大数据时代现状
大数据时代现状范文第1篇
（广州航海学院图书馆，广东 广州 510725）
【摘要】大数据时代的到来，对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响，图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论，笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用，然后结合图书馆现状，指出图书馆在大数据时代面临的挑战，希望借此与同行进行进一步地探讨。
关键词 大数据；图书馆；数据挖掘
0 引言
从全球知名咨询公司——美国麦肯锡咨询公司最早提出“大数据”的概念后，美国政府又在2012年2月宣布推出“大数据的研究和发展计划”[1]，“大数据”时代正式开启，大数据已经成为最近几年来各行业研究的热点，图书馆学界也加入了这股热潮。尽管对于大数据这个名词大家已经耳熟能详，但还是引起了很多的困惑。笔者就大数据的概念、应用进行了一些梳理，结合目前图书馆界关于大数据的相关研究文献，提出了自己关于大数据时代图书馆的一些观点。
1大数据的概念
大数据并没有一个确切的、完整的定义，从提出这个概念以来，研究大数据的专家学者们就没有对这个概念达成过共识，基本上各人有各人的理解与定义。刚开始时，这个概念指的是需要处理的信息量太大了，已经超出了一般电脑能处理的数据量。大数据目前得到公认的是大数据的“4V”特性，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）[2]。其中Volume指收集和分析的数据量巨大，从TB级别上升到PB级别；velocity指数据处理速度要足够快，与传统的数据挖掘技术有着本质的区别；Value指数据中蕴含着潜在的价值转化，虽然大量的数据表现出价值密度低的特点，但只要有足够的技术储备，合理的利用数据，对数据进行准确的挖掘、分析，可以带来很高的价值回报；variety指数据类型多样复杂，这些数据不单包括传统数据库表格整齐排列的结构化数据，更多是视频、音频、图像、电子邮件、即时通信工具、微博、社交网络等以非结构化文本存储的数据。所以，有人总结大数据是“海量数据＋复杂类型”的数据，包括分析、带宽、内容三个要素，其核心因素是蕴含价值[3]。
2 大数据的应用
维克托·迈尔·舍恩伯格在他的著作《大数据时代》中指出，大数据的核心是预测，它通常被认为是人工智能的一部分，但其实这是带有误导性的，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。他在书中举例说明2009年甲型H1N1流感爆发的时候，谷歌公司通过人们在网络上的检索词用于一个特定的数学模型后，比疾控中心更有效、更及时的反应了流感爆发的情况。还有奥伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）建立的Farecast机票预测工具，到2012年为止，这个工具用了将近10万亿条价格记录，最终票价预测的准确度已经高达75%。还有Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量。他在书中的百般举例其实都是为了证明大数据的核心——预测。
3 大数据时代下的图书馆
图书馆历来作为储藏知识信息的场馆，随着近十几年来数字图书馆建设的步伐大大加快，图书馆所拥有的数据已经极其庞大并且数据类型也多种多样，特别是近年来，数据量增加的速度更是以前难以想象的，到今天图书馆已经基本上具备了大数据的特征。
3.1 图书馆学界目前对于大数据的研究现状
为了了解国内图书馆学界对于大数据的研究，笔者借助中国知网检索了图书馆学跟大数据相关的论文，在中国知网上按篇名，使用“大数据”、“图书馆”两个关键字（合并条件）进行检索，2011年是0条结果，2012年是4条结果，2013年度是58条结果，2014年迄今为止是173条结果。通过这些结果来看，大数据已经引起了我国图书馆界的专家学者们的重视，相关的研究正在飞速的发展。陆静在总结图书馆学界对于大数据研究的相关文章后总结出我国图书馆界大数据研究呈现的主要特点为：①论文数量呈逐年上升趋势。2011年以前主要研究的是计算机领域大数据量体系结构方面的内容，2012年专门研究大数据的文献开始出现，2013年激增；图书馆界发表文献也呈增长态势。②发表的论文主要集中在计算机类和管理类期刊。检索得知，刊载大数据研究论文的期刊大多集中在计算机类和管理类，近两年来图书情报学期刊也刊载有较多大数据的文章，反映出图书馆界借鉴大数据理论进行学科的交叉研究之趋势；其他刊物发文数量则较少。③研究视角多样化、研究的重点较突出。刊载在计算机类刊物上的论文主要侧重于大数据的技术架构和设计，而管理类刊物则侧重于大数据的理论探讨和现实借鉴等。④对大数据的应用实践研究不太重视。我国图书馆界重在对大数据的理论介绍，而忽视了大数据在图书馆的应用实践研究[4]。
