一种基于边缘AI芯片的工业五合一感知数据本地化特征提取方法与流程

本发明属于市政水务智慧物联网与边缘智能计算，特别是涉及一种基于边缘ai芯片的工业五合一感知数据本地化特征提取方法。

背景技术：

1、污水厂全年24h不间断连续运行，核心设备长期接触高腐蚀、高泥沙污水介质，厂区高湿、曝气强噪音、变频器电磁干扰严重；潜污泵、水下搅拌器长期浸没水中，人工无法近距离巡检。

2、鼓风机、提升泵一旦突发停机，生化池供氧中断、污水输送停滞，直接造成出水cod、氨氮超标，面临环保处罚；

3、污泥离心机、格栅减速机故障会造成污泥堆积、进水渠堵塞，全线工艺瘫痪；

4、设备故障多为机械磨损、气蚀、电机绕组老化耦合故障，早期故障仅微弱超声、磁通量异常，振动无明显变化，人工巡检完全无法识别。

5、自来水厂承担民生供水保障，取水泵、送水泵、滤池冲洗泵、管网加压泵为核心供水设备，设备突发停机将直接造成片区停水、居民用水中断，民生影响重大；

6、净水厂泵组频繁启停，极易产生内部气蚀、轴承微损伤、电机绝缘老化；混凝搅拌、消毒空压机故障会造成水质浊度、余氯不达标；

7、城市加压泵站分布零散、站点数量多、运维人员配比不足，大量城郊、小区泵房无稳定有线网络，人工巡检周期长；

8、水泵低效运行会加剧管网漏损、大幅提升水厂电耗，不符合城市节水降耗考核要求。

9、传统事后维修、定期定时保养模式已完全无法适配两类水务场景的连续运行、低故障、低运维成本需求，行业亟需多维度感知+边缘本地智能诊断的预测性维护技术。

10、现有主流监测技术方案及双场景下暴露的技术缺陷：

11、目前水务行业机电设备监测分为云端集中式原始数据处理方案、单参量简易边缘采集方案两类，在污水厂、自来水厂场景下均存在不可调和短板：

12、1、云端集中式监测方案（污水厂、自来水厂通用缺陷）：

13、该方案仅在终端采集振动、温度原始数据，全部高频原始波形通过网关上传云端完成特征提取与故障分析，在水务场景存在四大致命问题：

14、（1）传输带宽与运营成本极高，水务站点部署受限：

15、污水厂五合一传感器包含80khz超声、6.4khz三轴振动高频采样，单台设备每秒产生数十mb原始数据；自来水厂多站点加压泵组同步采集时，厂区内网、4g专网流量拥堵，流量费、云端存储、算力扩容成本居高不下。污水厂、自来水厂数十台泵、风机同时在线时，海量冗余正常工况数据长期无效传输，资源浪费严重。

16、（2）预警时延大，无法满足水务连续运行刚需：

17、污水厂鼓风机、自来水厂取水泵故障发展速度快，原始数据上传、云端运算、预警下发存在数百毫秒至数秒时延，无法本地毫秒级识别早期隐患。污水厂易引发污水超标排放，自来水厂易造成片区停水，环保、民生风险不可控。

18、（3）网络不稳定时监测完全失效，大量水务站点存在监管盲区：

19、污水厂水下潜污泵、厂区远端脱水机房无线信号易受水汽、金属构筑物屏蔽；自来水城郊加压泵站、小区二次泵房常出现断网、弱网。云端架构终端无本地计算能力，网络中断后无法监测、预警，水下泵、偏远泵房长期处于失管状态。

20、（4）水务敏感工艺数据全量外传，存在安全合规风险：

21、污水厂生化运行负荷、自来水厂供水调度、泵组运行参数等市政敏感数据全部外网传输至云端，存在数据泄露、篡改风险，不符合水务内网本地自治的数据安全管控要求。

22、（5）运维门槛高，一线水务人员无法自主判读：

23、云端仅输出复杂频谱、原始波形，污水厂、自来水厂现场运维人员无专业信号分析能力，故障识别必须依赖后台技术人员远程分析，抢修响应效率低。

24、2、单参量简易边缘采集方案（水务场景适配性差）：

25、现有边缘监测设备多采用普通mcu单片机，仅支持单一振动/温度采集，少量多参量设备无ai硬件加速，在污水、自来水场景存在明显短板：

26、（1）感知维度缺失，水务特有耦合故障大面积漏报：

27、污水厂电机绕组老化、潜污泵气蚀仅体现在磁通量、超声信号；自来水厂低速搅拌器、频繁启停泵的微小磨损仅噪声特征明显。单一振动/温度监测无法捕捉这类早期隐性故障，误报、漏报频发。

28、（2）无专用边缘ai算力，无法本地精细化提取水务故障特征：

29、通用单片机无ai加速内核，算力不足以并行处理振动、超声、磁通量等五路异构高频信号，无法完成小波变换、频谱分解、多模态融合运算；仅能设置简单阈值报警，无法区分污水厂曝气噪音、自来水厂水流冲击等环境干扰与真实设备故障。

