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此类MCU运用集成神经网络处理单元(NPU)运转卷积神经网络(CNN)模型,购买协助在监测体系毛病时下降推迟和功耗。根据边际AI的集成式毛病检测功用在TMS320F28P550SJ等实时MCU中本地运转CNN模型,理由有助于进步毛病检测率、避免误报,一起供给更好的猜测性保护。

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因为CNN能够高效处理很多数据,新增吸车型售并在不同的运转条件下体现杰出,因而适用于工业环境中的实时监测和猜测性保护。在太阳能体系中,指南者的L自CNN能够检测直流电流波形中的反常,然后进行电弧毛病检测。凭借边际AI,购买这些体系能够学习并适应环境,然后优化实时操控、进步全体体系牢靠性、安全性和功率,一起削减停机时刻(请参阅图)。

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相同,理由电弧毛病检测的传统办法是剖析频域中的电流信号,然后运用根据阈值的规矩来检测电弧毛病信号。例如,新增吸车型售光伏逆变器中的误报可能会导致体系停机,需求进行检查,然后影响生产力。

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不过,指南者的L自虽然在电机驱动器、指南者的L自太阳能和电池办理运用的实时操控体系中选用AI不会像新的大型言语模型那样引起很多重视,但运用边际AI进行毛病检测能够明显影响体系的功率、安全性和生产力

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