较多数据量的操作,云平台提供了复制功能,尽量的减少用户所需要的操作。
云平台对初次使用人员,则提供了操作向导,用户按到向导的一步步提示,就可以快速的完成系统的构建。
云平台采用大数据技术,极大的提高了系统的相应速度。
保证系统99%以上的功能模块,都能很快完成操作或获取所需要的结果,不需要等候。
平台对数据维护我们,在1秒内完成操作.对于监控、统计类操作,则等候时间不超过3秒。
对于历史数据模拟、批量专家诊断等需要生产海量数据的极少量操作,系统则通过进度条给与提示。
●人工智能优势:
平台依据人工智能原理进行构建,平台内部已经内嵌了极值方差、累积微积分模型等强大的数据增值工具,同时支持脚本编程,自动化编程,针对绝大部分的客户,不需要针对项目进行定制开发,就可以配置复杂的业务规则,并通过商业智能、专家系统、智慧管理等知识应用工具,成分的发挥大数据的优势,使您的物联网应用不仅仅只是一个监控报警,同时具备强大的管理、预测、决策支持功能。
●大数据技术
云平台的大数据又称为记忆,在保持计算机对数据强大的读写存储能力的前提下,提出了实时记忆、长久记忆和智能遗忘等功能。
云平台已经构建了ORM、实时数据库、分布式计算、预计算模型,能够轻松的承接1000万级别的设备同时在线,支持毫秒级别的数据采集与监控、支持分钟级别的数据归档操作;同时,采购智慧物联网云平台将继续强化模糊记忆、神经网络计算方面能力,从而使智慧物联网从简单的大数据模型向智能大数据模型演进。
●组态优势
智慧物联网云平台是一个开放的知识平台。
现在大多数的物联网应用,所具备的知识都只能通过开发商来提供,所拥有的知识系统开发完毕后,就已经确定。
而智慧物联网云平台由于建立了完整的知识表示解决方案,因此,运行用户通过组态的方式,不断的向平台传授各种各样的行业知识,从而使用户通过相对简单的组态,就可以完成自己个性化的应用。
智慧物联网云平台相对于传统的组态软件,使用更加方便,系统管理员就可以进行组态;同时,通过自动编程等技术,简化了脚本编程,从而使复杂的业务规则封装变得相对的容易简单。
●知识共享优势
知识就是力量。
智慧物联网云平台通过建立人工智能解决方案,可以通过不断的从用户获取知识,或者通过机器学习,从云平台海量的数据中获取知识。
同时,由于智慧物联网云平台建立了完善的知识表示解决方案,从而使知识可以方便的进行交流和使用,从而为知识的传播、共享提供了天然的支持。
知识是人类宝贵的财富,获取知识的手段有两种,一种是从外部获取,还有一种是通过自己实践获取。
人类社会发展到现在,一个人所具备的知识,绝大部分是通过知识共享机制,从外部获取的。
只有很少量的知识,是通过自身实践获取的。
第2章体系架构
2.1智慧体系架构
从感觉到记忆到思维这一过程,称为“智慧”,智慧的结果就产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称“智能”,将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程,它是智力和能力的表现。
人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学
2.1.1数据
数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。
数据是一种客体存在,并随着文明的发展而不断扩大和变化。
以前并不是数据的,但现在看来都已经变成了数据内的范畴,比如在互联网出现之前,文字并不被认为是数据,
但是互联网出来以后,通过将文字进行电子化储存,因此成了可以计算的文本,这就涉及到自然语言处理技术。
甚至包括我们聊天记录、网页内容、打电话记录、用户生存内容
(UGC)、论坛评论,购物数据,社会关系,行程记录等等都是数据内容。
数据也经历了从结构化到非结构化的转变,而且非结构化数据中蕴含这更大的价值。
从人工智能知识表示的角度出发,数据是符号的组合。
2.1.2信息
信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映,是客观事物之间相互联系和相互作用的表征,表现的是客观事物运动状态和变化的实质内容。
信息是结构化的数据。
所谓结构化,是多个数据依据内在的连接,组成的一个数据整体。
因此,信息区别与数据,信息是能被直接理解的数据。
而普通数据的理解需要通过分析过程才能完成。
信息具备确定性,信息奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。
信息,指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象,泛指人类社会传播的一切内容。
