旋转设备（风机、水泵、电机）的状态监测是智能硬件实验室本季度的实验重点。我们的思路是将异常检测下沉到传感节点端侧：节点内置三轴加速度计与低功耗MCU，在本地完成振动特征提取与推理，仅上传异常事件与特征摘要，以降低带宽占用和平台侧算力压力。
阶段性进展：
- 完成首批6个节点样机验证，在车间风机上连续采集三周数据。采用频域特征结合轻量自编码器的方案，端侧单次推理耗时约18ms，整机平均功耗控制在12mA以内，电池供电预期续航超过8个月。
- 与云端方案对比，端侧判定使上行数据量压缩约95%，异常上报延迟从分钟级降至秒级。
下一步计划：扩展到水泵与空压机场景，验证模型的跨设备泛化能力；针对轴承早期故障样本不足的问题，尝试仿真数据与少量人工标注相结合的半监督训练流程。
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