AI讓電機(jī)“會(huì)說(shuō)話”:MCU廠商押注預(yù)測(cè)性維護(hù)新賽道

原創(chuàng) 電子工程世界 2025-02-07 08:03
自從MCU加入AI功能,很多人都不知道AI到底能夠?yàn)槲覀儙?lái)什么變革。事實(shí)上,MCU廠商就給出了答案,在最近接連關(guān)注電機(jī)預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)這一領(lǐng)域。作為最典型應(yīng)用之一的電機(jī)預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)究竟有什么魔力?
在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域,電機(jī)作為各類設(shè)備的核心動(dòng)力源,穩(wěn)定運(yùn)行保證至關(guān)重要。一旦電機(jī)出現(xiàn)故障,不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備停機(jī),還可能帶來(lái)生產(chǎn)中斷、維修復(fù)雜等等一系列衍生問(wèn)題。電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,成為保障電機(jī)可靠運(yùn)行、提升工業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵手段。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),中國(guó)每年僅因電機(jī)燒毀所消耗的電量就達(dá)數(shù)千萬(wàn)度,電機(jī)燒毀的數(shù)量達(dá)20萬(wàn)臺(tái)次以上,修理費(fèi)達(dá)20億元以上,而因停工停產(chǎn)所造成的損失更是無(wú)法估量。也正因此,預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)于電機(jī)而言至關(guān)重要。


電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)的工作原理


電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)主要依托數(shù)據(jù)收集、分析處理、模型預(yù)測(cè)及決策執(zhí)行這四大關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)收集:在電機(jī)的關(guān)鍵部位,如軸承、繞組等,安裝各類傳感器,實(shí)時(shí)采集電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的多種數(shù)據(jù)。溫度傳感器監(jiān)測(cè)電機(jī)溫度,防止過(guò)熱引發(fā)故障;振動(dòng)傳感器檢測(cè)電機(jī)振動(dòng)情況,判斷是否存在機(jī)械不平衡或部件松動(dòng);電流傳感器負(fù)責(zé)記錄電流變化,反映電機(jī)的負(fù)載狀態(tài)和電氣性能。通過(guò)感知持續(xù)收集數(shù)據(jù),并通過(guò)有線或無(wú)線通信技術(shù),將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。

分析處理:收集到的數(shù)據(jù)往往包含噪聲和異常值,因此數(shù)據(jù)分析處理環(huán)節(jié)必不可少。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,去除干擾信息,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。接著,從清洗后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征,如振動(dòng)的峰值、均值、電流的諧波分量等。之后,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,建立電機(jī)故障預(yù)測(cè)模型。例如,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,讓模型學(xué)習(xí)電機(jī)正常與故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)特征模式,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)未來(lái)狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。而如果利用傳統(tǒng)的FFT,耗時(shí)更長(zhǎng)同時(shí)準(zhǔn)確率也不夠。

模型預(yù)測(cè):基于訓(xùn)練好的模型,當(dāng)檢測(cè)到電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常趨勢(shì),預(yù)測(cè)可能發(fā)生故障時(shí),系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出預(yù)警。

決策執(zhí)行:維護(hù)人員收到預(yù)警后,結(jié)合電機(jī)的運(yùn)行歷史、生產(chǎn)計(jì)劃等因素,制定科學(xué)合理的維護(hù)決策。對(duì)于輕微故障,可安排在設(shè)備下次常規(guī)檢修時(shí)處理;若為嚴(yán)重故障,則需立即停機(jī)搶修,以避免故障擴(kuò)大。


如何選擇適合電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)和工具


選擇適合電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)和工具,需綜合考量多方面因素。

適配電機(jī)特性:從電機(jī)自身特點(diǎn)出發(fā),不同類型、功率及應(yīng)用場(chǎng)景的電機(jī),其故障模式和關(guān)鍵監(jiān)測(cè)參數(shù)存在差異。小型電機(jī)可能更關(guān)注繞組溫度和電流變化,大型電機(jī)則對(duì)振動(dòng)和軸承狀態(tài)更為敏感。因此,要依據(jù)電機(jī)具體特性,選擇針對(duì)性的傳感器和監(jiān)測(cè)技術(shù)。

