通过eIQ TSS工具,基于 FRDM-MCXA156 的设备学习风扇异常检测
一款用于监控风扇状态的应用程序,利用安装在风扇上的加速度计传感器来检查风扇是否正常运行。该应用程序基于 FRDM-MCXA156 处理器,配备 96MHz Cortext-M33 主频、1M 闪存和 128KB SRAM。
该应用程序由 IKM(用于异常检测的增量式 K 均值)模型驱动,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,RAM 需求为 4 KB,模型推理时间为 6 毫秒。
如何训练模型,请参考nxp.com的AN14549。
下图是系统和软件工作流程的框图。
主板:FRDM-MCXA156
类别:AI/ML、异常检测
外设:显示器、I2C
工具链:MCUXpresso IDE
目录
1.软件
- 下载SDK2160FRDM-MCXA156
- 下载并安装MCUXpresso IDE V11.9.0 或更高版本。
- 适用于 Visual Studio Code 的 MCUXpresso:此示例支持适用于 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
3.2 第 2 步
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 代码中导入项目
- 构建项目并下载到开发板
- 注意:下载固件前请擦除整个闪存
4.结果
在设备上进行训练
5. 常见问题解答
6. 支持
项目元数据
来源:恩智浦appcodehub