姚新景, 張洪良, 張登攀, 王 宇

(河南理工大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，河南 焦作 454000)

0 引言

齒輪是重要的基礎(chǔ)傳動(dòng)零件，廣泛應(yīng)用于機(jī)器設(shè)備、儀器儀表的運(yùn)動(dòng)傳遞、負(fù)載傳遞和精密分度。在齒輪智能制造的設(shè)計(jì)、加工及在役運(yùn)行的“全生命周期”中，齒輪測(cè)量是齒輪高效、高精度生產(chǎn)和可靠運(yùn)行的保障[1]。從齒輪測(cè)量技術(shù)本身的發(fā)展來看：一方面，齒輪數(shù)據(jù)的獲取能力不斷增強(qiáng)；另一方面，測(cè)量數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式也在發(fā)生改變，大量的測(cè)量數(shù)據(jù)將實(shí)現(xiàn)云端分析。

傳統(tǒng)的測(cè)量模式不能滿足測(cè)量系統(tǒng)向技術(shù)集成化、人員協(xié)作化、設(shè)備集成化以及信息和數(shù)據(jù)共享化方向發(fā)展的需求，此外，制造系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)化測(cè)量逐步形成以自動(dòng)化測(cè)量技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)以及測(cè)量體系應(yīng)用軟件三位一體的分布式測(cè)量系統(tǒng)。網(wǎng)格制造模式推動(dòng)了制造資源和測(cè)量應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)分布的虛擬組織中的共享和協(xié)作。其中，有許多有影響的基于測(cè)量技術(shù)網(wǎng)格應(yīng)用的研究項(xiàng)目，Spencer B等[2]通過協(xié)作測(cè)量支持科學(xué)家協(xié)作研究地震對(duì)現(xiàn)代社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施-建筑物、道路、橋梁等帶來的后果和影響, Jackson T等[3]實(shí)現(xiàn)飛行器引擎在線診斷和數(shù)據(jù)共享，Mcmullen D等[4]實(shí)現(xiàn)了多個(gè)實(shí)驗(yàn)室的X射線設(shè)備的互聯(lián)。數(shù)據(jù)交互共享方面，石照耀等[5-6]建立了齒輪數(shù)據(jù)交互接口的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，并開發(fā)了相應(yīng)的交互接口。但是，由于大多數(shù)的齒輪測(cè)量系統(tǒng)以獨(dú)立的形式分布，不同測(cè)量系統(tǒng)中的信息是異構(gòu)的、不兼容的，因此上述方法并不完全滿足測(cè)量系統(tǒng)服務(wù)集成和數(shù)據(jù)共享的需求。

為解決上述問題，本文采用微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)，開發(fā)齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)。構(gòu)建一個(gè)內(nèi)部資源透明、外部資源集成和協(xié)同提供服務(wù)的終端系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同地方的測(cè)量數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析，以及對(duì)測(cè)量指標(biāo)中各項(xiàng)誤差參數(shù)的管理與可視化展示。

1 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及原理

1.1 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

齒輪測(cè)量過程遵循的基本環(huán)節(jié)為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、傳輸、存儲(chǔ)、顯示以及齒輪測(cè)量結(jié)果對(duì)齒輪制造過程的閉環(huán)反饋，齒輪云測(cè)量所匯聚的測(cè)量資源兼具服務(wù)提供和服務(wù)應(yīng)用。齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)以開放的方式通過智能感知和云端來接入齒輪測(cè)量設(shè)備、測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、齒輪測(cè)量大數(shù)據(jù)平臺(tái)、測(cè)量軟件、齒輪加工及原位測(cè)量系統(tǒng)等資源。齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.2 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)工作原理

齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)主要圍繞用戶在齒輪測(cè)量過程中的需求所進(jìn)行的一系列數(shù)據(jù)信息處理，數(shù)據(jù)采集通道的搭建是整個(gè)終端系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成的關(guān)鍵和核心。數(shù)據(jù)集成是將企業(yè)或機(jī)構(gòu)中分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、統(tǒng)一存儲(chǔ)的過程，為不同地方的源數(shù)據(jù)入云和解決“數(shù)據(jù)孤島”問題提供了一個(gè)方法。

