制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基于事件優(yōu)先級的復雜事件檢測方法研究.pdf

1、在制造物聯(lián)的環(huán)境下，生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境惡劣，因此必須把大量不同的傳感器部署到制造業(yè)現(xiàn)場的各個地方來實時監(jiān)控現(xiàn)場人、物料、設備、環(huán)境等數(shù)據(jù)。這造成了制造業(yè)中海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，而用戶感興趣的只是一些有特定語義的高級事件，如何快速高效地從海量數(shù)據(jù)中提取出用戶感興趣的信息成為一個近年來的研究問題。
　　為了從海量數(shù)據(jù)流中提取出用戶感興趣的信息，國內(nèi)外各個學者提出了各種解決方案。這些方案大多數(shù)解決的是順序的事件流，并認為進行復雜事件檢測時所有事件均

2、可以保存在內(nèi)存中。但由于制造業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的干擾、傳輸時網(wǎng)絡的延時等原因，會造成數(shù)據(jù)流到達處理器時出現(xiàn)亂序的現(xiàn)象。并且隨著部署在現(xiàn)場的感知節(jié)點的越來越多，數(shù)據(jù)量會呈爆炸性增長，把所有數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中進行復雜事件檢測已經(jīng)不可能實現(xiàn)。
　　針對制造業(yè)中異常事件檢測中存在的問題，本文在分析研究了制造業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的特征后，結合節(jié)點的分布式部署方案，提出了一種分布式的異常復雜事件檢測框架，通過部署在現(xiàn)場的節(jié)點以及后端的服務器，快速地檢測生產(chǎn)過程中

3、發(fā)生的異常事件。為了更好地定義異常事件，本文對事件的緊急程度進行了劃分，并提出了事件優(yōu)先級在復雜事件檢測中的應用。
　　考慮到不同事件的不同緊急程度，通過對正常事件的分析，給出了事件優(yōu)先級的判斷準則，并通過一種改進的布隆過濾器，設計了一種高效的分布式事件優(yōu)先級判斷算法。根據(jù)傳輸?shù)椒掌髦惺录膬?yōu)先級，本文提出了一種基于事件優(yōu)先級的復雜事件檢測算法?；谑录?yōu)先級，可以很好的進行內(nèi)外存置換，有效地解決了海量事件不能完全保存在內(nèi)存中的