Ermöglichen einer Vorhersage der MOSFET-Sperrschichttemperatur innerhalb von 1 °C RMS Genauigkeit mit Edge-KI-Technologie
Betrieb von Leistungswandler-MOSFETs innerhalb der Nennsperrschichttemperatur mithilfe von Edge-KI-Modellen, um Sicherheit und langfristige Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Anwendungsübersicht
Der Betrieb von MOSFETs innerhalb des Nenntemperaturbereichs ist für den sicheren und zuverlässigen Betrieb von Leistungswandlersystemen entscheidend. Schnelle Transienten und abnormale Lastbedingungen können jedoch zu transienten Sperrschichttemperaturschwankungen führen, die den Nennwert überschreiten können. Außerdem sind Messungen mit herkömmlichen Temperaturmesstechniken wie auf der Platine integrierten Sensoren, Thermoelementen usw. schwierig.
Eine Edge-KI-basierte Temperaturvorhersagelösung kann die Genauigkeit von Sperrschichttemperaturmessungen mit mehrdimensionalen Eingaben verbessern, wie zum Beispiel Betriebsstrom, Spannung, Kühlmitteldurchfluss und dem Bruttotemperaturmesswert des Sensors.
Unser innovativer Ansatz nutzt ein mehrschichtiges Perceptron-Edge-KI-Modell, das mit einem proprietären Temperaturmessdatensatz trainiert wurde und nahtlos auf den C2000-MCUs von TI läuft. Diese Technologie ermöglicht eine genauere Überwachung der Sperrschichttemperatur.
Evaluierung zum Einstieg
Datensammlung
So erhalten Sie genaue Referenzdaten für die Schalttemperatur:
1) direkte Temperaturmessung
- Montieren Sie ein Thermoelement oder einen ähnlichen Temperatursensor direkt auf den Leistungs-MOSFET. Dies liefert die "goldenen Referenztemperaturwerte"
2) umfassende Betriebsbedingungen, Betrieb des Leistungswandlers unter verschiedenen Bedingungen:
- verschiedene Eingangsspannungen
- unterschiedliche Laststufen
- mehrere Kühlzustände
3) Erfassung Transienten-Ereignissen
- Transiente Bedingungen verursachen die größten Abweichungen bei herkömmlichen Temperaturschätzungsmethoden
- Trainingsdaten müssen eine umfangreiche Repräsentation von Transienten umfassen, um genaue Edge-KI-Modelle zu entwickeln
Verfügbare Ressourcen:
- Proprietärer Datensatz, der mithilfe der oben genannten Methodik für Training und Evaluierung des Modells generiert wurde. Nutzen Sie unseren bereitgestellten Datensatz, oder bringen Sie Ihre eigenen erfassten Daten ein
Bewertung der Datenqualität
Der goldene Referenzdatensatz wird erfasst durch:
Montage eines Temperatursensors so nah wie möglich an der MOSFET-Sperrschicht, wobei der Temperatursensor in der Regel direkt mit dem MOSFET-Gehäuse verbunden wird. Dies ergibt die nächstmögliche Annäherung an die tatsächliche Sperrschichttemperatur
Abbildung 1.1 – MOSFET-Temperaturvorhersage
Abbildung 1.2 – Temperaturmessdaten – gut
Abbildung 1.1 – vorhergesagte MOSFET-Gehäusetemperatur
Erstellen und trainieren Sie Ihr Modell
Sobald Ihr Datensatz bereit ist, können Sie mit dem tinyML Model Zoo von TI Modelle erkunden, trainieren und evaluieren.
Finden Sie das richtige Modell für Ihre Anforderungen
Greifen Sie auf unsere Bibliothek mit optimierten generischen Zeitreihenmodellen zu, die über Leistungs- und Stromanforderungen skalierbar sind.
Nutzen Sie zur MOSFET-Temperaturvorhersage das Modell unter Beispiele → mosfet_Temp_Prediction im tinyML Model Zoo von TI, um eine hochgenaue Temperaturvorhersage zu erreichen.
Implementierung Ihres Modells
Unsere Befehlszeilentools sind für den Einstieg gedacht. Unser tinyml-modelzoo hostet ein umfangreicheres und flexibleres Set von Modellentwicklungstools, einschließlich Bring Your Own Data (BYOD) oder Bring Your Own Model (BYOM).
Finden Sie den richtigen Baustein für Ihre Zwecke
Die C2000-MCU-Familie bietet skalierbare Leistung für Ihren breiten KI-Bedarf, einschließlich der VLIW-Parallelleistung (Very Long Instruction Word) von C29 mit F29H859TU-Q1, TinyEngine™-NPU mit TMS320F28P559SJ-Q1 und vielen anderen.
Alles an Hardware, Software und Ressourcen, was Sie zum Einstieg benötigen
Hardware
LAUNCHXL-F29H85X
LaunchPad™-Entwicklungskit für den C2000™-Echtzeit-MCU F29H85x ermöglicht eine schnelle Entwicklung eines Edge-KI-Anwendungsfalls.
F29H85X-SOM-EVM
controlSOM-Evaluierungsmodul für F29H85x ermöglicht die schnelle Entwicklung eines Edge-KI-Anwendungsfalls.
LAUNCHXL-F28P55X
LaunchPad™-Entwicklungskit für den C2000™-Echtzeit-MCU F28P55X ermöglicht eine schnelle Entwicklung eines Edge-KI-Anwendungsfalls.
Software- und Entwicklungstools
CCStudio™ Edge AI Studio
Umfassende Sammlung von Tools für Training, Kompilierung und Implementierung eines Modells für Edge-KI-Bausteine von TI. Ein Modellauswahltool ist verfügbar, um vorgenerierte Benchmarks gängiger Modelle anzuzeigen.
CLI Tools
Eine Befehlszeilen-Schnittstelle für fortgeschrittene Benutzer, die ihr eigenes Modell entwickeln möchten. Dieses End-to-End-Modellentwicklungstool umfasst die Handhabung von Datensätzen, Modelltraining und -kompilierung.
F29-SDK
Grundlegendes Softwareentwicklungskit (SDK) für F29-Echtzeit-MCUs.
Unterstützende Ressourcen
Das Einstiegshandbuch zeigt Entwicklern, welche Aspekte sie beim Erstellen einer Edge-KI-Anwendung auf TI-Prozessoren berücksichtigen müssen und welche Tools sie möglicherweise dafür benötigen