采用TwitterStorm技术的船舶机械故障监测大数据分析

韩万兵; 王浩玉

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采用TwitterStorm技术的船舶机械故障监测大数据分析

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传统船舶机械故障监测大数据分析采用的计算平台对大数据分析存在限制条件,无法自定义匹配大数据分析算法。结合TwitterStorm技术特点,提出TwitterStorm技术下船舶机械故障监测大数据分析。首先创建TwitterStorm船舶故障分析场景;接着对场景数据分析条件进行定义;最后引入船舶机械故障监测数据,完成大数据分析计算过程。为了验证分析结果的准确性,采用仿真对比实验的方式来对其进行验证,证明提出的TwitterStorm技术下船舶机械故障监测大数据分析,具有故障监测分析准确性高、计算稳定的特点。

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来源
《舰船科学技术》 |2020年第8期|67-69|共3页
作者
韩万兵; 王浩玉;
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作者单位

1. 郑州西亚斯学院 2. 南阳职业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类船舶保养、修理和拆船工艺;
关键词
TwitterStorm技术; 船舶机械; 故障监测; 大数据分析;

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