【摘 要】
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随着“中国制造2025”等国家制造强国战略的深入推进,工业互联网、云计算、边缘计算以及人工智能等逐步在工业界得到了应用,设备监测技术也正向数字化和智能化方向发展。边缘计算作为一种新兴的计算架构,通过与云计算和人工智能等技术的协同,为设备监测提供新的技术手段。本文将结合船舶设备监测需求,基于边缘计算,综合运用轻量级虚拟化、数据传输与处理以及软件开发等技术,设计与开发设备智能监测系统,主要研究工作包括
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“管控平台二次开发与制造大数据深度集成技术”（2018YFB1702302）; 国家自然科学基金面上项目“大数据驱动基于深度强化学习的智能装备智能监测研究”（51875225）
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随着“中国制造2025”等国家制造强国战略的深入推进,工业互联网、云计算、边缘计算以及人工智能等逐步在工业界得到了应用,设备监测技术也正向数字化和智能化方向发展。边缘计算作为一种新兴的计算架构,通过与云计算和人工智能等技术的协同,为设备监测提供新的技术手段。本文将结合船舶设备监测需求,基于边缘计算,综合运用轻量级虚拟化、数据传输与处理以及软件开发等技术,设计与开发设备智能监测系统,主要研究工作包括:首先,阐述设备智能监测的基本原理,开展基于边缘计算的设备智能监测系统总体设计,从结构层次上将其分为设备层、数据层、平台层、机理层、功能层与交互层,从技术架构上将其分为设备现场、智能边缘终端和云计算中心。同时,提出适用于边缘计算场景的智能边缘终端三层逻辑架构,即边缘基础设施层、边缘平台层以及边缘软件层。其次,基于以ARM为核心的树莓派开发板,设计智能边缘终端,为边缘计算应用的开发提供底层资源和环境;基于Docker虚拟化技术,对容器化应用的开发及部署流程进行设计,为设备智能监测系统提供容器化的边缘计算平台;同时,对依托此智能边缘终端所开发的设备智能监测系统软件进行功能设计,包括实时监测、故障诊断、寿命预测、数据管理以及用户管理5个功能模块。接着,采用Modbus技术对设备监测数据进行采集与传输,并设计智能边缘终端数据库实现监测数据存储;对监测数据进行预处理及特征提取等,实现系统边缘终端的数据处理,并且研究了基于云-边协同框架的算法模型训练与应用的流程。最后,采用树莓派开发板进行智能边缘终端开发,并将设备智能监测系统软件部署到智能边缘终端中,实现系统实时监测、故障诊断、寿命预测、数据管理等功能。以液压实验台为对象,结合云计算中心的软硬件资源,对该系统进行应用测试,以验证系统的适用性及可靠性。
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