İçeriğe geç
cd ../projeler

Predictive-Edge — Mikrodenetleyicide Kestirimci Bakım

Endüstriyel motorlarda rulman arızasını önceden tespit eden ve kalan ömrü (RUL) kestiren TinyML sistemi: STM32H7'ye sığan 289 parametrelik (~1,1 KB) model. Bitirme projesi.

Yığın
Python · NumPy · scikit-learn · STM32H7 · Flask · Chart.js

Mimari

Predictive-Edge işlem hattı1 kHz titreşim sinyalinin FFT'si alınıyor; rulman dış bilezik arıza frekansı (BPFO, 100 Hz) ve harmonikleri üzerinden RMS ve spektral entropi dahil 8 özellik çıkarılıyor. Özellikler 289 parametrelik (16, 8) MLP'ye giriyor; model float32'de yaklaşık 1,1 KB, int8 nicemlemeyle 289 bayt ve STM32H7 hedefleniyor. Flask ve Chart.js paneli 200 motorluk filonun sağlığını ve kalan ömrünü gösteriyor.Titreşim1 kHz sinyalFFTBPFO = 100 Hz8 özellikRMS · entropi · …MLP (16, 8)289 parametreSTM32H7~1,1 KB · int8 289 Bİzleme: Flask REST + Chart.js — 200 motorluk filo, sağlık ve kalan ömür (RUL)

Yaklaşım

  • Fiziğe dayalı özellikler: 1 kHz titreşim sinyalinin FFT'si alınıyor. Rulman dış bilezik arıza frekansı (BPFO = 100 Hz) ve harmonikleri üzerinden harmonik oran, spektral entropi, RMS ve tepe-tepe değer dahil 8 özellik çıkarılıyor; sıcaklık ve akım da modele katılıyor.
  • Model seçimi gömülü kısıta göre: Lojistik Regresyon, Random Forest, SVM, Gradient Boosting ve MLP neredeyse aynı başarıyı verdi (F1 ≈ 0,99). Seçimi bellek ve çıkarım maliyeti belirledi.
  • Metodoloji: GridSearchCV ve 5 katlı çapraz doğrulama. Ölçekleyici Pipeline içinde, böylece veri sızıntısı yok. (32,16) ile (16,8) arasındaki fark standart sapmanın altında kaldığı için 3 kat küçük olan (16,8) seçildi.
  • Gömülü hedef: 289 parametre ≈ 1,1 KB (float32) — STM32H7'nin 2 MB Flash'ının çok küçük bir kısmı; int8 nicemlemeyle 289 B'a iniyor.
  • İzleme paneli: Flask REST API + Chart.js ile 200 motorluk filonun sağlık durumu ve kalan ömrü.

Sayılar

ÖlçüDeğer
F1 (sentetik veri)0,99
Parametre289
Model boyutu~1,1 KB (float32) · 289 B (int8)

Sınırlılık ve sonraki adım

Veri seti fiziksel arıza modeline dayalı sentetik veridir. Modelin gerçek STM32 kartında çalıştırılması ve gerçek sensör verisiyle doğrulanması devam ediyor.