測(cè)量系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集通道，集成到齒輪云測(cè)量平臺(tái)中，為云平臺(tái)中的服務(wù)提供支持。模塊化開發(fā)的齒輪云測(cè)量平臺(tái)通常需要將復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯抽象為較小的、可復(fù)用的服務(wù)，并通過一定方式將微服務(wù)組織起來。終端系統(tǒng)開發(fā)完畢后，可持續(xù)交付組件到齒輪云測(cè)量平臺(tái)中，同時(shí)需要在服務(wù)注冊(cè)中心進(jìn)行注冊(cè)。服務(wù)調(diào)用者通過服務(wù)網(wǎng)關(guān)來調(diào)用平臺(tái)中的服務(wù)。

2 基于云平臺(tái)的齒輪云測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成

測(cè)量系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集通道，集成到齒輪云測(cè)量平臺(tái)中，為云平臺(tái)中的服務(wù)提供支持。在齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成的過程中，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取-轉(zhuǎn)換-加載(Extract-Transform-Load，ETL)處理，為用戶提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.1 數(shù)據(jù)采集

齒輪測(cè)量過程中遵循的數(shù)據(jù)分析流程一般為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、傳輸、存儲(chǔ)、顯示以及反饋。數(shù)據(jù)在云平臺(tái)中的流動(dòng)也是按照數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、傳輸、存儲(chǔ)、可視化和數(shù)據(jù)應(yīng)用等。終端系統(tǒng)通過以下幾種途徑進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集：

1)從指定網(wǎng)絡(luò)端口，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控新增數(shù)據(jù)，多用于日志類數(shù)據(jù)的聚合、移動(dòng)以及集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

2)通過通信協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)中的儀器、傳感器通過客戶端協(xié)議接入到大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，進(jìn)而完成數(shù)據(jù)采集傳輸。

3)對(duì)于數(shù)據(jù)文件，終端用戶以文件上傳的方式實(shí)現(xiàn)云端采集功能。

4)對(duì)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，云平臺(tái)通過Sqoop組件進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。

系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，云平臺(tái)數(shù)據(jù)流程如圖2所示。

圖2 云平臺(tái)數(shù)據(jù)流程

2.2 輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式JSON

齒輪領(lǐng)域因其零部件形狀尺寸復(fù)雜、參數(shù)誤差種類繁多以及各種參數(shù)彼此互有聯(lián)系卻各不相同等特征，會(huì)在齒輪設(shè)計(jì)、加工、測(cè)量和在役的過程中產(chǎn)生大量具有復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系和具有多源異構(gòu)特性的數(shù)據(jù)。使用“名稱/值”對(duì)的JSON文檔結(jié)構(gòu)靈活的定義齒輪數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將維度信息中的表結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為基于JSON的文檔結(jié)構(gòu)，將事件包含的維度信息通過嵌套文檔的方式保存[7]。例如表一所示的結(jié)構(gòu)化表數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換為JSON格式數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖3所示。

表1 關(guān)系型數(shù)據(jù)示例

圖3 關(guān)系型數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的JSON格式

齒輪云測(cè)量平臺(tái)采集到的數(shù)據(jù)主要有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和測(cè)量行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以此進(jìn)行一系列的加工處理。本文使用hive將云平臺(tái)獲取的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的表，并根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和粒度將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為原始數(shù)據(jù)層、明細(xì)數(shù)據(jù)層、服務(wù)數(shù)據(jù)層等，應(yīng)用程序參照需求在不同數(shù)據(jù)層進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

當(dāng)云平臺(tái)從系統(tǒng)文件中采集到數(shù)據(jù)后，會(huì)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的原始數(shù)據(jù)層創(chuàng)建表，測(cè)量行為數(shù)據(jù)表中包含具體信息的字段為String類型，原始數(shù)據(jù)層中數(shù)據(jù)表信息字段的數(shù)據(jù)內(nèi)容結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 原始數(shù)據(jù)層內(nèi)容字段的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.3 云平臺(tái)中數(shù)據(jù)的解析轉(zhuǎn)換

