Une IA embarquée détecte les pannes moteur par anticipation
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Lorsqu’un appareil ménager fonctionne mal, le fonctionnement du moteur est généralement anormal lorsqu’il est en marche et surveillé pour la détection des pannes en temps réel. En mettant en œuvre une détection basée sur la commande de moteur basée sur e-AI, les résultats de la détection de défaillance peuvent être appliqués non seulement pour déclencher des alarmes en cas de défaillance, mais également pour la maintenance préventive. Par exemple, e-AI peut estimer le moment auquel les réparations et la maintenance doivent être effectuées et identifier les emplacements des pannes. Cette fonctionnalité permet aux fabricants d’appareils ménagers de renforcer l’efficacité des opérations de maintenance et la sécurité des produits en ajoutant des fonctionnalités permettant de prédire les incidents avant qu’ils ne se produisent.
Renesas Electronics Corporation a annoncé le lancement de sa solution e-AI de détection des défaillances pour les appareils électro-ménagers équipés d’un moteur, qui utilise le microcontrôleur (MCU) 32 bits RX66T de Renesas. Cette solution avec AI intégrée (e-AI) permet la détection des pannes sur des appareils électro-ménagers tels que les réfrigérateurs, les climatiseurs et les machines à laver. Les données de l’appareil indiquant le corant absorbé ou la vitesse de rotation du moteur peuvent être utilisées directement pour la détection d’anomalies, ce qui permet de mettre en œuvre à la fois le contrôle moteur et une détection des anomalies basée sur e-AI avec un seul MCU. L’utilisation du RX66T élimine le besoin de capteurs supplémentaires, ce qui réduit le coût des compsants (BOM) nécessaires.
La solution Failure Detection e-AI de Renesas pour les appareils électroménagers à moteur peut contrôler jusqu’à quatre moteurs car elle utilise le microcontrôleur hautes performances RX66T. Les machines à laver actuelles comportent généralement trois moteurs: un pour faire tourner la cuve de lavage, un pour commander la pompe de circulation de l’eau et un autre pour le ventilateur de séchage. La solution e-AI Renesas Failure Detection peut donc être utilisée pour contrôler ces trois moteurs avec une seule puce RX66T tout en surveillant les trois moteurs pour détecter les pannes éventuelles.
à suivre:
La nouvelle solution utilise le système d’évaluation du contrôle de moteur de Renesas et une carte CPU RX66T. Ce matériel est associé à un ensemble d’exemples de fichiers de programme exécutés sur le MCU RX66T, ainsi qu’à un outil graphique permettant de collecter et d’analyser des données système indiquant les états du moteur. Afin de détecter les défauts, il est nécessaire de connaître les caractéristiques de l’état normal. À l’aide de l’interface graphique, les ingénieurs système peuvent immédiatement commencer à développer l’apprentissage de l’intelligence artificielle et une fonctionnalité optimisée de détection des pannes. Une fois les modèles AI développés, l’environnement de développement e-AI (composé d’un traducteur e-AI, d’un e-AI Checker et d’un importateur e-AI) peut être facilement utilisé pour importer les modèles AI appris dans le RX66T.
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More information: https://www.renesas.com/solutions/key-technology/e-ai/e-ai-motor-failure-detection.html
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