基于ARMxy BL410與IEPE測量模塊的智能故障預(yù)測性維護(hù)解決方案
測性維護(hù).jpg)
一、方案概述
本方案通過ARMxy BL410邊緣計算網(wǎng)關(guān)與IEPE測量模塊的深度集成，構(gòu)建了一套端到端的設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)。結(jié)合NPU加速的AI算法，實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機(jī)械（如電機(jī)、泵、風(fēng)機(jī)等）的實時振動分析、故障特征提取及剩余壽命預(yù)測，將傳統(tǒng)"事后維修"轉(zhuǎn)變?yōu)?quot;預(yù)測性維護(hù)"，降低非計劃停機(jī)時間達(dá)60%以上。
二、系統(tǒng)架構(gòu)
數(shù)據(jù)采集層
Y37 IEPE測量模塊：直接接入4路IEPE傳感器，支持±10V差分輸入，內(nèi)置抗混疊濾波器。
擴(kuò)展能力：通過X/Y板可同步接入溫度（PT100）、電流等輔助傳感器，實現(xiàn)多參數(shù)融合診斷。
BL410硬件配置：
邊緣計算層
基于TensorFlow Lite的故障特征庫（不平衡、不對中、軸承磨損等9類故障模式）
1TOPS NPU加速推理，單通道分析耗時<5ms
FFT頻譜分析（Linux-RT內(nèi)核保障<1ms延遲）
包絡(luò)解調(diào)（用于軸承早期故障檢測）
實時信號處理：
AI故障模型：
云平臺協(xié)同
通過BLIoTLink將特征數(shù)據(jù)壓縮上傳至云端（MQTT/OPC UA），與SCADA/MES系統(tǒng)聯(lián)動。
提供API供企業(yè)私有云調(diào)用，支持微信/郵件報警推送。
三、核心優(yōu)勢
| 傳統(tǒng)方案痛點 | 本方案創(chuàng)新點 |
|---|---|
| 依賴人工定期巡檢，漏檢率高 | 7×24小時自動監(jiān)測，故障發(fā)現(xiàn)率>99% |
| 振動數(shù)據(jù)分析需回傳云端，延遲大 | 邊緣側(cè)完成95%計算，響應(yīng)速度提升50倍 |
| 單一振動參數(shù)診斷準(zhǔn)確性不足 | 多傳感器數(shù)據(jù)融合（振動+溫度+電流） |
| 專業(yè)分析軟件授權(quán)費用高昂 | 開源算法+預(yù)訓(xùn)練模型，降低75%軟件成本 |
四、典型應(yīng)用場景
風(fēng)電齒輪箱監(jiān)測
在BL410上部署CNN模型，實時識別齒面剝落特征頻率，提前3-6個月預(yù)警。
某風(fēng)場案例：減少齒輪箱更換成本300萬元/年。
石化離心泵預(yù)測維護(hù)
通過Y37模塊采集軸向/徑向振動，結(jié)合NPU計算峭度指標(biāo)，準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)閾值法提升40%。
軌道交通軸承健康管理
邊緣端存儲最近30天振動波形，支持故障回溯分析，滿足EN 60300可靠性標(biāo)準(zhǔn)。
五、部署建議
硬件配置
主控：BL410B-SOM412（4核+4GB內(nèi)存）
擴(kuò)展模塊：Y37（IEPE）×1 + Y51（PT100）×1
通信：4G模塊（BL410L）用于遠(yuǎn)程運維
軟件服務(wù)
可選配BLRAT遠(yuǎn)程訪問工具、BLIoTLink協(xié)議轉(zhuǎn)換軟件包
六、效益評估
| 指標(biāo) | 提升效果 |
|---|---|
| 設(shè)備MTBF | 延長35%-50% |
| 維護(hù)人力成本 | 降低60% |
| 備件庫存周轉(zhuǎn)率 | 提高3倍 |
| 非計劃停機(jī)損失 | 減少80% |
