北京航天測控技術(shù)有限公司 孫潔

作者簡(jiǎn)介

孫潔（1980-），河南南陽(yáng)人，高級工程師，碩士學(xué)位，現就職于北京航天測控技術(shù)有限公司，研究方向是生產(chǎn)智能制造。

摘要：基于智能傳感網(wǎng)絡(luò )的減速器加工線(xiàn)遠程狀態(tài)監控平臺建立了機加車(chē)間的智能傳感網(wǎng)絡(luò )，采用數據采集、故障診斷、設備效率分析等技術(shù)，實(shí)現了機加生產(chǎn)線(xiàn)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監控、遠程診斷、維修指導和設備效率分析等功能，不僅能為設備的安全可靠運行提供保證，而且能為企業(yè)信息化改造中DNC、MES系統提供更多的底層數據，為加工過(guò)程規律的研究、機床性能的優(yōu)化等提供數據基礎。

關(guān)鍵詞：智能傳感網(wǎng)絡(luò )；狀態(tài)監控；數據采集；故障診斷；效率分析

Abstract: The platform builds the smart sensor networks for machining shop. It implements some functions such as Real-time monitoring, remote diagnose, maintenance guidance, efficiency analysis, using the technology of data acquisition, fault diagnose, efficiency analysis. The platform ensures the reliability and safety of the equipment operation, and it can provide underlying data for DNC and MES.

Key words: Smart sensor network; State monitoring; Data acquisition; Fault Diagnose; Efficiency analysis

1　概述

隨著(zhù)數控技術(shù)的發(fā)展企業(yè)自動(dòng)化程度日漸提高，多種全新的制造模式（如集成制造、柔性制造、智能制造、數字化制造、網(wǎng)絡(luò )制造等）也相繼被提出并得到應用。數控機床作為現代制造系統的關(guān)鍵基礎單元，其功能的強弱和性能的好壞決定著(zhù)企業(yè)先進(jìn)制造模式的成敗。因此，越來(lái)越多的制造企業(yè)投入大量的資金購買(mǎi)先進(jìn)的高端數控設備以滿(mǎn)足自動(dòng)化生產(chǎn)的需要。然而，數控設備的復雜程度和智能化程度的不斷提高，也給系統的可靠性、安全性、可用性、經(jīng)濟性等方面帶來(lái)了一系列難題，系統發(fā)生故障或失效的潛在可能性也越來(lái)越大。機床狀態(tài)監測的主要目的是要保證加工系統的安全運行，合理并優(yōu)化使用數控機床，保證加工工件質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率和設備利用率。不僅能為企業(yè)信息化改造中DNC、MES系統提供更多的底層數據，為機床的組網(wǎng)監測、遠程診斷和維修提供方便；還可以利用加工過(guò)程狀態(tài)數據進(jìn)一步研究加工過(guò)程的規律，優(yōu)化切削參數、分析刀具磨損、提高機床性能，對實(shí)現加工過(guò)程的自適應控制和智能化制造具有重要的意義[1]。

2　平臺建設目標

減速器加工線(xiàn)主要是針對機器人減速器的五大關(guān)鍵零件的加工需求而設計的，生產(chǎn)廠(chǎng)家研發(fā)了MK2336、QYF007、QYF007T、QMK017等設備，對現有YK7332A機床進(jìn)行了優(yōu)化升級，開(kāi)發(fā)了機器人減速器“BX5+1”生產(chǎn)線(xiàn)，配備了相應的工裝、輔具，保證零件的加工要求。

減速器機加生產(chǎn)線(xiàn)遠程狀態(tài)監控系統主要是實(shí)時(shí)監控加工線(xiàn)上主要設備的工作狀態(tài)，對設備的故障狀態(tài)進(jìn)行有效識別，提前預測設備的健康等級，以提供可靠及時(shí)的現場(chǎng)維修指導。從而保證設備工作的可靠性和連續性，提高產(chǎn)品加工的質(zhì)量和效率。

3　平臺體系結構

機加生產(chǎn)線(xiàn)遠程狀態(tài)監控系統是結合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和制造過(guò)程狀態(tài)實(shí)時(shí)監控技術(shù)，依據信息的生成、傳輸、處理、集成和應用的原則，設計出了針對工業(yè)機器人減速器加工線(xiàn)的狀態(tài)監控的平臺，該框架劃分為三層：現場(chǎng)控制層、車(chē)間應用層和企業(yè)應用層。監控系統的整體框架圖如圖1所示。

