本系统为工业设备（如电机、泵机、风机等）提供高精度状态监测与智能分析，支持多参数实时采集、频谱分析、异常检测、远程告警和历史数据可视化。界面直观，操作便捷，适用于工业现场运维与远程管理。
一、项目概述
1.1 目标与用途
本项目旨在实现高精度工业设备（如电机、泵机、风机等）的状态监测，支持振动、温度、电流等多参数实时采集与分析，具备故障预测和远程告警能力，帮助企业减少非计划停机，实现设备健康管理。
1.2 技术栈关键词
- 硬件：STM32H743（高性能MCU）、IEPE加速度传感器、24位ADC（ADS1256）、PT100（四线制）、ESP32（WiFi+蓝牙双模）
- 软件：FreeRTOS（实时任务调度）、ARM CMSIS-DSP（FFT分析）、Python（PyQt5+TensorFlow Lite边缘推理）
- 通信协议：MQTT over TLS（安全传输）、Modbus TCP（工业设备兼容）
二、系统架构设计
2.1 分层架构
- 感知层：高精度传感器+信号调理电路，抗干扰设计，保障数据质量
- 边缘计算层：STM32实时FFT分析+特征提取+异常检测算法，提升响应速度
- 云端/上位机：数据持久化（InfluxDB）、可视化（Grafana）、深度学习模型训练与管理
2.2 关键组件选型
| 组件 | 型号/技术 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 主控芯片 | STM32H743VIT6 | 双精度FPU，480MHz主频，强大DSP |
| 振动传感器 | IEPE加速度传感器（PCB 352C33） | 宽频带，工业级可靠性 |
| ADC模块 | ADS1256（24位ΔΣ ADC） | 高精度，适合振动信号采集 |
| 通信模块 | ESP32-S3 | WiFi 6+BLE 5，支持OTA |
2.3 功能结构图
三、环境搭建与注意事项
3.1 硬件关键点
- IEPE传感器供电：恒流源电路设计（2mA恒流+隔直电容），建议屏蔽线+磁环滤波，防止信号衰减。
- ADC基准电压：低噪声LDO（如LT3045）提供5V基准，确保24位ADC稳定性。
3.2 软件依赖
-
STM32开发环境 ：STM32CubeIDE + FreeRTOS + CMSIS-DSP库（启用FPU优化）
- SPI时钟≥10MHz（ADS1256全速），DMA双缓冲接收
-
Python环境 ：
bashpip install paho-mqtt tensorflow-lite pyqt5 influxdb-client
四、核心代码与实现
4.1 STM32端振动信号处理（FreeRTOS任务+FFT分析）
说明： 该任务周期性采集ADC数据，利用CMSIS-DSP库进行FFT变换，实现实时频谱分析。
c
// 1. ADC与DMA初始化（伪代码，CubeMX可自动生成部分）
void MX_ADC1_Init(void) {
hadc1.Instance = ADC1;
hadc1.Init.Resolution = ADC_RESOLUTION_12B;
hadc1.Init.ScanConvMode = DISABLE;
hadc1.Init.ContinuousConvMode = ENABLE;
hadc1.Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;
HAL_ADC_Init(&hadc1);
}
void MX_DMA_Init(void) {
__HAL_RCC_DMA2_CLK_ENABLE();
// 配置DMA参数，绑定到ADC1
}
// 2. IEPE传感器采集（ADS1256批量读取，伪代码）
void ADS1256_ReadBatch(float *buffer, uint16_t size) {
for(uint16_t i=0; i<size; i++) {
buffer[i] = ADS1256_ReadSingle(); // 读取单点数据
}
}
// 3. FreeRTOS任务：振动数据采集与FFT
void vTaskADCSampling(void *pvParameters) {
float adc_buffer[1024]; // 采样缓存
float fft_output[1024]; // FFT输出
arm_rfft_fast_instance_f32 fft;
arm_rfft_fast_init_f32(&fft, 1024);
while (1) {
ADS1256_ReadBatch(adc_buffer, 1024); // DMA采集
arm_rfft_fast_f32(&fft, adc_buffer, fft_output, 0); // 实数FFT
// 可在此处提取特征值，如峰值、能量等
vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(10)); // 10ms任务周期
}
}
// 4. MQTT数据打包与发送（伪代码）
void SendDataToMQTT(float *features, int len) {
char json_buf[256];
snprintf(json_buf, sizeof(json_buf),
"{\"peak\":%.2f,\"rms\":%.2f,\"harmonic\":%.2f}",
features[0], features[1], features[2]);
ESP32_MQTT_Publish("/device/vibration", json_buf);
}
// 5. 特征提取示例（峰值、均方根等）
void ExtractFeatures(float *fft_data, float *features) {
float peak = 0, rms = 0;
for(int i=0; i<1024; i++) {
if(fft_data[i] > peak) peak = fft_data[i];
rms += fft_data[i]*fft_data[i];
}
rms = sqrtf(rms/1024);
features[0] = peak;
features[1] = rms;
features[2] = fft_data[2]; // 假设为谐波能量
}代码说明：
- ADC与DMA初始化保证高速高精度采样。
- IEPE传感器采集通过ADS1256批量读取，适合高频振动信号。
- FreeRTOS任务实现实时FFT分析。
- 特征提取后通过MQTT协议打包发送至上位机或云端。
4.2 数据上报时序图
4.3 Python端异常检测（TensorFlow Lite推理）
说明： Python端利用TensorFlow Lite模型对FFT特征进行故障概率推理，实现边缘智能。
python
# 加载预训练振动模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="vibration_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# 输入FFT特征并推理
input_data = np.array(fft_features, dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) # 故障概率 4.4 上位机可视化界面与交互逻辑
界面功能说明：
- 实时数据显示：温度、振动、频谱、设备运行状态等一目了然。
- 历史数据趋势：支持多参数曲线对比，便于分析设备健康。
- 异常报警推送：界面弹窗/高亮提示，支持远程告警。
- 设备控制入口：可远程下发控制指令（如复位、参数调整等）。
技术实现要点：
- 基于PyQt5实现桌面端交互界面，支持多线程数据刷新。
- 数据可视化采用pyqtgraph/Grafana，支持高频数据流畅绘制。
- 与STM32/ESP32通过MQTT协议实时通信，保障数据安全与低延迟。
- 支持与InfluxDB等时序数据库对接，实现大数据存储与回溯分析。
交互逻辑示意：
- 上位机MQTT客户端订阅设备数据主题，实时接收并解析。
- 数据刷新后自动更新界面各项参数与曲线。
- 检测到异常时，界面高亮报警并可联动推送至手机/邮箱。
- 用户可通过界面按钮远程下发控制指令，系统自动反馈执行结果。
五、项目总结与扩展
5.1 实现功能
- 高精度采集：24位ADC+IEPE传感器，支持0.1Hz~10kHz振动分析
- 实时边缘计算：STM32端FFT+特征提取，支持多种异常指标
- 安全通信：MQTT over TLS+设备双向认证
5.2 挑战与解决
- 信号噪声：硬件滤波+软件滑动平均抑制
- 实时性保障：FreeRTOS任务优先级调度，ADC采样任务最高优先级
5.3 扩展方向
- 数字孪生：3D模型可视化设备状态（Unity3D+ROS2接口）
- 预测性维护：云端LSTM模型训练，下发至边缘设备推理
本项目实现了工业设备高精度、智能化、远程化的状态监测与故障预测，适用于工业物联网、智能制造等场景。欢迎交流与合作！