基于边缘计算的电机轴承预测性维护技术研究

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随着信息化、数字化、智能化技术不断深入工业制造领域,传统的制造工艺与管理措施都面临着升级换代的迫切需求。在电机轴承故障维修领域,当前最常见的事后维修与定期保养设备维护方式无法根据电机轴承的实际健康状况,及时、有效、有针对性地进行提前维护。因此,通过对传感器实时采集的电机轴承状态数据进行模式识别,提前预测轴承可能出现的故障、减少停机时间、可降低维修成本的预测性维护方式值得人们特别关注。考虑到产线对电机故障预警实时性的严格要求、海量数据上云造成带宽与存储的巨大压力,本文采用了时延更小、流量更小、数据中心
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