Role umělé inteligence v testovacích přijímačích EMI: Zlepšení identifikace a zmírnění rušení

Úvod:
Elektromagnetické rušení (EMI) přináší do spolehlivého fungování elektronických zařízení značné potíže. Aby byla zajištěna shoda s elektromagnetickou kompatibilitou (EMC), Testovací přijímače EMI jsou nezbytné pro detekci a nápravu problémů s rušením.

S rozvojem AI začaly přijímače pro testování EMI používat algoritmy a přístupy AI k lepší detekci a eliminaci rušení. Výhody umělá inteligence (AI) v testovacích přijímačích EMI a o tom, jak mění průmysl, jsou popsány v tomto článku.

Pochopení EMI a jeho výzev:
Elektromagnetické rušení, zkráceně EMI, je, když elektromagnetické záření nebo elektrické impulsy, které jsou přenášeny ve vodiči, způsobí selhání elektronického zařízení. Existuje několik možných míst původu, včetně elektrického vedení, rádiových vysílačů, bezdrátových zařízení a dalších elektrických sítí.

Vystavení EMI může mít za následek řadu negativních vedlejších účinků, včetně snížení výkonu, ztráty dat a dokonce úplného selhání zařízení. Izolace a odstranění všech zdrojů elektromagnetického rušení (EMI) je zásadní pro zajištění správného provozu elektronického zařízení.

Tradiční přístupy k testování EMI:
Manuální analýza a lidská interpretace výsledků měření jsou již dlouho páteří testování EMI. Aby bylo možné monitorovat a vyhodnocovat elektromagnetické emise nebo citlivost, inženýři by použili testovací přijímače EMI v laboratorních podmínkách. Dále použijí své znalosti k osobnímu prozkoumání dat, hledání potenciálních zdrojů rušení a implementaci řešení. Tato metoda je úspěšná, ale je časově náročná, otevřená interpretaci a závisí na dovednosti inženýra.

Integrace umělé inteligence do testovacích přijímačů EMI:
Použití AI v Testovací přijímače EMI je jedním z příkladů rostoucího významu této technologie a potenciálního dopadu v celé řadě oblastí. Metody a přístupy umělé inteligence (AI) umožňují testovacím přijímačům EMI automatizovat detekci a eliminaci rušení. Zde jsou některé z mnoha způsobů, jak umělá inteligence zlepšila přijímače pro testování EMI:
1. Identifikace rušení: Systémy umělé inteligence mohou zkoumat obrovské množství naměřených dat, aby identifikovaly vzory elektromagnetického rušení a signatury. Testovací přijímač EMI dokáže automaticky identifikovat a kategorizovat rušivé signály, a to i ve složitých a dynamických situacích, díky předchozímu školení modelů AI o známých zdrojích rušení.

2. Monitorování v reálném čase: Testovací přijímače EMI jsou schopny monitorovat a vyhodnocovat elektromagnetické emise v reálném čase díky využití umělé inteligence. Inženýři jsou schopni rychle reagovat na problémy EMI, což snižuje dopad, který takové starosti mají na provoz zařízení.

3. Automatizované strategie zmírňování: Algoritmy umělé inteligence mohou poskytnout obranu po identifikaci potenciálních zdrojů rušení. Když se podíváte na historická data a získáte přehled z dříve používaných taktik snižování rušení, může testovací přijímač EMI potenciálně nabídnout nejúčinnější techniky pro zmírnění nebo odstranění dopadů rušení. Můžete získat nejlepší přijímače pro testování EMI od LISUN.

4. Adaptivní učení: Strojové učení umožňuje testovacím přijímačům elektromagnetického rušení (EMI) automaticky se přizpůsobit jakýmkoli změnám v šumu pozadí. Algoritmy umělé inteligence mohou pravidelně aktualizovat své znalostní báze a rozšiřovat svou schopnost odhalovat a zmírňovat problémy s EMI, jakmile se objeví nová zařízení a technologie. To se provádí, aby bylo zaručeno, že algoritmy budou nadále účinné.

Výhody AI v přijímačích testu EMI:
Integrace AI do testovacích přijímačů EMI nabízí několik výhod:
1. Vylepšená přesnost: Zkoumání dat EMI pomocí systémů umělé inteligence umožňuje větší míru přesnosti a přesnosti, než je možné u lidí. Identifikují malé interferenční vzory a zdroje, které jsou pro lidské pozorovatele obtížně postřehnutelné, což umožňuje přesnější testování EMI.
2. Časová efektivita: Testovací přijímače EMI jsou schopny rychle detekovat a zbavit se rušení díky použití umělé inteligence. Celý proces testování může být urychlen a čas inženýrů může být uvolněn k tomu, aby se soustředili na jiné kriticky důležité povinnosti, pokud lze analýzu dat a rozhodování automatizovat.
3. Vylepšená odbornost: Systémy umělé inteligence jsou schopny spolehlivě aplikovat odborné znalosti zkušených inženýrů na řadu scénářů testování EMI poté, co nejprve získají odborné znalosti od těchto odborníků. Díky této funkci budou mít všichni uživatelé testovacího přijímače EMI řízeného umělou inteligencí rovnocenný přístup ke znalostem a zkušenostem zkušených profesionálů.
4. Škálovatelnost a flexibilita: Schopnost algoritmů umělé inteligence snadno škálovat a rozmístit v celé řadě testovacích přijímačů elektromagnetického rušení (EMI) je jednou z výhod použití těchto algoritmů k nalezení a zmírnění rušení. Díky své škálovatelnosti lze testování efektivně provádět jak ve velkoobjemových produkčních prostředích, tak i v obtížných testovacích situacích.
5. Podpora inteligentního rozhodování: Inženýři dostávají poznatky a nápady založené na datech prostřednictvím testovacích přijímačů EMI, které byly vylepšeny o umělou inteligenci (AI). To umožňuje inženýrům činit kvalifikované úsudky. Tyto druhy poznatků mohou inženýry nasměrovat směrem k účinnějším a individualizovaným strategiím zmírňování rušení.