在采集到的測(cè)量行為數(shù)據(jù)中，不同測(cè)量指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的字段內(nèi)容不同，例如齒輪累計(jì)偏差指標(biāo)、齒廓偏差指標(biāo)、徑向跳動(dòng)指標(biāo)等不同測(cè)量指標(biāo)的參數(shù)不同，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)表中的字段也不同。對(duì)此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過自定義UDF(user defined function)函數(shù)和自定義UDTF(user defined table-generating function)函數(shù)對(duì)測(cè)量行為數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。

進(jìn)行數(shù)據(jù)解析前需要對(duì)原始數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)表進(jìn)行整體的分析，測(cè)量行為數(shù)據(jù)表中包含測(cè)量指標(biāo)詳情的字段是String類型，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖4所示，由時(shí)間戳、分隔符“^”和JSON數(shù)據(jù)組成。JSON數(shù)據(jù)由JSON對(duì)象和JSON數(shù)組組成，內(nèi)容主要由描述齒輪基本信息的基礎(chǔ)公共字段，和包含不同測(cè)量指標(biāo)的功能字段組成，功能字段為JSON數(shù)組。

自定義UDF函數(shù)解析基礎(chǔ)公共字段，通過自定義Java類BaseFieldUDF中的方法實(shí)現(xiàn)。方法的輸入?yún)?shù)為包含測(cè)量指標(biāo)詳情的String字符串和基礎(chǔ)公共字段中鍵值對(duì)中的key，將傳入的字符串用“^”切割，并通過程序中的判斷語(yǔ)句對(duì)傳入的數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)清洗，去除空json或結(jié)構(gòu)不完整的字段，再取出時(shí)間戳和json數(shù)據(jù)。根據(jù)切割后獲取到的json數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個(gè)JSONObject對(duì)象，根據(jù)key值“base”得到基礎(chǔ)公共字段的json對(duì)象baseJson，循環(huán)遍歷基礎(chǔ)公共字段中的key向baseJson中取值，從而把基礎(chǔ)公共字段的值完整的解析出來。

自定義UDTF函數(shù)基于前面UDF函數(shù)，在原來的json有一個(gè)初步的解析之后，對(duì)不同的測(cè)量指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。自定義UDTF函數(shù)類FuncJsonUDTF，需要繼承通用抽象類GenericUDTF，重寫initialize()、process()和close()等方法。initialize()方法中指定輸出參數(shù)的名稱和參數(shù)類型：func_name，func_json。兩個(gè)都是string類型。當(dāng)沒有數(shù)據(jù)需要處理的時(shí)候會(huì)調(diào)用close()方法，關(guān)閉資源。process()方法中輸入一條記錄，輸出若干條結(jié)果，輸出結(jié)果的數(shù)量取決于測(cè)量指標(biāo)詳情部分的數(shù)組所包含的測(cè)量指標(biāo)個(gè)數(shù)。

2.4 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成

基于云平臺(tái)的齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)的信息交互本質(zhì)上是數(shù)據(jù)的集成與交換，在基于云平臺(tái)的數(shù)據(jù)集成的過程中，機(jī)構(gòu)i的業(yè)務(wù)j的源數(shù)據(jù)信息定義為固定長(zhǎng)度的元組：

TSi,j_tuple=(TStype，TSname，TSTable，TSField，TSFieldT，TSExtend )，其中TSi,j_tuple表示機(jī)構(gòu)i的業(yè)務(wù)j的源數(shù)據(jù)信息；TStype存放業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)類型，例如hive、mysql、hbase、mongodb等；TSname存放數(shù)據(jù)庫(kù)名；TSTable存放數(shù)據(jù)庫(kù)表名；TSField存放數(shù)據(jù)庫(kù)表的字段名；TSFieldT存放數(shù)據(jù)庫(kù)表的字段類型；TSExtend存放備注信息。

云平臺(tái)上集成到目的地中的數(shù)據(jù)信息定義模型與源數(shù)據(jù)信息定義模型相似，源數(shù)據(jù)與目的地?cái)?shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：

