电机与减速机的预测性维护：从振动/温度到边缘AI（编译自 Mouser & RS DesignSpark）
面向设备工程与运维：用振动/温度/电流等多源数据做状态监测与故障预测，并给出边缘与云的职责分工与实施清单。本文基于 Mouser、RS DesignSpark 的官方技术文章与解决方案页编译整理（参考见文末）。
1）为什么现在做预测性维护？（价值与技术拐点）
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从“事后/预防”到“预测”：持续监测并识别异常趋势，提前排程检修，降低非计划停机与备件浪费。
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边缘AI成熟：轻量化 ML/推理可在嵌入式/边缘设备运行，实现本地判别、低时延联动。
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改造成本可控：无线/低功耗传感节点与参考设计增多，适合“先关键点、再扩面”的渐进部署。
类比“体检+随访”：边缘侧做“快速体检与初筛”，云侧做“长期随访/模型训练与可视化”。
2）监测哪些信号？怎么放？（电机/齿轮箱常见通道）
2.1 核心通道
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振动（轴承/齿轮）：RMS、频谱（轴频、倍频、包络）；早期故障识别灵敏。
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温度（绕组/轴承/箱体）：慢变量，做趋势与告警门限。
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电流/电压（MCSA）：负载不平衡、松动等在电机电流签名中可见。
2.2 采样与布点
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振动传感器尽量贴近轴承座刚性处；齿轮箱外壳选厚实位置，三向采样更稳。
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温度靠近热源并注意屏蔽辐射影响；电流以互感器/霍尔方案隔离采集。
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无线节点要兼顾带宽与续航；关键资产可先部署，逐步铺开。
3）边缘 vs 云：算力/带宽与职责分工
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边缘（就地）：特征提取（RMS/峰值/峭度/频域峰）、规则阈值、小模型分类器；本地告警与联动。
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云/平台：长期趋势、模型训练/版本管理、跨产线对比与可视化；报表/工单闭环。
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巡检 + 固连：先用便携设备快速收敛“阈值/特征”，再对关键资产上固定点位做连续监测。
“事件+摘要”优先，减少上行原始波形量；仅在需要时上传片段供复盘与训练。
4）落地清单与现场口径（一步一项）
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步骤
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要点
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备注
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盘点资产
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功率/转速/轴承型号/润滑周期/关键度
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优先瓶颈与高维修成本设备
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选传感器
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IEPE/MEMS 振动、热电偶/RTD、CT/霍尔电流
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评估温漂、频响、封装与防护等级
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边缘侧
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采样/滤波/特征，告警门限与就地联动
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建议将“阈值/诊断”前置到边缘
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云侧
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模型训练/可视化/报表/工单
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按班/日/周做趋势与预测
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运维闭环
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故障库/阈值迭代/固件版本管理
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建立“告警-检修-反馈-再训练”流程
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5）器件与平台：带宽/续航/易用性三要素
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无线振动节点：关注带宽（例如可到高达 10kHz 的宽带/高分辨方案）、电池寿命与协议（BLE/LoRaWAN），适合难接线场景。
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多协议边缘：支持以太网/串行/IO-Link/MQTT/REST，便于与 PLC/SCADA/云打通。
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参考设计与套件：选用含传感+MCU/SoM+预认证软件栈的方案，可显著缩短 PoC 周期。
改造存量设备时，优先“非侵入式”方案（外贴式加速度/温度、电流互感器），减少停机与布线成本。
6）常见问题（FAQ）
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问题
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要点
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实操建议
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从哪台设备开始？
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关键度×失效代价×维修周期
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先做 10–20% 关键资产，跑通流程再扩面
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边缘要不要做 ML？
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要看带宽/时延/算力与实时性
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先规则阈值，逐步引入小模型；云端做训练与版本管理
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无线节点续航焦虑
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采样占空比与通信协议影响大
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事件驱动+摘要上传；选长寿命电池与低功耗协议
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参考资料（基于官方公开信息编译）
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Mouser：预测性维护与边缘 ML 概述、传感器选择与改造路径；无线振动传感器能力示例。
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RS DesignSpark：边缘/云协同、入门原型、行业实践与条件监测指南。
