智能制造推动传统制造业转型升级，缝纫机行业现存诸多问题：设备运行参数与状态无法及时同步；轴承故障识别精度不足；生产线工序分配不均衡，制约整体生产效率。本文设计基于物联网的缝纫机在线监测系统。自研智能网关对接缝纫机控制器，实时采集设备参数，经由Wi‑Fi上传物联网平台处理分析；在Web端与小程序完成数据可视化展示，实现数据透明化、操作便捷化，支持设备远程控制，满足远程监测、生产线管理、故障统计的业务需求。针对轴承故障诊断存在模态混叠、检测效果差的问题，提出EEMD结合改进粒子群优化SVM的故障检测方案。采用改进EEMD分解轴承信号，选取能量熵作为特征向量；利用自适应惯性权重粒子群算法优化SVM的参数c和g。测试结果显示故障检测准确率可达98.6%，高于标准粒子群算法的92.25%，提升故障识别可靠性。
作者：吴文楷
指导老师：陈科明
企业导师：曾佳
发布时间：2022年5月