Analog Devices Inc. Rauchmeldung
Analog Devices Inc. Rauchmeldung ist ein Portfolio von Lösungen und Diensten für die Rauchmeldung, das von eigenständigen integrierten optischen Modulen über Hardware-Referenzdesigns bis hin zu vollständigen Daten- und Software-Paketen reicht. Konfiguriert Kits basierend auf dem relativen Niveau der Erfahrung mit Rauchmelde-Designs. Diese Lösung kombiniert ein Analog-Frontend, Dual-Wellenlängen-LEDs und Fotodioden in einem kleinen Gehäuse. Diese Lösung vereinfacht das optische Design und reduziert den Footprint des Rauchmelders. Darüber hinaus bietet die Integration der Fotodiode und des AFE eine hohe Umgebungslichtunterdrückung und einen großen Dynamikbereich für eine bessere Reduzierung von Fehlalarmen. Das umfassende Sensor-Know-how von ADI bietet integrierte Lösungen, um Hersteller bei der Entwicklung besserer Rauchmelder zu unterstützen. Das integrierte Design verwendet zwei Farben, um die Partikelgrößen zu trennen. Dies erhöht die Fähigkeit, Raucharten zu erkennen und zu klassifizieren und Quellen von unerwünschten Meldungen in anspruchsvollen Umgebungen, wie z. B. Küchen und Badezimmer zu verhindern.Das Modul von ADI ist zur Unterstützung von Herstellern bei der Erfüllung der UL217-Anforderungen und EN54/14604-Spezifikationen ausgelegt.Merkmale
- Platzsparendes integriertes Modul – Fotodiode, AFE und LEDs
- On-Chip-Kalibrierung reduziert die werkseitigen Kalibrierungsanforderungen
- Reduziert die Verlustleistung
- Die Schätzung der Partikelgröße mit zwei LEDs reduziert Fehlalarme
- Ermöglicht UL 217-konforme Rauchmelder
LÖSUNGSOPTIONEN
- Hardware (EVAL-CN0537-ARDZ, EVAL-ADICUP3029)
Rauchmelder-Referenzdesign-Hardware für das Prototyping und die Evaluierung der Lösung. Ein getesteter und verifizierter UL-217-Raucherkennungsalgorithmus ist als Teil des Installers für die Evaluierung integriert.
- Evaluierungsboard mit ADPD188BI Modul und Rauchkammer
- Mikrocontroller-Development Board
- UL-217 Embedded SW Executable (.hex)
- ADPD188BI no-OS-Treiber
- Daten (EVAL-CN0537-DATA)
CN0537 Quellcode (ohne Erkennungsalgorithmus) plus mehr als 1.000 Brand-/Rauch-Beispieldatensätze, die aus zertifizierten UL-217-Einrichtungen für die Algorithmus-Entwicklung entnommen werden.- UL-217-Testdatensätze-Dateien
- CN0537 Quellcode
- UL-217-Testdatensätze – Benutzerhandbuch
- Algorithmus (EVAL-CN0537-ALGO)
Vollständiger Quellcode und gemäß UL-217 8. Ausgabe getesteter und verifizierter Algorithmus, zugehörige Projektdateien, CN0537 Quellcode und mehr als 1.000 Brand-/Rauch-Beispieldatensätze zur Beschleunigung der Systementwicklung.- CN0537 Quellcode, einschließlich UL-217 8. Ausgabe Erkennungsalgorithmus (.c)
- MATLAB- und Python-UL-217-Algorithmusprojekte
- UL-217-Testdatensätze-Datei
- UL-217-Algorithmus – Dokumentation
- UL-217-Testdatensätze – Benutzerhandbuch
- MATLAB/Python – Benutzerhandbuch
- 10 Stunden telefonische Unterstützung
Weitere Ressourcen
- Eine bessere Möglichkeit zur Entwicklung von Rauchmeldern, eine bessere Methode für die Lebensrettung.
- Rauchmeldungs-Referenzdesign – UL-217-Testbericht
- Rauchtests mit dem ADPD188BI optischen Rauch- und Aerosol-Erkennungsmodul
- UL-217 Rauchmeldermodul mit Erkennung von unerwünschten Meldungen
- Integriertes optisches Modul für Rauchmeldung
Veröffentlichungsdatum: 2020-09-14
| Aktualisiert: 2024-11-05
