記一只小風(fēng)扇的升級(jí)之路：

之前為大家?guī)?lái)了兩篇關(guān)于SVM的介紹與基于python的使用方法。相信大家都已經(jīng)上手體驗(yàn)，嘗鮮了鳶尾花數(shù)據(jù)集了吧。這里想問(wèn)下大家，當(dāng)看到模型訓(xùn)練出來(lái)的時(shí)候，大家是不是都驚詫于模型訓(xùn)練的速度，以及所需要的數(shù)據(jù)之少吧？毫不驕傲的說(shuō)啊，干相似的事情使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)需要更少的資源。

本期小編就繼續(xù)給大家?guī)?lái)一個(gè)真正的上手項(xiàng)目，基于SVM的電機(jī)異常檢測(cè)系統(tǒng)。首先，請(qǐng)?jiān)试S小編先將時(shí)間軸撥回到那個(gè)無(wú)風(fēng)的夏天：

天氣漸熱，相信大家一定和小編一樣被炎熱的天氣搞得生無(wú)可戀了。然而，就在小編打算原地躺平，突然一道光出現(xiàn)了。小編遇到了人類(lèi)歷史上最重要的發(fā)明-電風(fēng)扇。正可謂一扇在手，汗也不流了，敲鍵盤(pán)的手速也變快了，可以說(shuō)，腦子轉(zhuǎn)的都快了~那接下來(lái)要研究的問(wèn)題-怎樣能使電扇悄無(wú)聲息的吹風(fēng)呢？

小風(fēng)扇簡(jiǎn)直是給我們加了buff，腦子立馬超頻運(yùn)轉(zhuǎn)了。溫度降低了，智商也就占領(lǐng)高地了。那我們何不做一個(gè)小風(fēng)扇的demo呢？我們讓吹風(fēng)扇這個(gè)事情，變得更加官方呢。說(shuō)干就干，先來(lái)看下硬件平臺(tái)：

硬件平臺(tái)包括我們的主控板：MCX-N9XX-BRK板，一顆三色LED燈（異常閃紅，正常綠色），主角小風(fēng)扇，外加貼在上面的MPU6050，用來(lái)采集電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)。還有顯示單元LCD屏幕，屏上曲線(xiàn)顯示的是當(dāng)前系統(tǒng)健康值：所謂健康值是評(píng)判系統(tǒng)異常的指標(biāo)。同時(shí)還有一個(gè)旋轉(zhuǎn)的變色小風(fēng)扇，顏色同LED變化方式一致。系統(tǒng)框圖：

MCX-N9XX-BRK通過(guò)I2C采集3軸加速度計(jì)的數(shù)值，處理后將結(jié)果顯示到LCD模塊。程序流程圖如下：

程序分為三個(gè)task：

1. sensor task負(fù)責(zé)采集傳感器數(shù)據(jù)

2. ALGO task負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到特征值，并送到推理引擎進(jìn)行判斷，此處的推理引擎所用到的就是我們的SVM

3. GUI task負(fù)責(zé)顯示整個(gè)推理和訓(xùn)練頁(yè)面 程序分為兩個(gè)狀態(tài)，訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練階段，和python上寫(xiě)的測(cè)試代碼邏輯一致，將采集到的數(shù)據(jù)送至SVM進(jìn)行模型訓(xùn)練。這里需要特別指出的是，我們這里要訓(xùn)練的實(shí)際上是一個(gè)單分類(lèi)模型，即訓(xùn)練前需要首先確定一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，例如：小風(fēng)扇正常運(yùn)轉(zhuǎn)沒(méi)有外界干擾。訓(xùn)練結(jié)束后，即進(jìn)入推理階段。此時(shí)，如果通過(guò)外部干擾，改變了風(fēng)扇運(yùn)行狀態(tài)，比如有堵轉(zhuǎn)，遮擋進(jìn)風(fēng)口的情況，此時(shí)系統(tǒng)就會(huì)判定狀態(tài)改變，發(fā)出報(bào)警信號(hào)。以上就是完整的程序執(zhí)行流。 最后，我們來(lái)看下程序一些參數(shù)：

可以看到，數(shù)據(jù)都非常誘人，程序大小、ram占用、推理時(shí)間上，相較于深度學(xué)習(xí)都有明顯的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，最為誘人的是，我們的SVM是支持在線(xiàn)訓(xùn)練的，這樣就意味著，我們可以根據(jù)實(shí)際工況進(jìn)行訓(xùn)練，以滿(mǎn)足實(shí)際需求。

審核編輯：劉清