關(guān)鍵要點
· AM13E230x MCU 通過在單個器件中結(jié)合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU，能夠在實時控制應(yīng)用中實現(xiàn)預(yù)測性故障檢測和自適應(yīng)控制算法。
· 人形機器人和電器設(shè)備中的本地 AI 模型可以根據(jù)實際情況持續(xù)監(jiān)測參數(shù)并調(diào)整性能，而無需云連接或其他分立式元件。
克服傳統(tǒng)設(shè)計局限，實現(xiàn)支持邊緣 AI 的電機控制
在工業(yè)自動化應(yīng)用和電器設(shè)備的電機系統(tǒng)中，為幫助更大限度縮短停機時間、降低能源消耗和提高整體系統(tǒng)可靠性，對實時監(jiān)測和控制的需求變得至關(guān)重要。為實現(xiàn)可靠的電機功能，傳統(tǒng)的設(shè)計方法通常需要使用多個微控制器 (MCU) 和分立式元件，而這會增加復(fù)雜性、成本和功耗。
為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，設(shè)計人員可以使用高度集成的 MCU，如 AM13E230x 系列（包括 AM13E23019），該系列配有用于邊緣 AI 的硬件加速器。該系列 MCU 采用高性能 Arm Cortex?M33 內(nèi)核，并集成了 TinyEngine NPU，可為工程師提供一個單芯片平臺，助力實現(xiàn)精密電機控制、實時監(jiān)控和本地 AI 推理。
這種集成度可將邊緣 AI 功能引入到更多電機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)預(yù)測性故障檢測、自適應(yīng)控制算法、異常檢測和智能負(fù)載均衡等功能，而在傳統(tǒng)方法中，成本、尺寸和功耗方面的考量限制了邊緣 AI 在這些領(lǐng)域中的應(yīng)用。TI 免費的 CCStudio? Edge AI Studio 作為一套旨在加速邊緣 AI 開發(fā)的圖形和命令行工具，也為該系列 MCU 提供支持。
本文探討了 AM13E230x MCU 如何幫助設(shè)計人員解決人形機器人執(zhí)行器和智能家用電器設(shè)計中的關(guān)鍵設(shè)計難題。
人形機器人：執(zhí)行器
人形機器人通過執(zhí)行器實現(xiàn)操縱和移動，可同時在多個自由度上運行。此外，高扭矩快速啟動（例如，電機從靜止?fàn)顟B(tài)產(chǎn)生大扭矩的能力）需要保持低噪聲運行才能實現(xiàn)出色性能。
本地運行的邊緣 AI 模型可以檢測電機何時在最大水平以上運行并防止長期損壞，從而延長電機壽命。因此，這些模型可以直接幫助實現(xiàn)具有寬運動范圍和多自由度的類人關(guān)節(jié)和手指。圖 1 展示了典型人形機器人手部、手臂和肩部中的電機數(shù)量。
AM13E230x MCU 中的邊緣 AI 功能在關(guān)節(jié)運動應(yīng)用中具有延長電機壽命和提供保護(hù)的優(yōu)勢。本地 AI 模型能夠主動監(jiān)測扭矩、負(fù)載和電流等電機參數(shù)，從而檢測到電機何時運行異常，并及早通知潛在問題。
此外，該系列 MCU 專為人形機器人應(yīng)用而設(shè)計。在這些應(yīng)用中，成本、緊湊性和精密電機控制是主要的設(shè)計挑戰(zhàn)。通過使用集成了可編程增益放大器的器件，而不是使用分立式 CAN 和 IGBT 外設(shè)（通常與 MCU 配合使用），設(shè)計人員可以降低物料清單成本并減少外部元件數(shù)量。對于在系統(tǒng)層面不要求高精度的應(yīng)用而言，這可以提供更緊湊、更具成本效益的解決方案。AM13E230x MCU 具有 7 × 7mm2 的封裝尺寸，因此可實現(xiàn)更大的運動范圍，同時還能解決人形機器人關(guān)節(jié)電機中的空間限制問題。
洗衣機中支持邊緣 AI 的電機控制
隨著智能家居應(yīng)用的加速發(fā)展，消費者現(xiàn)在希望電器能夠更安靜、更高效且更靈敏地運行。AM13E230x MCU 使設(shè)計人員能夠更輕松地滿足終端用戶對安靜、快速和可靠運行的需求，同時提供工具幫助構(gòu)建可適應(yīng)實際使用情況的智能電器。
工程師可以使用 AM13E230x MCU 來優(yōu)化洗衣機電機控制設(shè)計——通過運行 AI 模型持續(xù)實時監(jiān)測電機負(fù)載，并根據(jù)衣物重量自動調(diào)整扭矩和速度曲線，從而防止電機應(yīng)變。圖 2 展示了使用 AM13E230x MCU 的洗衣機電機控制系統(tǒng)的簡化方框圖。
NPU 可分擔(dān)主 CPU 中的電機控制算法，從而降低了系統(tǒng)延遲和功耗，無需額外的分立式元件即可改善電機控制。
優(yōu)化新一代設(shè)計中的電機控制
支持邊緣 AI 的 MCU 通過在電機層面直接集成智能處理，正在改變各種應(yīng)用中的電機控制。通過將高性能處理與神經(jīng)處理能力相結(jié)合，這些解決方案能夠在單芯片實現(xiàn)方案中實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)、自適應(yīng)控制和精密電機管理。隨著從人形機器人到智能電器的應(yīng)用不斷發(fā)展，在實時電機控制 MCU 中集成邊緣 AI 為各行業(yè)打造更高效、更可靠和更智能的系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。
