【代码库】基于FRDM-MCXA156 的TSS支持的设备端学习风扇异常检测

基于 FRDM-MCXA156 的 Time Series Studio 支持的设备端学习风扇异常检测

该应用程序用于监控风扇状态，它利用安装在风扇上的加速度传感器来检查风扇是否正常工作。该应用程序基于 FRDM-MCXA156 微控制器，内部集成了 96MHz Cortext-M33 内核、1MB 闪存和 128KB SRAM。

该应用程序采用 IKM（增量 K 均值异常检测）模型，该模型由 eIQ Time Series Studio 训练和生成，并支持设备端学习。模型大小为 7 KB，内存占用为 4 KB，模型推理时间为 6 毫秒。

模型的训练方法请参考nxp.com 的AN14549 。

下面图表是系统和软件工作流程的模块。

电路板：FRDM-MCXA156

类别：人工智能/机器学习、异常检测

外围设备：显示器、I2C

工具链：MCUXpresso IDE

目录

1. 软件
2. 硬件
3. 设置
4. 结果
5. 常见问题解答
6. 支持
7. 发行说明

1. 软件

• 下载SDK2160FRDM-MCXA156
• 下载并安装MCUXpresso IDE V11.9.0 或更高版本。
• Visual Studio Code 的 MCUXpresso：此示例支持 Visual Studio Code 的 MCUXpresso，有关如何使用 Visual Studio Code 的更多信息，请参阅此处。
• 下载并安装eIQ Toolkit 1.13.1

2. 硬件

• FRDM-MCXA156
• PAR-LCD-S035
• ACCEL-4-CLICK
• 扇子
• Type-C USB 线缆

3. 设置

3.1 步骤 1

• 将电路板与液晶显示屏连接
  
• 将 ACCEL-4-CLICK 安装到风扇上
  
• 使用 ACCEL-4-CLICK 连接电路板
  
• 连接调试端口
  
• 整个系统
  

3.2 步骤 2

从应用程序代码中心导入“dm-tss-powered-on-device-learning-fan-anomaly-based-on-mcxa156”

• 在 MCUXpresso IDE 中导入项目
  
• 在 VS Code 中导入项目
  
• 构建项目并下载到开发板
• 注意：请在下载固件前擦除整个闪存。

4. 结果

• 打开风扇，检测到正常状态；切换风扇速度，风扇状态保持正常。
  
• 敲击风扇后检测到异常
  
• 风扇叶片运行受阻，检测到异常情况
  
• 请将 ACCEL-4-CLICK 的安装角度逆时针旋转 90 度进行调整。检测到异常。
  

设备培训

• 进入训练器窗口，点击开始按钮，确保在训练过程中不要移动风扇。
  
• 训练结束后返回主页
  
• 如果模型无法准确识别其他速度，则再次进行训练。

5. 常见问题解答

设备端训练轮数不足会导致模型准确率显著下降。解决方法：增加训练轮数以提高准确率。

如果想使用默认模型，请点击训练器中的“默认”按钮。

6. 支持

项目元数据

有关此示例的内容/正确性的问题，可以作为 Issues 提交到此 GitHub 存储库中。