[参考译文] SK-AM62A-LP：电弧故障模型

Hello Key、

模型名称中的数字代表参数的数量、存储器占用空间和计算要求。   请参阅下面的

• ArcFault_model_200：内存占用量和计算要求最小。
• ArcFault_model_300：增加模型参数以提高性能。
• ...
• ArcFault_model_1400：可实现最佳性能的大多数模型参数。

因此、您可以在 应用的存储器、计算和性能要求之间进行权衡。  

有关更多详细信息、  请参阅 TIDA-010955 — 基于机器学习的电弧故障检测参考设计，网址为  

https://dev.ti.com/tirex/explore/node?node=A__AJmsZHbxSEUwh2-Fo6fUqA__digital_power_c2000ware_sdk_software_package__5C6SEVO__LATEST

此致、

Martin

您好、Sopheap、

数字 (200,300,700,1400) 指的是模型中的参数近似数量。

最小模型 (ArcFault_model_200_t) 的参数数量最少、这意味着它们需要的时间最少（最短的推理时间）、但缺点是只有 200 个可学习参数可用、因此模型的学习能力有限。 这意味着这最适合于更简单的数据集  

另一方面、model_1400_t 具有大约 1400 个参数。 在这 4 种模式中、运行速度最慢、但学习能力最好。 这将最适合复杂的环境。  

总结：

在模型性能方面（推理时间）：200_t（最快）-->300_t-->700_t-->1400_t（最慢）

就准确性而言（在非常复杂的数据集上）：1400_t(best)>700_t>300_t>200_t（最差）

在更简单的数据集上、即使在较小的模型（例如 200_t/300_t）上、也可以获得完美（或近乎完美）的精度

您好、Sopheap、

对于电机故障数据集示例、请在 Edge AI Studio 中启动示例工程、然后将导入示例数据集“motor_fault_example_dsk"，“，您、您可以点击 Capture 页面中的“Export dataset“按钮来下载数据集。  

谢谢、

Jiaxin

您好 Jiaxin、

感谢您提供有用的信息。  

此致、

Sopheap