面向云端智能的预测性维护组态系统设计与实现
这是一篇关于低代码编程,预测性维护,函数库,云端智能的论文, 主要内容为随着智能制造技术的不断提高,对关键设备的可靠性要求以及维护管理的要求也逐渐提高。预测性维护对减少关键设备的非故障停机时间,保障设备维持安全、可靠的服务具有重要意义。传统的预测性维护系统设计存在信息孤岛且组态化程度不高,因此本文从低代码编程技术入手,以关键设备云端智能服务为应用背景,设计了预测性维护组态系统技术框架,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了基于数据挖掘的预测性维护函数库,开发了面向云端智能的预测性维护组态系统,具体工作内容包括:(1)提出了面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。针对传统预测性维护系统开发过程中存在信息孤岛、组态化程度不高等问题,本文引入低代码编程技术,系统概述了系统开发过程中需要涉及的工作,包括边云协同技术、低代码编程技术以及预测性维护函数库设计等,设计了具有操作灵活、功能多样化、组态化的面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。(2)建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法。针对传统编程开发技术存在的拓展性低、灵活性差、对专业人员依赖性强等问题,通过低代码编程技术,利用可视化功能节点封装技术,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了节点自定义封装、节点数据注入和输出、节点数据解析以及节点部署等功能,以便于非专业人员采用拖拉拽的形式快速搭建应用开发程序。(3)构建了基于数据挖掘的预测性维护函数库。针对预测性维护函数设计不规范、移植难度大、集成性差等问题,设计了预测性维护函数库架构,梳理了函数库设计规范和制定了函数库设计流程。通过分析预测性维护功能和函数,提出了基于数据挖掘的函数库模型构建方法,构建了具有设计规范化、功能多样化、使用接口化的预测性维护函数库。(4)开发了面向云端智能的预测性维护组态系统。以组态化的智能分析系统为目标设计了前后端松耦合的整体系统架构,通过B/S架构的设计模式,利用Fast Api+Vue.js前后端技术,并在云端搭建了低代码编系统,遵循模块式开发方式开发了远程数据传输、数据缓存、函数库集成、可视化节点封装数据展示等功能模块,实现了面向云端智能的预测性维护组态系统的开发。
面向云端智能的预测性维护组态系统设计与实现
这是一篇关于低代码编程,预测性维护,函数库,云端智能的论文, 主要内容为随着智能制造技术的不断提高,对关键设备的可靠性要求以及维护管理的要求也逐渐提高。预测性维护对减少关键设备的非故障停机时间,保障设备维持安全、可靠的服务具有重要意义。传统的预测性维护系统设计存在信息孤岛且组态化程度不高,因此本文从低代码编程技术入手,以关键设备云端智能服务为应用背景,设计了预测性维护组态系统技术框架,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了基于数据挖掘的预测性维护函数库,开发了面向云端智能的预测性维护组态系统,具体工作内容包括:(1)提出了面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。针对传统预测性维护系统开发过程中存在信息孤岛、组态化程度不高等问题,本文引入低代码编程技术,系统概述了系统开发过程中需要涉及的工作,包括边云协同技术、低代码编程技术以及预测性维护函数库设计等,设计了具有操作灵活、功能多样化、组态化的面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。(2)建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法。针对传统编程开发技术存在的拓展性低、灵活性差、对专业人员依赖性强等问题,通过低代码编程技术,利用可视化功能节点封装技术,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了节点自定义封装、节点数据注入和输出、节点数据解析以及节点部署等功能,以便于非专业人员采用拖拉拽的形式快速搭建应用开发程序。(3)构建了基于数据挖掘的预测性维护函数库。针对预测性维护函数设计不规范、移植难度大、集成性差等问题,设计了预测性维护函数库架构,梳理了函数库设计规范和制定了函数库设计流程。通过分析预测性维护功能和函数,提出了基于数据挖掘的函数库模型构建方法,构建了具有设计规范化、功能多样化、使用接口化的预测性维护函数库。(4)开发了面向云端智能的预测性维护组态系统。以组态化的智能分析系统为目标设计了前后端松耦合的整体系统架构,通过B/S架构的设计模式,利用Fast Api+Vue.js前后端技术,并在云端搭建了低代码编系统,遵循模块式开发方式开发了远程数据传输、数据缓存、函数库集成、可视化节点封装数据展示等功能模块,实现了面向云端智能的预测性维护组态系统的开发。
面向云端智能的预测性维护组态系统设计与实现
这是一篇关于低代码编程,预测性维护,函数库,云端智能的论文, 主要内容为随着智能制造技术的不断提高,对关键设备的可靠性要求以及维护管理的要求也逐渐提高。预测性维护对减少关键设备的非故障停机时间,保障设备维持安全、可靠的服务具有重要意义。传统的预测性维护系统设计存在信息孤岛且组态化程度不高,因此本文从低代码编程技术入手,以关键设备云端智能服务为应用背景,设计了预测性维护组态系统技术框架,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了基于数据挖掘的预测性维护函数库,开发了面向云端智能的预测性维护组态系统,具体工作内容包括:(1)提出了面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。针对传统预测性维护系统开发过程中存在信息孤岛、组态化程度不高等问题,本文引入低代码编程技术,系统概述了系统开发过程中需要涉及的工作,包括边云协同技术、低代码编程技术以及预测性维护函数库设计等,设计了具有操作灵活、功能多样化、组态化的面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。