圖1 監控系統的整體框架圖

現場(chǎng)控制層：現場(chǎng)控制層采用現場(chǎng)總線(xiàn)的方式采集與在制品質(zhì)量相關(guān)的機床、托盤(pán)、地軌機器人、上料料倉和下料料倉等設備的狀態(tài)信息；實(shí)時(shí)采集車(chē)間生產(chǎn)過(guò)程數據，包括在制品狀態(tài)、產(chǎn)品質(zhì)量、物料使用等信息；將任務(wù)單、工藝單、圖紙信息、NC代碼等作業(yè)信息及時(shí)準確下達到指定工位上的加工設備進(jìn)行加工；采用RFID采集生產(chǎn)過(guò)程中生產(chǎn)工具、操作員等生產(chǎn)要素的信息，實(shí)現對設備利用情況、人力資源、工具使用信息的動(dòng)態(tài)追蹤和實(shí)時(shí)采集。

車(chē)間應用層：車(chē)間應用層主要是對采集到的車(chē)間生產(chǎn)過(guò)程中的設備運行狀態(tài)數據、在制品信息、生產(chǎn)要素信息等進(jìn)行監控和分析。狀態(tài)監控主要是對成形砂輪磨齒機、偏芯軸外圓磨床、托盤(pán)、地軌機器人、上料料倉、下料料倉、測量機、清洗機等設備的狀態(tài)數據進(jìn)行監測，檢測出異常數據。設備故障診斷就是基于設備的狀態(tài)數據進(jìn)行故障定位。設備健康預估是基于狀態(tài)數據對設備的健康狀態(tài)進(jìn)行評估，并給出設備處于的健康等級和維修計劃。設備效率分析是采用目前國際上通用的標準OEE數據分析方法對設備的使用效率進(jìn)行分析。用來(lái)表現設備在計劃生產(chǎn)時(shí)間內實(shí)際的生產(chǎn)能力相對于理論產(chǎn)能的比率。排產(chǎn)管理是基于設備的狀況對設備的生產(chǎn)計劃進(jìn)行有效安排。數控程序管理是對機床的NC程序進(jìn)行編輯和版本管理，并根據生產(chǎn)計劃分發(fā)到各個(gè)機床上。

企業(yè)應用層：企業(yè)應用層主要由計劃管理、圖紙管理、辦公自動(dòng)化、供應商管理、客戶(hù)管理、決策支持等信息系統組成。由于車(chē)間信息集成無(wú)論是設備生產(chǎn)數據、人力資源等都能有統一格式的信息源，各系統間無(wú)縫集成，實(shí)現與客戶(hù)、供應商之間，從產(chǎn)品訂貨、設計、制造、銷(xiāo)售到售后服務(wù)等產(chǎn)品全生命周期之內的協(xié)同、追蹤及管理。

企業(yè)數據庫是一個(gè)面向整個(gè)車(chē)間機床狀態(tài)監控的數據庫，車(chē)間所有的生產(chǎn)過(guò)程數據都會(huì )在這里進(jìn)行統一存儲共享。根據每個(gè)人的功能和信息需求量來(lái)限定其使用數據庫的權限，保證了數據使用的安全。

4　智能傳感網(wǎng)絡(luò )技術(shù)

建造面向智能制造的智能傳感網(wǎng)絡(luò )是實(shí)現車(chē)間智能制造的基礎。要想改變現在生產(chǎn)過(guò)程中多源信息采集費時(shí)滯后的問(wèn)題，實(shí)現生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監控與主動(dòng)感知，需要研究智能數據采集卡、智能網(wǎng)關(guān)等硬件設備，通過(guò)軟件平臺的控制，構建車(chē)間內的智能傳感網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現車(chē)間生產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)的實(shí)時(shí)采集、處理和傳輸。

一個(gè)車(chē)間生產(chǎn)制造的要素信息主要包括車(chē)間人員、設備、工裝、物料、刀具、量具等屬性、狀態(tài)參數等多源制造數據信息。通過(guò)智能卡內部的數據通信協(xié)議與可編程控制的數據預處理規則，實(shí)現多種數據采集環(huán)境的自適應，并進(jìn)行數據采集后的處理與中轉，提高數據采集、分析、應用的效率。通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)的連接，將智能采集卡采集到的信息發(fā)送到管理平臺上，實(shí)現生產(chǎn)過(guò)程透明化。

