边缘 AI：MCU / TinyML 电力传感特征提取与上送手册（可执行）
调研日期：约 2026-10-25（Asia/Shanghai）
定位：就地 MCU 对 AFCI 电流窗、主变/柜体振动、柜内超声能量 做轻量特征与可选 TinyML 推理，经 MCU → 边缘网关 → MQTT 上送诊断事件；MCU 不做金标准保护。
上游衔接：edge-ai-afci-pd-selfcollect-sop.md、edge-ai-transformer-vibration-sop.md、edge-ai-event-schema-acceptance.md、edge-ai-mqtt-hardening-offline-buffer.md、edge-ai-substation-gateway-bom.md、edge-ai-license-ledger-template.md、edge-ai-model-signstore-mender-cookbook.md。
能力量级以厂商公开文档为准；不编造精确 TOPS/单价；不确定处标 unknown。许可须进台账并法务复核。
0. 一句话结论
MCU/TinyML 负责 采窗 → 时域/简易频谱特征 →（可选）片上异常分 → 特征向量 MQTT 上送；网关做二次确认、难例留存与 OTA。事件默认 quality=suspect。公开轴承/电弧 Demo ≠ 现场金标准。禁止把 MCU 告警接跳闸、GOOSE 联锁或 AFCI 脱扣线圈。
1. 适用场景与安全边界
| 场景 | MCU 做什么 | MCU 不做什么 | 事件码衔接 |
|---|---|---|---|
| AFCI / 光伏串电流自采 | 16～64 kHz 窗、过零/突发计数、简易 FFT 桶、二分类 score | 认证级 AFDD、脱扣决策 | ARC_PROXY_ALARM（见 AFCI SOP） |
| 主变 / 电抗器油箱壁振动 | 5～12.8 kS/s 窗、RMS/峰值/峭度、100 Hz 谐波桶 | 型式试验、正式振动诊断结论 | VIB_ABNORMAL |
| 柜内 / 接头超声能量 | 包络能量、峭度、超阈计数 | 局放 PRPD 金标准分类 | US_ABNORMAL（与 PD_PRPD_ABNORMAL 分点） |
| 温振复合（可选） | 表面温度 + 振动特征同包上送 | 热像金标准、负荷预测 | 可并 telemetry 或扩 series.aux |
硬边界
- MCU 输出仅 诊断代理；主站显示「AI 推断」直至人工确认。
- 与保护网 分 VLAN / 分点号 / 分 LD；104/61850 只读镜像。
- 公开集（CWRU/IMS、Siemens 16 kHz 电弧等）只验流水线，禁止映射为一次设备缺陷类写进标书验收。
2. 板型短名单（公开能力量级）
| 档 | 代表器件 / 开发板 | 核与加速 | 公开量级（量级感，非承诺） | 典型传感落点 | 工具链入口 |
|---|---|---|---|---|---|
| A 首选工业 | STM32H7（M7）/ STM32U5（M33） | CPU + 可选 DSP/FPU；H7 算力与 SRAM 余量较大 | H7：百 MHz～数百 MHz 级 M7；U5：超低功耗传感；无公开「TOPS」可对标 GPU | 振动 + AFCI 特征；NanoEdge 时序异常 | NanoEdge AI Studio（ST 称现免费）、STM32Cube.AI、Edge Impulse |
| A+ 高采样电流 | STM32G4 / 同类高速 ADC MCU | 高采样 ADC + DSP | 适合 ≤~250 kHz 电流窗（见 AFCI SOP） | AFCI 电流 | Cube + CMSIS-DSP；可选 NanoEdge |
| B 低成本 Wi-Fi | ESP32-S3 | LX7 + 向量指令；常见 DevKit ~512 KB SRAM，可选 PSRAM | 适合低频振动/温振 + TFLM 小模型；非高 kHz AFCI 主路径首选 | 油箱壁低频振、柜内辅助 | ESP-IDF / PlatformIO + TFLM；Edge Impulse 可导出 |
| C MCU+NPU 小类 | NXP MCX N94x（如 MCXN947） | 双 M33 + eIQ Neutron NPU | 厂商公开约 4.8 GOPS INT8（NPU 理论峰值，非端到端 FPS） | 需片上小 NN 时（AD/KWS 量级） | MCUXpresso + eIQ；可对标 TFLM |
| C′ 更高阶 MCU 类 | i.MX RT700 等 | Neutron N3-64 等 | 厂商应用笔记称峰值可达约 41.6 GOPS 量级（unknown 现场功耗/可用性，须实测） | 边缘前端加重推理 | eIQ / LiteRT Micro |
| D 低功耗无线 | Nordic nRF52840 / nRF54 系列 | M4 / 多核；无内置加速度时常外挂 | Edge Impulse / nRF Connect SDK 有样例；适合电池节点温振 | 无线测点 → 网关汇聚 | Edge Impulse wrapper、Zephyr |
| 参考（不入默认 BOM） | STM32N6（含 NPU） | M55 + NPU | 公开资料约 0.6 TOPS@1 GHz 量级（实验室/宣传口径，站端须实测） | 视觉小模型或重时序 | ST Edge AI Suite |