3.2 大数据时代图书馆面临的挑战
在大数据时代，数据是基础，是大数据的矿产资源；思维是把矿产资源转化为财富的工具。笔者从这两方面来讨论图书馆面临的挑战。
3.2.1 数据挑战
巧妇难为无米之炊，大数据时代的基础是得有数据，如果解决在隐私方面交易数据存在的法理上风险，在未来数据可能成为很重要的交易商品。图书馆目前在数据的采集跟储存方面都存在挑战。
图书馆采集的数据主要包括馆藏知识数据、用户数据、工作数据三大类。馆藏知识数据包括书目数据、电子资源数据、自建数据库数据、视频和音频讲座等等，这一类的数据传统上属于图书馆的最重要的资源，一直以来都得到了各个馆的重视，得到了很好的保存。用户数据包括问卷调查和用户使用图书馆时产生的交互数据。在大数据时代需要的是全部样本数据，而不是抽样数据，所以传统的问卷调查数据已经不满足大数据的需求。用户交互的数据包括用户到馆使用图书馆资源时产生的交互信息和用户在网上访问图书馆系统时产生的交互信息，包括用户信息、借阅信息、咨询信息、查阅和下载的数据信息、用户访问的入口信息（网上访问时用户的地理位置、访问的途径、访问的设备）、RFID信息等等，这类信息在大数据时代已经成为了最重要的资源，它们是动态变化的；这类信息能真实的反映用户的对于知识信息的偏好、用户的需求，我们实时的关注分析这些信息就能及时的把握用户的需求，及时提供用户所需服务。但过去我们对于这类数据的采集是不够的，很多用户的交互数据根本就没有采集，或者采集了但没有得到很好的储存，比如用户的借阅信息、咨询信息、下载的数据信息可能随着图书馆系统的升级或者更换而丢失了。工作的数据可以从我们服务方被动的反映出用户的需求，但传统上很少有图书馆采集、存储、分析工作数据以用来提升我们的服务。图书馆目前并没有一个比较合适数据采集整合平台。
在数据存储方面，虽然经过十几年数字化图书馆的发展，图书馆的信息设备已经得到了完善，但在大数据时代数据量已经从TB跃升到了PB的规模，这要求图书馆拥有海量的数据存储系统。海量存储系统必须解决容量问题（存储容量必须足够大，并且要有简便快速的扩展能力、数据的吞吐能力）、成本问题、灵活性问题（大型的数据存储设施一旦建成投入使用后，基本上就没有调整的可能空间，这就要求设施必须能适应不同的应用场景）。海量的数据、繁杂的数据类型、高实时度的要求给图书馆的基础技术设备带极大的压力，目前图书馆在技术准备，基础设备的建设上还没有准备好迎接大数据时代的到来。
3.2.2 思维的挑战
数据本身只是蕴藏着价值，但数据的价值并不会自动体现出来，数据的价值在于将正确的信息在正确的时间交付到正确的人手中。探求数据的价值最终还是取决于把握数据的人，关键是（下转第145页）（上接第130页）要求把握数据的人需要有大数据思维。图书馆有没有大数据思维取决图书馆有没有大数据技术人才。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，大数据技术涉及到大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、非结构数据处理、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、移动互联网和可扩展的存储系统一系列的技术。经过数字图书馆多年的发展，图书馆在数字化、信息化、结构化数据库管理等方面的人才培养取得了很不错的成效,但在大数据时代，上述有关大数据技术的人才却是相当的匮乏。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，图书馆目前在专业化处理这些庞大而繁杂的数据方面缺乏足够技术人才。
4 总结
近年来随着数字图书馆的建设步伐的加快，图书馆作为知识信息的集散地，已经采集了数量庞大、类型繁杂、高价值的数据，这些都构成了大数据时代图书馆的核心资产。图书馆学界也早已经提出了图书馆要从资源中心向以用户服务为驱动的服务模式转变，大数据时代的到来，给了图书馆真正转变服务模式的支点。大数据时代的大幕已经徐徐拉开，这带给了图书馆带来了创新发展的机遇，也带来了一系列前所未有的挑战。图书馆必须正确认识到大数据带来的环境改变，主动拥抱大数据，以大数据推动图书馆的创新和发展，利用大数据提升图书馆的服务能力，推动图书馆向前发展。
参考文献
［1］许玲.大数据时代图书馆面临的挑战与对策思考[J].中共福建省委党校学报,2014(5):117-120.
［2］刘琼.大数据环境下图书馆面临的影响与挑战[J].理论观察,2012(8):112-113.
［3］[英]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013:176.
