基于ZigBee和4G通信的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP277；TH16 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2025）12-0007-06

Design of Rotating Machinery Fault Monitoring System Based on ZigBee and 4G Communication

ZHOUDeyi （Sichuan Vocational College of Information Technology，Guangyuan 628o4o，China）

Abstract：Asthecore equipmentofindustrial production，theruningstateofrotating machineryisdirectlyrelated tothe effciencyofthe productionsystemandthesafetyoftheequipment.Aimingatthepainpointsof raditional wiredmonitoring systems，suchascomplex wiring，manyblindareas，andpoor mobilitythisresearchinovatively integrates ZigBeelow-power ad-hoc networkand4G wide-area transmissontchnology，anddevelopsahierarchical wireless intellgent monitoringsytem. Thesystemconstructsatree-tierarchitectureTheperceptionlayer integrates multi-sourcesensorstorealizethecollectionof keyparameters such as vibrationand temperature.The transmission layer uses a ZigBee mesh network tocomplete workshop dataaggegation，andrealzescross-regional remote transmissiontrougha4Gmodule.Theaplicationlayerdeploysacloud dataanalysisplatform，integratestheminimum-maximumnormalizationmethodandtheConvolutionalNeuralNetworksmodel， andrealizesfaultfeatureextractionand intelligentdiagnosis.Comparedwithtraditionalmethods，thedetectioneffciencyofthe systemissignifcantlyimproved，providingreliabletechicalsupportforthepredictivemaintenanceofindustrialeuipment.

Keywords： ZigBee; 4G communication; fault diagnosis; multi-sensor

0 引言

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)體系中，旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于電力、化工、冶金、機(jī)械制造等眾多領(lǐng)域，如汽輪機(jī)、電機(jī)、風(fēng)機(jī)、泵等，它們是保障生產(chǎn)流程順利進(jìn)行的核心設(shè)備[]。旋轉(zhuǎn)機(jī)械在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中，由于受到復(fù)雜的工況條件、交變載荷以及零部件老化等因素影響，不可避免地會(huì)出現(xiàn)各種故障[2]。這些故障若不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理，可能引發(fā)設(shè)備停機(jī)，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行實(shí)時(shí)、有效的故障監(jiān)測(cè)，對(duì)于保障工業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行、提高設(shè)備可靠性以及延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命具有重要意義[3-5]。

傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)方法多依賴于有線連接的傳感器與集中式監(jiān)測(cè)設(shè)備[。這種方式在實(shí)際應(yīng)用中暴露出諸多問題：布線工程復(fù)雜，需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間成本；在設(shè)備布局調(diào)整或新增監(jiān)測(cè)點(diǎn)時(shí)，布線改動(dòng)難度極大；同時(shí)，有線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)范圍受線纜長(zhǎng)度限制，難以覆蓋一些偏遠(yuǎn)或環(huán)境復(fù)雜的區(qū)域；此外，傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的數(shù)據(jù)處理和傳輸效率較低，無法滿足實(shí)時(shí)性和智能化的監(jiān)測(cè)需求。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，無線通信技術(shù)在工業(yè)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[8]。ZigBee技術(shù)憑借其低功耗、自組織網(wǎng)絡(luò)、成本低廉等特點(diǎn)，非常適合構(gòu)建近距離、低速率的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，能夠高效地實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)匯聚。而4G通信技術(shù)以其高帶寬、廣覆蓋、傳輸速度快等特性，解決了數(shù)據(jù)遠(yuǎn)距離高速傳輸?shù)碾y題。

基于此，本設(shè)計(jì)將ZigBee與4G通信技術(shù)有機(jī)結(jié)合，致力于打造一套全新的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在突破傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式的局限，實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的全方位、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障隱患，為工業(yè)生產(chǎn)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障，同時(shí)也為工業(yè)設(shè)備智能化監(jiān)測(cè)的發(fā)展提供新思路和實(shí)踐參考。

1實(shí)時(shí)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，涵蓋對(duì)象層、網(wǎng)絡(luò)層、云服務(wù)器層和用戶應(yīng)用程序?qū)樱鲗訁f(xié)同運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的高效故障監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

