随着“德国工业4.0”和“中国智能制造2025”战略的提出，企业对生产效率、产品质量提出了更高的要求，提高传统制造业的智能化水平已成为大势所趋，车间设备互联互通以及车间联网是智能制造的前提条件之一。织机远程监控及故障诊断系统对于实现车间设备互联互通、车间联网功能以及提高织机智能故障诊断水平意义重大。在织机远程监控及故障诊断系统的研究上，与国外还有很大的差距，主要表现在远程控制的缺失、用户访问地点受限、故障诊断功能的缺失、缺乏统一的管理系统等方面。针对以上不足，本文设计了一套基于云平台的织机远程监控及故障诊断系统。
　　首先，系统整体方案设计。对织机远程监控及故障诊断系统的功能需求进行分析，对织机远程监控及故障诊断系统进行整体方案设计。选择B/S架构作为远程客户端与服务器之间通信的开发架构，并对方案中各个模块功能以及各模块之间的通信实现方式进行说明。
　　第二，故障诊断模型构建。将粗糙集和贝叶斯网络理论应用到织机故障诊断系统中，构建基于粗糙集理论和与贝叶斯网络的织机故障诊断模型，提高织机故障诊断效率和准确性。在现场收集大量不完整的织机故障数据作为样本，通过Weka软件对诊断模型进行学习训练和仿真，与其他几种人工智能故障诊断方法进行仿真实验，证明该模型在数据不完整时诊断的可行性以及准确性。
　　第三，系统搭建。采用ESP8266无线模块作为TCP/IP通信的客户端(TCPCli)；在阿里云服务器部署Redis数据库和Nginx服务器，作为TCP/IP通信的服务器(TCPServer)。对云端服务器中的功能模块进行设计，包括数据发送接收、格式转换、保存、提取调用、故障诊断等等；利用HTML5+CSS3+JavaScript设计出简洁、易操作、稳定性高的客户端界面；利用Ajax技术实现Nginx服务器与远程客户端之间的数据交互。最终实现织机的远程监控及故障诊断功能。
　　最后，系统测试。在实验室和工业现场搭建织机远程监控及故障诊断系统平台，对系统进行测试实验；测试系统的监控实时性、管理功能、故障诊断性能以及客户端对不同浏览器的兼容性，在工业现场验证了数据实时性、一致性以及故障诊断的准确性。