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輸送 / 物流

電気駆動装置の診断(11の故障クラス)

電気駆動装置のさまざまな障害タイプに基づいてデータを分類します。

電気駆動装置の診断(11の故障クラス)

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NanoEdge AI Studio

予知保全

電流センサ

電気駆動装置はさまざまなアプリケーションに使用されており、ますます高性能化が進んでいます。 モータは、動作中に取得されるデータのおかげで非常に正確に監視できます。 このデータは、予知保全技術によるアプリケーションの機能強化にも使用できます。

予知保全とは、経年劣化の検出または異常の予測を自動化して保全戦略を最適化することにあります。 機械学習は、システムによって生成されたデータを意味のあるデータに変換します。 そこで、モータ制御アルゴリズムのすぐ隣にAIソリューションを追加して、異常検出 & 分類とモータ制御の両方を同じマイクロコントローラ上で実行することで、システムのコスト削減とリソースの最適化を実現しました。 このアプローチは、多くのモータやさまざまなアプリケーションに容易に適用できます。

アプローチ

基本部品は、テスト対象のドライブ・モータ(永久磁石同期モータ)、トルク計測シャフト、テスト・モジュール、および負荷モータ(同期サーボモータ)です。
さまざまな軸受荷重、トルク荷重、速度でテストを実施します。
障害、荷重、速度をさまざまに組み合わせた結果、11クラスに分類されました。
信号は電流値です。

センサ

汎用電流センサ

データ

>> データセットをダウンロード
11種類のデータクラス欠陥、荷重、速度の11種類の組み合わせ
信号長48(1軸)、1クラスあたり5300信号

結果

11 クラス分類:
98.56% バランス精度、0.5 KB RAM、140.6 KB フラッシュ
緑の点は正しく分類された信号を表し、赤い点は誤って分類された信号を表します。 横座標はクラス、縦座標は正常状態に対する類似度です。

モデル作成ツール

NanoEdge AI Studio

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対応製品

STM32

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リソース

モデル作成ツール NanoEdge AI Studio

要件に合った最適なAIモデルを簡単に見つけられるようユーザをステップ・バイ・ステップでガイドし、組込みプロジェクトにAIを追加できる無償のAuto MLソフトウェアです。

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対応製品 STM32

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