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无线振动监测节点定制:边缘AI与低功耗实践

旋转设备(风机、水泵、电机)的状态监测是预测性维护的基础,但传统有线方案布线成本高、改造周期长。本实验室近期围绕无线振动监测节点开展了一轮实验性验证,重点评估低功耗采集与边缘异常检测组合方案的可行性。节点采用三轴MEMS加速度计与低功耗MCU,支持定时采样与阈值触发两种模式,通过LoRa回传特征值而非原始波形,以压缩带宽与功耗;边缘侧内置轻量异常检测模型,在本地完成特征提取与初判,仅上传可疑片段供人工复核。
阶段性进展:

  • 在车间风机与水泵上完成8周试运行,10分钟周期采样下,单节点电池续航实测超过14个月,异常触发时自动加密上传波形片段;
  • 与有线加速度传感器对比,10–500Hz频段特征相关性达0.92,可满足轴承磨损、转子不平衡等常见故障的早期识别需求。

下一步将扩展温振一体化节点型号,验证其在高温车间与室外空压站的环境适应性,并完善节点固件的OTA远程升级与批量运维机制。

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