承擔(dān)數(shù)據(jù)的接收、存儲(chǔ)與處理任務(wù)。平臺(tái)接收來自網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)后，運(yùn)用故障診斷算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以判斷機(jī)械設(shè)備是否存在故障。同時(shí)，該層作為數(shù)據(jù)交互的樞紐，通過HTTP/MQTT協(xié)議與用戶應(yīng)用程序?qū)舆M(jìn)行通信，為用戶應(yīng)用程序?qū)犹峁?shù)據(jù)支持。

4）用戶應(yīng)用程序?qū)?。用戶?yīng)用程序?qū)用嫦蛴脩?，提供多樣化的功能服?wù)，分為移動(dòng)端（Mobile）和PC端（PC-sideWeb）。移動(dòng)端具備視頻監(jiān)控、故障報(bào)警、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等功能，方便用戶隨時(shí)隨地獲取機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)信息；PC端除了具備故障報(bào)警、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能外，還提供數(shù)據(jù)分析、遠(yuǎn)程遙控和數(shù)據(jù)管理等功能，滿足用戶更深入的管理與分析需求。

2 通信模塊的硬件設(shè)計(jì)

在物聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WirelessSensorNetwork，WSN）作為其領(lǐng)先的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)方式，在工業(yè)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[。在本旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，WSN負(fù)責(zé)監(jiān)控、通信和處理系統(tǒng)操作信息。WSN由眾多分布式傳感器組成，這些傳感器也被稱作智能節(jié)點(diǎn)，它們與芯片和無線收發(fā)器高度集成，協(xié)同工作以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集與初步傳輸。本系統(tǒng)通信模塊硬件主要涵蓋4G網(wǎng)關(guān)、路由器以及協(xié)調(diào)器的設(shè)計(jì)，如圖2所示，它們各自承擔(dān)獨(dú)特功能，共同保障數(shù)據(jù)在復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)定、高效地從感知層傳輸至應(yīng)用層，從而確保系統(tǒng)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的全方位、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。

系統(tǒng)總體架構(gòu)主要內(nèi)容包括：

1）對(duì)象層。對(duì)象層主要由機(jī)械設(shè)備與變頻器組成。機(jī)械設(shè)備是監(jiān)測(cè)的核心對(duì)象，其運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)乎生產(chǎn)的穩(wěn)定性與效率。變頻器可調(diào)節(jié)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，以適應(yīng)不同的生產(chǎn)需求。在該層，ZigBee協(xié)調(diào)模塊通過RS-485接口與變頻器相連，遵循Modbus-RTU協(xié)議進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集，這些數(shù)據(jù)后續(xù)將借助ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸至網(wǎng)絡(luò)層。

2）網(wǎng)絡(luò)層。網(wǎng)絡(luò)層由ZigBee協(xié)調(diào)模塊和4G網(wǎng)關(guān)構(gòu)成。ZigBee協(xié)調(diào)模塊負(fù)責(zé)構(gòu)建網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，與對(duì)象層的ZigBee協(xié)調(diào)模塊進(jìn)行通信，匯聚來自機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)。4G網(wǎng)關(guān)通過UART接口與ZigBee協(xié)調(diào)模塊相連，將接收到的數(shù)據(jù)通過2G/3G/4G/5G網(wǎng)絡(luò)傳輸至云服務(wù)器層，并支持Modbus-RTU協(xié)議，為數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離傳輸提供可靠的網(wǎng)絡(luò)連接。

3）云服務(wù)器層。云服務(wù)器層采用OneNET云平臺(tái)，

圖1檢測(cè)系統(tǒng)的整體架構(gòu)

圖24G網(wǎng)關(guān)和ZigBee模塊

2.1 4G網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)