与 ST NanoEdge / Edge Impulse 的关系
| 工具 | 角色 | 电力项目建议 |
|---|---|---|
| NanoEdge AI Studio | ST AutoML：异常检测 / 分类 / 回归 → 生成 C 库；可含片上学习 | STM32 时序异常首选冷启动；生成库钉版本进签名仓 |
| Edge Impulse | 端到端采数→特征→模型→C++/CMSIS 部署；多厂商板 | 跨 STM32 / Nordic / ESP 统一流水线时用；企业版许可另核 |
| STM32Cube.AI / TFLM | 自研或导入 .tflite |
规则特征够用时可不引入 NN；需要 INT8 小网再上 |
选型口诀：先规则特征（CMSIS-DSP）→ 再 NanoEdge/EI 异常分 → 仍不够再上网关 1D-CNN。MCU 侧默认不上大视觉 YOLO。
3. 特征清单、窗长与采样率
对齐 AFCI SOP / 振动 SOP；实现时 Python 训练特征与片上 C 特征必须数值对齐（同窗、同窗函数、同归一化顺序）。
3.1 特征表
| 组 | 特征 | 计算要点 | 主要场景 |
|---|---|---|---|
| 时域 | RMS | arm_rms_f32 或等价；可分轴 |
振动、电流、超声包络 |
| 时域 | 峰值 / 峰峰值 | max|x|、max−min | 冲击、电弧突发 |
| 时域 | 峭度（kurtosis） | CMSIS-DSP 无现成 API（Issue 仍开放）→ 自写四阶矩；钉公式进台账 | 冲击/异响敏感 |
| 时域 | 均值 / 方差 / 波峰因数 | 基线漂移、传感器故障 | 全场景 SENSOR_FAULT 辅助 |
| 频域桶 | 简易 FFT 桶 | 256/512 点 RFFT + 幅值；合并为 8～32 桶 | 振动 100 Hz 及谐波；电流谱粗分 |
| 事件计数 | 过零率 | 单位时间过零次数 | 电流/振动状态切换 |
| 事件计数 | 突发 / 超阈计数 | 短时能量超阈次数、最大突发时长 | AFCI、超声、机构冲击 |
| 可选 | 包络谱粗峰 | 解调后再桶化（算力紧可放网关） | 轴承式冷却器辅测点 |
3.2 窗长与采样率建议
| 场景 | 采样率 | 窗长 | 点数量级 | MCU 输出 |
|---|---|---|---|---|
| AFCI DC 串（MCU） | 16～64 kHz | 10～62.5 ms | 约 160～4000 | 特征向量 + score；大窗环形本地 |
| 交流 AFDD 对照 | 64～250 kHz | 半波～数周期 | 视 RAM | 优先 G4 类；S3 慎选 |
| 主变 MCU 振动 | 5～12.8 kS/s | 0.5～2 s | 约 2.5k～25k（可下采/分块） | RMS/峭度/100 Hz 桶 |
| 网关侧精测振（对照） | 25.6 kS/s 量级 | 同 SOP | — | 二次确认，非 MCU 必做 |
| 柜内超声能量 | 包络后 1～10 kS/s 或能量积分 | 0.2～1 s | 小 | 能量/峭度/计数 → US_ABNORMAL |
防抖：连续 N=3～5 窗一致且排除负荷/冷却掩码后，才升正式事件码（与振动 SOP 一致）。
4. 上送：特征向量、URI 与 Schema
4.1 路径
传感器 → MCU(采窗/特征[/TinyML]) → UART/CAN/ETH/Wi-Fi/BLE
→ 边缘网关(二次确认、难例、签名仓)
→ MQTT Broker(AI VLAN) → 运维/只读 104 镜像
MCU→网关可用：UART+SLIP/COBS、CAN FD、以太网 UDP、ESP 时 Wi-Fi MQTT 直连仅试点（生产仍建议经网关统一鉴权/缓冲）。
4.2 Topic（对齐 MQTT 加固手册）
edgeai/{org}/{site}/{device_id}/events/sensing（或 events/vib / events/afci）
QoS1；禁止 Retain；断线时 MCU/网关均须 有界队列，满则丢原始窗 URI、保事件摘要。
4.3 JSON 示意（时序 series）
{
"schema_ver": "1.0",
"msg_id": "01JEXAMPLE",
"ts": "2026-10-25T08:50:00+08:00",
"device_id": "mcu-tank-vib-03",
"model": { "ver": "featpack-vib-0.3.2", "hash": "sha256:..." },
"series": {
"fs_hz": 12800,
"win_ms": 1000,
"feat": {
"rms": 0.42,
"peak": 1.8,
"kurtosis": 3.6,
"zcr": 120.5,
"burst_n": 2,
"fft_bins": [0.1, 0.8, 0.3, 0.15]
},
"score": 0.71,
"cls": "mech_suspect",
"raw_uri": "s3://site-buf/mcu-tank-vib-03/20261025T085000.bin"
