在基于边缘 AI 的电机状态检测项目中，高质量的传感器数据集是训练高准确率模型的基础。本篇过程帖重点记录如何通过 NUCLEO-H533RE 驱动 ULN2003 步进电机 与 LIS3DHTR 三轴加速度计，获取并整理电机在“停止（STOP）”与“启动运转（RUN）”两种状态下的三轴振动加速度数据，并将其格式化为满足 NanoEdge AI Studio 工具要求的标准训练数据集。

为了敏锐捕捉步进电机运转时的微弱机械振动，我将 LIS3DHTR 传感器模块紧密贴合固定在 28BYJ-48 步进电机 外壳表面。各模块与 NUCLEO-H533RE 开发板的引脚连接如下：

1. LIS3DHTR 加速度计（I2C1 接口）：

• VCC -> 3.3V，GND -> GND

• SCL -> PB6（自动兼容切换 PB8），SDA -> PB7（自动兼容切换 PB9）

2. ULN2003 步进电机驱动板（GPIO 接口）：

• IN1 -> PA8，IN2 -> PA9，IN3 -> PB5，IN4 -> PB10

• 供电采用 5V 独立供电，共地连接。

NanoEdge AI Studio 对多轴时间序列分类（n-Class Classification）的数据格式有严格要求：

• 数据排列格式：每一行代表一个完整的时间窗口（Buffer Signal），包含 NN 个采样点，每个采样点按 X0, Y0, Z0, X1, Y1, Z1, ..., X(N-1), Y(N-1), Z(N-1) 交错排列，以逗号分隔（CSV 格式）。

• 采样参数设定：

• 量程与输出速率：将 LIS3DHTR 配置为 ±2g 高灵敏度量程（分辨率达 1mg/digit），内部 ODR 设为 400Hz。

• 采样频率：MCU 每 5ms 读取一次三轴加速度值（即采样频率为 200Hz）。

• 时间窗口长度：设定每行采集 64 个采样点（耗时 320ms），即每行包含 64 × 3 = 192 个数据列。

• 非阻塞传输优化：为了防止串口打印阻塞步进电机的 3ms 换相节拍，我们将 USART2 波特率提升至 921600 bps，并采用每 5ms 增量打印 1 个点（耗时仅 0.1ms）、满 64 点输出回车换行 \r\n 的方式，保证了电机运转与采样的绝对平稳。

通过在代码中设计非阻塞串口指令交互（发送 '0' 控制电机停止，发送 '1' 控制电机顺时针运转，发送 'p' 暂停/恢复数据流），无需反复烧录程序即可在同一个工程中完成两类状态的数据采集：

#define NEAI_SAMPLES_PER_LINE  64U   /* 每个时间窗口采样点数: 64点 * 3轴 = 192个数据 */#define SAMPLE_INTERVAL_MS     5U    /* 采样间隔 5ms (200Hz) *//* 每 5ms (200Hz) 读取一次加速度计数据并按 NanoEdge AI 格式输出 */if (g_stream_en && ((now - last_sample_tick) >= SAMPLE_INTERVAL_MS)){  last_sample_tick = now;  int16_t mx = 0, my = 0, mz = 0;  if (LIS3DH_ReadAccMg(&g_lis3dh, &mx, &my, &mz) == 0)  {    g_sample_idx++;    if (g_sample_idx < NEAI_SAMPLES_PER_LINE)    {      printf("%d,%d,%d,", mx, my, mz); /* 前63个点以逗号结尾 */    }    else    {      printf("%d,%d,%d\r\n", mx, my, mz); /* 第64个点换行，完成一帧窗口 */      g_sample_idx = 0;    }  }}

1. 采集停止状态数据（0.txt / stop）：上电默认电机停止，打开串口助手（921600 波特率，关闭时间戳），采集超过 200 行平稳静止状态下的加速度数据，剔除首尾不完整行后保存为 0.txt。

2. 采集运行状态数据（1.txt / run）：通过串口发送指令 '1' 启动步进电机，待电机平稳旋转后，同样采集超过 200 行振动数据，剔除首尾残缺行后保存为 1.txt。

3. 导入验证：打开 NanoEdge AI Studio V5.2.0，在 Signals 步骤中分别导入两组数据，工具成功识别出 192 columns、无任何 NaN 或格式错误，频域与时域波形特征区分度极佳，完美满足训练要求！