注重技術(shù)性能:在技術(shù)層面,數(shù)據(jù)采集技術(shù)要確保準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)。傳感器的精度和可靠性直接影響監(jiān)測(cè)結(jié)果,需選擇質(zhì)量可靠、適合電機(jī)工作環(huán)境的傳感器。數(shù)據(jù)分析方法上,簡(jiǎn)單的線性模型可能適用于監(jiān)測(cè)電機(jī)某些線性變化參數(shù),而對(duì)于復(fù)雜的故障模式,深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),能更好地處理電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的非線性數(shù)據(jù)關(guān)系,提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

用于電機(jī)軸承和電弧故障檢測(cè)的 CNN 模型可以從原始傳感器數(shù)據(jù)(例如振動(dòng)信號(hào))中學(xué)習(xí)復(fù)雜模式,然后檢測(cè)指示軸承故障的細(xì)微變化。

由于 CNN 模型可以自主從原始或預(yù)處理的傳感器數(shù)據(jù)(例如電機(jī)振動(dòng)信號(hào)、電壓或電流)中學(xué)習(xí),因此CNN模型非常適合用于故障檢測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)的傳感器數(shù)據(jù)分析。無(wú)需手動(dòng)干預(yù)即可直接提取有意義的特征,從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健、準(zhǔn)確的檢測(cè)。同時(shí),可以利用表示可變工作條件和不同硬件變化的傳感器數(shù)據(jù)以及快速傅里葉變換(FFT)等不同的預(yù)處理算法來(lái)提高模型的適應(yīng)性、抗噪性和可靠性,同時(shí)減少總檢測(cè)或推理延遲。
由于 CNN 可以高效處理大量數(shù)據(jù),并在不同的運(yùn)行條件下表現(xiàn)良好,因此適用于工業(yè)環(huán)境中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)。在這些環(huán)境中采用 CNN 模型可以更早、更有效地檢測(cè)電機(jī)軸承故障,從而提高設(shè)備可靠性和運(yùn)行效率。

考量工具功能:評(píng)估工具性能時(shí),功能完整性是關(guān)鍵。優(yōu)秀的預(yù)測(cè)性維護(hù)工具不僅要能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電機(jī)故障,還應(yīng)具備生成詳細(xì)維護(hù)計(jì)劃的功能,明確維護(hù)時(shí)間、內(nèi)容及所需資源。同時(shí),工具的易用性也不容忽視,操作界面應(yīng)簡(jiǎn)潔直觀,方便維護(hù)人員使用,降低培訓(xùn)成本。


電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用具體實(shí)施案例


某汽車制造工廠:該工廠在生產(chǎn)線上大量使用電機(jī)驅(qū)動(dòng)各類設(shè)備,如傳送帶、機(jī)器人手臂等。為保障生產(chǎn)的連續(xù)性,引入了電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。在電機(jī)上安裝振動(dòng)、溫度和電流傳感器,實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),一臺(tái)用于驅(qū)動(dòng)大型機(jī)械手臂的電機(jī),其振動(dòng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動(dòng),且電流值也偏離正常范圍。預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)迅速發(fā)出預(yù)警,經(jīng)技術(shù)人員進(jìn)一步分析,判斷可能是電機(jī)軸承磨損。由于預(yù)警及時(shí),工廠在生產(chǎn)線非繁忙時(shí)段安排了電機(jī)檢修,更換了磨損的軸承。此次維護(hù)避免了因電機(jī)突發(fā)故障導(dǎo)致的生產(chǎn)線長(zhǎng)時(shí)間停機(jī),據(jù)估算,至少挽回了數(shù)十萬(wàn)元的生產(chǎn)損失,同時(shí)延長(zhǎng)了電機(jī)的整體使用壽命。

某化工企業(yè):化工生產(chǎn)中的電機(jī)多處于惡劣環(huán)境,面臨高溫、高濕度及化學(xué)腐蝕等挑戰(zhàn)。企業(yè)采用預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù),對(duì)多臺(tái)關(guān)鍵電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。其中一臺(tái)用于物料輸送的電機(jī),在運(yùn)行過(guò)程中,溫度傳感器檢測(cè)到電機(jī)繞組溫度持續(xù)上升,同時(shí)基于深度學(xué)習(xí)算法的分析模型發(fā)現(xiàn)電流諧波特征也出現(xiàn)異常。預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)判定電機(jī)可能存在繞組絕緣老化問(wèn)題。企業(yè)立即安排維護(hù)人員對(duì)電機(jī)進(jìn)行檢查,確認(rèn)了絕緣老化情況,并及時(shí)進(jìn)行了修復(fù)。通過(guò)這次預(yù)測(cè)性維護(hù),避免了電機(jī)因絕緣失效引發(fā)的短路故障,保障了化工生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行,同時(shí)減少了因計(jì)劃外停機(jī)造成的化工原料浪費(fèi)和環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn)。

