石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 实时数据 离线数据 • Modbus协议 • JT/T808协议 • MQTT协议 • 提供其他协议转MQTT协议的SDK • CSV格式 • 用户可自定义表头（需提供对应文档） • XLS格式 • XLSX格式 丰富数据接口 系统通过对大量数据接口及文件 格式的兼容，可链接多种实时、离线 数据，从而满足故障诊断客户初次加 装、二次改造升级、数据分析服务等 动、温度、流量、压力等。 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量/实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 大数据分析 样本库构建 模型训练 分类/预测 离线 在线 振动信号 转速信号 温度信号 载荷信号 石化装备AI管理—主要功能组件 配置接口 拖拽算法模型 自定义诊断规则 灵活数据展示 定制化业务 丰富数据接口 海量数据算法 可配置诊断规则

数据与模型双驱动的智能数学规划算法逐渐获得运筹学和机器学习领域的关注，并且取得了长足的发展， 涌现了以在线学习为代表的一系列方法。 在线学习是典型的数据与模型深度结合的数学规划方法。与传统的先用数据建模、再离线求解的离线 优化框架不同，在线学习的数据生成伴随着优化过程同步进行，能够以损失少量最优性为代价，换取智能 决策的高效运行。数据的非稳态问题以及外部的干扰往往会给在线学习和决策问题带来较大的挑战，即学