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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]随着科技水平的快速发展，数控机床的复杂程度、精密程度都有所提高。一旦数控机床发生故障，会带来严重的经济损失。因此，需要通过分析机床的健康状态，对机床进行科学、有效的管理[17]。而现阶段机床的厂商很多，比如发那科、西门子、三菱等。这些机床有着不同的网络接口和网络协议。如果每个厂家的机床都和云平台设计一套通信流程，会大大增加开发的难度。而通过边缘设备转接，一方面降低了开发的难度，另一方面提高了数据传输的效率。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]图3是利用边缘设备实现机床健康度分析的框架，整个框架由三部分组成。工业云平台主要负责发起测试请求，以及根据训练数据训练健康度计算模型,并将训练好的模型参数传递给边缘设备。边缘设备的传输模块主要是用来传输测试请求、体检过程中的数据、云平台上模型的参数以及模型计算的结果；存储模块主要用于缓存体检过程中的数据；计算模块主要使用云平台训练好的模型参数对数控机床的健康度进行计算。计算模块中的模型和云端健康度计算模型是相同的。唯一的区别是计算模块中的模型不需要进行模型的训练，它直接使用云端训练好的模型参数。当采集到机床的实时数据之后，计算模块中的模型可以利用训练好的参数直接计算机床的健康状态。数控机床主要负责三方面的内容：一是接收体检请求并运行相关的体检程序；二是在体检过程中采集数控机床的相关参数；三是接收边缘设备健康度计算的结果，并根据计算结果进行维护调整。工业云平台和边缘设备之间通过标准协议连接，比如OPC UA/Restful协议；而机床和边缘设备之间通过机床私有协议连接。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]首先，工业云平台通过标准协议将测试请求发送给边缘设备。接着，边缘设备会将测试请求通过机床私有协议发给数控机床。当数控机床接收到测试请求后，会自动运行体检程序并采集体检过程中的运行参数。边缘设备会将体检过程中的数据传输给云平台，以便云平台及时对模型进行更新；与此同时，边缘设备会自动存储这些数据。云平台会根据历史数据训练健康度计算模型，并将训练好的模型参数传递给边缘设备。接着，边缘设备使用训练好的模型参数以及体检过程中的数据计算数控机床的健康度。最后，数控机床会接收健康度计算的结果并进行维修调整。
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