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《GD32工业振动监测:电机状态识别和异常检测》
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5. GD32工业振动监测:电机状态识别和异常检测
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 工业振动监测的价值与挑战
课程导入
学习目标
02
振动监测基础
振动定义 · 振动参数(位移 · 速度
振动监测基础
振动定义
03
电机常见故障与振动特征
不平衡 · 不对中 · 轴承磨损
电机常见故障
振动特征
04
振动传感器选型
压电式 · MEMS · ICP型传感器原理
振动传感器选型
压电式
05
GD32微控制器概述
GD32系列选型 · 内核 · 外设资源
GD32
微控制器概述
06
信号调理电路设计
电荷放大 · 电压放大 · 滤波电路
信号调理电路设计
电荷放大
07
模数转换(ADC)配置
GD32 ADC模块 · 采样率设置 · 多通道采集
ADC
模数转换
08
时域信号处理
均值 · 方差 · 峰值
时域信号处理
均值
09
频域分析基础
傅里叶变换(FFT) · 频谱 · 功率谱
频域分析基础
FFT
10
GD32上实现FFT
使用CMSIS-DSP库或自写FFT · 资源占用与优化技巧
GD32
FFT
11
包络分析
希尔伯特变换 · 包络谱提取 · 用于轴承故障诊断
包络分析
希尔伯特变换
12
时频分析
短时傅里叶变换(STFT) · 小波变换在非平稳振动信号中的应用
时频分析
STFT
13
特征工程
从时域 · 频域 · 时频域提取有效特征
特征工程
从时域
14
状态识别方法
阈值法 · 统计过程控制 · 机器学习分类(SVM
状态识别方法
阈值法
15
异常检测方法
基于距离 · 密度 · 孤立森林
异常检测方法
基于距离
16
模型训练与评估
数据集划分 · 交叉验证 · 混淆矩阵
模型训练
评估
17
GD32嵌入式机器学习
模型量化 · 轻量化模型部署 · TensorFlow Lite Mi…
GD32
嵌入式机器学习
18
系统架构设计
传感器节点 · 数据采集 · 边缘处理
系统架构设计
传感器节点
19
实时性设计
中断优先级 · DMA · 双缓冲
实时性设计
断优先级
20
低功耗设计
睡眠模式 · 采样策略 · 电源管理
低功耗设计
睡眠模式
21
数据存储与日志
SD卡 · Flash存储 · 数据格式(CSV/二进制)
数据存储
日志
22
通信协议
Modbus · CANopen · MQTT等
通信协议
Modbus
23
上位机与可视化
Python/Matlab读取数据 · 绘制波形 · 频谱图
上位机
可视化
24
案例实战
基于GD32的电机振动监测系统搭建(… · 代码框架)
案例实战
GD32
25
案例实战
电机不平衡故障识别——从数据采集到特…
案例实战
电机不平衡故障识…
26
案例实战
轴承早期故障检测——包络分析+阈值判…
案例实战
轴承早期故障检测
27
案例实战
多电机状态监测与异常报警系统(多通道 · 多节点)
案例实战
多电机状态监测
28
常见问题与调试
噪声干扰 · 采样率不足 · FFT泄漏
常见问题
调试
29
系统可靠性
电磁兼容(EMC) · 防护等级 · 长期运行稳定性
系统可靠性
EMC
30
综合提升与展望
边缘AI趋势 · 数字孪生 · 预测性维护
综合提升
AI
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