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Apache IoTDB中的多模态数据编码压缩

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软件学报 2024年第3期35卷 1173-1193页

作者：贺文迪夏天睿宋韶旭黄向东王建民清华大学软件学院北京100084 大数据系统软件国家工程研究中心(清华大学) 北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084

时间序列数据在工业制造、气象、船舶、电力、车辆、金融等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的蓬勃发展.面对愈加庞大的数据规模和多样的数据模态,高效的数据存储和管理方式十分关键,而数据的编码压缩愈发成为一个具... 详细信息

时间序列数据在工业制造、气象、船舶、电力、车辆、金融等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的蓬勃发展.面对愈加庞大的数据规模和多样的数据模态,高效的数据存储和管理方式十分关键,而数据的编码压缩愈发成为一个具有重要意义和价值的问题.现有的编码方法和相关系统未能充分考虑不同模态的数据特点,或者未把一些时序数据的处理方法应用于数据编码问题中.全面阐述了ApacheIoTDB时序数据库系统中的多模态数据编码压缩方法及其系统实现,特别是面向工业物联网等应用场景.该编码方法较为全面地考虑包括时间戳数据、数值数据、布尔值数据、频域数据、文本数据等多个不同模态的数据,充分挖掘和利用各自模态数据的特点,特别是包括时间戳模态中时间戳序列间隔近似的特点等,进行有针对性的编码方案设计.同时,将实际应用场景中可能出现的数据质量问题因素纳入编码算法的考量中.在多个数据集上的编码算法层面和系统层面的实验评估和分析,验证了该编码压缩方法及其系统实现的效果.

关键词：数据编码时间序列数据数据库工业物联网多模态

工业物联网数据管理中的系统负载均衡最优化问题及其求解

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中国科学:信息科学 2024年第10期54卷 2343-2367页

作者：张凌哲朱妤晴安彦哲訾源王建民清华大学软件学院北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 大数据系统软件国家工程研究中心

工业物联网数据管理与数字中国基础设施建设紧密相关,是支撑提取工业大数据价值的基础.由于工业物联网数据源于设备,工业物联网数据管理系统面临着数据量、数据到达速度、负载多样性等更严峻的大数据挑战.为了应对这些挑战,工业物联网... 详细信息

工业物联网数据管理与数字中国基础设施建设紧密相关,是支撑提取工业大数据价值的基础.由于工业物联网数据源于设备,工业物联网数据管理系统面临着数据量、数据到达速度、负载多样性等更严峻的大数据挑战.为了应对这些挑战,工业物联网数据管理系统必须进行负载均衡,以充分利用可扩展的计算资源、提升系统性能.现有的负载均衡方法未能充分利用工业物联网数据典型的时序特性,无法应对工业物联网数据管理的上述挑战.本文针对工业物联网数据的时序特性,以读写差异化均衡为约束,建模了负载均衡最优化问题,以匹配工业物联网数据的读写分离特性;提出了负载均衡方案TsLBOpt,集成了简化系统架构的非侵入式负载统计与估算方法,利用分片细分与自适应复制以扩充解空间的整数规划最优化求解方法,以及基于贪心策略最小化数据迁移代价的数据重分布方法.TsLBOpt在清华大学获日内瓦国际发明展金奖的开源时序数据管理系统IginX中进行了实现,并基于多容器构建的集群系统开展了大量实验,结果表明,本文提出的TsLBOpt相比常用的哈希方法、经典的启发式热数据迁移法、前沿工作DynaHash分别可提升系统整体性能至2倍、10倍、4倍以上,且可有效应用于资源异构、组件异构的异构集群系统中.

关键词：工业物联网物联网数据管理负载均衡性能最优化时序数据

基于可行域投影理论的新能源电力系统协同运行方法

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电工技术学报 2024年第9期39卷 2784-2796页

作者：张天策李庚银王剑晓魏韡周明新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 北京102206 大数据分析与应用技术国家工程实验室(北京大学) 北京100871 新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学) 北京100084

随着新能源逐步成为电力系统的主体,传统电网体系的深层缺陷也日益显露。跨省区资源优化配置困难和分布式能源利用率低等能源协同体系的不足成为制约新型电力系统建设的瓶颈。为此,该文通过基于外割法的可行域投影等值算法刻画区域系统... 详细信息

