Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Xác thực có thể mở rộng của thiết bị công nghiệp sử dụng hệ thống quản lý dòng dữ liệu chức năng
Tóm tắt
Một hệ thống xác thực dòng dữ liệu có tên gọi SVALI được phát triển để liên tục xác thực hành vi đúng đắn của thiết bị công nghiệp. Một mô hình dữ liệu chức năng cho phép người dùng định nghĩa siêu dữ liệu, phân tích và truy vấn về thiết bị được giám sát từ góc độ các loại và chức năng. Hai phương pháp khác nhau để xác thực rằng các chỉ số cảm biến trong một dòng dữ liệu cho thấy hành vi đúng đắn của thiết bị được hỗ trợ: với phương pháp mô hình và xác thực, các bất thường được phát hiện dựa trên một mô hình vật lý, trong khi với phương pháp học và xác thực, các bất thường được phát hiện bằng cách so sánh dữ liệu luồng với một mô hình hành vi bình thường được học trong quá trình đào tạo. Cả hai mô hình đều được biểu thị ở mức cao sử dụng mô hình dữ liệu chức năng và ngôn ngữ truy vấn. Các thí nghiệm cho thấy việc xử lý dòng dữ liệu song song cho phép SVALI mở rộng rất tốt về thông lượng hệ thống và thời gian phản hồi. Bài báo dựa trên một ứng dụng thực tế để phát hiện trượt của máy xúc bánh lốp tại Volvo Construction Equipment được triển khai trong SVALI.
Từ khóa
#xác thực thiết bị công nghiệp #mô hình dữ liệu chức năng #hệ thống quản lý dòng dữ liệu #phát hiện bất thường #xử lý luồng dữ liệu song songTài liệu tham khảo
Abadi, D. J., Carney D., Çetintemel U., Cherniack M., Convey C., Lee S., Stonebraker M., Tatbul N., Zdonik S. (2003) Aurora: a new model and architecture for data stream management. The VLDB Journal 12: 120–139.
Abadi, D. J., Ahmad Y., Balazinska M., Cetintemel U., Cherniack M., Hwang J.-H., Lindner W., Maskey A. S., Rasin A., Ryvkina E., Tatbul N., Xing Y., Zdonik S. (2005) The design of the borealis stream processing engine. Second biennial conference on innovative data systems research (CIDR 2005), Asilomar, CA.
Angiulli, F., Fassetti F. (2010) Distance-based outlier queries in data streams: the novel task and algorithms. Data Mining and Knowledge Discovery 20: 290–324.
Arasu, A., Cherniack M., Galvez E., Maier D., Maskey A. S., Ryvkina E., Stonebraker M., Tibbetts R. (2004) Linear road: a stream data management benchmark. Proceedings of the thirtieth international conference on very large data bases - volume 30, VLDB ’04, VLDB Endowment, 480–491.
Bauleo, E., Carnevale S., Catarci T., Kimani S., Leva M., Mecella M. (2014) Design, realization and user evaluation of the smartvortex visual query system for accessing data streams in industrial engineering applications. Journal of Visual Languages and Computing 25 (5): 577–601.
Bendat, J., Piersol A. (1980) Engineering applications of correlation and spectral analysis. Wiley.
Berglund, K. (2013) Predicting wet clutch service life performance. PhD thesis.
Brenna, L., Gehrke J., Hong M., Johansen D. (2009) Distributed event stream processing with non-deterministic finite automata. Proceedings of the third ACM international conference on distributed event-based systems, DEBS ’09, 3:1–3:12.. ACM, New York, NY, USA.
Canbus. http://en.wikipedia.org/wiki/CAN_bus.
Cao, L., Wang Q., Rundensteiner E. A. (2014) Interactive outlier exploration in big data streams. Proc. VLDB Endow. 7: 1621–1624.
Cumulant. http://en.wikipedia.org/wiki/Cumulant.
Decarlo, L. T. (1997) On the meaning and use of kurtosis. Psychological Methods: 292–307.
Dodge, V.R.Y. (1999) The complications of the fourth central moment. The American Statistician 53 (3): 267–269.
Fatima, N., Marklund P., Larsson R. (2012) Water contamination effect in wet clutch system.
Huang, J., Zhou B., Wu Q., Wang X., Jia Y. (2012) Contextual correlation based thread detection in short text message streams. Journal of Intelligent Information System 38: 449–464.
Ito, K., Barker M., Kubota K., Yoshida S. (2012) Designing paper typewet friction material for high strength and durability. SAE International off-highway and powerplant congress and exposition.
