武向军,李海虹,郭宏

• 1:太原科技大学机械工程学院

摘要(Abstract)：

工业大数据环境下，受云中心计算能力和数据传输带宽的制约，降低了滚动轴承云平台在线检测系统的数据处理效率和实时性。针对这一问题，提出一种基于边缘计算的滚动轴承智能监测系统。该系统采用分层递进模式，将训练测试好的连续隐马尔科夫模型布置在边缘层，对滚动轴承的振动信号提取时/频域特征，用随机森林算法进行特征重要性评估，建立敏感特征集并输入模型，在边缘层进行状态监测和初步故障诊断。通过上传故障数据至云层，进行包络谱分析，做出最终判断和维修安排。通过滚动轴承实测信号对该系统进行了分析验证，结果表明该系统具有较高的稳定性和识别准确率，具备满足实时性要求的性能，提高监测效率。

关键词(KeyWords)： 滚动轴承;状态监测;边缘计算;随机森林;连续隐马尔科夫模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 山西省留学回国人员科研基金(HGKY2019087)

作者(Author): 武向军,李海虹,郭宏

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