エッジ AI 技術により、MOSFET の接合温度を RMS 誤差 1°C 以内の精度で予測することが可能です

エッジ AI モデルを活用することで、パワー コンバータの MOSFET を定格接合温度内で動作させ、安全性と長期信頼性を確保します

エッジ AI 技術により、MOSFET の接合温度を RMS 誤差 1°C 以内の精度で予測することが可能です

アプリケーションの概要

パワー コンバータ システムを安全かつ信頼性高く動作させるためには、MOSFET を定格温度範囲内で動作させることが極めて重要です。しかし、急な過渡現象や異常な負荷条件により、一時的な接合温度の変動が発生し、定格を超える場合があります。また、こうした変動は、オンボード センサや熱電対などの従来の温度測定手法では測定が難しいという課題があります。 

エッジ AI ベースの温度予測ソリューションにより、動作電流、電圧、冷却流量、センサからの温度測定値などの多次元入力を用いて、接合温度の測定精度を向上させることができます。 

当社の革新的な手法では、独自の温度測定データセットで学習させたマルチレイヤ認識エッジ AI モデルを活用し、TI の C2000 マイコン上でシームレスに動作させます。この技術により、接合部温度をより正確に監視できます。

評価を開始する

データ収集

スイッチの温度の正確な基準データを取得するには、

1) 直接温度測定

  • 熱電対または類似の温度センサをパワー MOSFET に直接取り付けます。この結果、"ゴールデン基準"の温度値が得られます

2) 包括的な動作条件でパワー コンバータをさまざまな条件で動作させます。

  • 異なる入力電圧
  • 負荷レベルの変動
  • 複数の冷却条件

3) 一時的なイベントを収集します

  • 従来の温度推定手法では、過渡条件が最も大きな誤差を引き起こします
  • 正確なエッジ AI モデルを開発するためには、トレーニング データに過渡現象の豊富な表現を含める必要があります

利用可能なリソース:

  • 上記の手法を用いて作成された、モデルのトレーニングおよび評価用の独自データセット。当社提供のデータセットを使用するか、独自に収集したデータを使用してください

データ品質の評価

 

ゴールデン リファレンス データセットは、以下の方法で取得されます。

温度センサを MOSFET の接合部にできるだけ近接して取り付け、通常は温度センサを MOSFET パッケージに直接接続します。これにより、実際の接合温度に最も近い近似値が得られます

図 1.1 - 温度予測 MOSFET

図 1.2 - 温度センサのデータ – 良好

図 1.1 - 予測される MOSFET のケース温度

モデルを構築してトレーニング

 

データセットの準備ができたら、TI tinyML Model Zoo を使用してモデルの探索、学習、評価を行います 

用途に適したモデルを検索

性能と電力に関する要件を満たせるスケーラブルな最適化済みの汎用時シリーズモデルで構成された当社のライブラリにアクセスできます。

MOSFET の温度予測については、TI tinyML Model Zoo の例 → mosfet_temp_prediction にあるモデルを参照し、高精度な温度予測を実現します。

モデルの展開

まずはコマンド ライン ツールから始めます。tinyml-modelzoo では、独自データの持ち込み (BYOD)  や独自モデルの持ち込み (BYOM) を含む、より拡張性と柔軟性の高いモデル開発ツール一式を提供しています

お客様に最適なデバイスの選択

C2000 マイコン ファミリは、F29H859TU-Q1 を使用する C29 の超長命令ワード (VLIW) 並列性能や、TMS320F28P559SJ-Q1 を使用する TinyEngine™ NPU など、AI の幅広いニーズに対応するスケーラブルな性能を実現します。

開始に必要なすべてのハードウェア、ソフトウェア、およびリソース

ハードウェア

LAUNCHXL-F29H85X
C2000™ リアルタイム マイコン F29H85x LaunchPad™ 開発キットにより、エッジ AI ユースケースの迅速な開発が可能になります。

F29H85X-SOM-EVM
F29H85x controlSOM 評価基板により、エッジ AI ユースケースの迅速な開発が可能になります。

LAUNCHXL-F28P55X
C2000™ リアルタイム マイコン F28P55X LaunchPad™ 開発キットを採用すると、エッジ AI 使用事例を迅速に開発できます。

ソフトウェアおよび開発ツール

CCStudio™ Edge AI Studio
TI のエッジ AI デバイス向けに、モデルの学習、コンパイル、デプロイを行うための包括的なツールセットが提供されています。一般的なモデルの事前生成されたベンチマークを確認できるモデル選択ツールが用意されています。

CLI ツール
独自のモデルを開発したい上級ユーザー向けのコマンド ライン インターフェイスです。データセット管理、モデルの学習およびコンパイルを含む、このエンド ツー エンドのモデル開発ツールを使用してください。

F29-SDK
F29 リアルタイム マイコン向け基盤ソフトウェア開発キット (SDK)。

サポート リソース

スタート ガイドでは、TI プロセッサ上でエッジ AI アプリケーションを構築する際に開発者が考慮すべき要素と、そのために必要となるツールが示されています 

その他の使用事例

すべての使用事例を見る