大数据时代现状范文第2篇
关键字： 电气设备在线监测传感器信息传输智能决策
中图分类号：S972文献标识码： A
1、引言
这是个充满数据的时代，大至国家规划，小到日常生活，点滴的行动都会产生大量数据。当然，作为电网企业，每天产生的数据量更是惊人。可是，这些海量的数据是怎样产生的？数据背后又意味着什么？如果将这些庞大的数据进行整合、分析、归纳后，又将形成怎样的变化？本文将对电气设备数据产生的源头：监测管理技术进行重点讨论、分析和展望，以便将监测管理技术与大数据技术相融合，促进智能电网的更好发展，为今后电网的智能管理开拓新的研究领域。
2、监测管理概述
“监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校对。电气设备的监测管理技术是利用各种传感器和测量手段对反映电气设备的物理、化学量进行检测，并通过现代的计算机网路智能分析技术，用以判断电气设备的运行情况是否在稳定正常范围内，对运行趋势进行科学甄别分析，并能精确、快速地寻找到故障位置，准确、便捷地分析出故障原因，以便做到对电气设备的全方位、全寿命的精准、高效管理。
3、监测管理现状
电气设备的在监测模式经历了从单机监测到分布式监测，再到最新的的基于网路的远程监测这样的一个发展过程。
以下是目前常见的监测管理系统的主要构成功能图
图1 常见的监测管理系统的主要构成功能图
目前的在线监测管理技术基本有以下几部分构成：
1）传感技术：传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。传感器的选择取决于被测对象的特征及选用监测方法。通常要求传感器具有较强的抗干扰能力、对环境变化的耐受能力、高灵敏度的能力以及非侵入性等特点。
2）信息采集：是指将传感器收集的模拟量，转换成数字量，由计算机进行存储、处理、打印的过程，采集的任务包括对传感器输出信号的去噪、选取、滤波、模／数转换以及对传感器的补偿和校正等。此外还涉及到数据通信技术和微型处理器等技术。
3）数据分析：数据监测一般包括参考模型和故障特征提取两种方法。前者将测量结果与基于数学仿真模型或人工智能等方法的预测模型进行比较得出结论。故障特征提取方法主要是通过时／频分析，小波变换等数字信号处理技术而获得。
4）智能决策：智能决策系统是一种基于人工智能的计算机监测管理系统。它能模拟故障智能决策的思维方式运用已有的故障诊断技术知识和专家经验，对收集到的电气设备的数据等各种信息进行归纳和挖掘，从而作出推理和判断，并能不断修改、补充知识以完善决策系统。
以下是某公司设计的一套成型的变电站电气设备在线监测智能管理系统的功能图。
某公司设计的SIM3监测系统功能图
4、目前的难点及发展趋势
随着现代数学、信息科学、计算机技术、电子技术、人工智能技术、网路技术等科学技术的交叉发展，现代测量、控制、自动化技术的不断完善，在线监测与诊断已成为一门独立的新兴学科。
目前国内多数在线监测与诊断功能还比较单一。随着传感器技术的日趋成熟，为电气设备在线监测提供更多的数据支撑，今后电气设备的监测不再是简单的电气量（电压、电流、有功、无功等 ）监测，而是引入物理量（温度、速度、流量、压力等）、化学量（离子、PH值等）、生物量（酶、抗原、抗体、微生物、细胞等）的监测。
今后在线监测技术的发展趋势应是向多功能多参数的综合智能传感器和自主学习型智能决策系统的进一步开发研究。智能传感器是具有信息处理功能的传感器,带有微处理机,具有采集、处理、交换信息的能力,是传感器集成化与微处理机相结合的产物，并在不断积累监测数据和诊断经验的基础上，发展人工智能技术、建立人工神经网络和专家系统实现诊断的全部自动化。
当然发展也将遇到一些难点：
1）传感器的选型
随着传感器技术的日趋成熟，为电气设备在线监测提供更多的数据支撑，今后电气设备的监测不再是简单的电气量（电压、电流、有功、无功）监测，而是引入物理量（温度、速度、流量、压力）、化学量（气味）、生物量的监测。
针对传感器的分类，不同的被测量可以采用相同的测量原理，同一个被测量可以采用不同的测量原理。因此，必须掌握在不同的测量原理之间测量不同的被测量时，各自具有的特点。
常用的基本物理量和派生物理量。
表1-1常用的基本物理量和派生物理量
基 本 物 理 量 派 生 物 理 量
位移 线位移 长度、厚度、应变、振动、磨损、不平度
角位移 旋转角、偏转角、角振动
速度 线速度 速度、振动、流量、动量
角速度 转速、角振动
加速度 线加速度 振动、冲击、质量
角加速度 角振动、扭矩、转动惯量
力 压力 重力、应力、力矩
时间 频率 周期、计数、统计分布
温度 热容量、气体速度、涡流
光 光通量与密度、光谱分布
但是面对种类众多的传感器，对于电气设备怎样选择具体机构的运行参数，对于运行参数怎样提取准确的状态信号，又怎样从经济价格角度综合选用对应的传感器，目前还没有统一固定的模式。
比如对于电网传输的重要设备――变压器，就有很多种测取信号的方式，如下表格：
表1-2变压器状态在线监测的项目
变压器状态在线监测的项目 备注
项目 方式一 方式二
1 绕组温度多点测量 局部放电测量和定位
2 铁心温度测量 油中溶解气体测量和分析
3 油量、油位、油温测量 油量、油位、油温测
4 绕组输入、输出电压、电流、
有功、无功监视 有载分接开关的触头
磨损测量
5 绝缘分解物测定 电气回路的完整性测
6 内部局部放电量检测和位置判断 变压器绕组变形在线监测
7 冷却系统检测。 全箱体温度测量
