旋转设备振动监测边缘AI节点实验进展

智能硬件实验室近期围绕风机、水泵、电机等旋转设备的状态监测，开展了低功耗振动传感节点与边缘异常检测的联合验证。硬件侧，节点采用MEMS加速度计与低功耗MCU，采样率覆盖不平衡、松动等常见故障的特征频段，电池供电设计目标续航12个月以上。算法侧，时域特征提取与轻量异常检测模型均在节点本地完成推理，仅上传特征摘要与告警结果，降低带宽与云端算力压力。阶段性验证在实验室台架与两台现场水泵上完成：· 正常、失衡、松动三类状态的本地分类准确率约92%，单台设备误报控制在每周1次以内；· 相比“连续采集+云端推理”方案，节点平均功耗下降约70%，数据上传量减少90%以上。下一步将扩大现场验证范围，覆盖更多水泵与风机点位，重点考察温湿度、电磁干扰对节点稳定性与模型表现的影响，并完善OTA升级与批量运维工具。完整评测数据将在后续报告中分享。