泵群无线振动AI监测定制：电池供电与边缘预警

泵、风机等旋转设备的健康监测，长期依赖人工点检与定期离线检测，故障发现往往滞后。本期智能硬件实验室围绕“无线传感＋边缘AI”路线，完成了泵群振动监测的原型验证：采用电池供电的无线振动传感器，磁吸安装于轴承座附近，采集振动加速度与温度，经LoRa网关汇聚至边缘计算盒；边缘侧运行轻量化异常检测模型，日常仅上传趋势指标，异常时再回传原始波形供人工复核，以平衡功耗、带宽与可解释性。阶段性进展：1. 传感节点连续运行约60天，电量仍保持在90%以上，按当前采样策略估算续航超过一年，免布线安装方案基本成立；2. 边缘模型对轴承磨损、转子不平衡两类常见劣化可提前3~7天给出预警，试点两周内共误报2次，经人工确认均由工况切换引起。下一步将扩充样本覆盖更多泵型与转速区间，建立误报归因标签，并验证节点在高温、潮湿工位的长期稳定性，为小批量部署做准备。