人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物,得以认识和改造世界。
在一切通讯和控制系统中,信息是一种普遍联系的形式。
1948年,数学家香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出:
“信息是用来消除随机不定性的东西”。
创建一切宇宙万物的最基本万能单位是信息。
从认识智能知识表示的角度出发,信息是命题的实体化。
信息是数据,简单的说信息是有用的数据。
信息是对世界人和事等描述,它比数据更加抽象。
信息是隐藏在数据背后的规律,需要人类的挖掘和探索才能够发现。
比如地球的面积和质量,物理学中的参数,圆周率等。
同时,信息与数据一个显著的不同是信息能被广泛的理解,而数据却不一定具备此特征。
比如网络上传输的信号,是数据,但却不是信息,因为不能广泛的被人所理解。
所以,简单的说,信息是能被人广泛理解的有用结构化数据。
2.1.3知识
知识是人类的认识成果,是高度结构化的信息。
来自社会实践。
其初级形态是经验知识,高级形态是系统科学理论。
知识就是概念之间的连结。
它是概念的内容的一个方面。
概念的内容的另一个方面,就是与直观之间的连结。
我们构造概念的目的归根结底是为了把握直观。
因此,概念与概念之间必需彼此连结形成知识。
有了知识才有力量,才能去把握直观。
知识是个体通过与环境相互作用后获得的信息以及组织。
按现代认知心理学的理解,知识有广义与狭义之分。
广义的知识可以分为两类,即陈述性知识、程序性知识。
’
2.1.3.1陈述性知识
陈述性知识是描述客观事物的特点及关系的知识,也称为描述性知识。
人类已经提出了不少的知识表示解决方案,并且依据知识表示,形成了各种各样的应用,一般统称为知识图谱。
陈述性知识按到从简单到复杂:
划分为符号、度量、特征、概念、事实、规则
2.1.3.2程序性知识
程序性知识是一套关于办事的操作步骤和过程的知识,也称操作性知识。
这类知识主要用来解决“做什么”和“如何做”的问题,可用来进行操作和实践。
云平台将程序性知识分为演绎推理知识、归纳推理知识、技能知识三类。
程序性知识在大部分情况下,是可以用文字来进行说明的,因此程序性知识也是可以学习的,但程序性知识的学习一般需要配合实践才能更好的掌握。
程序性知识与陈述性知识不同。
陈述性知识只有掌握以后,就可以直接使用。
但程序性知识掌握以后,一般还需要具备一些外部条件,或经过思考才能真正解决问题。
云平台对程序性知识的管理不是停留在简单的提供内容,而是提供一个手段,将程序性知识固化在云平台,具备解决实际问题的能力。
程序性知识首先都是在应用一个贴定的场景,都需要一个推理过程。
技能知识则还需要一定执行过程。
为此,云平台推出了应用场景、算法、命令三个概念,用于程序性知识的管理。
程序性知识的调度与运用,能为平台用户提供解决问题的信息和方案,是真正实现用户价值的核心和关键。
2.1.3.2.1演绎推理知识
演绎推理(DeductiveReasoning)是由一般到特殊的推理方法。
与“归纳法”相对。
推论前提与结论之间的联系是必然的,是一种确实性推理。
运用此法研究问题,首先要正确掌握作为指导思想或依据的一般原理、原则;其次要全面了解所要研究的课题、问题的实际情况和特殊性;然后才能推导出一般原理用于特定事物的结论。
包括三段论、假言推理和选言推理、关系推理等。
演绎推理是云平台人工智能的核心实现。
平台上实现的演绎推理的知识主要有数理统计和商业规划两类。
对每一个业务规则,都单独封装成一个算法类,输入是应用场景,输出则是信息。
这些算法类有云平台统一管理和调度。
2.1.3.2.2归纳推理知识
归纳推理是一种由个别到一般的推理。
由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范
围较大的观点,由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。
自然界和社会中的一般,都存在于个别、特殊之中,并通过个别而存在。
一般都存在于具体的对象和现象之中,因此,只有通过认识个别,才能认识一般。
人们在解释一个较大事物时,从个别、特殊的事物总结、概括出各种各样的带有一般性的原理或原则,然后才可能从这些原理、原则出发,再得出关于个别事物的结论。
这种认识秩序贯穿于人们的解释活动中,不断从个别上升到一般,即从对个别事物的认识上升到对事物的一般规律性的认识。
例如,根据各个地区、各个历史时期生产力不发展所导致的社会生活面貌落后
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