关键词：云平台;状态监测;故障诊断;多尺度特征提取;一维卷积神经网络
摘 要：针对旋转机械监测中无法随时随地查看其运行状态，监测产生的数据量逐渐加大，以及故障特征提取困难的问题，以轴承作为关键部件，提出一种基于云平台的旋转机械轴承监测系统。系统采用温度和加速度传感器、STM32单片机获得轴承监测所需的数据；然后利用窄带物联网完成数据远程传输，并将其存储到云端数据库中；在云平台利用相关时域频域分析对轴承状态进行监测，并利用设计的一种多尺度一维卷积神经网络模型实现轴承的故障诊断；然后由Web浏览器显示轴承的运行状态和故障诊断结果。实验结果表明提出的故障诊断方法诊断准确率高、效果好，系统能够良好地运行。
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