에지 AI를 통해 아크 결함 회로 차단기를 위한 AC 아크 결함 감지 구현

AFCI(아크 결함 회로 차단기)는 위험한 아크를 감지하고 손상이 발생하기 전에 전원을 차단하여 전기 화재를 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존 AFCI는 구형 아날로그 회로와 기본적인 신호 처리에 의존하는 경우가 많아 복잡한 신호 수집이 필요하고 화재가 발생하기 전에 아크를 감지하지 못할 가능성이 있습니다.

이에 반해, TI의 혁신적인 접근 방식은 다양한 부하 및 아크 신호 데이터 세트로 학습된 독자적인 CNN(합성곱 신경망) 모델을 활용합니다. 이 모델은 MSPM0G5187 마이크로컨트롤러 제품군에 통합된 TinyEngine™ NPU에서 실행되도록 최적화되어 있습니다.

이 첨단 기술은 보다 정확하고 안정적인 아크 감지를 지원하여 AFCI 성능의 새로운 기준을 제시합니다.

데이터 수집

실시간 AC 전류 데이터와 아크 전압 데이터를 사용하여 AC 아크 결함을 안정적으로 수집할 수 있는 통합 플랫폼 설계를 제공하는 TIDA-010971 레퍼런스 설계를 활용하십시오.

데이터 품질 평가

고품질 학습 데이터는 성공적인 AI 모델의 핵심입니다. TI의 GoF(적합도 검정) 평가는 데이터 세트가 미세한 변화부터 환경 변화까지 다양한 실제 상황을 충분히 반영하는지 확인합니다. TI의 GoF(적합도 검정) 평가는 정확한 학습을 위해 데이터 세트가 실제 아크 결함 조건을 반영하는지 확인합니다. GoF를 살펴보거나 CCStudio™ Edge AI Studio에서 제공되는 샘플 데이터 세트를 사용하십시오.

전처리 특징 추출 단계가 데이터 분리 가능성에 미치는 영향을 보여주는 GoF 테스트.

데이터 세트가 준비되면 에지 AI용 Edge AI Studio 소프트웨어 개발 툴을 사용하여 모델을 탐색, 학습 및 평가할 수 있습니다. 이 직관적인 GUI 기반 툴은 모델 생성 및 배포의 전 과정을 간소화합니다.

사전 로드된 데이터 세트가 포함된 PIR 동작 감지 예제 프로젝트로 빠르게 시작할 수 있습니다.

사용자 정의 데이터를 선호하십니까? 해당 플랫폼에는 Edge AI Studio 내에 통합된 데이터 수집 및 호스팅 툴이 포함되어 있습니다.

모델은 메모리 제약 조건 및 연산 요구 사항에 따라 애플리케이션 요구에 맞게 유연하게 구성할 수 있습니다.

CCStudio™ Edge AI Studio는 학습된 모델을 임베디드 대상에 배포할 수 있는 엔드 투 엔드 워크플로를 제공합니다. 보다 높은 수준의 사용자 지정과 제어가 필요한 개발자의 경우, 에지 AI 기능을 빌드하고 자체 임베디드 애플리케이션에 통합할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제공하는 배포 가이드를 참조하십시오.

1. Edge AI Studio GUI 툴을 사용하여 MSPM0 마이크로컨트롤러에 머신 러닝 학습 모델 배포
2. CLI 툴을 사용하여 MSPM0 마이크로컨트롤러에 머신 러닝 모델 배포

시작하는 데 필요한 모든 하드웨어, 소프트웨어 및 리소스