正是CNN在電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)方面的重要性,越來(lái)越多的電機(jī)控制器廠商開(kāi)始將AI加入其中。


德州儀器


最近的一個(gè)例子是德州儀器(TI)推出集成CNN功能的C2000產(chǎn)品TMS320F28P550SJ。
C2000 F28P550SJ包括了C28x DSP,CLA,以及NPU,可以執(zhí)行不同的電機(jī)功能,包括了預(yù)測(cè)性維護(hù)。

要實(shí)現(xiàn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的可靠運(yùn)行,需要進(jìn)行快速且可預(yù)測(cè)的系統(tǒng)故障檢測(cè),以幫助減少錯(cuò)誤警報(bào),同時(shí)還需要監(jiān)測(cè)電機(jī)軸承異常和實(shí)際故障。

一些電機(jī)軸承故障監(jiān)測(cè)方法還使用多個(gè)器件來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制,通過(guò)振動(dòng)分析進(jìn)行監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)控和聲學(xué)測(cè)量。然后,這種離散化方法使用基于數(shù)據(jù)的規(guī)則檢測(cè)來(lái)監(jiān)測(cè)潛在故障,這需要手動(dòng)解析,并且可能會(huì)錯(cuò)過(guò)早期故障,或者無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)故障類型。但這都需要大量的系統(tǒng)專業(yè)知識(shí),并且自適應(yīng)性和靈敏度都受到限制,從而限制檢測(cè)精度。此外,向系統(tǒng)中添加用于故障監(jiān)測(cè)的分立式器件和用于電機(jī)控制的專用實(shí)時(shí)控制 MCU 會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性。
基于邊緣 AI 的集成式故障檢測(cè)功能在 TMS320F28P550SJ 等實(shí)時(shí) MCU 中本地運(yùn)行 CNN 模型,有助于提高故障檢測(cè)率、避免誤報(bào),同時(shí)提供更好的預(yù)測(cè)性維護(hù)。借助邊緣 AI,這些系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)并適應(yīng)環(huán)境,從而優(yōu)化實(shí)時(shí)控制、提高整體系統(tǒng)可靠性、安全性和效率,同時(shí)減少停機(jī)時(shí)間。
CNN 模型如何增強(qiáng)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中的故障監(jiān)測(cè)和檢測(cè)
另外,在軟件方面,TI提供Edge-AI Model Composer,能將常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)訓(xùn)練好的模型,轉(zhuǎn)換為適合在 TI 的MCU和MPU等邊緣設(shè)備上運(yùn)行的格式。


ADI


ADI OtoSense Smart Motor Sensor 是一款基于人工智能的全一站式硬件與軟件解決方案,有助于避免停機(jī)時(shí)間并優(yōu)化維護(hù)成本。很早以前,ADI 就看到電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)潛力,2018 年開(kāi)始陸續(xù)收購(gòu)包括 OtoSense 以及 Test Motors 在內(nèi)的預(yù)測(cè)性維護(hù)軟件和平臺(tái)供應(yīng)商,并通過(guò) ADI 的整合,將不同的產(chǎn)品整合為一個(gè)完整的智能電機(jī)傳感器解決方案(Smart Motor Senor, SMS)。

該方案由三部分組成:首先是硬件平臺(tái),內(nèi)部集成了 ADI 的振動(dòng)和溫度傳感器,以及信號(hào)鏈等產(chǎn)品,負(fù)責(zé)收集電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài);其次,是 ADI 開(kāi)發(fā)的一套預(yù)測(cè)性維護(hù)算法,目前支持包括轉(zhuǎn)子、定子、軸承、平衡度、冷卻系統(tǒng)、支撐腳松動(dòng)等等故障算法,這些算法已經(jīng)部署到了云端,與邊緣的數(shù)據(jù)連接通過(guò)安全 MQTT 進(jìn)行,并支持 OTA 更新;另外則是一套運(yùn)行于手機(jī)或電腦端的 HMI,以圖表的形式展現(xiàn)健康指數(shù),并提供運(yùn)維指導(dǎo)。同時(shí),為了與智能工廠的平臺(tái)相融合,ADI 也開(kāi)放了 API 接口。
其具備以下關(guān)鍵特性:

