基于64位ARM边缘计算平台的预测性维护与设备健康管理系统架构设计
本文针对工业设备健康管理场景,提出一套基于四核64位ARM高性能处理器与独立NPU(64/108 TOPS INT8)的边缘计算架构。通过分析芯片多线程并发能力、LPDDR4X高带宽存储对模型加载速度的影响,以及16+路硬编解码在振动/热成像融合中的应用,阐述了系统从数据采集、特征提取、推理决策到HMI交互的完整链路。重点量化了不同配置下模型推理吞吐量、时延及稳定性指标,并对比了工业级与商用级平台在MTBF与抗抖动方面的差异,为智能制造项目主管和算法工程师提供了可落地的架构参考。
