【摘 要】
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轴承故障诊断对及时发现安全隐患以保证生产的正常运作具有重大意义。但大多数故障诊断关注的重点是诊断精度,却忽略了实际工厂最关心的诊断时效性、诊断过程占用资源的代价
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州大学机械工程学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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贵州省公共大数据重点实验室开放基金资助项目(2017BDKFJJ019),贵州大学引进人才基金资助项目(贵大人基合字(2016)13号),贵州省留学回国人员科技活动择优资助项目-优秀类项目(2018.0002)
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轴承故障诊断对及时发现安全隐患以保证生产的正常运作具有重大意义。但大多数故障诊断关注的重点是诊断精度,却忽略了实际工厂最关心的诊断时效性、诊断过程占用资源的代价等指标。针对该问题,文章提出了一种基于边缘计算的轴承故障诊断方法。该方法使边缘计算和轴承故障诊断相结合,利用边缘计算框架的优势将复杂度低的任务分配到离数据源较近的边缘端,甚至设备端,复杂度高的任务交给云端处理。并采用CNN和oneclasssvm联合处理的方法,进行故障诊断。实验结果表明,该方法相对于单独使用CNN或oneclasssv更有优势,在
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