Transfer={TSi,j_tuple，TDi,j_tuple，RuleTSi,j →TDi,j}，其中TDi,j表示目的地?cái)?shù)據(jù)信息；RuleTSi,j →TDi,j表示源數(shù)據(jù)信息向目的地?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的規(guī)則。上述過程對(duì)應(yīng)云平臺(tái)數(shù)據(jù)集成模型如圖5所示。

圖5 云平臺(tái)數(shù)據(jù)集成

3 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)設(shè)計(jì)及開發(fā)流程

3.1 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)設(shè)計(jì)

齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)包括進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的齒輪測(cè)量云終端、齒輪測(cè)量服務(wù)系統(tǒng)和齒輪測(cè)量云平臺(tái)。

齒輪測(cè)量云終端為終端用戶提供齒輪測(cè)量云檢索、齒輪信息數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)、測(cè)量數(shù)據(jù)處理和測(cè)量結(jié)果的可視化表征等服務(wù)，基于瀏覽器或其他應(yīng)用程序，調(diào)用統(tǒng)一的應(yīng)用服務(wù)接口。

齒輪測(cè)量云平臺(tái)主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成功能，對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一的管理，完成數(shù)據(jù)的共享。云平臺(tái)提供的功能服務(wù)：數(shù)據(jù)傳輸、應(yīng)用中間件、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)中心、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、ETL、大數(shù)據(jù)并行計(jì)算。

齒輪測(cè)量服務(wù)系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)業(yè)務(wù)功能實(shí)現(xiàn)和服務(wù)的組合，采用微服務(wù)架構(gòu)，服務(wù)系統(tǒng)與指定的信息源進(jìn)行連接及數(shù)據(jù)交換，并對(duì)從指定信息源獲取的齒輪測(cè)量信息進(jìn)行數(shù)據(jù)封裝，接著發(fā)送到與之對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)和齒輪測(cè)量云終端。此外，把從齒輪測(cè)量云終端獲取的齒輪綜合評(píng)價(jià)結(jié)果保存到對(duì)應(yīng)的齒輪測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)中；其中，齒輪測(cè)量服務(wù)系統(tǒng)包括服務(wù)接口模塊、齒輪測(cè)量數(shù)據(jù)管理模塊、測(cè)量數(shù)據(jù)封裝模塊和測(cè)量數(shù)據(jù)發(fā)送模塊等。

3.2 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)開發(fā)流程

齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)開發(fā)過程包括明確各環(huán)節(jié)用戶需求、理清功能原理和功能模塊設(shè)計(jì)思路、整體結(jié)構(gòu)規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)模塊設(shè)計(jì)、模塊接口定義和模塊化服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建等，服務(wù)平臺(tái)的模塊化開發(fā)流程如圖6所示。

圖6 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)開發(fā)流程

1)明確各環(huán)節(jié)用戶需求，面向不同用戶和不同服務(wù)場(chǎng)景。

2)理清功能原理和功能模塊設(shè)計(jì)思路，從可裝配、可重用性、一致性等特性來選擇對(duì)應(yīng)的功能原理。

3)整體結(jié)構(gòu)規(guī)劃，在盡可能少的結(jié)構(gòu)模塊的情況下，提供盡可能多的服務(wù)種類。

4)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)模塊設(shè)計(jì)，抽象出可重用模塊，減輕系統(tǒng)模塊管理難度。

5)模塊接口定義，把不同的結(jié)構(gòu)模塊串聯(lián)起來，使之成為一個(gè)柔性組合。

6)模塊化服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建，建立模塊間的關(guān)系，搭建一個(gè)可配置的服務(wù)平臺(tái)。

4 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)后臺(tái)代碼主要采用Java語(yǔ)言編寫，通過Spring Boot框架和Spring Cloud技術(shù)進(jìn)行服務(wù)的開發(fā)和管理[8]，數(shù)據(jù)持久層使用MyBatis技術(shù)將Java的POJO和MySQL中的數(shù)據(jù)表進(jìn)行映射。利用Vue.js框架進(jìn)行頁(yè)面的開發(fā)。使用Hadoop來進(jìn)行云計(jì)算平臺(tái)的搭建[9-10]，云平臺(tái)中Hadoop集群完全分布式網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖7所示。

