STEVAL-STWINKT1B如何管理智能传感器节点

STEVAL-STWINKT1B板为保护数据记录过程打开了大门，这部分归功于其STSAFE-A110、原始软件包和新的机器学习应用程序等。The ST Blog 的读者对之前的STEVAL-STWINKT1很熟悉。作为为状态监测和预测性维护量身定制的工业物联网节点。它使用了IIS3DWB 振动传感器它是 AWS 制造和工业物联网网络日的完整端到端解决方案的关键组成部分。STEVAL-STWINKT1B 作为其替代品。它已在主要分销商处以低于 150 美元的价格出售，并提供设计更新。因此，让我们检查新的硬件配置，它支持什么，并确定谁将从新平台中受益。

STEVAL-STWINKT1B：硬件更新，提高安全性和性能

STSAFE-A110

新一代开发板发布背后的动机之一来自对更高安全性的需求。开发人员必须创建越来越安全的系统，这通常意味着在进行概念验证时要考虑安全性。因此，ST 优先考虑使用 STSAFE-A110 安全元件更新新的 STEVAL-STWINKT1B。先前平台的 PCB 仅具有用于安全元件的空间。工程师可以单独订购 STSAFE 设备，然后将其焊接到板上。当时，这是享受 AWS 多账户注册等功能的唯一途径。今天，STEVAL-STWINKT1B 开启了 STSAFE-A110 默认的存在，从而使关键安全功能更易于访问。

蓝牙 5.0 和超声波麦克风

ST 工程团队利用这个新版本的机会更改了其他几个组件。在 STEVAL-STWINKT1 和 STEVAL-STWINKT1B 之间保持类似的配置可确保与现有软件包的兼容性。但是，新型号现在包括与蓝牙 5.0 兼容的BlueNRG-M2S处理器。同样，ST 正在推出一种新的模拟超声麦克风，而不是之前板上的常规模拟麦克风。事实上，IMP23ABSU为工业应用提供了更大的 80 kHz 带宽。最后，该板为现场操作提供了一种新的独立模式。借助用户按钮，依靠 ST 功能包进行数据记录的开发人员不再需要依赖 PC 命令行界面。

STM32L4R9 超低功耗 MCU

太多的工程师认为他们需要一个大处理器和大量内存而忽略了嵌入式系统上的人工智能。新的 STEVAL-STWINKT1B 完全依靠其超低功耗微控制器 STM32L4R9 来反驳这种误解。MCU 的 Cortex-M4 运行频率为 120 MHz，功耗仅为 110 µA/MHz，具有 640 KB 的 RAM 和 2 MB 的闪存（带有 ECC 双存储区）。然而，NanoEdge AI Studio 的所有机器学习库都在本地运行，无需外部存储器或云计算。此外，STM32L4R9 功能强大，足以运行使用STM32Cube.AI优化的人工神经网络 （ANN），打开异常分类的大门，等等。因此，边缘机器学习不再是大量物料清单或低效设计的代名词。

STEVAL-STWINKT1B：边缘人工智能的新软件包

通过 USB 和 SD 卡进行高速数据记录，通过 BLE App 进行实时控制

STEVAL-STWINKT1B 的推出是在对 ST 的FP-SNS-DATALOG1数据记录软件扩展包进行重大更新之后推出的。该解决方案可帮助开发人员收集和保存传感器数据。然后，用户可以将信息存储到微型 SD 卡或通过 USB 端口连接的 PC 主机上，数据速率高达 6 Mbps。它甚至允许团队配置 ISM330DHCX 的机器学习核心，同时提供专用的 Python SDK （FP-SNS-DATALOG1_V1.0.0\Utilities\Python_SDK），使开发人员能够解析和绘制数据点，甚至将数据集导出到Cartesiam 的框架，这家法国公司专门从事边缘机器学习。

FP-SNS-DATALOG1 功能包还代表了一种新的数据记录方法。事实上，随着 STEVAL-STWINKT1B 的推出，ST 提供了一个可以充分利用蓝牙所提供的所有功能的应用程序。事实上，用户可以使用ST BLESensor 移动应用程序在智能手机上实时选择和配置传感器、控制数据采集过程和标记数据集，同时在 SD 卡上存储信息，其灵活性和易用性与运行 Python SDK 或命令行界面的 PC。此外，固件的结构很容易在其他 STM32 平台或固件包（如 FP-AI-NANOEDG1）上重复使用。

边缘状态监测和异常检测

FP-AI-NANOEDG1是一个带有应用示例的软件解决方案，允许用户在同一设备上训练和运行机器学习算法，用于状态监测应用。顾名思义，它可以帮助开发人员利用 AI ST 合作伙伴计划成员 Cartesiam 的 NanoEdge AI 解决方案。

该固件允许开发人员托管 NanoEdge AI Studio 生成的基于机器学习的异常检测库，并将其免费部署在一些 ST 板上，包括 STEVAL-STWINKT1B。与 ST 的合作将使工程师只需几个步骤即可开发出他们的状态监测解决方案。结合安装在 STEVAL-STWINKT1B 上的大量传感器，FP-AI-NANOEDG1 为新的异常检测应用打开了大门，并且能够以很少的投资和无需广泛的 AI 或数据科学背景来创建最小可行产品。

审核编辑：郭婷