低成本stm32与树莓派协作的机床振动监测系统设计

本文主要探讨了基于物联网的分布式机床检测状态分析仪的设计，着重于嵌入式技术、物联网以及传感器在机械加工领域中的应用。作者古一弘提出了一个创新思路，即通过结合stm32单片机和树莓派，构建一个低成本且高效的振动信号采集和分析系统。在工厂环境中，这种系统可以通过监测机器工作振动来实时评估机器的运行状况，从而进行预防性维护，确保高铁运行稳定性和货物运输安全性。 设计的核心是振动传感器电路，采用双运算放大器LM358，这款器件因其宽电源电压范围和高增益特性，非常适合在这种应用中使用。振动传感器作为输入，通过陶瓷片产生电信号，然后通过特殊的传感器扩展板处理，使其能够敏感地捕捉到微小的机械振动。STM32负责信号的频率采集和快速傅立叶变换（FFT），实现20kHz以下振动信号的精确分析，其内置的低能耗AD模块支持高达256kHz的采样率。 数据采集完成后，通过WiFi通信系统将信息传输到树莓派这一中心处理器，进行深度处理和可视化显示。无线传屏技术使得监测结果实时可见，提高了工作效率和维护响应速度。整体设计中，硬件主要包括振动传感器、stm32单片机采集终端、WiFi通信系统、树莓派中心处理器和显示屏，它们协同工作，构成了一套完整的机床状态监测系统。 这个设计不仅降低了频谱分析仪的复杂性和成本，还提升了机床的健康管理和维护效率，展示了物联网技术在工业4.0背景下对于提升制造业智能化水平的重要作用。通过集成嵌入式技术，物联网和传感器技术，本研究为智能制造领域提供了实用且经济的解决方案。