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BL450搭载4路IEPE模块:144kHz高速采集,赋能工业预测性维护

jf_23482480 ? 来源:jf_23482480 ? 作者:jf_23482480 ? 2025-08-25 14:20 ? 次阅读
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在工业现场,电机、风机、压缩机、CNC 机床日夜运转,隐患往往悄无声息地潜伏在振动与噪声之中。如果没有实时监测,这些“早期信号”会被忽略,直到设备突发停机、造成停产甚至安全事故。

深圳市钡铼技术有限公司推出的BL450 工业嵌入式计算机 + Y37 4 路 IEPE 模块,以144kHz 高速采集和边缘AI 分析,让工厂真正拥有“听觉”,实现从事后维修到预测性维护的跨越。

工业设备“不检测”的代价

生产停摆:轴承或转子突然损坏,整条产线被迫停机

维修滞后:人工巡检间隔长,异常发现不及时

成本高昂:紧急抢修 + 停工损失,可能以百万计

安全隐患:设备冲击或故障,可能引发人身与财产损失

在没有振动与声学监测的工厂里,这些风险每天都在发生。

4 路 IEPE 输入,144kHz 高速采集

Y37 模块是 IOy / ARMxy 系列可选的 I/O 模块之一,专为IEPE 传感器设计,支持加速度、压力、声压等信号采集。

技术亮点

通道数量:4 路独立输入(CH1~CH4)

采样速率:144kSPS/通道,高速宽带滤波

分辨率:24 位,高精度还原真实信号

带宽范围:0.6Hz ~ 20kHz,覆盖大部分振动/声学场景

信噪比:>100dB@1kHz,保证数据纯净可靠

传感器供电:内置 23V 激励电源,满足 IEPE 传感器供电需求

抗干扰:符合 IEC61000-4-2/4/5 EMC Level 3 工业标准

这意味着,Y37 不只是“采集数据”,而是能将高阻抗电荷信号转换成低噪声、低阻抗电压信号,为后续边缘分析打下坚实基础。

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BL450:边缘 AI 分析引擎

作为运算核心,BL450 工业嵌入式计算机内置RK3588 处理器 + 6TOPS NPU,能够在边缘端完成:

FFT 频谱分析:提取关键振动特征

AI 模型推理:识别轴承磨损、对中不良、松动等早期故障

多数据融合:将振动信号与 RS485/CAN 电气参数结合分析

实时预警:现场秒级判断,无需等待云端运算

换句话说,它不仅是一个采集器,更是一个边缘智能大脑

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钡典型应用落地场景

风机 / 水泵:监测轴承振动,提前发现异常,防止停机

储能液冷系统:监控水泵、风机运行状态,保障电池安全

轨道交通:实时检测轨道与车轮冲击,提前发现磨损风险

机器人 / AGV:监测电机和减速箱振动,延长关键部件寿命

科研实验室:作为高精度采集平台,用于材料疲劳、声学冲击测试

客户收益:从“花钱修”到“提前省”

减少停机损失:预测性维护,降低 30% 以上意外停机时间

降低维护成本:由“事后抢修”转变为“提前维护”,节省 20~40% 成本

延长设备寿命:在最佳周期更换部件,避免过度损耗

提升安全性:减少突发事故,保障人员与设备安全

助力智能化升级:振动 + 电气参数数据融合上云,推动智慧运维

从传感器到云端的全链路闭环

BL450 预装BLIoTLink 协议转换软件,支持Modbus、IEC104、OPC UA、MQTT等协议,能够无缝对接华为云、阿里云、AWS、ThingsBoard 等平台。

结合Node-RED,可快速实现:

传感器 → 边缘采集与分析 → 云端可视化大屏

自动生成健康报告,远程告警推送

真正打通现场监测 → 边缘计算 → 云端管理 → 维护决策的完整闭环。

总结

BL450 + Y37 4 路 IEPE 输入模块(144kHz 高速采集),让工厂拥有“听觉之耳”,用 AI 让设备会“说话”。

它不仅能精准捕捉早期振动信号,还能在边缘端实时分析,帮助工厂从“故障后抢修”转变为“预测性维护”,降低损失、提升安全、延长寿命。

审核编辑 黄宇

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