},
"event": {
"code": "VIB_ABNORMAL",
"type": "alarm",
"quality": "suspect",
"debounce_n": 4
}
}
| 字段要点 | 要求 |
|---|---|
event.code |
VIB_ABNORMAL / US_ABNORMAL / ARC_PROXY_ALARM；与点表逐字一致 |
quality |
默认 suspect；人工确认前不上紧急保护语义 |
raw_uri |
可选；环形原始窗仅本地或对象存储；MQTT 不塞大窗 b64 |
model.ver |
特征包/库哈希；对齐签名仓；错签可上送 MODEL_VERIFY_FAIL（运维轨） |
5. 工具链与许可注意
| 组件 | 用途 | 许可要点（约 2026-10，须复核） | 台账动作 |
|---|---|---|---|
| CMSIS-DSP | FFT、RMS、统计 | Apache-2.0 | 记版本；峭度自研代码 SPDX |
| CMSIS-NN | 可选加速 | Apache-2.0 | 与 EI/Cube 绑定版本 |
| TFLM / LiteRT Micro | 片上小网 | Apache-2.0（上游） | 算子白名单；arena 静态分配 |
| NanoEdge AI Studio | 生成 STM32 C 库 | 工具现宣称免费；生成库嵌入产品条款须读 EULA | 钉 Studio 版本 + 库哈希 |
| Edge Impulse | 跨板流水线 | 社区/企业分级；导出 SDK 许可看订阅 | 企业条款进法务 |
| ESP-IDF / Zephyr / NCS | BSP | Apache-2.0 等 | 记 SDK 大版本 |
| eIQ / MCUXpresso | NXP NPU | 组件 SPDX 因包而异 → unknown 须逐包核 | 禁止未审闭源 blob 外发 |
红线对齐许可台账：NC/AGPL 数据集与权重不进量产固件；公开 Demo 权重不得冒充站内金标准。
6. 两周落地（一块 MCU 板 + 网关联调）
| 日 | 动作 | 出口 |
|---|---|---|
| D1 | 定场景（振动 或 AFCI 二选一先通）；定板（建议 NUCLEO-H7/U5 或 FRDM-MCXN947；Wi-Fi 试点可用 S3）；冻结事件码与 Topic | 一页设计纪要 |
| D2 | 传感器接线：加速度 SPI/I2C 或电流分流+ADC；确认 AI VLAN 可达网关 | 原始串口/SD 能录 60 s |
| D3–4 | CMSIS-DSP：RMS/峰值/峭度 + 512 点 FFT 桶；窗参数写死与 SOP 一致 | 特征 CSV 与 Python 对齐误差可接受（项目自定阈，如相对误差 <1%～5%） |
| D5 | 网关收 UART/MQTT：解析 series.feat，落盘难例；Broker 用 Mosquitto 试点（见 MQTT 手册） |
QoS1 事件可见 |
| D6 | （可选）NanoEdge 或 EI 异常库替换纯阈值；model.ver=内容哈希 |
签名/哈希字段非空 |
| D7–8 | 防抖 N 窗、传感器故障码、断 MQTT 有界缓冲（MCU 侧小环 + 网关大环） | 断 Broker 5 min 采窗不堵 |
| D9–10 | 公开集 子集只跑流水线签字（CWRU 或 Siemens 16 kHz）；不写业务准确率进验收 | Demo 录像 + Schema 样例 |
| D11–12 | 站内/台架负样本；阈值固化；与 104 点表预留 IOA 对照 | quality=suspect 主站文案已挂 |
| D13–14 | 文档：BOM、特征公式、红线、许可台账行；OTA 仅特征包/库经签名仓 | 可移交下一站复制 |
出口标准：一端到端「窗→特征→MQTT→网关」；事件码与 Schema 一致；无跳闸通路；公开 Demo 仅流水线证明。
7. 硬红线（验收否决）
| # | 红线 |
|---|---|
| R1 | 禁止 MCU/AI 事件接入保护跳闸、GOOSE、软压板、AFCI 脱扣线圈、冷却器强制联锁 |
| R2 | 公开轴承 / 电弧 Demo ≠ 现场金标准；不得写入型式或一次设备缺陷验收指标 |
| R3 | 默认 quality=suspect；未人工确认不得升紧急保护语义 |
| R4 | 原始大窗不上 MQTT 正文；URI 与对象存储 ACL 受控 |
| R5 | 特征包/model.ver 未经签名校验不得作为「已发布」版本；错签上送运维事件，不静默运行 |
| R6 | MCU 不做 PRPD/金标准 AFDD；重分类放网关或离线专家 |
8. 与网关 BOM / 后续工作
- 网关档位见
edge-ai-substation-gateway-bom.md：A=RK3588J 等可收多路 MCU 特征；MCU 节点挂在 AI VLAN 传感子网。 - OTA：特征库走 模型签名仓，与系统 Mender Artifact 分轨。
- 下一扩展：冷却器风扇单独
task=cooling_vib；温振同包；片上学习（NanoEdge）仅限受控试点。
本文为行业调研可执行手册，不构成安规、型式试验或保护配置依据。板级 TOPS/价格与许可以采购日官网与法务结论为准。