项目简介
基于智能边缘计算平台的振动检测解决方案，主要通过振动信息实时监测工业设备的运行状况，发现并汇报异常。该解决方案针对传统工厂设备故障监测及健康管理、故障诊断等智能需求，对工业设备安装振动监测装置以实现智能自动化。振动检测装置无源无线，便于部署。利用深度学习神经网络与自学习算法，以及全流程算法部署，使用过程中无需人为干预，降低使用门槛。同时，低功耗，低成本，应用场景广。
在传统工厂中，机器设备的不平衡、缺陷、紧固件松动和其它异常现象往往会转化为振动，导致精度下降，并且引发安全问题，带来生产率损失。为达到工业设备的检测需求，目前大部分工厂只是简单依靠技术人员的人工检查，但此时人力消耗巨大且检测的可靠性难以保证。
利用基于智能边缘计算平台的振动检测装置，可有效克服上述不足，降低或消除设备停工造成的严重损失。同时，帮助企业数字化升级，促进资源配置和生产效率提升，降低企业生产成本。
应用范围
振动检测装置可实现多个应用场景，例：①工业设备异常检测及故障诊断：通过采集振动信息发现异常，在手机端及大数据平台可有效监测分析设备健康状态与故障原因。②工业设备预测性维护：通过在线训练得到设备的运行趋势，进而预测其运行情况。③工厂生产状况监测：通过训练设备生产不同类型产品的振动信息达到生产状况的监测。④设备状态检测：训练并得到设备各种状态下的运行规律，如空载、负载、运行、故障等。
项目阶段
目前，该项目已申请相关专利5项，第一版已完成软硬件开发和原型产品包装设计。该装置已在多种不同的设备，多种场景下进行测试，效果良好。目前正在积极寻找厂家合作，进行商业化应用。后续将继续研发第二版振动检测装置，相比第一版功耗将更低，使用场景将更广。
知识产权
已申请相关专利5项。
合作方式
合作开发、技术转让、技术许可。
联系方式
电子信箱：kjkfb@pku.edu.cn
