使用Tiny ML通过振动分析进行轴承故障检测的低成本原型
Andres Felipe Cotrino Herrera1, Jesús Alfonso López Sotelo1, Juan Carlos Blandón Andrade2
1School of Engineering and Basic Sciences, Universidad Autónoma de Occidente, Cali, Colombia.
本研究介绍了一种低成本的开源设备,通过分析轴承振动来学习嵌入式系统中的人工智能 (AI). 它使学生能够对有缺陷的轴承进行分类,增强STEM技能,并促进TinyML应用.
科学领域:
- 工程教育 工程教育教育
- 嵌入式系统 嵌入式系统
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 传统的工程教育往往缺乏与工业挑战的实践经验.
- 集成振动分析和人工智能等实际应用对于现代STEM学习至关重要.
- 人工智能 (AI) 和微型机器学习 (TinyML) 等复杂技术的教学需要易于使用,低成本的工具越来越多.
研究的目的:
- 展示一个低成本的,开源的设备,用于学习嵌入式系统中的AI,使用振动分析.
- 通过整合工业挑战和实际的人工智能应用来增强STEM教育.
- 通过实践原型,使学生能够使用人工智能对轴承缺陷进行分类.
主要方法:
- 该研究详细介绍了整合电子,机械和软件组件的设备的设计和建造.
- 从轴承收集和分析振动数据.
- 人工智能 (AI) 模型在设备上开发和实施,用于缺陷分类.
主要成果:
- 开发的设备通过振动分析成功地促进了嵌入式系统中AI的学习.
- 该原型允许使用人工智能对有缺陷的轴承进行分类.
- 该项目提供了一个可复制的模型,用于将工业挑战纳入教育环境.
结论:
- 该设备促进STEM技能,并促进AI和TinyML在现实世界的应用.
- 它通过鼓励跨学科学习和实践实验来丰富教育计划.
- 该项目的开源性质允许在工程教育中广泛采用和进一步开发.
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