4G網(wǎng)關(guān)在系統(tǒng)中承擔(dān)著將ZigBee網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)距離傳輸至云服務(wù)器的重要任務(wù)。其硬件結(jié)構(gòu)如圖所示，核心部件為N720芯片，該芯片具備強(qiáng)大的通信處理能力，能夠穩(wěn)定支持2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò)通信。4G網(wǎng)關(guān)配備了增益天線，能夠有效增強(qiáng)信號(hào)的收發(fā)能力，提升信號(hào)覆蓋范圍和傳輸穩(wěn)定性，確保在復(fù)雜環(huán)境下也能實(shí)現(xiàn)可靠的遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸。設(shè)備設(shè)有串行端口，用于與其他設(shè)備進(jìn)行串口通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互與傳輸；微型USB接口則方便設(shè)備供電及數(shù)據(jù)的調(diào)試和下載等操作。此外，還設(shè)有啟動(dòng)按鈕，便于對(duì)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行啟動(dòng)和復(fù)位等控制操作。

2.2 路由器設(shè)計(jì)

路由器在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中起到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和拓展網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的作用。其硬件主要由CC2530和CC2591芯片組成。CC2530是一款功能強(qiáng)大的無線微控制器，集成了8051內(nèi)核，具備良好的無線通信能力和數(shù)據(jù)處理能力，可實(shí)現(xiàn)ZigBee協(xié)議棧的運(yùn)行以及數(shù)據(jù)的接收與發(fā)送等功能。CC2591作為射頻前端芯片，搭配增益天線，能夠顯著提高信號(hào)的傳輸距離和靈敏度，增強(qiáng)ZigBee網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和通信質(zhì)量。同時(shí)，路由器還設(shè)有RS-485接口，該接口可方便地與其他支持RS-485通信的設(shè)備進(jìn)行連接，如對(duì)象層的變頻器等，實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備間的數(shù)據(jù)交互。

2.3 協(xié)調(diào)器設(shè)計(jì)

協(xié)調(diào)器是ZigBee網(wǎng)絡(luò)的核心組建部件，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的建立、管理和維護(hù)等工作。其硬件同樣采用CC2530和CC2591芯片組合：CC2530用于運(yùn)行ZigBee協(xié)議棧，處理網(wǎng)絡(luò)相關(guān)事務(wù)，如設(shè)備的加入、認(rèn)證等；CC2591搭配增益天線，保障網(wǎng)絡(luò)通信的穩(wěn)定性和擴(kuò)大覆蓋范圍。協(xié)調(diào)器配備了串行端口，可用于與其他設(shè)備進(jìn)行串口通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和交互；還設(shè)有OLED顯示屏，能夠?qū)崟r(shí)顯示網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)狀態(tài)信息，如網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)、設(shè)備節(jié)點(diǎn)數(shù)量等，便于用戶直觀地了解ZigBee網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行情況。

3終端節(jié)點(diǎn)的軟件設(shè)計(jì)及用戶應(yīng)用

軟件開發(fā)在本旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中占據(jù)關(guān)鍵地位，主要涵蓋ZigBee節(jié)點(diǎn)和4G網(wǎng)關(guān)的底層編程，以及云服務(wù)器的數(shù)據(jù)處理和用戶界面的設(shè)計(jì)等方面。其中，ZigBee節(jié)點(diǎn)和4G網(wǎng)關(guān)作為系統(tǒng)終端節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)的核心部分，其性能直接影響系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)男屎头€(wěn)定性。

3.1ZigBee節(jié)點(diǎn)和4G網(wǎng)關(guān)

為了實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的功能拓展，ZigBee終端節(jié)點(diǎn)被設(shè)計(jì)為路由器和協(xié)調(diào)器，它們均為ZigBee協(xié)議中的全功能設(shè)備。ZigBee協(xié)調(diào)器和路由器節(jié)點(diǎn)（搭配4G網(wǎng)關(guān)）的軟件工作流程如圖3所示。具體步驟如下：

