瑞薩的RealityCheck? Motor工具引入了一種創(chuàng)新的基于AI/ML負(fù)載檢測解決方案，無需額外傳感器即可精確估計電機(jī)啟動時的負(fù)載。這一技術(shù)通過微調(diào)啟動電流來提高性能、減少電機(jī)應(yīng)力，并在輕載條件下實現(xiàn)效率提升。

什么是負(fù)載檢測及其重要性？

在無傳感器電機(jī)控制算法中，系統(tǒng)無法直接了解啟動過程中所需的扭矩。如果電機(jī)承載的負(fù)荷過大而啟動電流不足，則可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)子無法正常啟動。為確保可靠啟動，傳統(tǒng)做法是使用較大的啟動電流，但這對于輕載情況來說是一種資源浪費。有效的負(fù)載檢測允許根據(jù)實際需求調(diào)整啟動電流，從而優(yōu)化性能并降低能耗。

負(fù)載檢測的工作原理

瑞薩的方案依賴于對電機(jī)控制系統(tǒng)內(nèi)部變量的監(jiān)測，并利用Reality AI特征空間提取相關(guān)信息。接著，通過Reality AI推理確定啟動時所需的最佳扭矩值。這種方法不僅省去了額外傳感器的成本和復(fù)雜度，還只需要更新電機(jī)控制固件即可實現(xiàn)。

檢測關(guān)鍵變量：監(jiān)控電機(jī)運行狀態(tài)下的重要參數(shù)。

信息提取：應(yīng)用Reality AI特征空間技術(shù)獲取負(fù)載相關(guān)的有用數(shù)據(jù)。

確定扭矩需求：通過AI推理計算出啟動電機(jī)所需的最小扭矩。

調(diào)整啟動電流：根據(jù)計算結(jié)果設(shè)置最適宜的啟動電流。

當(dāng)檢測到的扭矩需求低于預(yù)期時，意味著可以使用更小的啟動電流來驅(qū)動電機(jī)，進(jìn)而提高了系統(tǒng)的整體效率。

瑞薩的應(yīng)用實例

為了驗證這項技術(shù)的實際效果，瑞薩構(gòu)建了一個由兩個BLDC電機(jī)組成的測試平臺，其中一個作為主電機(jī)，另一個充當(dāng)可調(diào)節(jié)負(fù)載的“制動”電機(jī)。實驗結(jié)果顯示，該模型能夠以極高的精度區(qū)分六種不同的負(fù)載條件。整個AI分類模型僅需約12.5KB閃存和6.5KB RAM，證明了其高效性和低資源占用的特點。

瑞薩的這項基于AI/ML的負(fù)載檢測技術(shù)為電機(jī)控制領(lǐng)域帶來了革新，它不僅簡化了系統(tǒng)設(shè)計，而且顯著提升了電機(jī)啟動階段的能效與可靠性。

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