📡 振动传感器·联网分析
30章
⚡ 从选型到AI诊断 · 友好版
01
振动传感器选型与原理
压电式、MEMS加速度计，灵敏度、频率响应、量程及选型指南。
⚙️ 基础
02
传感器接口与信号调理
模拟/数字接口、I2C/SPI、滤波放大、抗混叠滤波器设计。
🔌 接口
03
数据采集硬件搭建
ESP32/STM32、ADC配置、多通道同步、硬件去抖抗干扰。
🧱 硬件
04
固件开发基础
嵌入式C/MicroPython、GPIO、定时器、DMA、低功耗设计。
💻 固件
05
传感器驱动开发
I2C/SPI驱动、寄存器配置、FIFO缓冲、错误重试。
📟 驱动
06
数据采集协议设计
自定义帧格式、时间戳、CRC校验、批量上传。
📦 协议
07
Wi-Fi联网与MQTT通信
ESP32配网、MQTT发布/订阅、QoS、心跳保活。
📶 联网
08
数据上云与存储
阿里云/华为云/AWS IoT、时序数据库InfluxDB/TDengine。
☁️ 云端
09
边缘计算与预处理
FFT、峰值提取、阈值报警、死区压缩、本地存储。
⚡ 边缘
10
数据可视化基础
ECharts/Chart.js、实时曲线、仪表盘、历史回放。
📊 可视化
11
振动信号时域分析
均值、方差、均方根、峰值因子、峭度指标。
📈 时域
12
振动信号频域分析
FFT原理、频谱图、窗函数、频谱泄漏抑制。
🌊 频域
13
包络分析与解调
希尔伯特变换、包络谱、轴承故障特征频率。
🔍 包络
14
时频分析基础
短时傅里叶变换、小波变换、时频谱图解读。
⏳ 时频
15
特征工程与降维
时/频域特征、PCA、t-SNE、特征选择。
🧩 特征
16
机器学习基础
监督/无监督、训练/验证、评估指标、过拟合。
🤖 ML
17
故障分类模型
SVM、随机森林、KNN、模型调参。
🏷️ 分类
18
深度学习入门
CNN一维分类、LSTM预测、TFLite Micro部署。
🧠 深度
19
异常检测算法
3σ/箱线图、孤立森林、自编码器、实时评分。
⚠️ 异常
20
剩余寿命预测
退化趋势、指数平滑、ARIMA、LSTM、置信区间。
⏱️ 寿命
21
多传感器融合
数据/特征/决策级融合、加权平均、卡尔曼滤波。
🔗 融合
22
系统校准与标定
零偏校准、灵敏度标定、温度补偿、现场流程。
📐 校准
23
数据质量保障
缺失值处理、异常修正、一致性校验、质量评分。
✅ 质量
24
系统可靠性设计
看门狗、冗余存储、断网续传、双机热备。
🔒 可靠
25
安全与隐私
TLS/SSL、身份认证、固件安全更新、数据脱敏。
🛡️ 安全
26
边缘-云协同架构
任务划分、模型下发、增量学习、联邦学习。
☁️⚡ 协同
27
工业协议适配
Modbus TCP/RTU、OPC UA、网关、异构互联。
🏭 协议
28
系统集成与测试
硬件在环、压力测试、稳定性、部署验收。
🧪 测试
29
案例实战：旋转机械
电机/泵/风机轴承诊断，端到端实现。
🚀 实战
30
前沿趋势与展望
LoRa/蓝牙Mesh、数字孪生、PHM、AI大模型。
🔭 前沿