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基于STM32的智能工业设备健康监测系统

news 来源：原创 2025/4/25 12:31:58

1. 引言

工业设备故障导致的生产停滞问题日益突出，传统人工巡检方式效率低且难以捕捉早期隐患。本文设计了一款基于STM32的智能工业设备健康监测系统，通过振动分析、温度监测与声纹识别技术，实现设备状态实时评估、故障预警与维护决策支持，推动预测性维护模式发展。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

主控芯片：STM32H743VI，配备双精度FPU与2MB RAM
感知模块：
- 三轴加速度计（ADXL345）：采集振动信号（±16g）
- 红外热像仪（MLX90640）：监测设备表面温度分布
- MEMS麦克风（SPH0645）：捕捉运行噪声（20-20kHz）
- 电流互感器（SCT-013）：检测电机电流谐波
边缘计算模块：
- FPGA协处理器（Artix-7）：加速FFT运算
- 大容量SD卡：存储原始波形数据
通信模块：
- 工业以太网（LAN8720）：连接工厂MES系统
- 5G模组（FM650）：支持远程专家诊断
防护设计：
- IP67防尘防水外壳
- 本安防爆认证（Ex ia IIC T4）

2.2 软件架构

信号处理引擎：小波变换降噪与特征提取
故障诊断模型：支持向量机（SVM）分类算法
状态可视化模块：设备健康指数（DHI）实时显示
维护决策系统：基于剩余使用寿命（RUL）预测生成工单

3. 功能模块

3.1 多模态数据采集

振动频谱：0-10kHz（分辨率1Hz）
温度场成像：-40~300℃（精度±1℃）
声纹特征：MFCC系数提取
电流分析：THD<3%

3.2 智能诊断预警

轴承故障：早期点蚀识别（准确率>92%）
齿轮磨损：侧频带能量分析
电机偏心：电流谐波检测
润滑失效：温升速率预警

3.3 维护决策支持

#define FAULT_TYPE 6  // 6类常见故障  
int svm_classify(float* features) {  
    float scores[FAULT_TYPE];  
    for(int i=0; i<FAULT_TYPE; i++) {  
        scores[i] = kernel_function(features, model[i]);  
    }  
    return argmax(scores);  
}

故障概率矩阵可视化
备件库存联动提示
维护优先级排序

3.4 数字孪生接口

支持OPC UA协议数据上传
三维模型状态映射
AR远程协作指导

4. 核心算法

4.1 振动特征提取

void wavelet_transform(float* signal) {  
    for(int level=1; level<=5; level++) {  
        dwt(signal, level);           // 执行5层小波分解  
        energy_calculation(level);    // 计算各频带能量  
    }  
}

4.2 SVM故障分类

#define FAULT_TYPE 6  // 6类常见故障  
int svm_classify(float* features) {  
    float scores[FAULT_TYPE];  
    for(int i=0; i<FAULT_TYPE; i++) {  
        scores[i] = kernel_function(features, model[i]);  
    }  
    return argmax(scores);  
}

4.3 RUL预测模型

float predict_rul(float vibration, float temp) {  
    float degradation = 0.7*vibration + 0.3*temp;  
    return (1 - degradation) * 1000;  // 预测剩余运行小时数  
}

5. 关键代码实现

5.1 实时频谱分析

void fft_analysis() {  
    arm_rfft_fast_instance_f32 fft;  
    arm_rfft_fast_init_f32(&fft, 1024);  
    float32_t input[1024], output[1024];  
    memcpy(input, acc_data, 1024*sizeof(float));  
    arm_rfft_fast_f32(&fft, input, output, 0);  
    extract_peaks(output);  // 提取特征频率  
}

5.2 工业协议通信

void opcua_communication() {  
    UA_Client *client = UA_Client_new();  
    UA_Client_connect(client, "opc.tcp://192.168.1.100:4840");  
    UA_Variant value;  
    UA_Variant_setScalar(&value, &dhi, &UA_TYPES[UA_TYPES_FLOAT]);  
    UA_Client_writeValueAttribute(client, UA_NODEID_STRING(1, "DHI"), &value);  
}