在汽车制造领域,冲压生产线的运行状态将直接影响到生产效率、产品质量以及车间安全。实际生产过程中,汽车冲压生产线往往工况复杂、环境变化大,而传统的冲压生产线监测方式大多依赖人工巡查或单一的监测手段,环境抗干扰性弱,对专家经验依赖过多,导致监测困难且大规模实际应用受限,同时无法很好地应对生产环境中的监测需求。论文根据汽车冲压生产线的管理需要,针对以上问题,运用物联网技术,设计和实现了一套汽车冲压生产线状态监测系统,结合特征字典的故障诊断方法,最终实现了对汽车冲压生产线的可靠状态监测和实时故障诊断。论文设计的冲压生产线监测系统能够优化生产流程,提高生产效率和保证生产质量。本文工作主要包含以下内容。针对汽车冲压生产线中的监测系统缺陷,分析了传统生产线废品率高、故障停产情况多、事故频发的原因,提出了一种汽车冲压生产线状态监测方案。该系统解决了汽车冲压生产线中监测系统适用性低造成的效率低下、故障遗漏、废品率高、安全事故易发等问题,最终通过实际生产线中系统的高效监测和稳定运行验证了该监测方案的有效性和实用性。针对汽车冲压生产线状态监测系统所需实现的功能,分析了实际冲压生产线故障发生的关键点及原因,设计了模块化的软硬件方案,搭建了相应的硬件框架并实现了对应的状态监测功能。该系统可针对不同汽车冲压系统灵活配置方案,解决了传统状态监测系统无法广泛应用于实际中不同生产线的问题。通过实际生产线验证,论文实现的状态监测系统可多点监测,可拓展可移植且适用性强。针对传统汽车冲压生产线故障诊断方法依赖人工经验的问题,研究了实际冲压生产线的正常过程及故障过程的信号数据特性,提出了一种基于特征字典的故障诊断方法,引入了最小冗余的数据特征集合,解决了传统故障诊断方法中理论假设不合实际与分类速度慢的问题,最终经过生产线测试及运行证明了该故障诊断方法的准确率和实时性。最后,针对特定实验环境和实际生产环境,对本文设计的汽车冲压生产线监测状态系统进行通信测试、功能测试、性能效率测试以及试运行。最终系统投入使用并稳定良好运行一年,验证了该系统的可靠性和稳定性。