25年CH计算机科学与技术-面向智能制造的设备健康管理软件开发——融合边缘计算与CNN算法-约13172字符.docx

摘 要 随着工业 4.0 与智能制造战略的深入推进，设备健康管理（EHM）已成为保障生产连续性、降低运维成本的核心环节。传统集中式健康管理系统存在数据传输延迟高、带宽占用大、实时性差等问题，难以满足智能制造对设备状态感知与故障预警的实时性需求。本文提出一种融合边缘计算与卷积神经网络（CNN）算法的设备健康管理软件解决方案，通过将数据预处理、特征提取与轻量级故障诊断任务部署于边缘节点，实现设备状态的实时监测与快速诊断；同时利用云端平台完成复杂模型训练、历史数据存储与全局运维分析，构建“边缘实时处理+云端深度优化”的分层架构。论文首先分析...