数据采集:(1) 诊断模型:研究数据智能融合与分析方法,先通过大数据技术对数据实时更新 、清洗、融合、相关性分析、特征提取、存储等处理,把处理后的数据送到融合与分析模型进行算法训练然后对设备进行故障诊断、预测。(2)实时监控:实现智能制造车间数据融合与分析结果可视化 ,实现设备实时检测、预测维修与自主决策。采用QT Creator与C++语言实现上位机可视化界面开发 。通过统一的数据采集接口将数控设备实时信息上传至服务器 ,本地PC端上位机通过 Socket完成与服务器端的数据交互,实现对车间内设备的状态监测与管理。