可操作的診斷:能夠診斷 9 種機(jī)械和電氣電機(jī)故障,包括故障嚴(yán)重程度,并針對(duì)特定故障提供推薦措施。性能指標(biāo)可識(shí)別負(fù)載的潛在問(wèn)題或可能需要額外操作的工藝變化。

可擴(kuò)展性:設(shè)置快速,易于使用。無(wú)需電線或額外網(wǎng)關(guān),可與大多數(shù)電機(jī)配合使用(詳見(jiàn)背面的電機(jī)兼容性)。易用的界面減少了培訓(xùn)和設(shè)備維護(hù)成本。


瑞薩


通過(guò)收購(gòu)Reality AI,豐富了技術(shù)與工具庫(kù),讓瑞薩能夠?qū)⑦@些技術(shù)與MCU和MPU產(chǎn)品相結(jié)合,幫助開(kāi)發(fā)者將先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和信號(hào)處理無(wú)縫應(yīng)用于解決復(fù)雜問(wèn)題。

RealityCheck Motor 是一款先進(jìn)的軟件工具箱,它使用來(lái)自電機(jī)控制過(guò)程的電氣信息來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)、異常檢測(cè)和智能控制反饋的開(kāi)發(fā),而無(wú)需額外的傳感器。它能夠檢測(cè)系統(tǒng)參數(shù)的細(xì)微變化,以指示維護(hù)問(wèn)題和異常,從而實(shí)現(xiàn)早期檢測(cè)并減少停機(jī)時(shí)間。該軟件可與瑞薩電子 MCU、MPU 和電機(jī)控制套件無(wú)縫協(xié)作,并與 Reality AI Tools完全集成,以大規(guī)模創(chuàng)建、驗(yàn)證和部署傳感器分類或預(yù)測(cè)模型。

RealityCheck Motor 能夠無(wú)傳感器地檢測(cè)系統(tǒng)參數(shù)的微小變化,這些變化表明存在異常和維護(hù)問(wèn)題。該工具箱可以部署在端點(diǎn)上,以便及早檢測(cè)電機(jī)系統(tǒng)中的故障,從而及時(shí)維護(hù),減少停機(jī)時(shí)間和密集的維修成本。具有性能優(yōu)化、實(shí)時(shí)性和擴(kuò)展的數(shù)據(jù)收集引擎;支持無(wú)傳感器 ML 模型,減少產(chǎn)品 BoM;嵌入式條件監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)、異常檢測(cè)和控制反饋等多項(xiàng)優(yōu)勢(shì)。? ?? ? ? ? ?

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在MCU方面,瑞薩的RA8M1 MCU 系列是業(yè)界首款基于 Arm Cortex-M85內(nèi)核的 32 位MCU,能夠以 480 MHz 頻率實(shí)現(xiàn)超過(guò) 3000 CoreMark 分?jǐn)?shù),實(shí)現(xiàn)出色的AI性能。


意法半導(dǎo)體


在電機(jī)中實(shí)施故障檢測(cè)和分類框架是預(yù)測(cè)性維護(hù)策略的第一步。預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)主動(dòng)解決潛在的電機(jī)問(wèn)題來(lái)減少停機(jī)時(shí)間、避免生產(chǎn)損失、延長(zhǎng)設(shè)備壽命并利用實(shí)際數(shù)據(jù)推動(dòng)決策,從而有助于降低生產(chǎn)成本。然而,故障檢測(cè)及其分類面臨著許多挑戰(zhàn),例如數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理和特征工程以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型互操作性和優(yōu)化。
ST利用STM32 AI生態(tài)系統(tǒng)可以順利完成這一旅程,增強(qiáng)維護(hù)團(tuán)隊(duì)的可靠性和信心。? ? ? ??
具體流程如下:
通過(guò)使用ISE OneX 測(cè)試臺(tái)設(shè)置,ST準(zhǔn)確地創(chuàng)建并重現(xiàn)了多種故障,包括電機(jī)旋轉(zhuǎn)不平衡、軸承松動(dòng)或故障以及軸錯(cuò)位。? ? ??

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目標(biāo)是使用NanoEdge AI Studio生成一個(gè)能夠?qū)@些故障進(jìn)行分類的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。? ?? ? ? ? ?

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ST在NanoEdge AI Studio中設(shè)置數(shù)據(jù)記錄器生成器,以使用內(nèi)置常開(kāi)ISM330DHCX傳感器的STEVAL-PROTEUS1連續(xù)記錄電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)。? ? ? ?

