製品概要

機能と利点

このリファレンス設計および関連ソフトウェアは、UL-217 第8版と類似の煙/火災検出規格に適合するよう、設計およびテストが行われています。様々なカスタマのニーズに応えるため、以下の表にまとめられているようにいくつかのソリューション製品が利用できます。ハードウェアはArduinoフォーム・ファクタ互換で、組み込み煙検出アルゴリズムのプロトタイプ化と評価を加速できるよう設計されています。このハードウェアは、CN0537回路ノートおよび対応するEVAL-ADICUP3029マイクロコントローラ・ボードに説明されているEVAL-CN0537-ARDZリファレンス設計で構成されています。データ(EVAL-CNO537-DATA)パッケージでは、独自のアルゴリズムを開発しようとするユーザ向けにUL-217認定施設で取得された広範な煙データセットと、検出アルゴリズムを除くCN0537ソース・コードを提供します。アルゴリズム(EVAL-CN0537-ALGO)パッケージには、データ・パッケージにあるすべてに加え、UL認証取得済みの煙検出アルゴリズムと関連のアルゴリズム・プロジェクト・ファイルが含まれています。

ソリューション・オプション 説明 装備
ハードウェア
EVAL-CN0537-ARDZ
EVAL-ADICUP3029
プロトタイピングとソリューション評価向けの煙検出器リファレンス設計ハードウェア。
評価用に、試験および検証済みのUL-217煙検出アルゴリズムがインストーラの一部として組み込まれています。
ハードウェア
  • 煙検出器(CN0537)リファレンス設計
  • マイクロコントローラ開発ボード(ADICUP3029)
ソフトウェア
  • UL-217組み込みソフトウェア実行ファイル(.hex)
  • ADPD188BIドライバ(OSなし)
技術文書
  • CN0537回路ノート
  • CN0537ハードウェア・ユーザ・ガイド
  • 試験および検証済みUL-217試験結果
データ
EVAL-CN0537-DATA

CN0537ソース・コード(検出アルゴリズムを除く)と、アルゴリズム開発のためにUL-217認証済み施設で取得された1000を超える火災/煙データセットのサンプル。

データ
  • UL-217試験データセット・ファイル
ソフトウェア
  • CN0537ソース・コード(検出アルゴリズムを除く)
技術文書
  • UL-217試験データセット・ユーザ・ガイド
アルゴリズム
EVAL-CN0537-ALGO
システム開発を加速するための、全ソース・コードおよびUL-217第8版により試験/検証済みのアルゴリズム、関連プロジェクト・ファイル、CN0537ソース・コード、1000を超える火災/煙データセット・サンプル。 ソフトウェア
  • UL-217第8版の検出アルゴリズム(.c)を含むCN0537ソース・コード
  • MATLAB & Python UL-217アルゴリズム・プロジェクト
データ
  • UL-217試験データセット・ファイル
技術文書
  • UL-217アルゴリズム技術文書
  • UL-217試験データセット・ユーザ・ガイド
  • MATLAB/Pythonユーザ・ガイド
サポート
  • 10時間分の電話サポート

製品概要

UL-217第8版認証済みアルゴリズムが開発され、規格に定められた煙/火災試験に合格しました。このアルゴリズムにより、更新された規格を使用してより速くより高い信頼度で煙検出器アプリケーションを設計できます。認証済み試験施設で1000を超えるセンサー・データセットを収集したことで、大量の統計データが取得でき、これによりアルゴリズムが高度化/高精度化されました。付属の組み込みソフトウェアは、初期化、キャリブレーション、温度補償、データの前処理、アルゴリズム・エンジンの実装を行います。

EVAL-CN0537-ARDZは最適化された煙チャンバ設計と共に、集積化光センサーADPD188BI(LEDとLDを内蔵)を使用し、1つの補正済みデバイスで煙粒子の検出と測定を行います。ハードウェア設計でも、湿度や結露などの環境による妨害事象を処理できます。これには、煙チャンバ内の空気を乾燥させるヒータ抵抗を使用しています。ハードウェアはArduinoフォーム・ファクタ設計で、多くの異なるマイクロコントローラと直接併用できます。これにより、ブザー、押しボタン、LEDインジケータ、データ保存用micro SDスロットなどの機能を使用することができます。

CN0537リファレンス設計には、煙/火災検出アプリケーションの開発を促進するために設計されたデータおよびソフトウェアが完備されています。

データ(EVAL-CNO537-DATA)パッケージでは、独自のアルゴリズムを開発しようとするユーザ向けにUL-217認定施設で取得した、1000を超える数の広範な煙データセットが利用できます。これには、CN0537ソース・コードが含まれており、初期化、キャリブレーション、環境補償、データの前処理などを行うことができますが、検出アルゴリズムは含まれていません。

アルゴリズム(EVAL-CN0537-ALGO)パッケージには、データ・パッケージにあるすべてに加え、UL認定煙検出アルゴリズムと関連のアルゴリズム・プロジェクト・ファイルが含まれています。

ダウンロードおよび関連ソフトウェア

設計ツール

Python

Python is a high-level open language with a massive library of data analysis packages for statistics, machine learning, signal processing, and many more.

MATLAB

MATLAB by MathWorks® is an advanced data analysis and algorithm development environment for data scientists and engineers.

Software Development Tools

CrossCore® Embedded Studio

CrossCore Embedded Studioは、アナログ・デバイセズのBlackfin®、SHARC®、Arm®の各プロセッサ・ファミリ向けに用意された、世界トップクラスの統合開発環境(IDE)です。

パフォーマンス測定基準

UL-217第8版試験結果(EVAL-CN0537-ALGOをEVAL-CN0537-ARDZおよびEVAL-ADICUP3029と共に使用)

試験 UL 217第8版 結果
方向性 43 合格
感度 42 合格
UL – 紙の燃焼 51.2 合格
UL – 木材の燃焼 51.3 合格
UL – ポリウレタン・フォームの燃焼試験 51.4 合格
UL – 燻煙試験 52 合格
UL – ポリウレタン・フォームの燻煙試験 53 合格
UL – 調理妨害煙試験 54 合格
UL – ポリウレタン・フォーム燃焼のGo/No Go試験 54 合格
速度 – 感度試験 44 合格
可変周囲温度(0℃および49℃) 62 合格
湿度 63 合格

関連するハードウェア (2)

開発 プラットフォーム

リファレンス設計

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