2） 智能决策系统的研发
目前已研究的智能系统模型有：基于规则的智能决策系统、基于实例的智能决策系统、基于行为的智能决策系统、基于模糊逻辑的智能决策系统和基于人工神经网络的智能决策系统
但是这些理论都有各自的缺陷、发展瓶颈和实践难点。目前比较流行的方法是将模糊算法、神经网络和遗传算法三个领域综合在一起，利用模糊理论来处理诊断领域的模糊性问题，利用遗传算法来优化网络结构和隶属函数，多领域的共同研究，可以有力的促进不同领域之间的交叉渗透和共同发展。
智能决策系统的核心问题是它的学习能力问题，知识的自动获取一直是故障智能决策系统的难点，解决知识获取的途径是机器学习，即让机器能够在实际工作中不断地总结成功和失败的经验教训，对知识库中的诊断知识进行调整和修改，以丰富和完善系统知识。机器学习是提高智能决策系统的主要途径，也是提高决策系统智能性的重要标志。随着神经网络隐节点和反向传播算法及连接机制学习蓬勃发展，传统的符号学习与连接机制已经逐步被取代。基于生物发育进化论的进化学习系统和遗传算法，因吸取了归纳学习与连接机制学习的长处而受到重视。基于行为主义的强化学习系统因发展新算法的应用连接机制，学习遗传算法的新成就发展也十分迅速。数据挖掘研究的蓬勃发展，为从计算机数据库和计算机网络提取有用信息和知识提供了新的方法，已经取得了许多有价值的研究和应用成果。
因此，发展和完善现有的机器学习方法，探索新的学习方法，建立实用的机器学习系统，特别是多种学习方法协同工作的诊断系统，将是今后研究的一个重要方向。
6、结束语
总之，随着大数据时代的到来，电力工业也正发生着巨大的改革，微电子、计算机、智能技术和网络技术的不断发展完善，电气设备的在线监测与智能管理技术的准确性会越来越高、操作使用越来越方便，对于供电企业来说既能节约电气设备的维护成本，又能提高设备运行效能，更能保证电网运行的安全性和稳定性，避免发生重大停电事故发生，造成巨大的经济损失和社会影响，因此在线监测与智能管理必将是发展的必然趋势。
参考文献：
1、叶庆ㄎ何蔼┍涞缭诵谐＜故障分析 2010
2、机械设备故障诊断技术振动、冲击、噪声国家重点实验室(上海交通大学) 2005
3、夏虹.《设备故障诊断技术》.哈尔滨工业大学出版社2010
大数据时代现状范文第3篇
关键词：软件开发；SCADE；高安全性；自动代码生成
中图分类号 TP311.52 文献标识码 A
Modeling and Auto-generation of C code on SCADE bench
（zhangxiaochun,jinping,sunquanyan)
(.Flight Control Department of SADRI, Shanghai, 200436)
Abstract: With the increasing functional complexity of the flight control software, the traditional design of airborne software is realized by writing code manually, which is lower in efficiency and cannot ensure the security of development. A solution to design and realize airborne software is studied in this paper based on SCADE (Safety Critical Application Development Environment) and taking the navigation software for example, according to the design flow of SCADE, namely through the intuitionistic modeling builds the model of navigation and simulation, it generates safe embeddable code which faces the engineering directly. The result of the test indicates that SCADE realizes the automatization and saves the costs and time of program design greatly.
Keywords: Software design; SCADE; Critical safety; code auto-generation
1.引言
长期以来航空机载软件设计一直采用手工编码来实现，软件生命周期中所有的工作都是围绕着编码工作进行，是一个典型的V型开发流程。手工编码工作量大，开发效率不高，并且手工编写过程中某一局部的错误或失误，常常要花费大量的人力物力来修复。如何保证在最短的时间内开发高质量的软件是航空机载软件开发所面临的挑战，SCADE高安全性应用开发环境就是在这样的背景下应运而生【1】。
2.基于SCADE的图形化建模技术
SCADE作为一种高安全性的嵌入式软件开发环境，覆盖了嵌入式软件开发的整个流程，DO-178B标准规定了40个对软件开发过程的验证进程目标，使用SCADE可以完全省略其中21个，13个目标的工作量可因SCADE的使用而减少，其代码生成器（KCG）是目前世界上唯一的满足DO-178B民航A级标准的代码生成器，相比于手工编码，极大地减少了编码和测试工作。据国外文献报道，用以SCADE为主体的开发方法和代码生成流程，能自动生成70%~90%的嵌入式代码，并且将开发成本降低至50%，大大提高软件开发效率【2】。
