赵虎

【摘要】 基于MapReduce的故障诊断方法将MapReduce运用到故障诊断中，有效解决了故障诊断过程中大数据的处理问题，大大提高了故障诊断的效率。本文对故障诊断技术的发展进行了阐述，针对故障诊断方法的不足阐述了将MapReduce运用其中的优势。将诊断算法分为迭代和非迭代，使用不同的MapReduce模型分别实现。

【关键词】 MapReduce 云计算 故障诊断 诊断算法

引言

随着设备复杂化程度的提高，故障诊断[1]过程中处理的数据规模越来越大，严重制约了故障诊断的效率，如何解决诊断大数据就成了亟待解决的问题。MapReduce计算模型[2]是云计算的关键技术，能组织集群来处理大规模数据集，对于大规模数据的快速处理有着巨大的优势。本文在诊断算法研究基础上，根据算法运算特点，给出了算法MapReduce化实现的方法。

一、故障诊断技术

故障诊断技术是由于建立监控系统的需要而发展起来的[3]。其发展至今经历了3个阶段[4]，

第一是依靠专家或维修人员的个人经验及简单仪表进行的故障诊断工作；

第二是以传感器技术动态测试技术为手段，以信号分析和建模处理为基础的现代诊断技术；

近年来，随着计算机技术智能信息处理技术的发展，故障诊断技术进入了新的发展阶段：数据处理优化建模与知识处理相融合的智能诊断技术。

根据故障诊断算法计算过程是否迭代，可将其分为迭代算法和非迭代算法。迭代算法采用迭代式MapReduce框架实现，非迭代算法采用传统MapReduce框架实现。

二、MapReduce模型及算法实现