1）初始化階段，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)和路由器節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行初始化操作。2）初始化完成后，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)掃描通道，設(shè)置加密密鑰，選擇PANID并進(jìn)行廣播。3）路由器節(jié)點(diǎn)搜索無線信號(hào)，并向父節(jié)點(diǎn)發(fā)送一個(gè)連接請(qǐng)求，以獲取最大的能量。如果失敗，將持續(xù)幾次額外的嘗試。4）當(dāng)接收到請(qǐng)求時(shí)，協(xié)調(diào)器將與路由器建立一個(gè)父子關(guān)系，并為其分配一個(gè)本地網(wǎng)絡(luò)地址。5）路由器通過已安裝的終端相互聯(lián)網(wǎng)。6）在形成ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)后，路由器模塊定期對(duì)運(yùn)行信息進(jìn)行采樣，并通過一個(gè)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)將其發(fā)送到4G網(wǎng)關(guān)。7）4G網(wǎng)關(guān)用于與協(xié)調(diào)器建立串行通信，并通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)連接到云服務(wù)器。8）4G網(wǎng)關(guān)進(jìn)入等待和監(jiān)聽狀態(tài)，從終端節(jié)點(diǎn)上傳數(shù)據(jù)，接收遠(yuǎn)程命令，控制設(shè)備。

3.2PC和移動(dòng)端終端

云服務(wù)器在本旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中扮演著數(shù)據(jù)處理與中轉(zhuǎn)的核心角色。它借助4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，從底層設(shè)備接收運(yùn)行信息，隨后由數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)這些信息進(jìn)行管理與處理。處理后的數(shù)據(jù)，通過HTTP/MQTT協(xié)議傳輸至終端應(yīng)用程序。此外，為了精準(zhǔn)定位有問題的逆變器并挖掘系統(tǒng)潛在隱患，系統(tǒng)基于上傳數(shù)據(jù)中的三相電流構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional NeuralNetworks，CNN）的故障診斷模型。

在用戶端，為了提升信息訪問的便捷性，系統(tǒng)提供了Web服務(wù)和小程序。用戶無須安裝軟件或獲取許可證，即可輕松訪問相關(guān)信息。PC端的網(wǎng)頁由超文本標(biāo)記語言（HTML）設(shè)計(jì)而成，如圖4所示。通過Web瀏覽器，用戶能夠輕松監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)和系統(tǒng)狀態(tài)，諸如實(shí)時(shí)電力、每日發(fā)電量等信息均可實(shí)時(shí)獲取，且相關(guān)信息以折線圖和直方圖的形式呈現(xiàn)，便于用戶直觀分析。

圖4HTML格式的PC端實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)可視化界面

移動(dòng)端的小程序界面如圖5所示。小程序支持用戶直觀查看多個(gè)逆變器的當(dāng)前狀態(tài)，能夠通過圖形化顯示對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，還可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，如開機(jī)/關(guān)機(jī)、并網(wǎng)／斷網(wǎng)等。此外，小程序具備運(yùn)行日志存儲(chǔ)功能，并能及時(shí)報(bào)告警告信息，全方位保障逆變器在整個(gè)生命周期內(nèi)的安全、可靠運(yùn)行。

圖5微信小程序上的可視化監(jiān)控界面

4基于CNN的機(jī)械故障診斷方法

在該系統(tǒng)中，我們通過處理從傳感器節(jié)點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)來診斷機(jī)械系統(tǒng)中的故障。CNN作為一種有效的深度學(xué)習(xí)方法[，已成功地應(yīng)用于涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的各種場(chǎng)景，特別是在控制系統(tǒng)中[0-1]。CNN診斷模型包括數(shù)據(jù)處理、交叉熵計(jì)算、卷積層、池化層、全連接層等關(guān)鍵神經(jīng)層。本系統(tǒng)中植入了基于CNN的故障診斷模塊，該模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)了CNN診斷模型，如圖6所示。

圖6CNN故障診斷模型的流程圖

4. 1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對(duì)收集到的速度、振動(dòng)、電壓和電流等數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)采集過程是通過工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行，實(shí)時(shí)收集的數(shù)據(jù)在預(yù)處理階段采用最小-最大歸一化方法[12]。最小-最大歸一化方法（Min-MaxNormalization）是一種常用的數(shù)據(jù)歸一化技術(shù)，用于將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍內(nèi)，通常是0到1之間。該方法通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，將最小值映射到0，最大值映射到1，然后按照線性比例縮放其他數(shù)值。具體過程如下：

其中， X_max 和 X_min 為實(shí)時(shí)收集的數(shù)據(jù)（用 X 表示）的最小值和最大值， X^* 為 X_max 的歸一化值。

