一种基于边缘AI算法检测汽轮机叶片抖动状态的方法

本发明公开了一种基于边缘AI算法检测汽轮机叶片抖动状态的方法,边缘AI算法采用进行通道剪枝和权重剪枝的轻量化1D‑CNN模型，方法包括步骤：采集叶片感应电压信号；提取所述感应电压信号的时域特征和频域特征；将所述时域特征和频域特征输入所述轻量化1D‑CNN模型，得到所述叶片抖动状态。通过通道剪枝和权重剪枝大幅减少模型参数量，在保证诊断精度的前提下，显著降低模型的计算复杂度和存储占用，使其能够高效部署于资源受限的边缘设备中。