[发明专利]基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910235933.1 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN109933004B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李波;孟勇;高卉;杨松贵 | 申请（专利权）人： | 苏芯物联技术（南京）有限公司 |
| 主分类号： | G05B19/406 | 分类号： | G05B19/406;G05B19/408 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 丁瑞瑞 |
| 地址： | 210012 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法及系统，方法包括：1)传感节点采集机械系统的状态数据并提取特征，获得机械特征数据；网关节点采集数控系统的状态数据并提取特征，获得数控特征数据，并向云端发送机械特征数据与数控特征数据；2)云端使用预设的故障诊断和预测模型对机械特征数据与数控特征数据进行故障诊断和预测，并将故障诊断和预测结果发送至客户端；3)客户端接收机床专家对故障诊断和预测结果的反馈结果，并将反馈结果发送至云端；4)云端根据反馈结果标注机械特征数据和数控特征数据，训练并更新故障诊断和预测模型，并返回执行步骤2)。应用本发明实施例，提高了机床故障诊断和预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 边缘 计算 协同 机床 故障诊断 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于边缘计算和云协同的机床故障诊断与预测方法，其特征在于，所述方法包括：1)、传感节点按照预设第一采集策略采集机床部件的机械状态数据并提取特征，获得机械特征数据，并将所述机械特征数据上传到网关节点；所述网关节点按照预设第二采集策略采集数控系统的工作状态数据并提取特征，获得数控特征数据，并将所述机械特征数据与数控特征数据发送至云端；2)、所述云端接收所述机械特征数据与数控特征数据，使用预设的故障诊断和预测模型进行故障诊断和预测，并将故障诊断和预测结果发送至客户端；3)、所述客户端向机床专家展示所述故障诊断和预测结果，接收机床专家对所述故障诊断和预测结果的反馈结果，并将所述反馈结果发送至所述云端；4)、所述云端接收所述反馈结果，标注所述机械特征数据和数控特征数据，获得样本数据；根据所述样本数据训练所述故障诊断和预测模型，并返回执行所述步骤2)。
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