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ST使用記錄的振動(dòng)數(shù)據(jù)和 NanoEdge AI Studio 提供的采樣查找器工具來(lái)確定項(xiàng)目使用的最佳信號(hào)長(zhǎng)度和數(shù)據(jù)速率組合。? ? ? ? ?

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在基準(zhǔn)測(cè)試過(guò)程中,NanoEdge AI Studio確定了幾個(gè)能夠高精度地對(duì)電機(jī)的正常狀態(tài)和4種故障進(jìn)行分類的庫(kù)。? ? ? ? ?

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通過(guò)NanoEdge AI Studio中的驗(yàn)證步驟,ST選擇了在測(cè)試生成的新數(shù)據(jù)集上產(chǎn)生最佳結(jié)果的庫(kù)。? ? ? ? ?

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編譯庫(kù)后,使用ST BLE傳感器移動(dòng)應(yīng)用程序通過(guò)藍(lán)牙將其部署在 STEVAL-PROTEUS 板上。? ? ? ? ?

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可以按照相同的步驟創(chuàng)建一個(gè)類似的 AI 模型,該模型能夠?qū)Χ喾N級(jí)別的錯(cuò)位(0.0、0.2、0.4 和 0.6 毫米)進(jìn)行分類。? ? ??

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另外,還可以分析包括旋轉(zhuǎn)不平衡,軸承松動(dòng),軸承故障,錯(cuò)位等。
根據(jù)ST的實(shí)測(cè)表明,準(zhǔn)確度可達(dá)99.80%,內(nèi)存占用為12.7 KB RAM,25.4 KB Flash。


恩智浦


恩智浦強(qiáng)調(diào)了eIQ在預(yù)測(cè)性維護(hù)開(kāi)發(fā)方面的重要性。

越來(lái)越多的應(yīng)用要求能夠在配備微控制器和微處理器的邊緣設(shè)備上運(yùn)行的AI,這帶來(lái)了更低的延遲、更低的能耗以及更強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等好處。在這些應(yīng)用中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常用于開(kāi)發(fā)三類主要任務(wù):異常檢測(cè)、分類和回歸。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指按一致、均勻的時(shí)間間隔記錄的一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)。

1.需要時(shí)間序列數(shù)據(jù)的應(yīng)用

顧名思義,異常檢測(cè)的目的是識(shí)別超出預(yù)期的行為。它依賴時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)與正常行為的偏差,從而觸發(fā)警報(bào)或緊急停止,以盡量減少損害。

分類訓(xùn)練模型通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式來(lái)識(shí)別和分類輸入信息。這包括在訓(xùn)練過(guò)程中為數(shù)據(jù)點(diǎn)分配標(biāo)簽,使模型能夠做出準(zhǔn)確的決策。一旦模型開(kāi)發(fā)完成,它們可以有效地識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式,并對(duì)新的輸入進(jìn)行分類。

回歸任務(wù)旨在根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)連續(xù)值,例如基于歷史電池放電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)電池壽命或進(jìn)行電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)。溫度和振動(dòng)傳感器的數(shù)據(jù)可用于預(yù)測(cè)隨著時(shí)間的推移可能發(fā)生故障的幾率。

盡管還有許多其他用例受益于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI開(kāi)發(fā),但時(shí)間序列數(shù)據(jù)仍是其中最復(fù)雜、最動(dòng)態(tài)的一種。

為了在邊緣推進(jìn)AI,恩智浦推出了eIQ Time Series Studio (eIQ TSS),這是eIQ AI和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)軟件系列中的新工具。eIQ TSS具備自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程,可簡(jiǎn)化基于時(shí)間序列的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在多種MCU器件(如MCX?MCU和i.MX RT跨界MCU)上的開(kāi)發(fā)和部署。

Time Series Studio支持多種傳感器輸入信號(hào),包括電壓、電流、溫度、振動(dòng)、壓力、聲音和飛行時(shí)間等,還支持這些信號(hào)的組合,實(shí)現(xiàn)多模態(tài)傳感器融合。其自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)功能使開(kāi)發(fā)人員能夠從原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取有意義的見(jiàn)解,并快速構(gòu)建AI模型,以滿足MCU的精度、RAM和存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。該工具提供了一個(gè)全面的開(kāi)發(fā)環(huán)境,包括數(shù)據(jù)策展、可視化和分析,以及模型的自動(dòng)生成、優(yōu)化、模擬和部署。

