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10. TinyML工业状态分类：温度、电流与振动多信号建模

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML在工业状态监测中的价值 · 课程目标 · 学习路径与前置知识要求
课程导入TinyML
02
工业状态监测基础
常见工业设备故障类型 · 状态监测的意义 · 传统方法与TinyML方法的对比
工业状态监测基础常见工业设备故障…
03
多信号感知原理
温度 · 电流 · 振动信号的物理特性
多信号感知原理温度
04
信号采集与硬件平台
常用开发板（如Arduino Nan… · ESP32） · 传感器接口
信号采集硬件平台
05
数据预处理基础
去噪 · 滤波（低通/高通/带通） · 归一化
数据预处理基础去噪
06
振动信号特征提取
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
振动信号特征提取时域特征
07
温度与电流信号特征提取
温度趋势特征 · 电流有效值 · 谐波分量
温度电流信号特征提取
08
多信号融合策略
特征级融合 · 决策级融合 · 数据级融合的优缺点及在TinyML中…
多信号融合策略特征级融合
09
数据集构建与标注
数据采集实验设计 · 工况划分 · 标签定义
数据集构建标注
10
TinyML模型选型
适用于资源受限设备的分类模型（如决策… · 随机森林 · 小型CNN
TinyML模型选型
11
模型训练基础
使用TensorFlow Lite… · 验证与超参数调优
模型训练基础TensorFlow
12
模型量化与压缩
量化感知训练 · 权重剪枝 · 知识蒸馏在TinyML中的应用
模型量化压缩
13
模型部署流程
将训练好的模型转换为TFLite格式 · 生成C++数组 · 部署到微控制器的完整步骤
模型部署流程TFLite
14
实时推理与功耗优化
中断驱动采样 · 低功耗模式 · 推理频率与电池寿命的平衡
实时推理功耗优化
15
案例实战一
基于温度与电流的电机过热故障分类（数… · 特征提取 · 模型训练与部署）
案例实战一基于温度
16
案例实战二
基于振动信号的轴承磨损状态识别（时频… · CNN模型 · 部署验证）
案例实战二基于振动信号的轴…
17
案例实战三
多信号融合的工业泵异常检测（温度+电…
案例实战三多信号融合的工业…
18
模型评估与可解释性
混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1-score · 特征重要性分析
模型评估可解释性
19
常见问题与调试
过拟合 · 欠拟合 · 传感器噪声
常见问题调试
20
系统集成与边缘计算
将TinyML模型与工业网关 · 云平台结合 · 实现远程监控与告警
系统集成边缘计算
21
安全性与可靠性
模型鲁棒性 · 对抗样本 · 传感器故障检测
安全性可靠性
22
性能优化进阶
使用CMSIS-NN · 硬件加速器 · 多核处理提升推理速度
性能优化进阶CMSIS-NN
23
实战项目流程管理
从需求分析 · 数据采集 · 模型开发到部署测试的完整项目管理方法
实战项目流程管理从需求分析
24
TinyML工具链深入
Edge Impulse · TensorFlow Lite Mi… · Arduino IDE
TinyML工具链深入
25
多信号时间序列建模
使用TCN或LSTM处理时序依赖 · 但需考虑内存限制 · 介绍轻量级时序模型
多信号时间序列建…TCN
26
工业现场部署注意事项
电磁干扰 · 温度漂移 · 振动冲击
工业现场部署注意…电磁干扰
27
案例实战四
基于多信号的小型空压机状态分类（从零… · 含代码解析）
案例实战四基于多信号的小型…
28
综合提升
如何设计一个可扩展的TinyML工业… · 包括多节点协同与联邦学习初步
综合提升TinyML
29
课程总结与进阶资源
核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐
课程总结进阶资源
30
结业项目
独立完成一个多信号工业状态分类任务 · 要求从数据采集到部署演示 · 并撰写报告
结业项目独立完成一个多信…