Jain, N., Amini L., Andrade H., King R., Park Y., Selo P., Venkatramani C. (2006) Design, implementation, and evaluation of the linear road bnchmark on the stream processing core. Proceedings of the 2006 ACM SIGMOD international conference on management of data, SIGMOD ’06, 431–442.. ACM, New York, NY, USA.
Katchaounov, T., Josifovski V., Risch T. (2003) Scalable view expansion in a peer mediator system. Eighth international conference on database systems for advanced applications, 2003. (DASFAA 2003). Proceedings, 107–116.
Mäki, R. (2003a) Wet clutch tribology: friction characteristics in limited slip differentials. PhD thesis.
Mäki, R. (2003b) Wet clutch tribology; friction characteristics in all-wheel drive differentials. Tribologia, 5–16.
Marklund, P (2010) Permeability measurements of sintered and paper based friction materials for wet clutches and brakes 2010.
Mendel, J. (1991) Tutorial on higher-order statistics (spectra) in signal processing and system theory: theoretical results and some applications. Proceedings of the IEEE 79: 278–305.
Miura, T., Sekine N., Azegami T., Murakami Y., Itonaga K., Hasegawa H. (1998) Study on the dynamic property of a paper-based wet clutch. SAE International congress and ex-position.
Motwani, R., Widom J., Arasu A., Babcock B., Babu S., Datar M., Manku G., Olston C., Rosenstein J., Varma R. (2002) Query processing, resource management, and approximation ina data stream management system. Technical Report 2002-41, Stanford InfoLab.
Namburu, S., Wilcutts M., Chigusa S., Qiao L., Choi K., Pattipati K. (2006) Systematic data-driven approach to real-time fault detection and diagnosis in automotive engines. Autotestcon, 2006 IEEE, 59–65.
Okabe, K (2009) Proposal of field life design method for wet multiple plate clutches of automatic transmission on forklift-trucks.
Olsson, T., Källström E., Gillblad D., Funk P., Lindström J., Håkansson L., Lundin J., Svensson M., Larsson J. (2014) Fault diagnosis of heavy duty machines: Automatic transmission clutches. Workshop on synergies between CBR and data mining at 22nd international conference on case-based reasoning.
Ompusunggu, A. P., Papy J.-M., Vandenplas S., Sas P., Brussel H. V. (2013) A novel monitoring method of wet friction clutches based on the post-lockup torsional vibration signal. Mechanical Systems and Signal Processing 35 (1-2): 345–368.
Sadik, S., Gruenwald L. (2014) Research issues in outlier detection for data streams. SIGKDD Explor. Newsl. 15: 33–40.
Shuai, M., Xie K., Chen G., Ma X., Song G. (2008) A kalman filter based approach for outlier detection in sensor networks. International conference on computer science and software engineering, 2008, 154–157.
Subramaniam, S., Palpanas T., Papadopoulos D., Kalogeraki V., Gunopulos D. (2006) Online outlier detection in sensor data using non-parametric models. Proceedings of the 32nd international conference on very large data bases, VLDB ’06, VLDB Endowment, 187–198.
Varma, A., Roddy N. (1999) Icarus: design and deployment of a case-based reasoning system for locomotive diagnostics. Engineering Applications of Artificial Intelligence 12 (6): 681–690.
Xu, C., Wedlund D., Helgoson M., Risch T. (2013) Model-based validation of streaming data: (industry article). Proceedings of the 7th ACM international conference on distributed event-based systems, DEBS ’13, 107–114.. ACM, New York, NY, USA.
Xue, F., Yan W., Roddy N., Varma A. (2006) Operational data based anomaly detection for locomotive diagnostics. MLMTA. In: Arabnia H. R., Kozerenko E. B., Shaumyan S. (eds), 236–241.. CSREA Press.
Yang, D., Rundensteiner E. A., Ward M. O. (2009) Neighbor-based pattern detection for windows over streaming data. Proceedings of the 12th international conference on extending database technology: advances in database technology, EDBT ’09, 529–540.. ACM, New York, NY, USA.
Zhang, J., Gao Q., Wang H. (2008) Spot: a system for detecting projected outliers from high-dimensional data streams. IEEE 24Th international conference on data engineering, 2008. ICDE 2008, 1628–1631.
Zeitler, E., Risch T. (2011) Massive scale-out of expensive continuous queries. PVLDB 4 (11): 1181–1188.