使用SCADE进行开发时，软件生命周期中所有工作都是围绕着详细设计，即SCADE模型展开的，其开发流程是一个基于模型的Y型开发流程。软件模型在整个系统开发工程中占据着重要地位。使用模型可以提高开发者对整个系统的观察深度和控制复杂度的能力，给不同的开发阶段提供全局统一的视图和指导，提高软件质量、生产率和可靠性。建模也是进行形式化分析和验证的基础【3】。
对于嵌入式系统既有离散的状态变化又有连续的时间行为。从传感器采样数据，经过控制逻辑和数学运算，产生输出，到执行机构，如图1所示。SCADE提供了两套机制来进行图形化建模：数据流图和安全状态机。这两套机制都建立在严格的数学模型基础之上，具有严格的数学语义，它们保证了设计模型的精确性、完整性、一致性和无二义性。SCADE把这两套开发机制很好地融合在一起，能够适合于不同类型的系统尤其是混合系统的开发。
1) 数据流图
数据流图适用于连续控制系统的建模，主要用于传感器等时间间隔采样、信号处理、计算并输出等，以用户定义的输入输出变量为接口，使用一些运算符，如算术算符、逻辑算符、时序算符、case操作符、if-then-else操作符等，用节点为功能单元，组成复杂的层次结构，以图形化的方法搭建软件模型。
2) 安全状态机
SCADE提供安全状态机来描述离散化状态控制逻辑，主要用于响应外部中断或处理内部事件，安全状态机（SSM）是有限状态机的图形化实现，其图形化方法是用一系列的状态、转移和信号来表示反应系统的控制逻辑。系统的进展用状态和状态之间的转移来表示，转移用信号来触发，SSM开发环境如图2所示。
安全状态机以可视的状态（State）和转移（Transition）来进行建模，用信号（Signal）结合转移条件(Condition)控制系统流程。状态代表系统的模式，只有“激活”和“不激活”两种状态，SSM的状态用方框表示，可以体现层次关系，并行关系。层次化的状态框可以设置互斥状态exclusive（OR）和并行状态parallel（AND），互斥状态就意味着同一时刻仅有一个状态处于活动状态；若设置成并行状态，则所有的状态都可能在同一时刻处于活动状态，并行的状态应该在其父状态被激活的时候同时被激活，而激活顺序一般按照“从外至里，从上至下”的规则排列。
3.基于SCADE的代码自动生成技术
3.1代码生成机制
代码自动生成的原理是根据建模平台的当前目标系统模型，由代码生成器自动生成某种语言的源代码。具体来说，生成代码的信息来源有两个：模型属性（控制代码生成方式即如何生成）和元素规范（控制代码生成内容即生成什么）。【4】
由SCADE图形描述转换为高质量的C代码，需要经过以下两个步骤：
1) SCADE2Lustre：SCADE是以图形建模为基础的软件开发环境，这一步是将方程式、参数块等图形转变成Luster语言描述，然后删除图像信息，并将多个文件模型整合到一个文件中；
2) Luster2C：将Luster语言描述转换成面向工程的C语言。
具体流程如图3所示。
3.2代码自动生成
软件模型设计完成后，需要对其进行模拟仿真。SCADE仿真器是一个强大的可视化的图形调试工具，可以在设计过程中验证软件是否满足功能要求，其输入/输出可以用文本或表格的形式给出，还可以由TCL语言来驱动【5】。SCADE仿真和代码生成工具栏如图4所示。
利用SCADE仿真器对软件模型进行仿真，经检验正确无误后，点击代码自动生成按钮，对其进行代码自动生成。
SCADE代码生成器有两个显著的特点，第一，SCADE所生成的代码完全面向工程，可以直接嵌入到所开发的系统中去而不需要做任何的修改；第二，SCADE基于严格的数据理论，它保证所生成代码的正确性，保证所生成代码的行为和仿真的行为的一致性。
4.开发实例
本文以某型飞机的自主导航软件设计为例，来说明基于SCADE的软件设计过程。
4.1需求分析
自主导航飞行主要是指在没有人直接参与的条件下由控制系统自动的控制飞机按规定航线的飞行。航线通常由通过直线或圆弧线连接多个航点构成。航点信息包括该航点的航点号、经度、纬度、高度、任务字、控制字等信息。自主导航飞行控制系统根据飞机经、纬度、高度等信息，计算出实际飞行轨迹和预置航线的位置偏差，经过控制律解算，对飞机三个舵面进行控制，改变飞机飞行姿态,从而使飞机按规划航线自主飞行【6】。
自主导航过程如图5所示。
4.2 SCADE环境下建模
针对飞机导航过程的需求分析，使用SCADE开发环境进行软件模型设计，导航软件主要包含两部分内容，即参数计算和飞行状态切换。导航过程中所需参数的解算通过数据流图来实现，该部分的输入参数是GPS提供的飞机的经纬度信息、AHRS提供的航向信息、航线信息等，输出参数包括：纵向模态切换指令，横侧向模态切换指令，当前航段指定高度，当前航段指定航向角，当前侧偏距，当前待飞距。飞行模态切换通过安全状态机实现，根据数据流图解算出的模态切换指令进行相应的模态切换。每一个模态输出控制律解算所需的参数和发动机油门。
横侧向导航控制是通过副翼舵和方向舵两个舵面来控制飞机在水平面的航迹运动，横侧向飞行模态为航迹跟踪。纵向导航控制是在垂直面内对应飞行航迹偏差的控制，用于控制飞机按照预定的轨迹爬升或下降进入某一高度的某一地理坐标位置，纵向飞行模态包括爬升、平飞、下滑，纵向各个模态之间的触发信号（climb, glide, level）,通过比较飞机当前高度与预定的航线高度得出。
