Embedded Machine Learning: ML-Algorithmus statt klassischer Firmware

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Bild 1: Zur Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) eines elektrischen Antriebs mit Hilfe von Schwingungsdaten existieren unzählige konventionelle Bild: SSV Software Systems GmbH
Bild 1: Zur Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) eines elektrischen Antriebs mit Hilfe von Schwingungsdaten existieren unzählige konventionelle Lösungen. Einige nutzen PC-basierte Diagnosesoftware oder Cloud-basierte Services. Andere basieren auf einfachen Handmessgeräten. Fast alle verwenden zur Signalanalyse in Hochsprachen codiertes lexikalisches Wissen, das in Bezug auf die jeweilige Anwendung lediglich parametriert werden kann. Mit Supervised-Machine-Learning-Algorithmen lassen sich inzwischen innovative und preiswerte Sensorlösungen mit eingebetteten Systemen schaffen, in denen der Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen aus Historiendaten gelernt wird.
Bild 1: Zur Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) eines elektrischen Antriebs mit Hilfe von Schwingungsdaten existieren unzählige konventionelle