嵌入式传感器结合机器学习的振动模式分类方法

开发一种结合STM32L432KC微控制器和LIS3DH加速度传感器的振动数据智能分析方法,用以诊断机械设备故障。通过频域滤波技术优化信号处理,并采用随机森林算法进行故障模式的识别与分类,该方法显著提升了振动模式检测的准确性和效率。实验结果证明,该方法能够有效区分不同振动模式,并表现出较高的识别准确率,体现了嵌入式系统与机器学习算法相结合在异常振动检测中的优越性,对预防工业安全事故和降低维护成本具有显著意义。此外,该研究还探讨了振动信号处理和模式分类的技术细节,包括信号采集、预处理、特征提取与分类算法的选择和优化,旨在提供一种高效、准确的故障诊断工具。该研究成果不仅为机械故障诊断提供了一种新的技术手段,也为未来嵌入式系统在工业应用中的研究提供了新的思路和方向。