基于云平台的锻压机床状态监测与故障诊断系统研究

来源：机床与液压杂志2022年第22期北京时间：

作者：赵文兵，张春雨，夏怡

单位：常州机电职业技术学院电气工程学院；安徽科技学院机械工程学院；常州机电职业技术学院电气工程学院

摘要：研究基于云平台的状态检测与故障诊断系统方案，提出基于NETWORX和DJANGO双软件架构的策略，以解决监控评价和故障诊断网络融合的问题及实现监控多台设备的目的。设计以PLC为核心的现场控制系统；NETWORX架构可以方便与各种物联网采集系统交换数据，所以用NETWORX架构实现云平台的远程监控程序；采用Python的DJANGO设计状态检测和故障诊断程序。结果表明：所提系统特征参数的采集精度在1%范围内，控制及显示监控功能都符合设计要求。利用经验故障数据对分类回归故障树（CART）、SVM、MLP 3种常见的故障诊断智能算法进行比较。结果表明：CART算法、SVM算法、MLP算法的故障诊断正确率分别为91.3%、73.2%、86.2%，证明基于云平台的锻压机床状态监测与故障诊断系统能够满足设计需要。

关键词：锻压机床;状态检测;故障诊断;云平台;智能算法

基金资助：安徽省科技攻关（1604a0902134）；江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目（202013114016Y）