應用概覽概述
太陽能係統需要保護，免受可能引發火災和財產損失的危險電弧的影響。與經常引發誤報的基本偵測方法不同，我們的解決方案採用先進的模式識別技術，能夠準確識別真正的威脅，同時忽略無害的電活動。它採用 TI 的 TinyEngine™ NPU，可同時監控多個通道，運行速度比傳統 CPU 處理速度快 10 倍。我們的邊緣 AI 無需網路連接，可以在幾毫秒內於本地偵測電弧，比雲端處理快得多。在保持數據私隱的同時&，不斷學習（適應）以減少誤報。
開始評估
資料收集
CCStudio™ EdgeAI Studio&中的「擷取顯示資料」標籤用於控制 TIDA-010955 硬體並完成資料擷取。此參考設計能夠快速取得目前監測電纜以及 DC 串列和電弧間隙電壓測量值。所獲取的電流資料將用於模型訓練。可利用 DC 組串電壓和電弧間隙電壓來自動標註電流資料。
資料品質評估
擷取的電流資料可在 CCStudio Edge AI Studio 中以時域和頻域顯示和繪製，以確保弧線和正常資料集在特徵上可分離。
圖 1.1 - 存在電弧故障
圖 1.2 - 無電弧故障
構建並訓練模型
EdgeAI Studio 允許在符合直覺的 GUI 使用者介面中完成模型訓練、評估與部署。
- 透過易於使用的基於 GUI 的工作流程，探索和訓練多種可選的模型
- 透過預先載入資料集的馬達軸承故障範例專案快速上手
- 使用整合的資料擷取和託管工具來使用您自己的資料
模型靈活性可根據記憶體限制和異常值檢測要求，滿足您的應用需求。
部署模型
Edge AI Studio 提供從頭到尾的完整工作流程，可將訓練好的模型直接部署到嵌入式目標。
對於尋求更深層客製化和控制的開發人員而言，C2000WARE-DIGITALPOWER-SDK 提供了一個全面的框架，可用於建立並將整合邊緣 AI 功能整合到您自己的嵌入式應用中。
選擇適合您的裝置
TI 的 c28 DSP 和基於 Arm® Cortex®-M33 的 MCU 可提供可擴展的性能，用於執行和加速電弧故障檢測模型，以及對您的應用至關重要的關鍵 SoC 功能。
以下資料基於 250KHz 取樣頻率和 1024 個樣本
| 延遲 (ms) | 快閃記憶體 (kB) | SRAM (kB) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 產品編號 | 處理核心 | 可用的 NPU | 時鐘頻率 (MHz) | 電弧檢測基準測試指標 | ||
| TMS320F28P550x | C28x DSP 核心 | 是 | 150 | 1.04 | 3 | 8 |
| TMS320F2800137 | C28x DSP 核心 | 否 | 120 | 2.5 | 2 | 8 |
| TMS320F28P650 | C28x DSP 核心 | 否 | 200 | 1.5 | 2 | 8 |
| AM13E23019 | Cortex-M33 核心 | 是 | 200 | 1.2 | 4 | 9 |
開始使用所需的所有硬體、軟體與資源
硬體
C2000 TMS320F28P550x SOM 電路板。與 TIEVM-ARC-AFE （單獨出售）組合，可獲得完整的 AI 電弧故障檢測解決方案。
首先使用 TIDA-010955 參考級 DC 電弧檢測硬體進行評估，該硬體具有用於 DC 電弧檢測的類比前端。
軟體與開發工具
CCStudio™ Edge AI Studio
一個完全整合的無程式碼解決方案，用於訓練和編譯 PIR 運動偵測模型，並部署到 TI 嵌入式微控制器裝置上。
CLI 工具
面向希望開發自訂模型的高級使用者的命令行介面。 使用此端到端模型開發工具，即可完成資料集處理、模型訓練和編譯等操作。
AM13E2X-SDK
一套專為 TI 的 AM13E23x MCU 系列產品所設計的整合軟體平台，提供簡易設定，可迅速且立即執行基準測試與示範。