4.1　智能數據采集卡技術(shù)

智能數據采集卡是實(shí)現智能傳感網(wǎng)絡(luò )的關(guān)鍵節點(diǎn)，通過(guò)連接底層傳感器，實(shí)現車(chē)間環(huán)境中的多源制造數據信息采集，并實(shí)現本地采集卡節點(diǎn)聯(lián)接數據網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現數據輸出，智能數據采集卡的主要功能包括：

（1）數據采集：具備工業(yè)標準傳感器信號采集接口，可實(shí)現如振動(dòng)、應變、溫度、壓力、電壓、電流、開(kāi)關(guān)狀態(tài)以及視頻類(lèi)、音頻類(lèi)等信號的接入采集。

（2）數據預處理：內嵌數據預處理器，可實(shí)現采集信號的干擾數據剔除、數據格式壓縮、數據包標記時(shí)間戳等，并可基于規則實(shí)現采集數據的幅值分析、頻譜分析、邊緣跳變捕捉等數據特征進(jìn)行算法數據預處理，最后將預處理后的數據通過(guò)網(wǎng)絡(luò )發(fā)送輸出。

（3）網(wǎng)絡(luò )連接：智能采集卡支持有線(xiàn)以太網(wǎng)、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )Wi-Fi、ZigBee等方式接入智能傳感網(wǎng)絡(luò )，構建星形、網(wǎng)狀等類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現多數據源的采集，形成基礎數據采集網(wǎng)絡(luò )。

4.2　智能網(wǎng)關(guān)技術(shù)

智能網(wǎng)關(guān)是基于通用嵌入式處理器平臺開(kāi)發(fā)的介于設備層（自動(dòng)化系統）與IT層（信息系統）之間的實(shí)現互連與數據通訊功能的工業(yè)應用網(wǎng)關(guān)，其需要具備一定的計算能力，支持標準的Arduino硬件擴展、mPCIe接口，以擁有豐富的硬件擴展能力；支持基于高級嵌入式操作系統的應用開(kāi)發(fā)，以實(shí)現針對特定應用場(chǎng)景的可編程控制功能。

圖2 工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)應用架構

如圖2所示，智能網(wǎng)關(guān)主要應用于智能工廠(chǎng)或者設備改造過(guò)程中的控制層與現場(chǎng)層。當其部屬于現場(chǎng)層時(shí)，重點(diǎn)實(shí)現與數據采集智能卡的對接，工業(yè)通訊協(xié)議的解析，云平臺的安全接入等功能，解決車(chē)間、工廠(chǎng)底層的數據采集與互聯(lián)互通問(wèn)題；當其部屬于控制層時(shí)，重點(diǎn)實(shí)現車(chē)間、工廠(chǎng)及信息系統與云平臺的集成與接入功能，解決系統與云平臺之間的互聯(lián)互通問(wèn)題。

智能網(wǎng)關(guān)設備從系統架構方面包括硬件和軟件兩個(gè)層次。高性能的嵌入式硬件平臺提供較高的數據處理性能，豐富的硬件接口提供外部硬件擴展能力；基于高級嵌入式操作系統軟件接口及豐富的工業(yè)通信軟件協(xié)議棧，方便實(shí)現與標準工業(yè)設備通訊以及定制化應用場(chǎng)景的控制軟件開(kāi)發(fā)。

5　機床數據采集方法研究

機床選用的Bosch Rexroth MTX-L45數控系統是Bosch Rexroth公司開(kāi)發(fā)的新一代開(kāi)放式數控系統，是目前世界上性能最先進(jìn)的數控系統之一。IndraMotion MTX數控系統是2005年推出的全開(kāi)放式控制系統，以其獨特的優(yōu)良特性為客戶(hù)的應用和二次開(kāi)發(fā)提供了良好的平臺，其中系統提供的OPC數據接口是開(kāi)發(fā)MTX系統客戶(hù)端軟件非常好的平臺。OPC全稱(chēng)是OLE for Process Control，它的出現為基于Windows的應用程序和現場(chǎng)過(guò)程控制應用建立了橋梁。目前，世界上絕大多數系統提供商均支持OPC標準。BoschRexroth MTX-L45數控系統也自帶了DDE/OPC服務(wù)器用于HMI與NCK系統和PLC之間的數據交換。

