基于边缘计算的风洞阀门振动信号故障预警装置及方法

本发明公开了一种基于边缘计算的风洞阀门振动信号故障预警装置及方法，包括如下步骤：获取风洞阀门的结构参数构建有限元仿真模型，模拟并采集阀门运行中的振动信号，结合实测数据形成训练数据集；对训练数据集进行小波包分解并计算得到振动信号的组分能量分布；基于CNN‑LSTM自编码器神经网络模型对所获取的组分能量特征进行训练，建立振动信号能量分布与故障特征的映射关系，并实现故障预测。与现有技术相比，本发明将有限元仿真与实际信号分析相结合，并通过嵌入式轻量化神经网络模型，显著提高了故障诊断的准确性与实时性，提升了风洞阀门运行的安全性与可靠性。