故障監測,大數據,葵觀

一種基于改進的Apriori算法的機床故障預測方法

Submitted by neurta on Mon, 01/20/2020 - 10:02
通過對機床故障的預測分析,可以在一定程度上降低或者避免因機床損失,而造成的工業生成中的經濟損失。目前已有的預防技術有傳統方法和在線監測方法兩大類,其中傳統技術是指由技術人員定期或不定期的對機床的噪音、溫度、轉速等狀態因素進行判斷,推測機床的健康狀態;而在線檢測方法主要通過相關系統實時監控主軸電流、扭矩、振動、聲音和溫度等機床狀態,將采集到的數據進行分析判斷,從而推斷機床健康程度。傳統方法存在技術人員的專業能力的主觀因素,無法保證準確性,可靠性差且效率低;而在線監測方法,實時性要求高,隨著機床數據的不斷增加,傳統的集中式數據庫技術會給網絡流量和服務器帶來一定的壓力。
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