30、（3）多源数据独立运算，无法识别水务特有耦合故障：

31、现有设备各传感通道单独判断，未结合水务设备机械故障（振动、超声）与电气故障（磁通量、温度）耦合特征。例如污水厂水泵气蚀伴随电机发热磁化、自来水厂泵轴承磨损同步出现绕组老化，单一维度判断识别精度极低，无效巡检工作量大幅增加。

32、（4）算法臃肿，无法适配水务小型防爆传感硬件：

33、污水厂水下、潮湿区域要求传感器ip67防爆、小型化、低功耗；传统故障特征提取算法内存占用高，无法轻量化部署在小型五合一传感器内，硬件落地难度大。

34、3、污水厂、自来水厂差异化工况进一步放大现有技术缺陷：

35、（1）水下浸没设备多：潜污泵、水下搅拌器无法人工巡检，完全依赖传感器自主诊断，云端方案离线无监测能力；

36、（2）强腐蚀、强噪声干扰：污水、泥沙腐蚀设备，曝气产生持续背景噪音，单参量信号易被噪声淹没，缺少本地多参量融合降噪能力；

37、（3）环保红线约束严格：任何核心设备停机直接触发污水超标，对故障预警实时性、提前量要求极高。

38、4、自来水公司特有工况加剧技术痛点：

39、（1）站点分散、运维人手不足：城乡加压泵站、小区泵房数量多、分布广，人工巡检覆盖不全，依赖设备本地自主预警；

40、（2）泵组频繁启停：取水泵、冲洗泵、加压泵启停冲击大，极易产生短时振动干扰，单阈值监测极易误报警；

41、（3）民生供水零容忍停机：泵组突发故障直接停水，对故障提前预判、剩余寿命预测能力要求严苛，现有技术无法精准预测设备老化周期。

42、现有技术综合短板总结：

43、当前水务行业监测技术无法同时适配污水厂、自来水厂两类场景的核心需求：云端方案存在时延高、带宽成本大、离线失效、数据不安全等问题；简易边缘设备存在感知维度不足、算力薄弱、无多模态融合特征提取能力、水务耦合故障识别精度低等缺陷。两类方案均无法兼顾水下/分散站点离线监测、五维同步感知、本地ai快速预警、低带宽传输、水务场景专属故障识别，难以支撑智慧污水厂、数字供水泵站的规模化落地。

44、因此，本领域亟需一种能够解决污水厂、自来水厂上述问题的技术方案。

45、公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种能够解决污水厂、自来水厂现有监测方案的各类技术痛点的技术方案。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种基于边缘ai芯片的工业五合一感知数据本地化特征提取方法，包括以下步骤：

4、步骤一：通过设置在目标设备上的五合一复合传感采集单元同步采集振动、温度、噪声、超声和磁通量五路原始传感信号；所述振动为三轴振动，量程为±16g，最高采样率为6.4khz；所述超声的频率范围为100hz～80khz；

5、步骤二：由搭载于传感器终端的边缘ai芯片在本地对所述五路原始传感信号分别进行前置降噪处理，以滤除环境干扰；

6、步骤三：所述边缘ai芯片并行对降噪后的五路信号进行多域故障特征提取，在本地计算并输出标准化故障特征向量，所述标准化故障特征向量的数据量为kb级别；

7、步骤四：所述边缘ai芯片调用本地部署的轻量化ai诊断模型，根据所述标准化故障特征向量进行多参量融合诊断，在本地输出设备健康状态诊断结果；

8、步骤五：将所述标准化故障特征向量上传至云端平台，并在云端进行模型迭代训练，将训练更新后的轻量化模型下发至所述边缘ai芯片。

9、可选的，所述目标设备为水务行业的旋转类机电设备，包括污水处理厂的潜污泵、罗茨鼓风机、污泥离心机、格栅减速机、水下搅拌器，以及自来水厂的取水泵、送水泵、滤池冲洗泵、管网加压泵、混凝搅拌电机和空压机。

10、可选的，所述步骤二中的前置降噪处理为针对水务场景环境干扰的滤波处理，所述环境干扰包括污水处理厂的曝气持续噪声、水流冲刷噪声、变频器电磁干扰，以及自来水厂的水泵启停瞬时冲击、管网水流噪音和消毒设备电磁干扰；五路信号独立降噪后进行数据融合，以区分环境干扰与设备真实故障特征。

11、可选的，所述步骤三中的多域故障特征提取包括时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取；其中：

12、振动维度提取有效值、峭度、频谱谐波和故障频率特征，用于识别轴承点蚀和转子失衡；

13、超声维度提取高频衰减特征，用于识别气蚀和密封渗漏；

14、磁通量维度提取磁场谐波畸变特征，用于预判电机绕组老化；

15、噪声维度和温度维度提取温升趋势和声纹畸变特征，用于判断卡滞和过热故障。

16、可选的，所述步骤四中的轻量化ai诊断模型为水务设备专属模型，包括污水处理厂专属模型和自来水厂专属模型；所述污水处理厂专属模型内置潜污泵、罗茨风机、污泥离心机和格栅减速机的故障判别逻辑；所述自来水厂专属模型内置取水泵、加压泵、滤池冲洗泵和搅拌机组的故障判别逻辑。

