瑞萨电子e-AI实现电机控制和故障检测的简单阐述

瑞萨电子为了扩展嵌入式人工智能（e-AI）解决方案，将AI整合到嵌入式系统，推出针对家用电器电机控制的 e-AI 故障检测解决方案，从而实现终端设备的智能化。e-AI是一个基于人工智能深度学习的解决方案，可以在产品发生问题之前预测将要发生的故障，预测需要进行修复和维护的时间点，识别故障发生的位置，实现系统终端的实时控制, 这样使得电机控制更加智能化，从而将有效提升产品的维护效率和安全性。

e-AI结合瑞萨电子微控制器在应用中可同时实现电机控制和故障检测，e-AI 可以通过电机的异常状态发现应用故障，通常电机的异常状态由加速度传感器来检测, 也可以通过电流、转矩和转速来检测。

下面将通过一个演示系统

简单阐述e-AI实现电机控制和故障检测

* 图片来源瑞萨电子官网

此演示系统将控制一个无刷直流电机转动，电机通过螺钉锁定，当螺钉松动时，电机将发生震动，将产生异常信号，此时电机上的传感器识别到异常信号后，将信号传输给微控制器，通过e-AI软件分析电机的安装状态是否稳定，并实时在可视化监视软件中显示状态信息和震动波形图。

* 图片来源瑞萨电子官网

如上图所示，演示系统硬件主要由无刷直流电机、3轴加速度计、RX微控制器几部分构成，3轴加速度计将探测电机振动并输出模拟信号给微控制器，微控制器通过模数转换器（ADC）将此信号转换成数字信号，再通过傅里叶（FFT）进行量化分析，最终e-AI软件得出电机工作的状态。

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如上图所示，松动的螺钉被定义为异常信号，当螺钉发生松动时，电机产生震动，分析其振动波形，然后通过e-AI判断电机是否产生异常。

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当螺钉发生松动，电机从正常状态逐渐变化到异常状态，此时即使用手尝试稳定电机，e-AI也能通过细微变化判断出电机处于异常。

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振动波形和e-AI的分析结果可以使用可视化监视工具进行查看和确认。e-AI软件可以分析非常微小的变化，这些变化是人眼无法识别到的。

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瑞萨电子为微控制器提供所需的开发环境和资源，AI深度学习模型可以通过e-AI转换器轻松集成并嵌入到其他微控制器中，可以在不同平台之间进行迁移，从而缩短开发时间。

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