Výzvy a úvahy:
Umělá inteligence (AI) má potenciál výrazně zlepšit přijímače pro testování EMI, ale je třeba mít na paměti několik překážek a upozornění:

1. Dostupnost školicích dat: Školicí data jsou pro systémy umělé inteligence nezbytná. Pro správnou identifikaci a zmírnění rušení jsou zapotřebí rozsáhlá a různorodá cvičná data, včetně široké škály zdrojů rušení a situací.

2. Adaptabilita na nové technologie: Algoritmy umělé inteligence potřebují neustálé přizpůsobování a aktualizaci dat, aby udržely krok s rychlým tempem technologických změn. Aby bylo zaručeno AI Testovací přijímače EMI dokážou správně zacházet s novými a vyvíjejícími se zdroji rušení, potřebují pravidelné upgrady a školení.

3. Validace a verifikace: Ověřovací a ověřovací postupy pro algoritmy AI používané v přijímačích pro testování EMI by měly být přísné. To zahrnuje ověření v reálných podmínkách, porovnání s manuální analýzou a testování se známými zdroji rušení.

4. Integrace a kompatibilita: Přijímače používané v testech EMI, které jsou řízeny AI, by měly být snadno integrovány do již existujících testovacích sestav. Přijetí technologie AI při testování EMI je jednodušší, když jsou kompatibilní s široce používanými rozhraními a protokoly.

Budoucí směry a trendy:
Budoucí směry a vývoj v používání AI pro EMI testovací přijímače se zdají slibné:

1. Techniky hlubokého učení: Konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN) jsou dva příklady algoritmů hlubokého učení, které jsou zkoumány pro jejich potenciál zlepšit detekci a zmírnění rušení. Tyto metody zlepšují přesnost tváří v tvář komplikovaným a měnícím se okolnostem interference.
2. Edge Computing: Algoritmy umělé inteligence (AI) mohou být použity lokálně, uvnitř testovacího přijímače EMI, k provádění analýzy rušení a rozhodování v reálném čase bez přístupu ke cloudové službě. Edge computing zlepšuje soukromí a zabezpečení, zkracuje reakční doby a snižuje latenci.
3. Integrace se simulačními nástroji: Během procesu návrhu může být elektromagnetický výkon virtuálně testován a optimalizován integrací s umělou inteligencí. Testovací přijímače EMI se simulačními nástroji. Díky této integraci lze ušetřit čas a peníze během procesu vývoje produktu, což umožňuje včasnou identifikaci a zmírnění jakýchkoli problémů s rušením.
4. Spolupráce a sdílení znalostí: Kolaborativní platformy, kde si inženýři a akademici mohou vyměňovat data, nápady a modely umělé inteligence, jsou užitečné pro testovací komunitu EMI. Společná spolupráce má potenciál urychlit vývoj špičkových testovacích přijímačů EMI, které jsou poháněny umělou inteligencí.

Závěr:
Protože Testovací přijímače EMI nyní zahrnují AI, testování elektromagnetického rušení (EMI) v posledních letech výrazně pokročilo. Inženýři jsou lépe vybaveni k řešení problémů s elektromagnetickým rušením (EMI) s pomocí algoritmů AI díky zvýšené přesnosti, kratší době zpracování a inteligentním radám pro rozhodování, které tyto algoritmy poskytují. Vzhledem k tomu, že technologie umělé inteligence pokračuje vpřed, lze jako potenciální přínosy očekávat řadu vylepšení, včetně technik hlubokého učení, edge computingu a zahrnutí simulačních nástrojů.

Umělá inteligence (AI) bude i v budoucnu hrát stále důležitější roli v přijímačích pro testování elektromagnetického rušení (EMI), takže elektromagneticky kompatibilní elektronická zařízení mohou být používána v globálně propojené budoucnosti.

Lisun Instruments Limited byl nalezen LISUN GROUP v 2003. LISUN systém jakosti je přísně certifikován podle ISO9001:2015. Jako členství v CIE LISUN produkty jsou navrženy na základě CIE, IEC a dalších mezinárodních nebo národních norem. Všechny produkty prošly certifikátem CE a byly ověřeny laboratoří třetí strany.

Naše hlavní produkty jsou Goniofotometr, Integrace koule, Spektroradiometr, Generátor přepětí, Simulátorové zbraně ESD, Přijímač EMI, Testovací zařízení EMC, Elektrický bezpečnostní tester, Environmentální komora, teplotní komora, Klimatická komora, Tepelná komora, Test na solný postřik, Zkušební komora na prach, Vodotěsný test, Test RoHS (EDXRF), Test žárového drátu  a  Test s plamenem jehly.

Pokud potřebujete podporu, neváhejte nás kontaktovat.
Technické oddělení: Service@Lisungroup.com, Cell / WhatsApp: +8615317907381
Obchodní oddělení: Sales@Lisungroup.com, Cell / WhatsApp: +8618117273997

Tagy:EMI-9KB