振動に基づくポンプの異常検出

プロジェクトの目標：

• ポンプの振動を使用して、ポンプを装備した油圧回路の異常を検出する。
• このモデルをまったく異なる回路で使用しても、このエッジAI学習テクノロジーのおかげで異常検出が可能であることを証明する。

このプロジェクトでは、第1回路を使用してポンプの振動データを加速度センサによって記録しました。 栓を閉じて水の流れを切り替えることで、正常信号と異常信号の両方を発生させて収集しました。
その後、NanoEdge AI Studioで異常検出モデルを開発しました。 また、ソフトウェア･ツールを使用して学習データに最適化されたモデルを作成しました。
作成されたモデルはSTEVAL-PROTEUS1にロードされ、最初の回路に接続された。 このプロトタイプは、正常データと異常データをリアルタイムに検出できました。
その後、モデルをロードしたProteusボードを第2回路に移動し、オンエッジ学習を用いて同じモデルを新しい回路の信号で数秒間、再学習しました。 モデルは第1回路に最適化されていましたが、第2回路でもうまく機能しました。