基于Storm的采煤机数据实时清洗平台构建与应用

"采煤机运行状态数据实时清洗技术研究" 在采煤机的高效安全运行中，实时获取和处理传动系统的运行状态数据至关重要。然而，这些数据常常受到噪声点和缺失值的影响，降低了数据分析的准确性。针对这一问题，研究者建立了一个基于Storm的数据实时清洗平台，旨在提高数据的质量和可用性。 Storm是一个分布式实时计算系统，它允许实时处理大量流式数据。在这个平台中，ARIMA（自回归积分滑动平均模型）被用作数据清洗的核心模型。ARIMA模型是一种统计方法，广泛应用于时间序列分析，可以处理非平稳数据，预测未来趋势，并能有效地识别和剔除噪声点。 该平台的运作机制如下：首先，通过Storm中的Spout组件实时地从各个监测点收集数据。Spout是Storm的基础组件，负责数据源的读取。然后，收集到的数据按照预设的样本容量进行封装，并传递给Bolt组件。Bolt是Storm中的处理单元，承担具体的业务逻辑。在数据清洗阶段，Bolt执行噪声点的判断，通过算法检测异常值；同时进行平稳化处理，使非平稳数据转化为平稳序列，便于后续分析；此外，Bolt还负责ARIMA模型的选择和参数优化，确保模型能够适应不断变化的数据特性。 实验证实，这个基于Storm的实时清洗平台能够有效地清洗采煤机传动系统运行状态数据中的噪声和缺失值，提高了数据的准确性和实时性。这对于实时监控设备状态，预测故障，以及实现预防性维护具有重要意义。这种技术的应用有助于减少设备故障停机时间，提高采煤效率，保障煤矿生产的安全和效率。 关键词：采煤机；数据清洗；实时性；ARIMA；Storm 该研究结合了现代设备维护理论、计算机监测与控制以及智能计量技术，为煤矿行业的设备管理提供了新的解决方案。通过建立这样的实时清洗平台，可以为采煤机的全生命周期监控与维护提供强有力的数据支持，进一步推动煤炭工程领域的科技进步和智能化发展。