2.eIQ Time Series Studio的分步工作流程

示例應(yīng)用

為了快速啟動(dòng)開(kāi)發(fā),NXP提供了三個(gè)主要任務(wù)的示例應(yīng)用和數(shù)據(jù)集:異常檢測(cè)、分類和回歸。該工具中包含每個(gè)應(yīng)用的詳細(xì)信息和分步說(shuō)明,幫助開(kāi)發(fā)人員順利開(kāi)始開(kāi)發(fā)流程。

eIQ Time Series Studio用戶界面
1.數(shù)據(jù)輸入

數(shù)據(jù)管理對(duì)于確保數(shù)據(jù)清潔、有序和對(duì)齊至關(guān)重要。例如,當(dāng)從室外環(huán)境中的多個(gè)傳感器收集數(shù)據(jù)時(shí),由于環(huán)境因素,數(shù)據(jù)可能會(huì)有噪聲,且采樣率不同。為了確保模型的準(zhǔn)確性,必須以時(shí)間關(guān)系為基礎(chǔ)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊和同步。

開(kāi)發(fā)人員可以在導(dǎo)入自定義時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)定義通道和類別的數(shù)量。Time Series Studio還提供了多種數(shù)據(jù)查看選項(xiàng),包括原始數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)。

2.訓(xùn)練和優(yōu)化

當(dāng)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)取代傳統(tǒng)的手動(dòng)迭代開(kāi)發(fā)過(guò)程進(jìn)行參數(shù)調(diào)整、模型和算法搜索時(shí),模型的訓(xùn)練和優(yōu)化變得更加容易。只需一鍵即可生成模型,并按精度或閃存/RAM大小進(jìn)行排序。這將模型訓(xùn)練和優(yōu)化的時(shí)間從幾周縮短到幾個(gè)小時(shí)。?
eIQ TSS用戶界面中的訓(xùn)練頁(yè)面
3.模擬

模型訓(xùn)練完成后,可以在虛擬邊緣環(huán)境中使用不同的未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。這樣可模擬目標(biāo)設(shè)備環(huán)境,使開(kāi)發(fā)人員能夠在將模型部署到實(shí)際硬件之前驗(yàn)證其性能和準(zhǔn)確性。

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4.部署
編譯所選模型后,可以為應(yīng)用生成自定義庫(kù)。使用該庫(kù)非常簡(jiǎn)單,只需兩次API調(diào)用。一次API調(diào)用用于初始化模型,另一個(gè)用于運(yùn)行推理。生成的庫(kù)可兼容MCUXpresso和Code Warrior IDE。
eIQ TSS用戶界面中的部署頁(yè)面? ? ? ??

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5.智能化數(shù)據(jù)選項(xiàng)

用戶通常根據(jù)他們的先驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)入時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。然而,如果沒(méi)有進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)分析,這可能會(huì)影響訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有效性。例如,采樣頻率可能超過(guò)應(yīng)用程序的要求,或者在分類任務(wù)中,每個(gè)類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可能不平衡。

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),Data Intelligence提供了一種實(shí)用工具,可以評(píng)估數(shù)據(jù)集的平衡性和單個(gè)數(shù)據(jù)通道的重要性。該工具不僅可以檢測(cè)數(shù)據(jù)不平衡,還能識(shí)別可以刪除以優(yōu)化資源的冗余通道。此外,它還推薦最佳采樣頻率和窗口大小,使用戶能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)集,提高質(zhì)量并獲得更準(zhǔn)確的分析結(jié)果。

eIQ TSS用戶界面中的Data Intelligence頁(yè)面
比如,在這個(gè)例子中,在12個(gè)通道中,有兩個(gè)可能是非必要的,可以刪除它們,以節(jié)省資源,原始連續(xù)數(shù)據(jù)的采樣率可能過(guò)高,建議將其降低到1/16,等等一系列優(yōu)化建議。? ? ? ? ?