利用SCADE中的安全状态机实现的自主导航模态切换如图6所示。
数据流图与安全状态机共同实现自主导航功能模块，其连接图如图7所示。
4.3 代码自动生成与集成
导航软件模型设计完成之后，对其进行仿真验证，正确无误后点击代码生成按钮进行代码的自动生成。SCADE生成的代码相当于一个函数块，在编译环境中嵌入生成的代码，必须另外添加主函数。主函数一般是个循环调用生成代码的过程，SCADE代码的输入与输出通过接口与底层支持软件衔接。代码集成主要分以下三个步骤：
1) 定义一个结构体调度SCADE生成函数的接口，结构体成员为SCADE根节点的输入与输出；
2) 添加主函数，编写SCADE生成代码与底层支持软件的接口函数；
3) 主程序中调用主函数。
将生成的代码与支持代码在VC++6.0编译器下编译链接，进行软件集成，生成可执行文件。
4.4 代码测试与分析
任务代码的大致执行时间通常采用测量同一代码执行多次的累计时间来实现。本文使用clock函数测量时间，clock函数精度为毫秒级，对于短时间内的定时或延时可以达到毫秒级。以下函数段为测量执行时间的具体实现。
startT=clock( );
for(a=0; a
{
/*put user task code here */
}
endT=clock();
printf("The time is %f\n",(double)(endT-startT));
在相同的环境下，对SCADE生成代码与相应的手写代码进行执行时间测试，测试结果如表1所示。从表1可以看出，执行同样步数，SCADE生成代码的执行效率略高于手写代码执行效率。
SCADE满足一系列的安全性特征，例如没有死代码、没有死循环等，基于SCADE平台进行软件开发在很大程度上实现了软件开发的自动化，节约了开发时间，提高了开发效率。SCADE模型的设计方法和设计流程直接影响生成代码的质量，因此，在设计过程中通过改进设计方法和设计流程可以进一步优化代码。
4.5仿真验证
本文的仿真实验是在一套飞行控制计算机半物理仿真平台上进行的，仿真系统包括飞行控制计算机、传感器仿真计算机、遥控遥测与地面检测计算机；将集成后的可执行文件下载到飞控计算机中，飞行控制计算机进行实时运算，产生输出量，控制飞机仿真模型，在仿真控制台上观察数据和曲线变化，并根据解算出来的经纬度绘制飞行轨迹，绘制的飞行轨迹如图8所示。其中蓝色的为目标航迹，黄色的为实际飞行航迹，可见飞行轨迹与规划的航线基本一致，设计的软件达到设计要求。
5结束语
采用SCADE对飞机导航软件实例研究，可以得到以下结论：
1. SCADE建模机制基于严格的数学理论，排除了传统软件开发中难以发现的安全患，减少测试工作量和测试时间。
2. SCADE生成代码的执行效率与手工代码的执行效率相当。
3. 采用SCADE开发航空机载软件是可行的，且可在很大程度上节省开发时间，提高开发效率。
参考文献：
[1] Jean-Louis Camus，Bernard Dion，Efficient Development of Airborne Software with SCADE Suit，Esterel Technologies，2003
[2] Anjali Joshi，Mats P.E. Heimdahl，Model-Based Safety Analusis of Simulink Models Using SCADE Design Verifier，SAFECOMP，2005：122-135
[3] 杨向忠，安锦文，催，嵌入式自动代码生成技术应用研究[J]，弹箭与制导学报，2008，28（3）：151-154
[4] Labbani，Ouassila，Mode-automata based methodology for scade，Lecture Notes in Computer Science，v3414，Hybrid Systems: Computation and Control - 8th International Workshop，HSCC 2005，2005：386~401
[5] 徐爱春，章坚民，基于XML/XSLT代码自动生成技术研究，杭州，杭州电子工业学报，2004，24(4)：64-68
大数据时代现状范文第4篇
关键词：火电厂；状态检修；设备维修
1实施状态检修的必要性
状态检修就是对设备进行全方位状态监督，对设备运行状态、影响安全经济、可靠运行的因素进行综合分析，并对设备进行 前景预测，根据结果再拟定检修内容和确定检修时间，真正做到“应修必修，修必修好”。实施状态检修的目的就是科学保养设备，在保障设备安全、经济、可靠的 前提下，最大限度地提高发电设备的利用率，降低检修人、财、物的浪费和检修磨损，提高企业经济效益。显然，状态检修与党的十四届五中全会提出的实现“两个 转变”和电力行业“安全为基础、效益为中心”的原则相一致。
状态检修有政策依据，也是时代要求。早在1987年，国务院颁发的《全民所有制工业交通企业设备管理条例》中就提 出：“企业应当积极采用先进的设备管理方法和维修技术，采用以设备状态监测为基础的设备维修方法”。1992年，国务院经贸办又在《“八五”后三年工交企 业设备管理工作重点》中进一步明确指示：“要继续破除单纯以时间为基础的设备维修制度，建立以状态监测为基础的设备维修制度”。国外一些高层技术管理专家也指出：“减少停电和缩短维修时间以提高有效性应成为商业经营的目标”。一些国家也都向传统的 维修制度告别。显然，传统的计划检修不仅仅制约着企业自身的发展，也跟不上时代的步伐。
