Uloga umjetne inteligencije u EMI testnim prijamnicima: Poboljšanje identifikacije i ublažavanja smetnji

Uvod:
Elektromagnetske smetnje (EMI) unose značajne poteškoće u pouzdan rad elektroničke opreme. Kako bi se osigurala usklađenost s elektromagnetskom kompatibilnošću (EMC), EMI ispitni prijemnici ključni su za otkrivanje i ispravljanje problema smetnji.

S razvojem umjetne inteligencije, EMI ispitni prijamnici počeli su koristiti AI algoritme i pristupe za bolje otkrivanje i uklanjanje smetnji. Prednosti umjetna inteligencija (AI) u EMI ispitnim prijemnicima i kako to mijenja industriju raspravlja se u ovom članku.

Razumijevanje EMI-ja i njegovih izazova:
Elektromagnetske smetnje, skraćeno EMI, nastaju kada elektromagnetsko zračenje ili električni impulsi koji se prenose u vodiču uzrokuju kvar elektroničke opreme. Postoji nekoliko mogućih točaka podrijetla, uključujući dalekovode, radio odašiljače, bežične uređaje i druge električne mreže.

Izloženost EMI-ju može rezultirati nizom negativnih nuspojava, uključujući degradaciju performansi, gubitak podataka, pa čak i potpuni kvar uređaja. Izolacija i uklanjanje svih izvora elektromagnetskih smetnji (EMI) ključni su kako bi se osigurao ispravan rad elektroničke opreme.

Tradicionalni pristupi EMI testiranju:
Ručna analiza i ljudska interpretacija mjernih nalaza dugo su okosnica EMI testiranja. Kako bi pratili i procijenili elektromagnetske emisije ili osjetljivost, inženjeri bi koristili EMI ispitne prijamnike u laboratorijskim postavkama. Zatim bi upotrijebili svoje znanje kako bi osobno ispitali podatke, tražili potencijalne izvore smetnji i implementirali rješenja. Ova metoda je uspješna, ali je dugotrajna, otvorena za tumačenje i ovisi o vještini inženjera.

Integracija umjetne inteligencije u EMI test prijemnike:
Upotreba AI u EMI ispitni prijemnici jedan je od primjera rastuće važnosti i potencijalnog utjecaja tehnologije u širokom rasponu područja. Metode i pristupi umjetne inteligencije (AI) omogućuju EMI ispitnim prijamnicima da automatiziraju otkrivanje i uklanjanje smetnji. Ovdje su neki od mnogih načina na koje je umjetna inteligencija poboljšala EMI ispitne prijemnike:
1. Identifikacija smetnji: Sustavi umjetne inteligencije mogu ispitati ogromne količine mjernih podataka kako bi identificirali uzorke i potpise elektromagnetskih smetnji. EMI ispitni prijamnik može automatski identificirati i kategorizirati signale smetnji, čak i u složenim i dinamičnim situacijama, zahvaljujući prethodnoj obuci AI modela na poznatim izvorima smetnji.

2. Praćenje u stvarnom vremenu: EMI ispitni prijamnici mogu pratiti i procjenjivati ​​elektromagnetske emisije u stvarnom vremenu zahvaljujući korištenju umjetne inteligencije. Inženjeri mogu brzo reagirati na EMI probleme, što smanjuje utjecaj koji takve brige imaju na rad uređaja.

3. Automatizirane strategije ublažavanja: Algoritmi umjetne inteligencije mogu pružiti obranu nakon identificiranja potencijalnih izvora smetnji. Promatrajući povijesne podatke i dobivajući uvid iz prethodno korištenih taktika smanjenja smetnji, EMI ispitni prijamnik potencijalno može ponuditi najučinkovitije tehnike za ublažavanje ili uklanjanje utjecaja smetnji. Možete nabaviti najbolje EMI prijemnike za testiranje kod LISUN.

