面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统

• 作者: 姜光宇 尚书阳 张海 徐志祥 王春雨 郑荣焘
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 远程监测 故障诊断 移动端 支持向量机 物联网 电机
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 全面感知
• 页码范围: 7-10,13
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.09.001

摘要

发挥物联网技术和5G技术的优势,文中设计并实现了面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统.系统的感知层采集电机运行的状态数据,传输层实现数据传输与云端存储,最后在移动端展示电机运行状态,实现对电机运行过程的远程、实时监测.通过比较基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)、概率神经网络、基于Kohenen网络的聚类算法和K最邻近分类算法的故障诊断结果,移动端使用了具有良好泛化能力、可保证高准确率和短检测时间的GA-SVM模型进行故障诊断.试验结果表明,该系统能对电机进行实时远程监测及有效的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐志祥		43	362	11.0	18.0
2	姜光宇		3	0	0.0	0.0
3	张海		3	2	1.0	1.0
4	尚书阳		3	0	0.0	0.0
5	郑荣焘		3	0	0.0	0.0
6	王春雨		5	2	1.0	1.0