2对状态检修管理的实践
针对计划性检修制度存在的弊端，作为一个基层单位的电站，当然不能从宏观制度上去寻找改革的路子。机组的大修周期也作了一些变动，如：我厂#2机到了大修周期，但设备健康良好，而#3机距大修周期还差一年，而设备的健康状况较#2机差，我们就作了调整，对#3机先进行大修。三年来主要做了如下工作。
（1）收集基础数据，完善原始资料，以现代化信息管理手段，详细记录现场数据。采集设备实时状态数据，加强定期测试，累计试验数据。形成原始资料，利用这些数据、资料、定期全面分析，判断设备状态，从中可以发现问题。使检修更具有针对性。关于数据采集的具体做法如下：①分门别类地将全厂设备的技术参数、厂家设计规定，按设备台帐方式建立数据录入计算机；②建立设备现有的备品备件数据库；③实现电站计算机监控系统，有选择地采集现场的一些实时数据，通过不断积累和加工，进行分析整理，建立数据信息库；④建立表示设备运行状态的电量、水头、温度、振动、摆度、压力流量等参数的直方图以及变化趋势的曲线等；⑤定期（每日或每季）进行分析，作出结论，判断设备是否运行正常。
（2）完善设备状态监测系统，加强设备异常状态分析，根据目前实际情况，我厂对机组等主要设备安装了一些在线监测装置，主要有：机组的振摆度测量；定转子的测量，温度、压力等。当设备有异常情况出现时，实行异常状态分析和重点跟踪，我们就采取了强化跟踪监督措施，掌握状态变化规律，找出故障的根源，利用小修机会进行了彻底处理，现在运行正常，保障了设备的安全运行。
（3）加强设备维护保养工作，及时消除设备缺陷，设备维修保养工作的好坏，对设备运行状态有着重要的影响，如透平油的处理，油的加注，设备轮换运行，甚至设备吹灰等清洁工作，每一项都不应该忽视。延长了设备的寿命周期。对设备存在的缺陷应及时消除处理，做到大缺陷不过天，小缺陷不过班。确保设备处于健康运行状态。
（4）应用统计数据，预测设备状态，首先要找出统计数字与机组状态参数之间的联系，我们对机组运行小时数、发电量、启停机次数等进行统计分析，我们发现有些设备虽然检修周期已到，但其运行小时累计比其他同类型设备少，于是就适当延长了设备的大修周期。而有些设备虽然未到大修周期，发现一些重大缺陷及时进行了处理。由于运用了这种方式进行了预测，每次小修前，就做好了相应的技术准备工作，节省了检修时间。
（5）合理确定检修项目，尽量缩短检修工期，由于对设备进行了较全面的状态监督和技术分析，掌握了设备的实际运行情况，废除了一些不必要的检修项目，如：每次大修，我们根据设备的原始监测数据，分析设备各部件的健康情况，大胆取消了一些重大项目，对机组以往大修都是全拆，吊出转轮体，工期长，工作量大。而近几年，我们只拆到发电机部分，节省了大量的检修工期，每台机可节省15天工期。检修投运后，未发生任何临时性检修现象，安全生产继续保持良好的势头。
3进行科学有效的状态检修管理
（1）用现代化信息管理手段，详细记录现场数据。采集设备实时状态数据，加强定期测试，原计试验数据。形成原始资料，利用这些数据、资料，定期全面分析、判断设备状态，从中可以发现问题，使检修更具有针对性。完善设备状态监测系统，加强设备异常状态分析。根据实际情况，可对机组等主要设备安装一些在线监测装置，主要有：机组的振摆度测量；定转子的间隙测量、温度、压力等。当设备有异常情况出现时，实行异常状态分析和重点跟踪。设备维修保养工作的好坏，对设备运行状态有着重要的影响，如透平油的处理、油的加注、设备轮换运行，甚至设备吹灰等清洁工作，每一项都不应该被忽视。对设备存在的缺陷应及时消除处理，做到“大缺陷不过天，小缺陷不过班”，确保设备处于健康运行状态。
大数据时代现状范文第5篇
关键词：奥运物流、信息系统、可视化
2001年获得2008年奥运会主办权的那一天，北京就向世界作出了庄严承诺：北京将以“绿色奥运、科技奥运、人文奥运”为主题，把2008年北京奥运会办成奥运史上最出色的一届奥运会。而对于奥运赛场分散，物流需求随机性强，且物流量大大超过历史水平的北京奥运会来说，要想实现如此巨大的物流量安全、高效、平稳的运作，仅仅依靠中国传统的物流手段或是简单的信息技术是难以完成的，必须依靠“可视化”、“数字化”、“智能监控”等先进技术对其进行监控管理，以实现对客体的实时跟踪和控制，确保物流渠道顺畅、安全。
鉴于物流信息平台对2008年北京奥运物流系统强大的支撑作用，本人认为此奥运物流信息平台需包括可视化奥运物流中心管理系统，在途货物监控系统和查询监控系统三大部分。
一.可视化奥运物流中心管理系统
可视化奥运物流中心管理系统是一套全面性的物流中心管理工具，用以辅助物流中心管理员优化其管理、协助领导通过虚拟现实技术适时了解掌握库房储备情况，提高物资储备管理水平的软件系统。主要包括以下几大功能模块：
1.数据管理模块。对整套系统数据进行安全加密、维护、备份及灾难性恢复等功能，为用户提供安全的数据存储。
2.标准化管理模块。统一进行标准化代码管理。
物品代码：严格按有关规定标准进行物品定义和维护，使用时根据实际情况在该标准的基础上进行细化与补充。整个系统应用统一的物品代码，并具有物品代码增加、修改、查询、删除功能。
货位代码：根据实际情况进行货位代码定义和维护，并具有代码增加、修改、查询、删除功能。