4. Prilagodljivo učenje: Strojno učenje omogućuje prijamnicima ispitivanja elektromagnetskih smetnji (EMI) da se automatski prilagode svim promjenama u pozadinskoj buci. Algoritmi umjetne inteligencije mogu redovito ažurirati svoje baze znanja i proširiti svoju sposobnost otkrivanja i ublažavanja EMI problema kako novi uređaji i tehnologije budu postojali. Ovo se radi kako bi se zajamčilo da će algoritmi nastaviti biti učinkoviti.

Prednosti AI u EMI test prijemnicima:
Integracija umjetne inteligencije u EMI ispitne prijemnike nudi nekoliko prednosti:
1. Poboljšana točnost: Ispitivanje EMI podataka korištenjem sustava umjetne inteligencije omogućuje veći stupanj preciznosti i točnosti nego što je to moguće ljudima. Oni identificiraju male uzorke smetnji i izvore koje je teško primijetiti ljudskim promatračima, što omogućuje EMI testiranje da bude preciznije.
2. Vremenska učinkovitost: EMI ispitni prijemnici sposobni su brzo otkriti i riješiti se smetnji zahvaljujući korištenju umjetne inteligencije. Cijeli proces testiranja može se ubrzati, a vrijeme inženjera može se osloboditi da se usredotoče na druge kritično važne odgovornosti ako se analiza podataka i donošenje odluka mogu automatizirati.
3. Poboljšana stručnost: AI sustavi sposobni su pouzdano primijeniti stručnost iskusnih inženjera na niz scenarija EMI testiranja nakon što prvo prikupe tu stručnost tih stručnjaka. Zbog ove funkcije, svi korisnici ispitnog EMI prijamnika pokretanog umjetnom inteligencijom imat će jednak pristup znanju i iskustvu iskusnih profesionalaca.
4. Skalabilnost i fleksibilnost: Sposobnost algoritama umjetne inteligencije da se lako skaliraju i razmjeste na niz prijemnika za ispitivanje elektromagnetskih smetnji (EMI) jedna je od prednosti korištenja ovih algoritama za pronalaženje i ublažavanje smetnji. Zbog svoje skalabilnosti, testiranje se može učinkovito provoditi u okruženjima velike količine proizvodnje kao iu teškim situacijama testiranja.
5. Inteligentna podrška pri donošenju odluka: inženjerima se pružaju uvidi i ideje temeljeni na podacima putem EMI ispitnih prijamnika koji su nadograđeni umjetnom inteligencijom (AI). To inženjerima omogućuje donošenje obrazovanih prosudbi. Ovakve vrste uvida mogle bi inženjere uputiti u smjeru učinkovitijih i individualiziranih strategija za ublažavanje smetnji.

Izazovi i razmatranja:
Umjetna inteligencija (AI) ima potencijal uvelike poboljšati EMI test prijamnike, ali postoji nekoliko prepreka i upozorenja koje treba imati na umu:

1. Dostupnost podataka o obuci: Podaci o obuci ključni su za sustave umjetne inteligencije. Za ispravno identificiranje i ublažavanje smetnji potrebni su opsežni i raznoliki podaci o obuci, uključujući širok raspon izvora i situacija smetnji.

2. Prilagodljivost novim tehnologijama: Algoritmi umjetne inteligencije trebaju stalnu prilagodbu i ažuriranje podataka kako bi išli u korak s brzim tempom tehnoloških promjena. Kako bi se zajamčio pogon AI EMI ispitni prijemnici mogu pravilno rukovati novim izvorima smetnji i izvorima smetnji u razvoju, trebaju redovite nadogradnje i obuku.

3. Validacija i verifikacija: Procedure validacije i verifikacije za AI algoritme koji se koriste u EMI test prijamnicima trebaju biti strogi. To uključuje provjeru valjanosti u stvarnim okolnostima, usporedbu s ručnom analizom i testiranje s poznatim izvorima smetnji.

4. Integracija i kompatibilnost: Prijemnici koji se koriste u EMI testovima koje pokreće umjetna inteligencija trebali bi se lako integrirati u već postojeće testne postavke. Usvajanje AI tehnologije u EMI testiranju je lakše kada su kompatibilne sa široko korištenim sučeljima i protokolima.

