旋转设备（风机、水泵、电机）的状态监测是预测性维护的基础，但传统有线振动监测存在布线成本高、老旧设备改造难的问题。实验室近期围绕低功耗无线振动监测节点开展实验性验证，探索“端侧采集＋边缘诊断”的硬件方案。
阶段性进展：
- 节点采用三轴MEMS加速度计与低功耗MCU，支持LoRa/NB-IoT双模回传，按振动阈值触发采样，电池供电实测续航超过18个月；原始波形在边缘端完成特征提取（时域指标与包络谱），仅上传诊断结果，回传数据量下降约90%。
- 在车间两台水泵与一台风机上完成三个月试运行，节点对轴承外圈早期故障特征的识别结论与人工频谱诊断一致，温漂引起的基线偏移通过自校准算法得到有效抑制。
下一步计划：将部署点位扩展至30个，重点验证多节点并发回传时的信道冲突与功耗衰减，并沉淀《无线振动监测硬件选型与部署要点》方法论文档，为预测性维护类AI项目提供可复用的硬件底座。
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