人员代码：提供建立不同岗位人员简明人事档案功能。为每个人员设置不同的代码，并根据岗位或职务设置不同的使用功能权限。
3.模型管理模块。提供各种库房、物资及附属设施设备等的模型及相关数据、信息，令使用者能够清晰直观的了解到库房内所有设施设备的基本情况与库房内部情况。
4.日常业务管理模块。对物资出入库和存储阶段进行优化管理，提高物资的流转效率。具体又包括以下几个子模块：
入库作业与优化：根据不同的管理策略、货物属性、数量以及现有库存情况，自动设定货物堆码位置、货物堆码顺序建议，从而有效的利用现有仓库容量，提高作业效率。
在库管理：在库管理主要是指物品在库期间的日常管理、清查盘点、保管养护、存储时间检查，以及为了便于管理物品和更有效的利用仓库容量而进行的并库、移库操作。
出库作业与优化：根据不同的管理策略、货物属性、数量以及现有库存情况，自动拣定组合、确定货物位置、货物拣选顺序建议。支持紧急拣选，对超过一定时间的产品进行优先拣选。
盘点管理：提供实盘数量与账面数量对比调整功能。
5.查询统计分析模块：对物流中心物品所处状态进行查询，并可提供相关报表和进行可视化货位显示和库存图表统计，为管理决策提供及时准确的数量信息。
6.实时监控模块。利用安放在库房内的摄像头，对库房内部实时进行监控，从而确保物资的安全。
二.在途货物监控系统
可视化在途货物监控系统是一套全面性的货物在途运输管理工具，用以辅助货物管理人员进行在途货物管理，协助领导通过虚拟现实技术适时了解掌握货物在途运输状态、情况，提高物资运输安全性、及时性、准确性水平的软件系统。主要包括以下几大功能模块：
1．数据管理模块。对整套系统数据进行安全加密、维护、备份及灾难性恢复等功能，为用户提供安全的数据存储。
2．标准化管理模块。统一进行标准化代码管理。
物品代码：严格按有关规定标准进行物品定义和维护，使用时根据实际情况在该标准的基础上进行细化与补充。整个系统应用统一的物品代码，并具有物品代码增加、修改、查询、删除功能。
车辆代码：对奥运物资专用运输车辆进行代码定义和维护，并具有代码增加、修改、查询、删除功能。
人员代码：提供建立车辆运输人员简明人事档案功能。为每个人员设置不同的代码，并根据岗位或职务设置不同的使用功能权限。
3.模型管理模块。提供各种车辆运行及在途物资等的模型及相关数据、信息，令使用者能够清晰直观的了解到车辆运行的基本情况与在途货物情况。
4.运输路线优化管理模块。通过对不同运输路线距离测算，并结合不同路线路况情况进行运输路线的优化选择。
5.货物跟踪监控模块：利用车辆实际运输路线的数据进行车辆监控，并模拟显示随车货物状态信息，实现货物跟踪的功能。
车辆跟踪：通过运用GIS、GPS等技术对运输车辆进行跟踪、定位，并动态显示出车辆的相对位置和运输路线道路情况。
车辆运输状态监控：根据道路及车辆运行情况测算货物是否可按规定时间安全运抵目的地，（估计剩余时间可根据车辆当前位置与运输目的地之间的距离除以车辆运行时的平均行驶速度求得），从而通过对车辆运输状态进行监控，及时发现问题进行调整，以达到满足需求的目的。
货运信息显示：通过显示随车货物信息,进行货物的跟踪模拟。
6.查询统计分析模块：此模块可针对运输货物、运输车辆、驾驶员等进行货运信息查询统计分析，为管理决策提供信息支持。
三.查询监控系统
查询监控系统是一套全面性的货物查询管理工具，通过模糊查询和精确匹配查询两大功能协助管理人员通过虚拟现实技术适时了解掌握货物存在状态，提高物资管理水平的软件系统。主要包括以下几大功能模块：
1.数据管理模块。对整套系统数据进行安全加密、维护、备份及灾难性恢复等功能，为用户提供安全的数据存储。
2.标准化管理模块。统一进行标准化代码管理。
物品代码：严格按有关规定标准进行物品定义和维护，使用时根据实际情况在该标准的基础上进行细化与补充。整个系统应用统一的物品代码，并具有物品代码增加、修改、查询、删除功能。
车辆代码：对奥运物资专用运输车辆进行代码定义和维护，并具有代码增加、修改、查询、删除功能。
人员代码：提供建立车辆运输人员简明人事档案功能。为每个人员设置不同的代码，并根据岗位或职务设置不同的使用功能权限。
场所代码：对奥运物资所涉及的场所进行编码，整个系统实行统一代码制。
3.检索查询模块。通过对下列某个关键词进行检索来查询物品相关联的其他状态。
物品种类查询：以物品种类为关键词进行检索以查询其他状况。
物品代码查询：以物品代码为关键词进行检索以查询其他状况。
物品场所查询：以物品所在场所为关键词进行检索以查询其他状况，如奥运配送中心、场馆1、场馆2……、车辆1、车辆2……等。
时间段查询：以某一时间段为关键词进行检索以查询其他状况，如一天内、三天内、五天内、一周内等。
时间点查询：以某一时间点为关键词进行检索以查询其他状况。
物品状态查询：以物品现存状态为关键词进行检索以查询其他状况，如入库状态、储存状态、出库状态、在途状态等。
运输工具查询：以车辆代码为关键词进行检索以查询其他状况。
物资管理人员查询：以人员代码为关键词进行检索以查询其他状况。
组合查询：以上述两种或两种以上关键词进行检索以查询其他状况。
4.虚拟可视化模块。对于所查询出的物资运用虚拟可视化技术进行模拟动态显示。
5.统计分析模块。通过对物资现存状态和计划状态进行对比，分析整个运作过程中的物流瓶颈，并以不同颜色、形状或图形状态动态显示出。
作者单位：北京物资学院物流管理系
参考文献：
[1]蒋宝家.可视化仓库管理系统的设计[J]，物流技术,2005.9:23-25.
