当前关于人工智能 (AI) 和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像ღ★◈、文本和视频）ღ★◈，很容易忽视

　　不过房探007郑州ღ★◈，虽然在电机驱动器尊龙凯时人生就是博官方网站ღ★◈、太阳能（如图 1 所示）和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注ღ★◈，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率ღ★◈、安全性和生产力ღ★◈。

　　本文中将讨论集成式微控制器 (MCU) 如何增强高压实时控制系统中的故障检测功能ღ★◈。此类MCU使用集成神经网络处理单元 (NPU) 运行卷积神经网络 (CNN) 模型ღ★◈，帮助在监测系统故障时降低延迟和功耗ღ★◈。通过将边缘 AI 功能集成到用于管理实时控制的同一MCU中ღ★◈，可以帮助您优化系统设计ღ★◈，同时增强整体性能房探007郑州ღ★◈。

　　要实现电机驱动和太阳能系统的可靠运行ღ★◈，需要进行快速且可预测的系统故障检测ღ★◈，以帮助减少错误警报ღ★◈，同时还需要监测电机轴承异常和实际故障ღ★◈。支持边缘 AI 的 MCU 可以监测两种类型的故障ღ★◈：

　　当电机轴承出现异常情况或老化时ღ★◈，会发生电机轴承故障ღ★◈。检测这些故障对于防止意外故障ღ★◈、减少停机时间和降低维护成本至关重要ღ★◈。

　　太阳能电弧故障是指当电流通过意外路径（如空气）时发生的电弧放电ღ★◈。太阳能电弧故障通常由太阳能系统中的绝缘击穿ღ★◈、连接松动或其他故障引起ღ★◈。放电会产生强烈的热量ღ★◈，从而导致火灾或电气系统损坏ღ★◈。监测和检测太阳能电弧故障有助于防止危险事件房探007郑州ღ★◈，并确保太阳能系统的安全性和可靠性ღ★◈。

　　如果没有响应式监测ღ★◈，系统可能会因实际故障或错误警报而发生意外停机或系统故障ღ★◈，从而影响运营效率和操作员安全ღ★◈。例如ღ★◈，光伏逆变器中的误报可能会导致系统停机ღ★◈，需要进行检查ღ★◈，从而影响生产力ღ★◈。带电电弧漏检也会增加火灾或系统损坏的风险ღ★◈。

　　除了 MCU 之外ღ★◈，一些电机轴承故障监测方法还使用多个器件来实现实时控制ღ★◈，通过振动分析进行监测ღ★◈、温度监控和声学测量ღ★◈。然后ღ★◈，这种离散化方法使用基于数据的规则检测来监测潜在故障尊龙凯时人生就是博官方网站ღ★◈，这需要手动解析ღ★◈，并且可能会错过早期故障ღ★◈，或者无法准确检测故障类型ღ★◈。

　　同样ღ★◈，电弧故障检测的传统方法是分析频域中的电流信号ღ★◈，然后应用基于阈值的规则来检测电弧故障信号ღ★◈。但这两种方法都需要大量的系统专业知识ღ★◈，并且自适应性和灵敏度都受到限制ღ★◈，从而限制检测精度ღ★◈。此外ღ★◈，向系统中添加用于故障监测的分立式器件和用于电机控制的专用实时控制 MCU 会增加系统的复杂性ღ★◈。

　　基于边缘 AI 的集成式故障检测功能在 TMS320F28P550SJ 等实时 MCU 中本地运行 CNN 模型房探007郑州ღ★◈，有助于提高故障检测率ღ★◈、避免误报尊龙凯时人生就是博官方网站ღ★◈，同时提供更好的预测性维护ღ★◈。借助边缘 AIღ★◈，这些系统可以学习并适应环境ღ★◈，从而优化实时控制ღ★◈、提高整体系统可靠性ღ★◈、安全性和效率ღ★◈，同时减少停机时间（请参阅图 2）ღ★◈。

　　用于电机轴承和电弧故障检测的 CNN 模型可以从原始传感器数据（例如振动信号）中学习复杂模式ღ★◈，然后检测指示轴承故障的细微变化ღ★◈。

　　由于 CNN 模型可以自主从原始或预处理的传感器数据（例如电机振动信号房探007郑州ღ★◈、太阳能直流电流或电池电压和电流）中学习ღ★◈，因此CNN 模型非常适合用于故障检测和预测性维护的传感器数据分析ღ★◈。无需手动干预即可直接提取有意义的特征ღ★◈，从而实现稳健ღ★◈、准确的检测ღ★◈。同时ღ★◈，可以利用表示可变工作条件和不同硬件变化的传感器数据以及快速傅里叶变换 (FFT) 等不同的预处理算法来提高模型的适应性ღ★◈、抗噪性和可靠性ღ★◈，同时减少总检测或推理延迟尊龙凯时人生就是博官方网站ღ★◈。

　　由于 CNN 可以高效处理大量数据ღ★◈，并在不同的运行条件下表现良好ღ★◈，因此适用于工业环境中的实时监测和预测性维护尊龙凯时人生就是博官方网站尊龙凯时人生就是博官方网站ღ★◈。在这些环境中采用 CNN 模型可以更早尊龙凯时人生就是博官方网站ღ★◈、更有效地检测电机轴承故障ღ★◈，从而提高设备可靠性和运行效率ღ★◈。

　　对于电机驱动器ღ★◈，CNN 可以识别故障模式ღ★◈，例如振动或电流信号导致的轴承磨损或转子不平衡ღ★◈。在太阳能系统中ღ★◈，CNN 可以检测直流电流波形中的异常ღ★◈，从而进行电弧故障检测ღ★◈。在电池管理应用中ღ★◈，CNN 模型可以分析电池充电曲线寿命房探007郑州ღ★◈、进行电池运行状况监测和电池充电状态估算ღ★◈。CNN 的适应性可确保在动态条件下进行精确的故障检测ღ★◈，而且实时处理可提高效率ღ★◈。尊龙凯时人生就是搏平台ღ★◈！尊龙凯时人生就是搏!ღ★◈，尊龙凯时·(中国区)人生就是搏!ღ★◈，尊龙凯时网址ღ★◈，尊龙凯时官网登录ღ★◈！虚拟现实尊龙凯时人生就是博官网ღ★◈，