5.1　OPC數據訪(fǎng)問(wèn)方法

OPC數據訪(fǎng)問(wèn)方法主要有同步訪(fǎng)問(wèn)、異步訪(fǎng)問(wèn)和訂閱方式三種。同步訪(fǎng)問(wèn)方式時(shí)，OPC客戶(hù)端向OPC服務(wù)器發(fā)送請求，OPC服務(wù)器必須將正在處理的響應處理完成后才能響應客戶(hù)端的請求，這段時(shí)間OPC客戶(hù)端一直處于等待狀態(tài)。因此在同步通訊時(shí)，如果OPC服務(wù)器需要接受大量的請求或者讀寫(xiě)的數據量比較大時(shí)，容易造成OPC客戶(hù)端阻塞。這種通訊方式適用于OPC客戶(hù)端較少、讀寫(xiě)的數據量較少的情況。異步訪(fǎng)問(wèn)方式時(shí)，OPC客戶(hù)端對服務(wù)器發(fā)出請求后返回，無(wú)需等待OPC服務(wù)器端的響應，之后客戶(hù)端可以完成其它操作。當OPC服務(wù)器處理完客戶(hù)端的請求后，再通知OPC客戶(hù)端，并將操作結果返回給OPC客戶(hù)端。從處理方法上來(lái)看，異步通訊比同步通訊的效率要更高。訂閱方式時(shí)，OPC客戶(hù)程序對服務(wù)器發(fā)出請求后立即返回，不用等待OPC服務(wù)器的操作，之后客戶(hù)端可以進(jìn)行其它操作。當OPC服務(wù)器組中的數據發(fā)生變化時(shí)，會(huì )觸發(fā)數據變化事件（DataChange），自動(dòng)將變化的數據傳送給客戶(hù)端，刷新客戶(hù)端的數據[1]。

5.2　OPC數據訪(fǎng)問(wèn)接口

OPC服務(wù)器主要包含兩種接口：自定義（CUSTOM）接口和自動(dòng)化接口如圖3所示。自動(dòng)化接口是所有OPC服務(wù)商提供的基本接口，而自定義接口是可選的。自定義接口是一組COM接口，主要用于采用 C++語(yǔ)言的應用程序開(kāi)發(fā)；自動(dòng)化接口是一組OLE 接口，主要用于采用VB、DELPHI、Excel等基于腳本語(yǔ)言的應用程序開(kāi)發(fā)。

圖3 自動(dòng)化接口和自定義接口

OPC客戶(hù)程序無(wú)論采用哪一種接口，都必須首先創(chuàng )建OPC服務(wù)器支持的OPC數據訪(fǎng)問(wèn)對象，然后就可以使用OPC對象支持的方法，對數據進(jìn)行讀寫(xiě)操作。OPC數據訪(fǎng)問(wèn)對象的分層結構如圖4所示。

圖4 OPC 數據訪(fǎng)問(wèn)對象的分層結構

OPC的客戶(hù)端開(kāi)發(fā)也是基于這樣的層次結構按順序進(jìn)行，一次OPC數據讀寫(xiě)的循環(huán)過(guò)程如下：

（1）第一步：創(chuàng )建OPC服務(wù)器對象，并連接OPC服務(wù)器；

（2）第二步：建立OPC組（Group）并為OPC組添加標簽（Item）；

（3）第三步：數據的讀寫(xiě)操作；

（4）第四步：OPC 服務(wù)器的斷開(kāi)，資源的釋放。

6　平臺關(guān)鍵技術(shù)研究

6.1　故障診斷技術(shù)

（1）基于數據的故障診斷技術(shù)

基于數據的故障診斷方法主要是根據機床和非機床設備的實(shí)時(shí)狀態(tài)數據進(jìn)行故障診斷和定位。平臺采集到實(shí)時(shí)狀態(tài)數據后，調用推理引擎和知識庫中的知識，對數據進(jìn)行分析和判斷。根據異常的數據特點(diǎn)進(jìn)行分析和故障定位，將故障診斷的結果保存到結果庫中。

