设备振动AI监测定制：轴承早期故障端侧判别

在硬件IoT实验室的电机试验台上，我们把三轴MEMS加速度计与开口式电流互感器接入边缘网关，验证轴承早期故障的端侧判别。定位不是替代专业振动分析仪，而是在现场给出可解释的异常分级，降低无效上云和人工点检频次。

• 当前采用2kHz采样、0.5秒滑窗，提取时域RMS、峭度、峰值因子与包络谱1—5倍频能量占比，送入约180KB的1D-CNN与自编码器残差组合模型；INT8量化后在Cortex-A53网关上单窗推理约12ms，内存占用低于30MB。
• 在6台试验电机上人工制作外圈、内圈与保持架缺陷，缺陷尺寸小于0.5mm时召回约86%，日均误报约4次；负载突变与联轴器松动仍会触发误报。下一步加入转速脉冲做阶次归一化，并补充温漂补偿，把阈值配置开放给现场工程师。