电机电流特征AI诊断的边缘节点实验

中小工厂里大量老旧电机既无振动传感器，也缺少可接入的控制系统接口，状态监测长期依赖人工点检。本实验室近期验证了一条低侵入路径：仅用一只开口式电流互感器采集电机电流，在边缘节点上完成特征提取与异常判别，不改动设备本体与控制回路。

节点基于低功耗MCU与微型推理模块搭建，采样率约2kHz，端侧完成电流包络与谐波分量计算，模型体积控制在百KB级。阶段性进展：

• 在两台风机与一台皮带输送机上完成四周试运行，对轴承磨损、皮带打滑两类工况的识别准确率约88%，平均每台每日误报不足1次；
• 互感器单台安装约15分钟，无需停机接线，改造成本较振动传感方案降低约六成。

下一步将扩充故障样本库，重点验证负载波动较大场景下的阈值自适应策略，并评估节点在配电柜高温环境中的长期稳定性。