基于AI的虚拟传感器：嵌入式系统中的建模与应用

现代嵌入式系统常面临评估难以直接测量或成本高昂的参数的挑战。人工智能通过虚拟传感器提供了解决方案，能够基于现有信号对这些数据进行建模。例如，在电池管理系统（BMS）中，AI可在无需额外传感器的情况下预测电池的荷电状态（SOC），从而降低成本并提高容错能力。

此类解决方案的开发过程包括多个关键阶段。首先，AI模型被集成到Simulink环境中，用于系统级仿真和验证。随后对神经网络进行正式验证，以评估其在不同场景下的表现。特别关注针对嵌入式处理器有限资源的模型优化，包括最小化内存占用和加速执行。

在最终阶段，生成无外部依赖的C代码，简化在目标设备上的部署。工程师可分析模型精度、性能与硬件需求之间的权衡。这种方法能够为工业和消费类设备创建高效解决方案，其中可靠性和资源节约至关重要。