【摘 要】
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对于机床远程故障诊断，为了解决有线网络布线干涉、设备成本高等问题和满足大数据存储、多样化数据接入的需求，提出基于IoT无线网络和IoT云平台构建其系统。系统模型分为四层：采集层、传输层、运算层和应用层。采集层采用基于OPC和多传感器融合的数据采集方法，来获得机床运行数据；传输层基于NB-IoT无线通信技术和IoT云平台，实现数据远程传输、通信和存储；运算层基于BP神经网络在前、专家系统在后的串行反
【机 构】
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南京航空航天大学,江苏 南京 210016
【出 处】
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第五届全国现代制造集成技术学术会议
论文部分内容阅读
对于机床远程故障诊断，为了解决有线网络布线干涉、设备成本高等问题和满足大数据存储、多样化数据接入的需求，提出基于IoT无线网络和IoT云平台构建其系统。系统模型分为四层：采集层、传输层、运算层和应用层。采集层采用基于OPC和多传感器融合的数据采集方法，来获得机床运行数据；传输层基于NB-IoT无线通信技术和IoT云平台，实现数据远程传输、通信和存储；运算层基于BP神经网络在前、专家系统在后的串行反馈控制机制，建立故障诊断算法模型。以机床主轴伺服系统为实例，分析其故障现象并获得故障样本，对诊断算法模型进行误差仿真分析，预测结果与期望相吻合，验证了该模型的有效性。
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