随着新能源逐步成为电力系统的主体,传统电网体系的深层缺陷也日益显露。跨省区资源优化配置困难和分布式能源利用率低等能源协同体系的不足成为制约新型电力系统建设的瓶颈。为此,该文通过基于外割法的可行域投影等值算法刻画区域系统可行域,并通过并行伞约束辨识法剔除模型冗余约束,进而提出一种基于投影等值理论的新能源电力系统协同运行模式,通过可行域的交互实现各级调度体系间的高效协同,并提出了三种应用场景:配电网/虚拟电厂可行域聚合、省间多通道安全域计算和多时段输配电网协同运行。算例结果表明,所提算法和模式能够有效地降低区域电网规模,从而降低区域电网与调度中心的信息交互量,提升新能源电力系统运行优化效率。

关键词：新能源电力系统可行域投影等值协同调度

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基于图卷积神经网络的漂移检测方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2735-2744页

作者：林雷蕾肖礼文魏代森徐昱嵩王静岐闻立杰李猛坤首都师范大学管理学院北京100048 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 浪潮通用软件有限公司山东济南250101 清华大学软件学院北京100084

从时间维度来看,演化是业务过程的必然性。流程挖掘中漂移检测的宗旨是找出运行日志中的变化时间点,进而划分出演化前后的不同业务过程。然而,现有漂移检测算法在执行过程中,都需要人为指定需要监控的演化特征,给用户增加了使用负担。同... 详细信息

从时间维度来看,演化是业务过程的必然性。流程挖掘中漂移检测的宗旨是找出运行日志中的变化时间点,进而划分出演化前后的不同业务过程。然而,现有漂移检测算法在执行过程中,都需要人为指定需要监控的演化特征,给用户增加了使用负担。同时,还存在准确率低和耗时较长问题。为此,提出一种基于图卷积网络的检测算法:首先,将日志轨迹转为活动图,利用图的节点信息和拓扑结构来刻画日志所有特征;接着,利用图卷积的聚合特性获取到活动图的全局特征;然后,通过增加虚拟节点来表达活动图的所有信息;最后,采用欧氏距离和k-近邻算法来检测漂移点位置。通过真实公开数据集实验测试,表明了本文方法的有效性。

关键词：概念漂移业务演化图卷积网络流程挖掘

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面向过程文本的合规性检查方法

软件学报 2024年第10期35卷 4696-4709页

作者：林雷蕾钱忱闻立杰邱泓钧首都师范大学管理学院北京100089 清华大学软件学院北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 香港科技大学工学院中国香港999077

合规性检查是过程挖掘领域的重要场景之一,其目标是判断实际运行的业务行为与理想的业务行为是否一致,进而为业务过程管理提供决策依据.传统的合规性检查方法存在度量指标过多、效率低等问题.此外,现有研究在检查过程文本与过程模型之... 详细信息

合规性检查是过程挖掘领域的重要场景之一,其目标是判断实际运行的业务行为与理想的业务行为是否一致,进而为业务过程管理提供决策依据.传统的合规性检查方法存在度量指标过多、效率低等问题.此外,现有研究在检查过程文本与过程模型之间的合规性时严重依赖专家知识.为此,提出面向过程文本的合规性检查方法.首先,基于过程模型的执行语义生成图轨迹,并利用词向量模型提取图轨迹中的结构特征.同时,引入霍夫曼树提升词向量模型的效率.接着,对过程文本和模型中的活动特征进行提取,并利用孪生机制提升训练效率.最后,对所有特征进行融合,并利用全连接层预测过程文本与过程模型之间的一致性得分.实验表明,所提方法的平均绝对误差值要比已有方法低2个百分点.

关键词：过程挖掘孪生机制一致性度量特征表示

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基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展

计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 774-790页

作者：李键李华胡翔坤李少波乔静贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 清华大学机械工程系北京100084 新疆科技学院信息科学与工程学院新疆库尔勒841000

随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别... 详细信息

随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显。以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法。探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题:对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型。随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果。最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考。

关键词：计算机视觉深度学习图像处理表面缺陷检测

基于低延迟可解释性深度学习的复杂旋转机械关键部件知识嵌入与诊断方法研究

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机械工程学报 2024年第12期60卷 107-115页

作者：刘岳开王天杨褚福磊清华大学摩擦学国家重点实验室北京100084 清华大学机械工程系北京100084

对于复杂旋转机械关键部件的诊断任务,模型设计容易受限于以下两个特点:(1)机理驱动的方法往往难以实现复杂系统的完备、精准建模;(2)数据驱动方法多数需要规模化的高质量训练数据集用于训练。针对上述问题,提出一种先验知识嵌入的深度... 详细信息

