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11. STM32异常检测项目：电机振动信号端侧识别

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 项目背景与价值
课程导入学习目标
02
电机振动基础
电机常见故障类型（不平衡 · 轴承磨损 · 齿轮故障等）
电机振动基础电机常见故障类型
03
振动信号采集
加速度传感器选型（如ADXL345 · MPU6050） · 信号调理
振动信号采集ADXL345
04
信号预处理
去直流 · 滤波（低通/带通） · 去噪
信号预处理去直流
05
时域特征提取
均值 · 方差 · 峰值
时域特征提取均值
06
频域特征提取
FFT原理 · 频谱分析 · 主频幅值
频域特征提取FFT
07
时频分析
短时傅里叶变换（STFT） · 小波变换 · 梅尔频谱在振动信号中的应用与STM3…
时频分析STFT
08
异常检测方法概述
基于阈值 · 统计方法（3σ） · 机器学习（SVM
异常检测方法概述基于阈值
09
轻量化模型设计
模型压缩 · 量化（INT8） · 剪枝
轻量化模型设计模型压缩
10
STM32开发环境搭建
STM32CubeMX · Keil/STM32CubeIDE · HAL库
STM32开发环境搭建
11
数据采集实战
使用STM32读取传感器数据 · 通过串口/USB发送到PC · 实现数据记录与可视化
数据采集实战STM32
12
数据集构建
数据标注（正常/异常） · 数据划分（训练/验证/测试） · 数据平衡
数据集构建数据标注
13
特征工程实战
使用Python（NumPy/Sci… · 频域特征 · 构建特征矩阵
特征工程实战Python
14
传统机器学习模型训练
使用scikit-learn训练SV… · 随机森林 · KNN等模型
传统机器学习模型…scikit-learn
15
模型转换与部署
将训练好的模型转换为C数组或TFLi… · 在STM32上部署 · 实现推理
模型转换部署
16
STM32端侧推理实现
编写推理代码 · 加载模型权重 · 处理实时数据流
STM32端侧推理实现
17
实时性优化
优化FFT计算 · 使用CMSIS-DSP函数 · 降低功耗
实时性优化FFT
18
异常检测系统集成
设计状态机（正常/预警/报警） · LED/蜂鸣器报警 · LCD显示
异常检测系统集成设计状态机
19
案例实战
轴承故障检测——采集正常与故障轴承振… · 训练模型 · 在STM32上实现实时识别
案例实战轴承故障检测
20
案例实战
电机不平衡检测——模拟不平衡负载 · 提取特征 · 使用阈值或简单模型进行端侧判断
案例实战电机不平衡检测
21
案例实战
齿轮箱故障诊断——多传感器融合（振动… · 提高诊断准确率
案例实战齿轮箱故障诊断
22
常见问题与调试
信号噪声大 · 采样率不足 · 模型过拟合
常见问题调试
23
模型评估与验证
混淆矩阵 · ROC曲线 · 交叉验证
模型评估验证
24
低功耗设计
睡眠模式 · 间歇采样 · 事件触发
低功耗设计睡眠模式
25
边缘计算与云协同
本地异常检测与云端模型更新 · 数据上传策略 · OTA升级
边缘计算云协同
26
项目优化与迭代
根据实际运行反馈调整阈值 · 重新训练模型 · 增加新故障类型
项目优化迭代
27
综合实战项目
从零搭建一个完整的电机振动异常检测系… · 包括硬件连接 · 数据采集
综合实战项目从零搭建一个完整…
28
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议
课程总结核心知识点回顾
29
拓展与前沿
联邦学习 · 自监督学习 · Transformer在振动信号中的…
拓展前沿
30
结课考核
完成一个端到端项目 · 提交报告与演示 · 评估系统性能与创新性
结课考核完成一个端到端项…