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English 导言
随着向工业 4.0 转型的加速，制造商面临着提高效率、最大限度地减少计划外停机时间和降低维护成本的压力。最有效的战略之一是什么？ 预测性维护（PdM） 由 状态监测系统（CMS）.但是，传统的传感器和基础设施往往成本高昂，而且非常复杂。
在 无锡硅源科技有限公司我们正在探索如何 MEMS 麦克风结合 边缘计算, 云平台和 人工智能可以使状态监测 更智能、可扩展、更易获取 - 尤其是中小型制造商。
挑战：使 PdM 易于获取和扩展
尽管预测性维护大有可为，但只有 制造商的 15% 实施了 PdM 战略，主要原因是：
- 工业级振动传感器成本高昂
- 复杂的 IT 基础设施
- 缺乏内部人工智能或数据科学专业知识
这些障碍尤其限制了 中小型企业 (中小型企业），这些企业通常预算较少，团队规模较小。
我们的解决方案带有 MEMS 麦克风和人工智能的混合 CMS
MEMS 麦克风 体积小, 低成本和 高灵敏度 - 为状态监测提供了令人信服的替代方案。这些麦克风与边缘处理和基于云的神经网络相结合，只需传统成本的一小部分，就能实时了解机器的健康状况。
✅ 系统架构的主要特点
- 分布式物联网边缘节点:每台设备都配有一个 MEMS 麦克风，并能进行本地信号预处理
- 云计算后台:处理人工智能驱动的分析、历史数据存储和系统管理
- 人工神经网络（ANNs）:电源 故障分类 和 基于时间的故障预测
📘 想进一步了解我们的 MEMS 麦克风？请访问我们的 MEMS MIC 产品中心.
如何使用
🔹 边缘节点
每个节点包括一个 数字 MEMS 麦克风 (例如，使用 I2S 接口），捕捉来自工业机械的音频信号。它可以 特征提取 (例如，FFT、MFCC、包络跟踪），然后再将数据安全地传输到云端。
🔹 云平台
在云中 预处理, 分类和 预报 使用专用的 ANN 模型.这些型号
- 对机器状况进行分类（例如润滑不足、最佳、过度润滑）
- 根据历史声学特征预测故障发生时间
这种混合方法可以 实时监控 边缘和 可扩展的智能 在云中。
验证：真实世界使用案例
在实验室装置中模拟直线运动轴的三种润滑状态：
- 100% 精确度 实现了机器条件分类
- 平均绝对误差 <15 小时 在故障时间预测方面
- 通过基于 Raspberry Pi 的边缘设备，在 11 天内每 5 分钟采集一次数据
MEMS 麦克风（Knowles SPH0645LM4H-B）捕捉到了因磨损和润滑差异而产生的细微声音变化--这证明了 声学监测 是传统振动传感器的可行替代品。
为什么这很重要
✅ 成本效益高 - MEMS 传感器比传统工业传感器便宜得多
✅ 非侵入性 - 麦克风可放置在设备附近，无需直接接触
✅ 可扩展 - 只需最少的布线即可在多个资产上轻松部署
✅ 人工智能就绪 - 与现代 ML 管道和 Azure 等云基础设施兼容
应用
这种内容管理系统架构非常适合于：
- 工业自动化系统
- 工厂资产监控
- 数控系统、输送机和直线运动系统的预测性维护
- 智能制造环境采用 人工智能 + 物联网
是否有兴趣在预测性维护系统中应用 MEMS 麦克风？
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