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TinyML电机振动异常评分模型部署实战

共计 30 章节
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01
课程导论
TinyML概述 · 电机振动异常检测背景 · 异常评分模型的价值
课程导论TinyML
02
振动信号基础
振动原理 · 常见故障类型（不平衡 · 不对中
振动信号基础振动原理
03
数据采集与预处理
采样率选择 · 抗混叠滤波 · 去趋势
数据采集预处理
04
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
特征工程时域特征
05
异常评分模型原理
异常检测与评分概念 · 基于重构误差 · 基于距离
异常评分模型原理异常检测
06
经典模型对比
孤立森林 · One-Class SVM · 自编码器
经典模型对比孤立森林
07
TinyML模型选型
模型大小 · 计算量 · 内存限制
TinyML模型选型
08
模型训练与验证
训练集/验证集划分 · 交叉验证 · 评估指标（AUC
模型训练验证
09
模型量化与转换
TensorFlow Lite量化（… · 浮点 · 整型）
模型量化转换
10
嵌入式硬件平台
常见MCU（STM32 · ESP32 · Arduino Nano 33 BL…
嵌入式硬件平台MCU
11
TinyML框架与工具
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · STM32Cube.AI
TinyML框架
12
模型部署流程
从训练到部署的完整流水线 · 模型导出 · C++/C代码生成
模型部署流程从训练到部署的完…
13
实时数据流处理
滑动窗口设计 · 特征实时计算 · 流式推理
实时数据流处理滑动窗口设计
14
异常评分阈值动态调整
基于统计过程控制（SPC） · EWMA · 自适应阈值方法
异常评分阈值动态…SPC
15
案例实战一
使用Edge Impulse采集振动…
案例实战一Edge
16
案例实战二
在STM32上部署量化后的自编码器模…
案例实战二STM32
17
案例实战三
ESP32端实现基于孤立森林的异常评…
案例实战三ESP32
18
案例实战四
多传感器融合（振动+温度+电流）提升…
案例实战四多传感器融合
19
模型性能优化
推理时间优化 · 内存占用优化 · 功耗优化
模型性能优化推理时间优化
20
模型鲁棒性提升
对抗噪声 · 工况变化 · 传感器漂移
模型鲁棒性提升对抗噪声
21
异常评分可视化与告警
本地显示 · 无线传输（BLE/WiFi） · 云平台对接
异常评分可视化告警
22
常见问题与调试
部署后精度下降 · 内存溢出 · 推理结果不稳定
常见问题调试
23
安全与可靠性
模型安全 · 数据隐私 · 系统冗余
安全可靠性
24
测试与验证
实验室测试 · 现场测试 · 长期稳定性测试
测试验证
25
项目实战
从需求分析到部署的完整项目流程（选题 · 数据采集 · 建模
项目实战从需求分析到部署…
26
综合提升
如何将异常评分模型扩展到其他旋转机械… · 风机 · 压缩机）
综合提升如何将异常评分模…
27
前沿趋势
TinyML与边缘AI · 联邦学习 · 神经形态计算在振动监测中的应用
前沿趋势TinyML
28
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 最佳实践
课程总结核心知识点回顾
29
实战考核
独立完成一个电机振动异常评分模型部署… · 并提交报告
实战考核独立完成一个电机…
30
答疑与拓展
针对学员常见问题解答 · 进阶学习路径 · 社区与开源项目推荐
答疑拓展