這里也可以進(jìn)行信號分析，包括時(shí)域分析、頻域分析和盲源分離分析等，其中時(shí)域分析包括波形和其各項特征參數，頻域分析包括頻譜圖及其特征參數、趨勢分析、相關(guān)性分析、濾波分析、包絡(luò )分析、瀑布圖等。

（2）基于案例的故障診斷技術(shù)

基于案例的故障診斷方法是基于從所存儲的以往案例中檢索與當前問(wèn)題類(lèi)似的案例，并選擇一個(gè)或多個(gè)與當前問(wèn)題相似或相關(guān)的案例，通過(guò)對所選案例的適當調整和改寫(xiě)，從而獲得當前問(wèn)題求解結果和對這一新案例的存貯以備重用的一種推理方法。

基于案例的故障診斷方法的核心在于：能準確地記憶（存儲）過(guò)去曾經(jīng)診斷的故障及其環(huán)境和診斷過(guò)程；進(jìn)行診斷時(shí)，運用過(guò)去的診斷經(jīng)驗、過(guò)程和方法；通過(guò)類(lèi)比和聯(lián)想來(lái)完成當前的診斷任務(wù)?；诎咐墓收显\斷方法模型如圖5所示。

圖5 基于案例的故障診斷模型

故障診斷過(guò)程可歸結為由3個(gè)主要階段循環(huán)組成：

（1）檢索（retrieve）。根據設備當前狀態(tài)和征兆，從案例庫中檢索出相類(lèi)似的案例，如果檢索到的案例與設備的當前狀態(tài)完全適配，則直接引用案例作出診斷結論。

（2）修改（modify）。在不完全適配的情況下，運用設備的結構、零件特征、運行記錄等方面的知識作為指導，根據設備當前的狀態(tài)對檢索出的案例進(jìn)行調整、改寫(xiě)、適配與綜合。

（3）存儲（store）。使修正、改寫(xiě)過(guò)的案例適合對設備當前狀態(tài)的診斷，作出本次診斷的結論。同時(shí)將修改過(guò)的案例及修改過(guò)程作為一個(gè)新的案例存儲到案例庫中，以備后用。

由此可見(jiàn)，基于案例的故障診斷是運用一種類(lèi)比或相似推理方法，其設計模式是直接利用以往的設計案例而不是直接利用設計經(jīng)驗的總結。

6.2　設備效率分析技術(shù)

采用目前國際上通用的標準OEE數據分析方法對設備的使用效率進(jìn)行分析。OEE是一種用來(lái)表現設備在計劃生產(chǎn)時(shí)間內實(shí)際的生產(chǎn)能力相對于理論產(chǎn)能的比率，其經(jīng)典算法為OEE＝時(shí)間開(kāi)動(dòng)率×性能開(kāi)動(dòng)率×合格品率。其原理是將所有影響OEE的因素歸類(lèi)到算式中的三項指標去計算，根據計算結果來(lái)評估設備的生產(chǎn)運行情況。

一般來(lái)說(shuō)，影響OEE的因素可以概括為以下6個(gè)方面：

（1）設備故障，指設備自身出現故障引起停機帶來(lái)的損失。

（2）設置調整，指由于生產(chǎn)換批、換牌需要中斷生產(chǎn)來(lái)調整設備或設置參數造成的損失。

（3）啟動(dòng)損失，指設備在啟動(dòng)過(guò)程需要等待如預熱之類(lèi)的工藝條件滿(mǎn)足后才能正常生產(chǎn)而造成的損失。

（4）低速運行，指設備在運行過(guò)程中因為某些原因出現速度波動(dòng)，這時(shí)的設備雖然還在保持運轉但并不能以額定速度生產(chǎn)，從而帶來(lái)?yè)p失。

（5）空轉暫停，指設備由于某些特殊事件如誤操作、堵塞或清潔檢查，引起設備出現空轉或暫停而引起的損失。

（6）不合格品，指設備由于生產(chǎn)出不合格品帶來(lái)的損失。

上述六項因素即是影響OEE的“六大損失”，可以將其歸類(lèi)到OEE的“三大指標”中從而得出六大損失與OEE的關(guān)系圖[2]（如圖6所示）。

圖6 六大損失與OEE關(guān)系圖

OEE的計算是以時(shí)間為對象的。但低速運行與不合格品兩類(lèi)損失并不能直接用時(shí)間去衡量，這需要我們對采集的數據作預處理，將兩項損失折算成時(shí)間損失。在此定義：

