Что такое виртуальные сенсоры и как они работают в embedded-системах?

Виртуальные сенсоры — это AI-модели, которые прогнозируют параметры (например, уровень заряда батареи) на основе существующих данных, исключая необходимость установки физических датчиков. Это снижает стоимость и повышает отказоустойчивость систем.

Какие этапы включает разработка виртуальных сенсоров для embedded-систем?

Разработка включает интеграцию AI-моделей в Simulink, формальную верификацию нейронных сетей, оптимизацию под ограниченные ресурсы встраиваемых процессоров и генерацию C-кода для развертывания на целевых устройствах.

Как AI помогает в системах управления батареями (BMS)?

AI моделирует уровень заряда батареи (SOC) без дополнительных датчиков, что снижает затраты и повышает надежность. Это особенно актуально для устройств с ограниченными ресурсами или критически важными параметрами.

Какие преимущества дает использование виртуальных сенсоров в промышленных устройствах?

Виртуальные сенсоры позволяют сократить затраты на оборудование, повысить надежность за счет моделирования данных вместо установки физических датчиков, а также адаптировать решения под ограниченные ресурсы встраиваемых процессоров.

← 全部新闻

人工智能

基于AI的虚拟传感器：嵌入式系统中的建模与应用

2026年5月25日

图片： IEEE Spectrum

简要回答

Виртуальные сенсоры на базе AI моделируют данные вместо физических датчиков, снижая затраты и повышая надежность embedded-систем. Пример: прогноз уровня заряда батарей (SOC) в BMS без дополнительных датчиков.

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。

常见问题

Что такое виртуальные сенсоры и как они работают в embedded-системах?: Виртуальные сенсоры — это AI-модели, которые прогнозируют параметры (например, уровень заряда батареи) на основе существующих данных, исключая необходимость установки физических датчиков. Это снижает стоимость и повышает отказоустойчивость систем.
Какие этапы включает разработка виртуальных сенсоров для embedded-систем?: Разработка включает интеграцию AI-моделей в Simulink, формальную верификацию нейронных сетей, оптимизацию под ограниченные ресурсы встраиваемых процессоров и генерацию C-кода для развертывания на целевых устройствах.
Как AI помогает в системах управления батареями (BMS)?: AI моделирует уровень заряда батареи (SOC) без дополнительных датчиков, что снижает затраты и повышает надежность. Это особенно актуально для устройств с ограниченными ресурсами или критически важными параметрами.
Какие преимущества дает использование виртуальных сенсоров в промышленных устройствах?: Виртуальные сенсоры позволяют сократить затраты на оборудование, повысить надежность за счет моделирования данных вместо установки физических датчиков, а также адаптировать решения под ограниченные ресурсы встраиваемых процессоров.

Dzen 订阅： /feed/dzen.xml · RSS： /feed.xml