本文分享没有AI背景的工程师，在使用NanoEdge AI Studio快速训练风扇异常侦测的模型的方法。

此模型是依马达控制板的电流讯号，侦测风扇滤网的堵塞百分比。当风扇堵塞时，马达的电流讯号波型与一般情况不同，但传统演算法很难侦测到差异。因此，机器学习演算法便成为解决此问题的绝隹选择。在训练模型时，通常会使用scikit-learn函式库，因此，本文将阐述自行训练机器学习模型及使用 STM32Cube.AI 部署到相同装置上的方式，以便使用者比较两者之间的差异。

图一

NanoEdge AI Studio为端对端工具，可预先处理部分资料，再进行训练与媒合演算法；而STM32Cube.AI则会需要工程师具备完整的AI模型开发经验。
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