产品概述

意法半导体（ST）推出的基于STM32 MCU的电机故障检测与分类解决方案，是专为工业设备预测性维护设计的边缘AI应用框架。该方案通过集成STM32微控制器（MCU）、NanoEdge AI Studio工具链及高精度传感器，实现对电机运行状态的实时监测与故障智能分类，帮助企业降低停机风险、延长设备寿命并优化维护成本。

核心功能

1. 多故障类型精准分类
 支持对电机四大类常见故障的检测与分类，准确率高达99.8%：

· 转动不平衡：因转子质量分布不均导致的振动异常。

· 轴承故障：包括轴承松动、滚动体磨损及保持架损坏。

· 轴偏离：轴线偏移引发的机械摩擦与振动。

· 定子绕组故障：匝间短路、相间短路及绝缘老化等电气问题。

2. 边缘AI实时处理
 采用NanoEdge AI Studio自动生成轻量化机器学习模型，直接在STM32 MCU上运行推理，无需依赖云端计算。模型通过振动信号分析实现故障识别，响应时间低于10ms，满足工业场景对实时性的严苛要求。

3. 低资源占用设计
 优化后的AI模型仅需12.7KB RAM和25.4KB Flash存储空间，兼容STM32系列低成本MCU（如STM32G0、STM32WB），显著降低硬件部署门槛。

技术实现

1. 硬件架构

· 传感器：集成三轴加速度计（ISM330DHCX），采样率1667Hz，量程±8g，捕捉电机振动特征。

· 主控芯片：STM32 MCU（如STM32WB5M）搭载ARM Cortex-M内核，支持蓝牙低功耗（BLE）通信，实现数据本地处理与远程报警。

· 部署方式：通过ST BLE Sensor移动应用，一键将AI模型部署至评估板（STEVAL-PROTEUS1），简化现场配置流程。

2. 软件工具链

· NanoEdge AI Studio：免费AutoML工具，自动完成数据采集、特征提取与模型优化，支持“零代码”开发。

· ST Edge AI Core：提供模型量化、基准测试及代码生成功能，确保AI模型在MCU上的高效运行。

· 兼容性：支持Keras、TensorFlow Lite等主流框架，可导入预训练模型进行二次开发。

应用场景

1. 工业电机预测性维护
 在压缩机、泵机等关键设备中部署该方案，通过实时监测振动数据，提前72小时预警轴承磨损或转子失衡，避免非计划停机。

2. 家电质量控制
 应用于洗衣机、空调等产品的生产线检测，快速识别电机装配缺陷（如轴偏离），将产品返修率降低40%。

3. 交通运输设备维护
 在电动汽车驱动电机中集成该方案，结合电流与振动信号分析，精准定位定子绕组短路故障，延长电池组使用寿命。

优势亮点

· 成本效益：相比传统振动分析仪，硬件成本降低60%，且无需专业分析师介入。

· 易用性：提供图形化界面与一键部署功能，工程师可在2小时内完成从数据采集到模型部署的全流程。

· 可扩展性：支持多传感器融合（如电流、温度），适配不同电机类型（异步电机、永磁同步电机）与功率等级。

客户案例

· 某汽车零部件厂商：在生产线部署该方案后，电机故障检测效率提升3倍，年维护成本减少120万元。

· 某家电企业：通过实时监测洗衣机电机振动，将客户投诉率降低25%，产品市场口碑显著改善。

总结

意法半导体的电机故障检测与分类解决方案，以边缘AI为核心，通过软硬件协同优化，为工业客户提供高精度、低成本的预测性维护工具。其开放的工具链与兼容性设计，助力企业快速实现设备智能化升级，抢占工业4.0市场先机。