(2)建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法。针对传统编程开发技术存在的拓展性低、灵活性差、对专业人员依赖性强等问题,通过低代码编程技术,利用可视化功能节点封装技术,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了节点自定义封装、节点数据注入和输出、节点数据解析以及节点部署等功能,以便于非专业人员采用拖拉拽的形式快速搭建应用开发程序。(3)构建了基于数据挖掘的预测性维护函数库。针对预测性维护函数设计不规范、移植难度大、集成性差等问题,设计了预测性维护函数库架构,梳理了函数库设计规范和制定了函数库设计流程。通过分析预测性维护功能和函数,提出了基于数据挖掘的函数库模型构建方法,构建了具有设计规范化、功能多样化、使用接口化的预测性维护函数库。(4)开发了面向云端智能的预测性维护组态系统。以组态化的智能分析系统为目标设计了前后端松耦合的整体系统架构,通过B/S架构的设计模式,利用Fast Api+Vue.js前后端技术,并在云端搭建了低代码编系统,遵循模块式开发方式开发了远程数据传输、数据缓存、函数库集成、可视化节点封装数据展示等功能模块,实现了面向云端智能的预测性维护组态系统的开发。
面向云端智能的预测性维护组态系统设计与实现
这是一篇关于低代码编程,预测性维护,函数库,云端智能的论文, 主要内容为随着智能制造技术的不断提高,对关键设备的可靠性要求以及维护管理的要求也逐渐提高。预测性维护对减少关键设备的非故障停机时间,保障设备维持安全、可靠的服务具有重要意义。传统的预测性维护系统设计存在信息孤岛且组态化程度不高,因此本文从低代码编程技术入手,以关键设备云端智能服务为应用背景,设计了预测性维护组态系统技术框架,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了基于数据挖掘的预测性维护函数库,开发了面向云端智能的预测性维护组态系统,具体工作内容包括:(1)提出了面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。针对传统预测性维护系统开发过程中存在信息孤岛、组态化程度不高等问题,本文引入低代码编程技术,系统概述了系统开发过程中需要涉及的工作,包括边云协同技术、低代码编程技术以及预测性维护函数库设计等,设计了具有操作灵活、功能多样化、组态化的面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。(2)建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法。针对传统编程开发技术存在的拓展性低、灵活性差、对专业人员依赖性强等问题,通过低代码编程技术,利用可视化功能节点封装技术,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了节点自定义封装、节点数据注入和输出、节点数据解析以及节点部署等功能,以便于非专业人员采用拖拉拽的形式快速搭建应用开发程序。(3)构建了基于数据挖掘的预测性维护函数库。针对预测性维护函数设计不规范、移植难度大、集成性差等问题,设计了预测性维护函数库架构,梳理了函数库设计规范和制定了函数库设计流程。通过分析预测性维护功能和函数,提出了基于数据挖掘的函数库模型构建方法,构建了具有设计规范化、功能多样化、使用接口化的预测性维护函数库。(4)开发了面向云端智能的预测性维护组态系统。以组态化的智能分析系统为目标设计了前后端松耦合的整体系统架构,通过B/S架构的设计模式,利用Fast Api+Vue.js前后端技术,并在云端搭建了低代码编系统,遵循模块式开发方式开发了远程数据传输、数据缓存、函数库集成、可视化节点封装数据展示等功能模块,实现了面向云端智能的预测性维护组态系统的开发。
面向云端智能的预测性维护组态系统设计与实现
这是一篇关于低代码编程,预测性维护,函数库,云端智能的论文, 主要内容为随着智能制造技术的不断提高,对关键设备的可靠性要求以及维护管理的要求也逐渐提高。预测性维护对减少关键设备的非故障停机时间,保障设备维持安全、可靠的服务具有重要意义。传统的预测性维护系统设计存在信息孤岛且组态化程度不高,因此本文从低代码编程技术入手,以关键设备云端智能服务为应用背景,设计了预测性维护组态系统技术框架,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了基于数据挖掘的预测性维护函数库,开发了面向云端智能的预测性维护组态系统,具体工作内容包括:(1)提出了面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。针对传统预测性维护系统开发过程中存在信息孤岛、组态化程度不高等问题,本文引入低代码编程技术,系统概述了系统开发过程中需要涉及的工作,包括边云协同技术、低代码编程技术以及预测性维护函数库设计等,设计了具有操作灵活、功能多样化、组态化的面向云端智能的预测性维护组态系统技术框架。(2)建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法。针对传统编程开发技术存在的拓展性低、灵活性差、对专业人员依赖性强等问题,通过低代码编程技术,利用可视化功能节点封装技术,建立了基于拖拽式的低代码编程可视化方法,实现了节点自定义封装、节点数据注入和输出、节点数据解析以及节点部署等功能,以便于非专业人员采用拖拉拽的形式快速搭建应用开发程序。(3)构建了基于数据挖掘的预测性维护函数库。针对预测性维护函数设计不规范、移植难度大、集成性差等问题,设计了预测性维护函数库架构,梳理了函数库设计规范和制定了函数库设计流程。通过分析预测性维护功能和函数,提出了基于数据挖掘的函数库模型构建方法,构建了具有设计规范化、功能多样化、使用接口化的预测性维护函数库。(4)开发了面向云端智能的预测性维护组态系统。以组态化的智能分析系统为目标设计了前后端松耦合的整体系统架构,通过B/S架构的设计模式,利用Fast Api+Vue.js前后端技术,并在云端搭建了低代码编系统,遵循模块式开发方式开发了远程数据传输、数据缓存、函数库集成、可视化节点封装数据展示等功能模块,实现了面向云端智能的预测性维护组态系统的开发。
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