4.2 卷積層

卷積層主要用于從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，通過應(yīng)用卷積操作對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，并生成具有局部感知性的特征映射。通過堆疊多個(gè)卷積層，CNN能夠逐漸學(xué)習(xí)到更抽象、更高級(jí)的特征表示，從而提高模型的表達(dá)能力和性能。卷積層包含一系列可學(xué)習(xí)的卷積核和參數(shù)，這些卷積核和參數(shù)在原始輸入數(shù)據(jù)和卷積核之間執(zhí)行卷積運(yùn)算。具有非線性激活的卷積過程如下：

其中， ξ_h^（b） 為第 h 個(gè)卷積層中的第 b 個(gè)核的輸出，χ_（h-1）^（r） 為前一層網(wǎng)絡(luò)的第 r 個(gè)輸出層， ? 為卷積運(yùn)算，（20 α_h^（b） 和 β_h^（b） 為第 h 個(gè)卷積層的第 b 個(gè)核的權(quán)重和偏差，ReLU為激活函數(shù)。

4.3 池化層

池化層主要用于對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣操作。通過運(yùn)用池化層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐步減小特征圖的尺寸，降低計(jì)算成本，并且在保留主要信息的同時(shí)提高模型的效率和泛化能力。為了避免過擬合，池化層經(jīng)常被附加到卷積層上。它通過將附近的特征值融合成一個(gè)值[13]，并將最大池運(yùn)算符分別應(yīng)用于每個(gè)特征映射來實(shí)現(xiàn)最大池化具體流程如下：

ξ_h+1^（b）=max_{（ν-1）w[ξh^（b）（y）]}

其中， ξ_h^（b）（y） 為第 h 層的第 b 個(gè)特征圖中的第 y 個(gè)值， ξ_h+1^（b） 為第 h+1 個(gè)池化層的第 b 個(gè)特征圖中的結(jié)果，w 為池化窗口的高度。

4.4全連接層

全連接層也被稱為密集連接層或輸出層，主要用于特征整合、非線性映射、分類和預(yù)測(cè)、參數(shù)學(xué)習(xí)等。在交替堆疊多個(gè)卷積層和池化層之后，接著是扁平化層，將提取的特征圖轉(zhuǎn)化為一維數(shù)組[14]。輸出層使用Softmax激活函數(shù)對(duì)全連接層的輸出進(jìn)行歸一化處理，使其符合概率分布[15]。Softmax 函數(shù)的輸出定義為：

其中， V_g 為 Softmax函數(shù)的輸入 g=1 ，2，…， z ，P_l=[P（L_l=1）P（L_l=g）P（L_l=z）] 是第 l 個(gè)函數(shù)歸一化后的輸出值， P=（L_l=g） 是屬于標(biāo)簽 g 的第 l 個(gè)樣本的概率值。 P_l 中每一行的最大值對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽為CNN診斷結(jié)果。

5結(jié)論

本研究聚焦于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，通過將ZigBee和4G通信技術(shù)有機(jī)結(jié)合，成功構(gòu)建了一套高效、可靠的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。在硬件層面，該系統(tǒng)精心設(shè)計(jì)了4G網(wǎng)關(guān)、路由器以及協(xié)調(diào)器等關(guān)鍵組件，確保數(shù)據(jù)在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中能夠穩(wěn)定、高效地傳輸；在軟件層面，該系統(tǒng)涵蓋了ZigBee節(jié)點(diǎn)和4G網(wǎng)關(guān)的底層編程，以及云服務(wù)器的數(shù)據(jù)處理和用戶界面的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)椒治?、展示的全流程功能。在故障診斷環(huán)節(jié)，基于CNN的故障診斷方法展現(xiàn)出卓越的性能，能夠精準(zhǔn)提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行信號(hào)中的故障敏感特征，憑借其快速的訓(xùn)練速度和高分類精度，準(zhǔn)確判斷故障類型，為及時(shí)采取維修措施提供了有力依據(jù)。

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作者簡(jiǎn)介：周德義（1995一），男，漢族，甘肅武威人，助教，碩士研究生，研究方向：信號(hào)處理、信息融合、故障診斷、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)。