一、服务背景与技术价值

电机作为工业设备的核心动力源，其故障率直接影响生产效率与设备寿命。据行业统计，电机故障中轴承故障占比达41.77%，定子绕组故障占12.89%，转子导条与端环故障占7.64%。传统定期检修模式存在“过度维修”与“漏检”双重风险，而基于AI的实时故障分类检测技术可实现故障早期预警，降低非计划停机率60%以上，延长设备寿命30%。

二、核心技术体系

本服务依托ST Edge AI Suite开发平台，构建“多模态数据融合+边缘计算”的故障检测系统，核心技术包括：

1. 多源信号采集

· 振动信号：通过三轴加速度传感器采集轴承、转子动态数据，识别机械松动、不平衡等故障特征频率。

· 电流信号：监测三相电流谐波，检测定子绕组匝间短路、转子断条等电气故障。

· 温度信号：部署红外热成像模块，捕捉轴承过热、绕组绝缘老化等热异常。

· 声学信号：利用麦克风阵列分析噪声频谱，识别齿轮磨损、气隙偏心等机械故障。

2. AI故障分类模型

· 时频域特征提取：结合短时傅里叶变换（STFT）与小波包分解，提取故障信号的时频特征。

· 深度学习分类：采用改进的ResNet-50网络结构，输入多通道信号特征图，输出故障类型标签（如轴承内圈损伤、转子断条、定子绕组短路等）。

· 轻量化部署：基于ST Edge AI Suite的模型压缩技术，将模型参数量从23MB压缩至3.5MB，适配嵌入式设备（如STM32H7系列MCU）的边缘计算需求。

3. 实时预警与诊断报告

· 故障分级预警：根据故障严重程度（轻微/中度/严重）触发不同响应策略（记录日志/本地报警/云端通知）。

· 诊断报告生成：输出故障位置、类型、置信度及维修建议，支持PDF/API接口两种形式。

三、开发服务流程

1. 需求分析与数据采集

· 明确电机类型（异步电机/同步电机/伺服电机）、运行工况（负载特性、转速范围）及故障历史数据。

· 部署传感器网络，采集72小时以上多模态数据，标注故障样本。

2. 模型训练与优化

· 数据预处理：去噪、归一化、时频变换，构建训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%）。

· 模型迭代：采用迁移学习技术，基于预训练模型微调，优化超参数（学习率、批次大小）。

· 性能验证：在测试集上评估准确率（≥95%）、召回率（≥90%）、F1值（≥92%）。

3. 边缘设备部署与集成

· 开发嵌入式AI推理引擎，支持STM32CubeMX工具链配置。

· 与现有PLC/SCADA系统对接，提供Modbus TCP/OPC UA协议接口。

4. 现场调试与持续优化

· 实地测试模型在真实工况下的表现，调整采样频率、报警阈值等参数。

· 建立故障知识库，定期更新模型以适应设备老化、工况变化。

四、典型应用场景

1. 制造业：在数控机床主轴电机上部署，故障预测准确率提升至98%，年维修成本降低45%。

2. 新能源：风电齿轮箱电机监测，实现变桨系统故障提前72小时预警，发电效率提升8%。

3. 轨道交通：地铁牵引电机在线诊断，减少因电机故障导致的列车晚点率。

五、服务优势

· 高精度：多模态数据融合使故障识别误报率低于2%。

· 低延迟：边缘计算架构实现毫秒级响应，满足实时控制需求。

· 易集成：提供标准化API接口，兼容主流工业协议（如Profinet、EtherCAT）。

· 可扩展：支持新增故障类型识别，模型更新周期缩短至24小时。