【摘 要】
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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,
【机 构】
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重庆大学机械工程学院,陕西汉江机床有限公司
【基金项目】
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国家科技重大专项资金资助项目(2017ZX04019001)
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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
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