【摘 要】
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为兼顾系统对数据“实时性”与“海量性”的要求，提出一种具有实时数据库与历史数据库的智能车间系统架构并着重论述采集层实现方案。为平衡系统代价与应用性能，完成理想模型向
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中心,沈阳高精数控智能技术股份有限公司,中国科学院沈阳计算技术研究所
【基金项目】
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2016年智能制造综合标准化与新模式应用资助项目~~
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为兼顾系统对数据“实时性”与“海量性”的要求，提出一种具有实时数据库与历史数据库的智能车间系统架构并着重论述采集层实现方案。为平衡系统代价与应用性能，完成理想模型向加工环境的转换，提出一种以理想平台实验、仿真对比实验、验证性实验为核心的（ISVE）系统应用开发模式，并提出一种生产参数分析应用模型，通过运用自适应滤波、小波包分解、模糊逻辑等方法处理加工过程中主轴进给方向加速度信号实现矩形铣削平面深度的批量识别。最后以该模型为例，展示了车间智能应用的开发过程，证明了ISVE开发模式的有效性。
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