| 工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽白皮書（2017） |
| 日期：2018/2/2 15:04:10 作者： |
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2017年的工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽作為我國首次工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽，在吸引人才關(guān)注、促進(jìn)工業(yè)智能化、建立工業(yè)大數(shù)據(jù)生態(tài)等方面起到重要作用。習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中強(qiáng)調(diào)：“建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合�！� 這些都為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級指明了新方向，數(shù)據(jù)成為制造業(yè)與新一代信息技術(shù)融合的重要基礎(chǔ)資源和創(chuàng)新引擎。在工信部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟指導(dǎo)下，本次競賽組委會在北京天澤智云科技有限公司的傾力支持下，組織參賽者編寫了《工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽白皮書（風(fēng)機(jī)結(jié)冰故障分析指南）》，希望將本次競賽的經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)成果固化并加以推廣，促進(jìn)交流，與業(yè)界共同推動工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展。
白皮書收錄了2017年工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽-風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰故障預(yù)測的獲獎算法，組成解法集，在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法論上具有重要的指導(dǎo)意義，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)行業(yè)尤其具有示范作用。白皮書主要分為四個部分，第一部分是工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽概況，主要介紹此次競賽背景和開展情況。第二部分提出了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法論，并以本次數(shù)據(jù)競賽的題目作為案例，解釋預(yù)測性建模的各個分析流程。第三部分主要收錄競賽優(yōu)秀算法，包括文獻(xiàn)調(diào)研、方法介紹、方法應(yīng)用與驗(yàn)證、與結(jié)果討論。第四部分進(jìn)行方法論總結(jié)。
白皮書的編寫過程中得到競賽組委會和參賽選手的大力支持。相關(guān)參賽人員根據(jù)自己對競賽題目的解法，給出了詳細(xì)、清晰的方法流程與結(jié)果討論，為白皮書的提供了豐富的素材與扎實(shí)的內(nèi)容。同時，不同解法也為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員打開思路、拓寬視野提供了極具價值的參考。
工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展還在初級階段，隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽日后的逐年舉辦與工業(yè)智能的逐步發(fā)展，我們將根據(jù)各界的反饋意見，在持續(xù)調(diào)研與總結(jié)的基礎(chǔ)上，定期進(jìn)行修訂與新版發(fā)布。
指導(dǎo)單位：
工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟
編寫單位：工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽組委會
指導(dǎo)專家：
孫家廣 中國工程院院士
謝少鋒 工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司司長
安筱鵬 工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司副司長
李 杰 美國辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)（IMS）中心主任
王建民 清華大學(xué)軟件學(xué)院院長
林詩萬 IIC技術(shù)工作組與架構(gòu)任務(wù)組聯(lián)執(zhí)主席
余曉暉 中國信息通信研究院總工
編寫組成員（排名不分先后）：
工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司：王建偉、馮偉
中國信息通信研究院：馮旭、朱敏、劉默、李錚、宋辰超、李南、魏凱
北京天澤智云科技有限公司：金超、晉文靜、劉宗長、李飛
北京工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心：王晨、田春華、崔鵬飛
金風(fēng)科技：張光磊、周杰、李富榮
萬騰科技：張嗣昌、侯振寰、侯宗波
濟(jì)中節(jié)能：紀(jì)浩然、張薇、王成金
浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司：周書鋒、朱博文、馮文婷
北京郵電大學(xué)：林文芳
西安交通大學(xué)：李寧波、閆濤、郭亮
序言
隨著新工業(yè)革命時代的序幕徐徐拉開，物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能ICT技術(shù)、人工智能等技術(shù)成為舞臺上最受矚目的新星。在這些新興技術(shù)的推動下，工業(yè)領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)環(huán)境正在逐漸形成，數(shù)據(jù)從制造過程中的副產(chǎn)品轉(zhuǎn)變成為備受企業(yè)關(guān)注的戰(zhàn)略資源，成為工業(yè)企業(yè)傳承制造知識和提供增值服務(wù)的依托。然而，工業(yè)大數(shù)據(jù)在其可獲取性和可分析性方面仍然存在許多的挑戰(zhàn)，一方面企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)但缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才，而另一方面擁有分析能力的人才缺少數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景。工業(yè)大數(shù)據(jù)由于其應(yīng)用場景的專業(yè)性與多樣性，使之兼具工業(yè)體系的系統(tǒng)性與互聯(lián)網(wǎng)的開放性，也使企業(yè)很難獨(dú)立建立完整的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。在這樣的挑戰(zhàn)下，需要建立一個開放的生態(tài)，將數(shù)據(jù)和場景的提供者、知識和能力的提供者、產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)上下游聚合在一起，讓數(shù)據(jù)的生態(tài)、知識的生態(tài)和服務(wù)的生態(tài)得以相互促進(jìn)。
