瑞萨无传感器AI检测方案：攻克工业皮带故障预判难题

皮带是工业电机传动系统的核心基础部件，凭借高效传动、高性价比、易拆装的核心优势，被广泛应用于各类工业传动场景，承担设备动力传输的关键作用。但长期连续运转、设备振动、过载负荷及复杂工况侵蚀，会持续造成皮带磨损、疲劳、撕裂等老化问题。

相较于直观的设备故障，皮带细微撕裂、隐性损伤难以在设备运行过程中被人工察觉。这类隐性缺陷会逐步加剧设备振动、加速周边配件损耗，最终引发皮带突发断裂，造成产线非计划停机，大幅增加设备运维成本，是工业生产中难以规避的常态化痛点。传统人工定期巡检模式，无法实现全天候实时监测，难以提前预判故障风险。

测试平台搭建：基于瑞萨硬件的受控实验环境

针对皮带隐性故障检测难题，推荐使用瑞萨电子的无传感器AI故障检测方案，无需加装外部监测器件，依托设备原生电气数据即可精准识别皮带损伤。为验证方案可行性，团队搭建双轴对照测试台，采用完好皮带与带细微撕裂损伤的故障皮带形成实验组对照。

测试平台以低压无刷直流（BLDC）电机为主驱动核心，搭载瑞萨RA6T2电机控制套件，包含专用电机控制CPU板与低压逆变板，保障电机驱动稳定、数据采集精准。测试台主轴由电机驱动，副轴完全依靠皮带传动，高度还原工业设备真实传动工况，为数据采集、模型训练提供标准化实验环境。

AI模型训练：轻量化嵌入式模型实现高精度识别

整套方案摒弃传统物理传感采集方式，通过采集逆变器原生电压、电流反馈信号作为核心数据集。依托瑞萨Reality AI Tools®云端平台，搭配e² studio集成工具链，完成数据可视化、噪声过滤、数据集拆分等预处理工作，构建完整的模型训练、优化、微调工作流。

实验数据集分为完好皮带、损伤皮带两类，通过交叉验证完成模型迭代优化，在保障识别精度的同时极致压缩模型体积。最终成型模型资源占用极低，仅需9KB RAM、4.8KB ROM，完美适配嵌入式终端轻量化部署需求，交叉验证识别准确率高达98%。

全工况验证：高低温工况下性能稳定可靠

为贴合工业复杂运行场景，团队设置冷启动短时运行、高温稳态长时运行两大测试工况，全方位验证模型实用性。经过多轮重复性测试，该AI检测模型在低温启动、高温持续工作的不同工况下，均能保持稳定、精准的故障识别能力，抗环境干扰性强，适配工业严苛生产环境。

这套无传感器AI检测方案，彻底摆脱了传统巡检的局限性，无需新增硬件成本，依托嵌入式AI技术实现皮带故障的全天候实时监测。帮助工业设备运维从“定期人工检修”升级为“智能预判、按需维护”的新模式，可提前识别皮带隐性损伤，规避突发停机风险，有效提升设备运行可靠性、优化运维周期、降低工厂整体运营成本，为工业传动设备智能化运维提供高效低成本的落地路径。

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