对于复杂旋转机械关键部件的诊断任务,模型设计容易受限于以下两个特点:(1)机理驱动的方法往往难以实现复杂系统的完备、精准建模;(2)数据驱动方法多数需要规模化的高质量训练数据集用于训练。针对上述问题,提出一种先验知识嵌入的深度学习模型,融合机理知识与传感器信号特征。并通过引入轻量化模型结构,在保证模型精准性的前提下降低推理延迟。首先,通过融合先验机理知识与传感器信号特征,构建关键部件数字孪生体。然后,设计先验知识嵌入模块来提升深度学习模型对融合特征的表征能力。最后,基于帕累托最优化理论,设计考虑准确性指标和计算效率指标的多目标优化方法,对基于深度学习的诊断模型进行结构优化设计,并引入可解释性框架对深度学习模型决策过程进行分析。结果表明,所设计的关键部件数字孪生体能够提供丰富的先验信息从而加速模型收敛。基于帕累托最优化理论的训练策略,能够搜索到设定指标的相对最优解,从而在保证模型精准性的前提下有效降低模型推理延迟。

关键词：可解释深度学习先验知识嵌入数字孪生帕累托最优化低延迟推理

基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法研究进展

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计算机工程与应用 2024年

作者：胡翔坤李华冯毅雄钱松荣李键李少波贵州大学公共大数据国家重点实验室清华大学机械工程系浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室

民用基础设施在长期使用后容易发生物理结构或性能状态的改变，对其功能和使用安全造成一定的损害，因此，对这类设施的结构健康监测是十分必要的。裂纹检测是结构健康监测中极其重要的一部分，及时检测并识别这类损伤，能有效避免事故... 详细信息

民用基础设施在长期使用后容易发生物理结构或性能状态的改变，对其功能和使用安全造成一定的损害，因此，对这类设施的结构健康监测是十分必要的。裂纹检测是结构健康监测中极其重要的一部分，及时检测并识别这类损伤，能有效避免事故的发生。基于计算机视觉的表面裂纹检测方法操作简单、检测速度快、准确率高，被广泛应用于民用基础设施的表面裂纹检测。从图像分类、目标检测、语义分割三个不同的检测方向综述了基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法，总结了常见的数据采集方法和常用的公共裂纹数据集。最后讨论了基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法存在的困难与挑战，并展望了未来可能的发展方向。

关键词：结构健康监测裂纹检测计算机视觉深度学习

基于降维机理模型的储能电池安全充电在线控制技术

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电力工程技术 2024年第1期43卷 2-10页

作者：钱广俊王鲁彦欧阳明高卢宇芳卢兰光韩雪冰清华大学(汽车安全与节能国家重点实验室)

大倍率充电会引起储能电池负极析锂，进一步可能会诱发电池热失控并导致安全事故。而析锂副反应与电池负极电位直接相关，通过模型精确预测负极电位，传输至储能电池管理系统调整充电工况，可以有效抑制负极析锂。因此，文中提出一种基... 详细信息

大倍率充电会引起储能电池负极析锂，进一步可能会诱发电池热失控并导致安全事故。而析锂副反应与电池负极电位直接相关，通过模型精确预测负极电位，传输至储能电池管理系统调整充电工况，可以有效抑制负极析锂。因此，文中提出一种基于降维机理简化伪二维(simplified pseudo two-dimensional, SP2D)模型的储能电池安全充电在线控制技术。首先，对伪二维(pseudo two-dimensional, P2D)模型中部分偏微分方程进行降维简化，建立SP2D模型，同时采用不同的方法获取相应的模型参数。其次，使用实验数据的端电压和负极电位对模型进行验证，结果表明模型在不同倍率恒流工况下精度较高。再次，基于SP2D模型结合比例控制器开展电池无析锂安全充电的仿真工作，结果表明，电池经过1 895 s充电即达到截止电压4.3 V,且充电过程中负极电位均处于无析锂安全电位区间。最后，对仿真得到的充电策略进行循环和拆解验证，结果表明提出的充电方法能够实现电池无析锂安全充电。

关键词：储能电池负极电位析锂简化伪二维(SP2D)模型比例控制器安全充电