基于阿里云的远程监测及故障诊断系统研究

• 作者: 于运渌 孙德辉 李超 李锦龙 雷振伍
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 阿里云 远程监测 故障诊断 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 分类号: TH165|TG659
• 字数: 2778字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2020.01.019

摘要

针对当前工业现场数据远程查询灵活性不足、传统故障诊断方式效率较低和扩展性较差、故障报警信息形式单一等问题,设计了基于阿里云的大型臭氧发生器远程监测及故障诊断系统.该系统通过工业无线的方式实时采集臭氧发生器的运行数据并上传至阿里云,在阿里云上利用BP神经网络进行故障诊断.终端采用B/S架构实现远程数据监测及手机短信报警等功能.该系统增强了现场数据查询的灵活性,提高了故障诊断的准确性,改善了现场故障处理的及时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德辉	北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室	91	485	11.0	17.0
2	雷振伍	北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室	15	75	5.0	8.0
3	李超	北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室	19	46	3.0	6.0
4	李锦龙	北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室	4	4	1.0	2.0
5	于运渌	北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室	3	3	1.0	1.0