17、可选的，所述步骤四中的设备健康状态诊断结果包括设备健康度评分、故障类型和剩余使用寿命；所述边缘ai芯片在本地毫秒级完成诊断并输出结果，在传感器终端与云端网络中断时，所述边缘ai芯片独立完成数据存储、特征提取和故障预警，待网络恢复后将诊断记录同步至云端平台。

18、可选的，所述步骤五中上传至云端平台的标准化故障特征向量用于red-mos水务物联网平台进行统一运维管理；所述云端平台汇总多站点故障特征样本，持续迭代训练水务ai诊断模型，并将轻量化模型包远程下发至边缘ai芯片。

19、可选的，所述red-mos水务物联网平台包括污水处理厂管理模块和自来水公司管理模块；所述污水处理厂管理模块记录格栅、进水泵、生化风机、水下搅拌器和污泥脱水机的气蚀、轴承磨损和电机老化的故障趋势；所述自来水公司管理模块跟踪取水泵站、净水厂泵组、城乡加压泵站和二次供水设备的泵组气蚀、低效运行和绕组故障。

20、可选的，所述五合一复合传感采集单元集成于一体化的五合一多维ai传感器中，所述传感器的防护等级为ip67；所述传感器支持poe有线供电、4g无线通信和rs485通信中的至少一种通信方式，并支持电池供电、dc12v供电和poe供电中的至少一种供电模式。

21、可选的，所述步骤五中将标准化故障特征向量上传至云端平台时，仅上传所述标准化故障特征向量，原始传感信号全程在传感器终端本地完成运算和存储，实现水务敏感工艺数据的本地自治。

22、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

23、（1）大幅降低数据传输带宽和运营成本。本发明在传感器终端本地完成五路异构高频信号的全部特征提取运算，仅将kb级别的标准化故障特征向量上传至云端，相比现有云端集中式方案中单台设备每秒产生数十mb原始波形数据的传输方式，数据传输量降低90%以上，有效解决了污水厂、自来水厂多站点部署时的4g流量资费高、内网拥堵、云端存储和算力扩容成本居高不下的问题。

24、（2）实现毫秒级本地实时预警，保障水务连续运行。本发明依托边缘ai芯片在传感器终端本地完成信号降噪、特征提取和ai融合诊断全流程，无需等待原始数据上传云端再回传预警指令，能够在本地毫秒级输出诊断结果，解决了污水厂鼓风机、提升泵故障发展速度快时云端方案数百毫秒至数秒时延导致预警滞后的问题，有效避免污水超标排放和片区停水等环保、民生风险。

25、（3）支持断网状态下离线自主监测，消除监管盲区。本发明在传感器终端与云端网络中断时，边缘ai芯片独立完成数据采集、降噪、特征提取、ai融合诊断和本地存储，待网络恢复后自动同步数据。解决了污水处理厂水下潜污泵、远端脱水机房以及自来水城郊加压泵站、小区二次泵房因无线信号不稳定导致云端方案完全失效的问题，填补了水下设备和偏远站点的监测空白。

26、（4）五参量同步感知与多参量融合诊断，消除早期隐性故障漏报。本发明同步采集振动、温度、噪声、超声和磁通量五路信号，边缘ai芯片对五维特征进行融合诊断，能够识别潜污泵气蚀、电机绕组老化、密封渗漏等仅单个维度可见的早期隐性故障，克服了传统单振动/单温度传感器无法捕捉超声、磁通量微弱故障特征的缺陷，大幅降低漏报率和误报率。

27、（5）内置水务场景专属降噪与轻量化ai模型，提高诊断精度。本发明针对污水处理厂曝气持续噪声、变频器电磁干扰以及自来水厂水泵启停瞬时冲击、管网水流噪音等水务特殊环境干扰设置了专属滤波处理，并内置污水处理厂和自来水厂两套轻量化ai诊断模型，能够有效区分环境干扰与真实设备故障，大幅减少无效巡检工作量，提高故障识别精度。

28、（6）保障水务敏感数据安全合规。本发明原始传感信号全程在传感器终端本地完成运算和存储，仅上传脱敏后的标准化故障特征向量至云端，污水厂生化运行负荷、自来水厂供水调度、泵组运行参数等市政敏感数据不出厂区，符合水务行业内网本地自治的数据安全管控要求。

29、（7）降低一线运维专业门槛。本发明边缘ai芯片直接输出故障类型、设备健康度评分和剩余使用寿命等简明诊断结论，现场运维人员无需具备专业频谱分析能力即可直接开展定向检修，解决了现有云端方案仅输出复杂频谱、原始波形导致一线人员无法自主判读的问题，提高了抢修响应效率。