【摘 要】
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针对由于机床故障诊断中人工判断误差大、发现不及时等问题而造成机床部件疲劳损坏、生产停滞等现象,该研究提出将物联网、神经网络技术应用于机床故障诊断,通过在机床主要部
【机 构】
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渤海大学信息科学与技术学院,中国科学院沈阳计算技术研究所
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针对由于机床故障诊断中人工判断误差大、发现不及时等问题而造成机床部件疲劳损坏、生产停滞等现象,该研究提出将物联网、神经网络技术应用于机床故障诊断,通过在机床主要部位部署多种传感器,实现对机床运行数据的实时采集、分析和处理,完成对机床故障的智能诊断和预警,结合web应用和手机app应用实现操作人员和管理人员对机床故障、运行状态的实时掌控,提高了机床故障诊断的智能化程度和实时性,通过实测证明该研究对机床故障的诊断具有前瞻性、可靠性和实时性,提高了机床故障的诊断能力和预警能力。
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