Buduće smjernice i trendovi:
Budući smjerovi i razvoj u korištenju prijemnika za testiranje AI na EMI izgledaju obećavajuće:

1. Tehnike dubokog učenja: Konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN) dva su primjera algoritama dubokog učenja koji se istražuju zbog njihovog potencijala za poboljšanje otkrivanja i ublažavanja smetnji. Ove metode poboljšavaju točnost u uvjetima kompliciranih i promjenjivih smetnji.
2. Rubno računalstvo: Algoritmi umjetne inteligencije (AI) mogu se koristiti lokalno, unutar EMI ispitnog prijamnika, za izvođenje analize smetnji i donošenje odluka u stvarnom vremenu bez pristupa usluzi u oblaku. Rubno računalstvo poboljšava privatnost i sigurnost, skraćuje vrijeme reakcije i smanjuje kašnjenje.
3. Integracija s alatima za simulaciju: Tijekom procesa projektiranja, elektromagnetska izvedba može se virtualno testirati i optimizirati integriranjem AI-ja EMI ispitni prijemnici s alatima za simulaciju. Vrijeme i novac mogu se uštedjeti tijekom procesa razvoja proizvoda zahvaljujući ovoj integraciji, koja omogućuje ranu identifikaciju i ublažavanje problema smetnji.
4. Suradnja i dijeljenje znanja: Suradničke platforme na kojima inženjeri i akademici mogu razmjenjivati ​​podatke, ideje i AI modele korisne su za zajednicu EMI testiranja. Zajednički rad ima potencijal ubrzati razvoj najsuvremenijih EMI ispitnih prijamnika koje pokreće umjetna inteligencija.

Zaključak:
Jer EMI ispitni prijemnici sada uključuju AI, ispitivanje elektromagnetskih smetnji (EMI) značajno je napredovalo posljednjih godina. Inženjeri su bolje opremljeni za rješavanje problema s elektromagnetskim smetnjama (EMI) uz pomoć AI algoritama zbog poboljšane točnosti, kraćeg vremena obrade i inteligentnih savjeta za donošenje odluka koje ti algoritmi pružaju. Kako tehnologija umjetne inteligencije napreduje, brojna poboljšanja, uključujući tehnike dubokog učenja, rubno računalstvo i uključivanje alata za simulaciju, mogu se očekivati ​​kao potencijalne koristi.

Umjetna inteligencija (AI) nastavit će igrati sve važniju ulogu u prijemnicima za ispitivanje elektromagnetskih smetnji (EMI) u budućnosti, tako da se elektromagnetski kompatibilna elektronička oprema može koristiti u globalno umreženoj budućnosti.

Lisun Instruments Limited osnovao je LISUN GROUP u 2003. LISUN sustav kvalitete je strogo certificiran prema ISO9001:2015. Kao član CIE, LISUN proizvodi su dizajnirani na temelju CIE, IEC i drugih međunarodnih ili nacionalnih standarda. Svi proizvodi prošli su CE certifikat i ovjereni od strane laboratorija treće strane.

Naši glavni proizvodi su Goniofotometar, Integrirajući sferu, spektroradiometra, Napredni generator, ESD simulator oružja, EMI prijemnik, EMC test oprema, Električni sigurnosni ispitivač, Komora za zaštitu okoliša, temperatura komore, Klimatska komora, Toplinska komora, Ispitivanje soli, Komora za ispitivanje prašine, Vodootporno ispitivanje, RoHS test (EDXRF), Test žarne žice i Test iglica plamenom.

Slobodno nas kontaktirajte ako vam treba podrška.
Tehnički odjel: Service@Lisungroup.com, Mobitel / WhatsApp: +8615317907381
Odjel prodaje: Sales@Lisungroup.com, Mobitel / WhatsApp: +8618117273997

Oznake:EMI-9KB