在無(wú)刷直流（BLDC）電機(jī)控制系統(tǒng)中，無(wú)傳感器方案因省去霍爾或編碼器等位置反饋器件，可顯著降低BOM成本、提升系統(tǒng)可靠性并簡(jiǎn)化機(jī)械結(jié)構(gòu)。然而，其在啟動(dòng)階段和低速運(yùn)行時(shí)缺乏轉(zhuǎn)子位置信息，易導(dǎo)致啟動(dòng)失敗、停轉(zhuǎn)或誤判，尤其在帶載啟動(dòng)場(chǎng)景下問(wèn)題更為突出。針對(duì)這一痛點(diǎn)，瑞薩電子提出一種基于邊緣AI的實(shí)時(shí)異常檢測(cè)方法，有效提升無(wú)傳感器BLDC控制的魯棒性。

問(wèn)題背景與挑戰(zhàn)

在典型的磁場(chǎng)定向控制（FOC）或梯形波換相架構(gòu)中，無(wú)傳感器算法通常依賴反電動(dòng)勢(shì)（BEMF）觀測(cè)來(lái)估算轉(zhuǎn)子位置。但在電機(jī)靜止或低速時(shí)，BEMF幅值極小，難以準(zhǔn)確提取，導(dǎo)致初始換相時(shí)序錯(cuò)誤。若此時(shí)電機(jī)連接負(fù)載（如風(fēng)機(jī)、泵類），極易發(fā)生啟動(dòng)失步或堵轉(zhuǎn)，而傳統(tǒng)控制邏輯可能仍誤判為“正常運(yùn)行”，造成系統(tǒng)保護(hù)失效或設(shè)備損壞。

解決方案：嵌入式AI異常檢測(cè)

瑞薩電子代理商-中芯巨能為您推薦您使用瑞薩電子RA6T2 電機(jī)控制套件（MCK-RA6T2，含MCB-RA6T2 CPU單元與MCI-LV-1低壓逆變器，訂購(gòu)料號(hào)：RTK0EMA270S00020BJ和RTK0EMA270S00021BJ），此套件構(gòu)建了一個(gè)雙電機(jī)測(cè)試平臺(tái)：一臺(tái)作為被測(cè)電機(jī)（DUT），另一臺(tái)模擬可變負(fù)載。通過(guò)本地PC上的GUI下發(fā)啟動(dòng)指令，并同步采集逆變器輸出的三相電流與母線電壓原始數(shù)據(jù)。

在此基礎(chǔ)上，瑞薩AI卓越中心（COE）團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)輕量級(jí)AI模型，用于識(shí)別四種典型啟動(dòng)狀態(tài)：

無(wú)負(fù)載 + 正常啟動(dòng)

無(wú)負(fù)載 + 異常啟動(dòng)（參數(shù)錯(cuò)誤）

帶負(fù)載 + 正常啟動(dòng)

帶負(fù)載 + 異常啟動(dòng)（如堵轉(zhuǎn)）

如需采購(gòu)RTK0EMA270S00020BJ、RTK0EMA270S00021BJ或咨詢RA6T2等需求，請(qǐng)加客服微信：13310830171。瑞薩代理商-深圳市中芯巨能電子有限公司，為制造業(yè)廠家的工程師或采購(gòu)提供選型指導(dǎo)+數(shù)據(jù)手冊(cè)+樣片測(cè)試+技術(shù)支持等服務(wù)。

數(shù)據(jù)采集與模型訓(xùn)練

數(shù)據(jù)通過(guò) e2 studio 集成的 Reality AI Utilities 工具 實(shí)時(shí)捕獲，并上傳至 Reality AI Tools? 云平臺(tái) 進(jìn)行特征提取與模型訓(xùn)練。該平臺(tái)支持自動(dòng)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以適配RA6T2 MCU的資源約束。最終模型僅占用 576 字節(jié) RAM 和 4,146 字節(jié) Flash，完全可在應(yīng)用固件中與FOC控制環(huán)并行運(yùn)行。

模型輸入為時(shí)域電流/電壓序列，輸出為啟動(dòng)狀態(tài)分類結(jié)果。經(jīng)獨(dú)立測(cè)試集驗(yàn)證，其對(duì)異常啟動(dòng)（尤其是帶載堵轉(zhuǎn)）的識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)98%。部署后，GUI可實(shí)時(shí)顯示真實(shí)啟動(dòng)狀態(tài)，避免誤報(bào)。

工程價(jià)值與實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)

無(wú)需額外傳感器：僅利用現(xiàn)有電流采樣通路，零硬件改動(dòng)；

低資源開(kāi)銷：模型極小，不影響主控性能；

快速部署：Reality AI工具鏈支持從數(shù)據(jù)到代碼的一鍵生成；

適用性強(qiáng)：可擴(kuò)展至不同功率等級(jí)的BLDC應(yīng)用，如OBC、家電壓縮機(jī)、工業(yè)風(fēng)扇等。

總結(jié)

該方案將邊緣AI與電機(jī)控制深度融合，解決了無(wú)傳感器BLDC在關(guān)鍵啟動(dòng)階段的可靠性瓶頸。對(duì)于追求高集成度、低成本且需應(yīng)對(duì)復(fù)雜負(fù)載工況的工程師而言，此方法提供了一種實(shí)用、高效且易于落地的技術(shù)路徑，標(biāo)志著智能電機(jī)控制從“精確驅(qū)動(dòng)”向“自主診斷”的演進(jìn)。