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基于智能分析,用戶可以更改未來(lái)訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集,從而獲得更好的結(jié)果。
Time Series Studio提供了一個(gè)無(wú)縫的端到端解決方案,旨在降低開(kāi)發(fā)人員、合作伙伴及客戶使用其數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)AI解決方案的門(mén)檻,并節(jié)省時(shí)間。


英飛凌


英飛凌PSOC Control處理器可以為傳統(tǒng)工業(yè)應(yīng)用注入ML的能力。尤其是像電機(jī)控制的用例中,可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),減少產(chǎn)線運(yùn)維成本和停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)收購(gòu)Imagimob,英飛凌獲得了AI相關(guān)軟件技術(shù)。正在進(jìn)一步加強(qiáng)其AI軟件產(chǎn)品組合。為此,公司發(fā)布了邊緣AI和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件解決方案的新品牌DEEPCRAFT。英飛凌已經(jīng)意識(shí)到邊緣AI巨大的市場(chǎng)潛力,以及為客戶提供邊緣AI工具的重要性。
英飛凌安全互聯(lián)系統(tǒng)事業(yè)部總裁Thomas Rosteck表示:“通過(guò)建立DEEPCRAFT品牌,將為客戶提供豐富的邊緣AI解決方案組合,以滿足他們的各種需求,而且英飛凌的邊緣AI軟件還能與先進(jìn)的硬件無(wú)縫協(xié)作。” ? ?
DEEPCRAFT品牌產(chǎn)品組合將囊括現(xiàn)有的邊緣AI軟件產(chǎn)品DEEPCRAFT Studio和DEEPCRAFT 成熟模型(前身為Imagimob Studio和Imagimob Ready Models),并迅速壯大,以便為英飛凌客戶提供更廣泛的新型邊緣AI和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工具、模型和解決方案。
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結(jié)語(yǔ)


在工業(yè)生產(chǎn)高度依賴電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的當(dāng)下,電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)已然成為保障生產(chǎn)連續(xù)性、降低成本的關(guān)鍵所在。傳統(tǒng)維護(hù)方式在應(yīng)對(duì)電機(jī)故障時(shí)存在諸多局限,而融入 AI 技術(shù),尤其是像 CNN 這樣的深度學(xué)習(xí)算法,為電機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)帶來(lái)了革命性的變革。從數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)高效,到數(shù)據(jù)分析的深度智能,再到故障預(yù)測(cè)的及時(shí)準(zhǔn)確,AI 的加持大幅提升了預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的性能。

· END ·


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評(píng)論
  • 在芯片總成本中占比不到 1%,卻可能因一處品質(zhì)偏差導(dǎo)致整片晶圓報(bào)廢——半導(dǎo)體切割/研磨膠帶,正隨著先進(jìn)封裝的爆發(fā),成為封測(cè)產(chǎn)線選型中最謹(jǐn)慎對(duì)待的耗材之一。但鮮有人注意到,決定這層膠帶性能上限的,是上游一層更薄的基膜。這個(gè)長(zhǎng)期由日本企業(yè)主導(dǎo)的隱形環(huán)節(jié),正在出現(xiàn)國(guó)產(chǎn)突圍的信號(hào)。一、需求之變:先進(jìn)封裝與“韜定律”重塑膠帶市場(chǎng)AI 算力芯片、HBM 高帶寬存儲(chǔ)、Chiplet 芯粒等先進(jìn)封裝產(chǎn)品持續(xù)放量,國(guó)內(nèi)封測(cè)產(chǎn)線擴(kuò)產(chǎn)節(jié)奏不減。作為晶圓減薄與切割工序的必需耗材,晶圓膠帶的需求同步擴(kuò)容。據(jù) QYRese
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    用戶1783664076620 2026-07-31 18:29 278瀏覽
  • ?摘要:低價(jià)大流量卡正全面退市,政策收緊已成定局。面對(duì)傳統(tǒng)號(hào)卡的不確定性,隨身WiFi憑借穩(wěn)定連接、多設(shè)備共享、獨(dú)立設(shè)備和靈活套餐等優(yōu)勢(shì),成為務(wù)實(shí)可靠的備選方案。1、流量卡黃金時(shí)代要結(jié)束了通信行業(yè)正迎來(lái)一場(chǎng)前所未有的“地震式”調(diào)整——曾讓無(wú)數(shù)用戶追捧的低價(jià)大流量卡,正在全速退出各大平臺(tái)。這早已不是一次普通的競(jìng)合,而是一場(chǎng)趨勢(shì)性的行業(yè)洗牌。回望過(guò)去,19元200G的神卡,那時(shí)真是“睡著都能笑醒”,便宜到不敢相信,爽到忍不住炫耀。那些日子,好像隨便刷、隨便看,流量自由觸手可及。可如今,回頭再看,那種
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