（1）低速運行損失時(shí)間（tl）=（設備額定速度-設備低速平均值/設備額定速度）×低速運行時(shí)間

其中，設備低速平均值是低速運行時(shí)間內所有運行速度采樣值的算術(shù)平均值，采樣周期為1S。低速狀態(tài)的評判標準是速度低于額定速度的95%。

（2）不合格品損失時(shí)間（td）=不合格品數/設備額定能力

其他幾類(lèi)損失可以直接用時(shí)間衡量，在此定義：計劃停機時(shí)間為（tp），外部因素引起停機時(shí)間為（to），啟動(dòng)損失時(shí)間為（ts），設備故障時(shí)間為（tf），設置調整時(shí)間為（ta），空轉暫停時(shí)間為（tn）。

由此可得：

（3）計劃生產(chǎn)時(shí)間（PPT）＝總時(shí)間（SWST）-tp-to

（4）運行時(shí)間（OT）＝計劃生產(chǎn)時(shí)間（PPT）-tf-ta

（5）凈運行時(shí)間（NOT）＝運行時(shí)間（OT）-ts-tl-tn

（6）有效運行時(shí)間（VOT）＝凈運行時(shí)間（NOT）-td

（7）設備利用率＝計劃生產(chǎn)時(shí)間（PPT）/總時(shí)間（SWST）

（8）時(shí)間開(kāi)動(dòng)率＝運行時(shí)間（OT）/計劃生產(chǎn)時(shí)間（PPT）

（9）性能開(kāi)動(dòng)率＝凈運行時(shí)間（NOT）/運行時(shí)間（OT）

（10）合格品率＝有效運行時(shí)間（VOT）/凈運行時(shí)間（NOT）

根據上文給出的計算方法，可以進(jìn)一步將OEE及TEEP的公式作如下分解：

（11）OEE＝（OT/PPT）×（NOT/OT）×（VOT/NOT）＝VOT/PPT＝（PPT-tf-ta-ts-tl-tn-td）/PPT

（12）TEEP＝（PPT/SWST）×OEE＝（SWST-tpto）×OEE

依據建立的OEE數據模型，通過(guò)對設備利用率、時(shí)間開(kāi)動(dòng)率、性能開(kāi)動(dòng)率、合格品率的甄別及分類(lèi)計算，可以把繁復雜亂的設備運行不良現象有效地組織起來(lái)，用指標加以度量。這樣，系統可以分析設備用時(shí)及成本情況，記錄跟蹤了每臺設備每個(gè)操作者的用時(shí)，例如開(kāi)機、加工、調試、停機或空閑時(shí)間，這樣可以幫助車(chē)間管理人員真正弄清資源是怎樣被利用的，更重要的是從中能看出哪個(gè)生產(chǎn)環(huán)節可以被改進(jìn)，從而減少不必要的調試時(shí)間、停機時(shí)間和空閑時(shí)間。

7　結語(yǔ)

遠程狀態(tài)監控系統融合了現代計算機技術(shù)、通信技術(shù)、控制技術(shù)，打破了傳統加工生產(chǎn)中所出現的地域限制，優(yōu)化了生產(chǎn)管理過(guò)程，實(shí)現了企業(yè)信息、資源的共享，以更快、更有效、更全面的現代管理模式替代了傳統的機床生產(chǎn)管理過(guò)程。更好的方便了企業(yè)資源的優(yōu)化，人員結構的調整，管理的便捷性和有效性。本文研究了智能數據采集卡和智能網(wǎng)關(guān)，實(shí)現了機加車(chē)間的智能傳感網(wǎng)絡(luò )建設；研制了生產(chǎn)線(xiàn)遠程狀態(tài)監控系統，選用“C/S+B/S”模式進(jìn)行相關(guān)軟件開(kāi)發(fā)，實(shí)現生產(chǎn)過(guò)程中設備運維管理；研制了一套針對機床設備的故障診斷平臺，通過(guò)基于數據的診斷方法和基于案例的診斷方法相結合，為設備的安全可靠運行提供保障。平臺的使用提高了設備的管理能力，提高了產(chǎn)品加工質(zhì)量，取得了很好的生產(chǎn)效益。

參考文獻：

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