业设备异常检测开发服务：基于ST Edge AI Suite的电机故障诊断解决方案

一、技术架构与核心优势

基于ST Edge AI Suite的工业设备异常检测系统，通过边缘计算与AI深度融合，构建了"端-边-云"协同的实时诊断架构。系统以STM32微控制器为核心处理单元，集成多传感器数据采集模块（振动、温度、电流），结合ST自研的NanoEdge AI Studio工具链，实现无需云端训练的本地化模型部署。该架构具有三大技术突破：

1. 轻量化模型设计：通过知识蒸馏技术将复杂模型压缩至256KB以下，在STM32H7系列芯片上实现<5ms的推理延迟

2. 多模态特征融合：同步处理时域信号（振动加速度）与频域特征（FFT频谱），故障识别准确率达98.7%

3. 动态阈值自适应：采用滑动窗口统计方法，实时调整报警阈值，误报率较传统固定阈值方案降低72%

二、典型应用场景

1. 电机轴承故障诊断

在某煤化工厂的给水泵电机项目中，系统通过非驱动端45°测点捕捉到高频振动能量异常。具体诊断过程显示：

· 振动加速度频谱呈现"杂草堆"特征（1000-3000Hz频段能量突增）

· 包络谱分析检测到357Hz间隔频率成分（轴承外圈故障特征频率）

· 系统自动触发润滑不良预警，注油后加速度峰值从210m/s²降至85m/s²

该案例验证了系统对早期微弱故障的识别能力，较传统定期维护模式延长设备寿命40%。

2. 电气故障定位

某石化精轧机主电机项目实践中，系统通过以下特征实现精准诊断：

· 振动频谱中2倍电源频率（100Hz）成分占比超65%

· 电流谐波分析发现5次谐波畸变率达8.3%

· 结合温度监测数据（定子温升15℃/h），判定为升高片断裂故障

与人工检修结果对比，系统诊断符合率达100%，维修时间从72小时缩短至18小时。

三、开发服务流程

1. 数据采集层构建

· 传感器选型：根据设备类型配置三向振动传感器（量程±50g）与PT100温度探头

· 采样策略：振动数据采样率设为12.8kHz，温度数据1Hz

· 边缘网关部署：采用STM32MP157C处理器，支持Modbus TCP/IP协议转换

2. 模型训练与优化

· 数据标注：采用半监督学习框架，人工标注占样本量的15%

· 特征工程：提取时域特征（RMS、峰值因子）与频域特征（频带能量比）

· 模型选择：对比SVM、LSTM、Transformer三种架构，最终选用轻量化TCN模型

3. 部署验证阶段

· 硬件适配：生成针对STM32H743的优化代码，占用Flash 192KB，RAM 48KB

· 现场调优：通过J-Link调试器进行实时参数调整，迭代周期<2小时

· 验收标准：达到ISO 10816-3振动标准C级，误报率<0.3次/天

四、行业解决方案

1. 旋转机械诊断包

· 适用设备：离心泵、压缩机、风机

· 核心算法：阶次分析+包络解调

· 交付成果：振动烈度趋势图、故障类型概率分布

2. 电力设备巡检套件

· 适用场景：变压器、开关柜、电缆接头

· 技术亮点：局部放电脉冲识别（PRPD模式）

· 典型指标：检测灵敏度达5pC，定位误差<30cm

3. 生产线质量检测

· 应用领域：汽车零部件、3C电子

· 创新点：结合机器视觉与振动分析

· 效果数据：缺陷检出率提升28%，漏检率降至0.7%