【摘 要】
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针对传统状态监测和故障诊断系统的紧耦合、扩展性及伸缩性差等问题,提出一种基于SOA的设备监测、诊断和预测系统模型,能够解决企业内不同软件资源之间的整合问题。在.NET3.0
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50675140);国家“863”计划基金资助项目(2006AA04Z175)
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针对传统状态监测和故障诊断系统的紧耦合、扩展性及伸缩性差等问题,提出一种基于SOA的设备监测、诊断和预测系统模型,能够解决企业内不同软件资源之间的整合问题。在.NET3.0的基础上,利用WCF技术实现了企业级的设备监测、诊断与预测系统,并将状态预测技术应用到企业现场中。实际应用验证了该体系的有效性和实用性。
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