建立可持續(xù)的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)模式和人才培養(yǎng)體系是產(chǎn)、學(xué)界面臨的共同挑戰(zhàn)。可持續(xù)的人才培養(yǎng)模式不僅局限于大學(xué)中，還包括企業(yè)內(nèi)的人才培養(yǎng)。大學(xué)的人才的培養(yǎng)需要鼓勵創(chuàng)新性和獨(dú)特性，而企業(yè)則應(yīng)該注重員工專業(yè)技能和應(yīng)用研發(fā)能力的培養(yǎng)。工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽是非常好的產(chǎn)、學(xué)界共同攜手培養(yǎng)人才的方式。產(chǎn)業(yè)界貢獻(xiàn)場景和數(shù)據(jù)，可以幫助學(xué)術(shù)界的研究更貼近真實(shí)需求。而學(xué)術(shù)界也為企業(yè)提供最新的理論和最前沿的技術(shù)成果，拓寬了企業(yè)解決問題的視野。美國在這方面的投入已經(jīng)持續(xù)了多年，從2008年開始美國的PHM學(xué)會（PHM Society）就開始舉辦工業(yè)數(shù)據(jù)分析競賽。數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)者主要來自于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)研究機(jī)構(gòu)，涉及的行業(yè)非常廣泛，但都遵循著同一個原則，就是場景都來自于企業(yè)的真實(shí)問題，數(shù)據(jù)都來自于真實(shí)的工業(yè)現(xiàn)場。這個競賽中所使用的數(shù)據(jù)可供全世界的研究者下載，比賽的勝出者也會受邀在其期刊中發(fā)表論文共享好的分析方法。IMS中心參加了從2008年至今的10次數(shù)據(jù)競賽，獲得了其中的5次冠軍，所貢獻(xiàn)的方法在工業(yè)界中得到廣泛應(yīng)用。
在本屆工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽中，我們欣喜地看到參賽隊(duì)伍包括了產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界，參賽的企業(yè)包括風(fēng)電裝備制造、風(fēng)場運(yùn)營商、服務(wù)提供商、以及其他工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)，總數(shù)超過了1000多只參賽隊(duì)伍。本次數(shù)據(jù)競賽在引領(lǐng)和催化工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)形成方面的作用是有目共睹的。
今年IMS中心有幸作為顧問單位參與中國第一屆工業(yè)大數(shù)據(jù)競賽的組織工作，競賽獲得的關(guān)注程度以及選手們在競賽中的表現(xiàn)都令人感到驚喜�！豆I(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽（2017）白皮書》作為本次競賽的重要成果之一，對工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法論進(jìn)行了系統(tǒng)性地介紹，并對競賽優(yōu)勝團(tuán)隊(duì)的解題方法進(jìn)行了詳細(xì)地整理和解讀，相信能夠?yàn)閺氖鹿I(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究的企業(yè)和學(xué)者們提供有價值的參考。衷心祝愿工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽越辦越好，成為產(chǎn)學(xué)界共同推崇的傳統(tǒng)和品牌，為中國工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)源源不斷地輸送優(yōu)秀人才。
目 錄
一、工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽概況 ........................... 1
（一）數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的崛起與工業(yè)的變革 ..................... 1
（二）工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級 ................... 2
（三）工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽開展情況 ..................... 4
二、工業(yè)智能分析方法論 ............................... 6
（一）工業(yè)智能分析方法流程 ........................... 6
（二）案例-風(fēng)機(jī)結(jié)冰故障 ............................. 12
三、首屆工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽解法集 .................... 27
（一）基于CNN-LSTM深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰預(yù)測 ... 27
（二）基于物理原理+KNN分類的混合預(yù)測模型 ........... 41
（三）基于領(lǐng)域知識特征構(gòu)建和未來結(jié)冰概率估計(jì)的風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰預(yù)測 ... 48
（四）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和非均衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的故障預(yù)測研究 .... 62
（五）基于敏感特征的風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰預(yù)測算法 ............ 75
四、方法論總結(jié) ...................................... 94
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| → 『關(guān)閉窗口』 |
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