论文摘要
针对目前数控机床运行数据种类多、数量大且难以实现实时处理的问题,提出一种基于Storm流处理技术的数控机床运行数据监测方法。该方法采用实时大数据计算框架Storm作为核心,通过外置传感器和数控系统通信协议获取数控机床运行数据。使用Kafka作为消息队列将机床运行数据上传给Storm,然后在Storm框架中进行数据统计、数据异常检测等实时分析业务,之后将分析结果存储于数据库中,并实现分析结果的可视化展示。在实际生产环境中对基于Storm流处理的监测方法进行测试,实验结果表明:该方法能够实现对数控机床运行数据的实时监测与处理,具有强实时计算能力、高扩展性的优点;并且在处理相对复杂的数控机床运行数据监测业务时,该方法的优势更显著。研究结果为数控机床运行数据监测提供了新思路,该监测方法具有广阔的工程应用前景。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙顺苗,何彦,吴鹏程,王乐祥,凌俊杰,李军
关键词: 数控机床,流处理,大数据
来源: 工程设计学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 重庆大学机械工程学院,陕西汉江机床有限公司
基金: 国家科技重大专项资金资助项目(2017ZX04019001)
分类号: TP274;TG659
页码: 245-251
总页数: 7
文件大小: 1474K
下载量: 153
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