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边缘AI故障诊断与测试技术

实验平台

详细实验指导书

EXPERIMENTAL PLATFORM FOR EDGE AI FAULT DIAGNOSIS AND TESTING TECHNOLOGY

该平台能够精确模拟轴系、轴承等关键部件运行情况下的多种典型故障,通过传感器安装、数据采集、信号处理、故障分析过程,引导培养学生将理论知识直接应用于解决实际工程问题。同时,平台集成了从经典机器学习到前沿深度学习的多种 AI 算法,并支持模型的在线训练、验证和边缘部署,使得学生能够接触到 AI 在工业领域应用的最新技术和工具链,掌握 AI 算法在故障诊断中的实际应用方法,培养他们在 AI 赋能各行各业的大趋势下,运用智能技术解决工程问题的能力。

产品概述

实验界面

轴承损伤诊断实验

加速度传感器测量实验

非平稳信号DTW匹配分析实验

机械工程测试技术、智能检测技术、信号与系统、机械故障诊断基础、边缘AI与故障诊断、传感器检测技术、人工智能基础及应用、智能制造系统、边缘计算技术与应用、工业大数据分析与处理、智能检测系统设计、边缘AI故障诊断系统设计、智能测控系统设计、工业AI应用系统设计等

适用课程

传感器检测:

加速度传感器振动测量实验、电涡流传感器位移测量实验 、光电式传感器转速测量实验、 编码器传感器转速测量实验、 霍尔式传感器转速测量实验、 电感式传感器转速测量实验

 

信号处理分析:

信号数据采样、滤波、去噪实验 、信号时域分析实验 、傅里叶变换及频域分析实验、 信号特性分析实验 、故障特征分析实验

 

故障诊断:

轴承外圈损伤诊断实验 、轴承内圈损伤诊断实验、 轴承滚动体损伤诊断实验、 轴承内孔损伤诊断实验 、轴角度不对中诊断实验、 轴平行不对中诊断实验、 轴质量不平衡诊断实验、 基座松动诊断实验

 

边缘AI深度学习:

工业故障数据预处理与标准化数据集制作 、经典机器学习轴承故障诊断、 深度学习时序故障预测与诊断 、非平稳信号DTW匹配分析、 AI模型边缘端部署与本地推理、 故障智能诊断算法优化、 自定义AI故障诊断模型设计与验证

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实验项目

产品亮点

  • ◇ 高保真轻型实验平台系统
  • ◇ 多种传感器类型,全栈式信号处理分析
  • ◇ 提供多种故障检测案例
  • ◇ 赋能边缘智能的 AI 算法
  • 高保真轻型实验平台系统

     

    平台在可高精度模拟轴系全生命周期的典型故障,包括轴角度不对中、平行不对中、质量不平衡、基座松动及轴承内圈、外圈、滚动体、内孔等典型故障类型。真实复现旋转机械运行工况下的故障特征,为数据采集分析提供真实样本源。

  • 多种传感器类型,全栈式信号处理分析

     

    平台支持配置加速度传感器、电涡流传感器、光电传感器、霍尔传感器、电感传感器、编码器、惯性测量传感器(IMU)等多种传感器,系统软件支持时域分析、频域分析、特征值分析、可视化分析与诊断工具箱等

  • 提供多种故障检测案例

     

    平台内置多种典型故障检测与分析案例,覆盖旋转机械常见故障类型,支持从数据采集、信号分析到诊断结果验证的完整实验流程。 赋能边缘智能的 AI 算法

  • 赋能边缘智能的 AI 算法

     

    平台集成从传统机器学习到深度学习的多类型时序AI算法(如ARIMA、随机森林、XGBoost、RNN、LSTM、Transformer等),支持非平稳信号分析(DTW)、模型在线训练与验证,并可在边缘AI设备上实现模型部署与推理。同时提供开放式开发环境,兼容主流深度学习框架,支持用户自定义模型开发。系统还具备数据全生命周期管理能力,覆盖数据采集、预处理、标注、增强及标准数据集构建,全面支撑AI故障诊断应用落地。

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