圖7 云平臺(tái)中Hadoop集群完全分布式網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)應(yīng)用程序的核心業(yè)務(wù)由多個(gè)微服務(wù)構(gòu)成，在系統(tǒng)交互頁(yè)面中可聚合不同數(shù)量的微服務(wù)，后臺(tái)服務(wù)利用網(wǎng)關(guān)對(duì)外提供接口以便服務(wù)的調(diào)用[11]。

4.1 用戶權(quán)限管理服務(wù)

系統(tǒng)中用戶對(duì)頁(yè)面內(nèi)容的操作和訪問權(quán)限由用戶角色關(guān)系以及角色菜單關(guān)系控制，系統(tǒng)管理員可對(duì)用戶權(quán)限進(jìn)行修改，用戶登錄后可以獲取接入云平臺(tái)的齒輪測(cè)量設(shè)備信息、傳感器信息、齒輪精度參數(shù)、測(cè)量指標(biāo)以及國(guó)際或國(guó)家齒輪測(cè)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)可進(jìn)行云平臺(tái)中資源的上傳與下載等一系列操作。

4.2 資源管理服務(wù)

對(duì)于系統(tǒng)已經(jīng)授權(quán)的用戶而言，可以通過資源管理服務(wù)查看并管理相關(guān)的系統(tǒng)資源信息。主要包括系統(tǒng)中的設(shè)備資源、傳感器采集到的數(shù)據(jù)資源，用戶可以通過終端頁(yè)面對(duì)這些設(shè)備資源信息進(jìn)行查看和編輯，如設(shè)備的名稱、編號(hào)、對(duì)應(yīng)的狀態(tài)。

4.3 測(cè)量數(shù)據(jù)集成管理服務(wù)

測(cè)量數(shù)據(jù)集成管理服務(wù)是齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)的核心功能模塊，系統(tǒng)需要將云平臺(tái)數(shù)據(jù)采集通道中獲取的數(shù)據(jù)匯聚起來，分析處理后保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中。此外系統(tǒng)為用戶提供指定時(shí)間段的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)查詢、誤差曲線繪制、數(shù)據(jù)文件上傳和下載等服務(wù)。

4.4 檢索服務(wù)

系統(tǒng)根據(jù)用戶給定的檢索條件，對(duì)其進(jìn)行關(guān)鍵詞解析，通過倒排索引等技術(shù)在云數(shù)據(jù)中心相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行資源過濾，最后按照一定的順序?qū)z索到的結(jié)果渲染到Web頁(yè)面上。

4.5 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)界面與使用效果

測(cè)量人員可以在齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)中通過瀏覽器調(diào)用相應(yīng)的服務(wù)。圖8為齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心前端界面。圖9為齒輪云測(cè)量平臺(tái)數(shù)據(jù)集成中的數(shù)據(jù)管理服務(wù)界面。圖10為測(cè)量指標(biāo)分析。

圖8 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心

圖9 齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理服務(wù)

圖10 測(cè)量指標(biāo)分析

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)齒輪測(cè)量系統(tǒng)資源有限、分散、獨(dú)立，無法動(dòng)態(tài)耦合互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及測(cè)量資源，齒輪測(cè)量數(shù)據(jù)的異構(gòu)性以及數(shù)據(jù)孤島等問題，開發(fā)了齒輪云測(cè)量終端系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過云平臺(tái)從測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)或系統(tǒng)文件采集到數(shù)據(jù)后，先對(duì)數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的清洗、規(guī)整，其次利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的自定義函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析轉(zhuǎn)換，解析出各種測(cè)量指標(biāo)，最后將數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放在云數(shù)據(jù)中心中，供系統(tǒng)服務(wù)使用。本文為齒輪及族系協(xié)作測(cè)量和信息交流提供了技術(shù)支持和設(shè)計(jì)方案，提高了齒輪測(cè)量的數(shù)字化水平。