AI-Accelerated DC Arc Fault Circuit Interrupter Reference Design

DC-AFCI-MCXN547

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The DC-AFCI-MCXN547 reference design helps engineers develop AI-accelerated DC arc fault circuit interrupter solutions for solar PV inverters and DC energy systems. Built around the MCXN547 MCU, it combines multi-channel sensing, PowerQuad FFT acceleration, on-chip NPU inference and eIQ Time Series Studio workflow to speed data collection, model training, validation and deployment.

ブロック図

AI-Accelerated DC AFCI Reference Design

AI-Accelerated DC AFCI Reference Design
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Features

AI-accelerated Detection

  • < 10 ms typical detection latency; PowerQuad FFT + NPU inference; > 99% lab accuracy; near-zero false trips

Multi-channel Sensing

  • Up to 8 AFCI sensing channels; integrated 16-bit ADC; >=250 kSPS/channel configurable sampling

Scalable Architecture

  • MCX N5/N9 support; single or multi-channel designs; dual-core option separates inference and communications

Model Development

  • eIQ Time Series Studio workflow for data collection, labeling, model training, benchmarking and deployment

System Integration

  • USB, CAN, RS-485, UART, Wi-Fi and SD card interfaces for debug, logging and system connectivity

Development Support

  • Self-test function; HV test mode; modular firmware; reference hardware, app note, docs and software package

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