Die Entwicklung von Rauchmeldern und Komponenten zur Raucherkennung kann sich v. a. beim ersten Versuch als schwierig erweisen. Das Produktsortiment CN0537 von Analog Devices bietet Entwicklern ein umfassendes Angebot an Lösungen und Services, die den Benutzern helfen können, schnell Verfahren zu erlernen und Produkte auf den Markt zu bringen. Kunden können ihr Kit je nach Erfahrung im Bereich Raucherkennungsdesign konfigurieren.
Dieses Referenzdesign mit dazugehöriger Software ist dafür ausgelegt und getestet, der 8. Ausgabe von UL-217 und ähnlichen Normen für die Rauch-/Branderkennung zu entsprechen. Um den Bedürfnissen der unterschiedlichen Kunden nachzukommen, werden eine Reihe von Lösungen angeboten, die in der nachstehenden Tabelle zusammengefasst sind. Die Hardware ist mit dem Formfaktor von Arduino kompatibel und auf eine beschleunigte Prototypentwicklung sowie die Bewertung von integrierten Algorithmen zur Raucherkennung ausgelegt.
Die Hardware umfasst das EVAL-CN0537-ARDZ Referenzdesign, das in der Schaltnotiz zu CN0537 beschrieben wird, und das unterstützende EVAL-ADICUP3029 Microcontroller-Board. Das Datenpaket (EVAL-CNO537-DATA) enthält einen umfassendes Rauch-Datensatz von UL-217-zertifizierten Anlagen für diejenigen Benutzer, die ihre eigenen Algorithmen entwickeln möchten, sowie den CN0537 Quellencode, jedoch ohne den Erkennungsalgorithmus. Das Algorithmuspaket (EVALCN0537-ALGO) enthält alle Elemente des Datenpakets und einen UL-zertifizierten Algorithmus zur Raucherkennung mit zugehörigen Algorithmus-Projektdateien.
Lösungsoption |
Beschreibung |
Umfasst: |
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Hardware |
Rauchmelder-Referenzdesign-Hardware für Prototypentwicklung und Lösungsbewertung. Ein getesteter und geprüfter UL-217-Raucherkennungsalgorithmus wird als Teil des Installationsprogramms zur Bewertung integriert. |
Hardware
Software
Dokumentation
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Daten |
CN0537 Quellencode (ohne Erkennungsalgorithmus) mit über 1.000+ Probe-Brand-/Rauch-Datensätzen von UL-217-zertifizierten Anlagen zur Entwicklung des Algorithmus. |
Daten
Software
Dokumentation
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Algorithmus |
Kompletter Quellencode sowie getesteter und überprüfter Algorithmus nach 8. Ausgabe von UL-217, zugehörige Projektdateien, CN0537 Quellencode und über 1.000+ Probe-Brand-/Rauch-Datensätze zur Beschleunigung der Systementwicklung. |
Software
Daten
Dokumentation
Unterstützung
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Der Algorithmus, der laut 8. Ausgabe von UL-217 zertifiziert ist und entwickelt wurde, hat die Rauch-/Brand-Tests normgemäß bestanden. Mit diesem Algorithmus sind Sie in der Lage, Ihre eigenen Rauchmelder-Anwendungen schneller und sicherer gemäß den aktualisierten Normen zu entwickeln. Das Sammeln von mehr als 1.000 Sensor-Datensätzen von zertifizierten Testanlagen lieferte eine große statistische Darstellung, die den Algorithmus trainierte und optimierte. Die zugehörige integrierte Software dient der Initialisierung, Kalibrierung, dem Temperaturausgleich, der vorbereitenden Datenverarbeitung und der Implementierung der Algorithmusmaschine.
EVAL-CN0537-ARDZ nutzt das integrierte optische Hochleistungs-Rauch-Sensormodul ADPD188BI (mit Dual-Wellenlängen-LEDs, PD und AFE) zusammen mit der optimierten Accumold 28800X Rauchkammer, um über ein einziges kalibriertes Gerät Rauchpartikel zu erkennen und zu messen. Das Hardware-Design ist ebenfalls für Umweltbelastungen, wie Feuchtigkeit/Tau, geeignet, wobei mit Heizwiderständen die Luft in der Rauchkammer getrocknet wird. Die Hardware ist ein Arduino-Formfaktor-Design und kann direkt mit vielen verschiedenen Mikrocontrollern eingesetzt werden, wobei Merkmale wie Summer, Druckknopf, LED-Indikator und microSD-Speicherkarten zum Speichern der Daten bereitgestellt werden.
Das Referenzdesign CN0537 umfasst ein komplettes Daten- und Software-Angebot zur schnelleren Entwicklung von Anwendungen zur Rauch-/Branderkennung.
Das Datenpaket (EVAL-CNO537-DATA) enthält einen umfassendes Rauch-Datensatz (1.000+) von UL-217- zertifizierten Anlagen für diejenigen Benutzer, die ihre eigenen Algorithmen entwickeln möchten. Es umfasst den CN0537 Quellencode für Initialisierung, Kalibrierung, Umgebungsausgleich, vorbereitende Datenverarbeitung, jedoch ohne den Erkennungsalgorithmus.
Das Algorithmuspaket (EVAL-CN0537-ALGO) enthält alle Elemente des Datenpakets sowie einen UL-zertifizierten Algorithmus zur Raucherkennung mit zugehörigen Algorithmus-Projektdateien.
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