【问答精选】瑞萨全“芯”驱动，为中国工业发展注入新质生产力（下）

瑞萨嵌入式 · 昨天 17:52

以下内容为瑞萨电子嵌入式处理器事业部中国市场部高级专家戴其宏在慕尼黑电子展《得捷时刻》直播中的问答整理。

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瑞萨在电机控制领域解决方案

Q

在工业以及楼宇自动化、智能家居等应用中，对电机的实时控制要求越来越高，早在很多年前，瑞萨就推出了专为电机控制设计的MCU。现在，瑞萨有哪些新的、先进的电机控制解决方案？

A

瑞萨基于丰富的MCU产品线，为客户带来多种电机控制解决方案。以下是一些最新的方案的分享：

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- 基于RX26T的新一代变频空调方案

包括压缩机驱动、直流风机FOC驱动、高频PFC、温度采集、系统控制等功能。

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- 冰箱压缩机变频驱动方案

- 变频洗衣机驱动方案

- 三相感应电机驱动解决方案

瑞萨的三相感应电机驱动解决方案，采用RX13T或RX66T MCU和先进变频控制算法，简单易用。

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- 大功率全速范围FOC电机方案

- 位置控制解决方案

在机器人等应用场合，对于位置传感器的需求在日益增长。瑞萨支持多种类型的位置传感器电机控制应用笔记和方案。

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- 磁编码器电机控制方案

- 旋转变压器高精度位置控制解决方案

- 电磁感应传感器解决方案

- RA6T2 48V-1KW逆变器解决方案

该方案采用单极性SPWM控制方法，PID闭环算法实现了48V DC到220V AC的1KW逆变，整机效率大于95%。主要目标市场有不间断电源，家庭储能/便携式储能。

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- 双向数字电源解决方案

瑞萨为客户提供各种相对应的评估板，解决方案套件，电机控制软件及应用手册，电机控制开发工具，网页版仿真工具，使客户能快速熟悉我们的产品，缩短自有产品开发及投放市场的时间。

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嵌入式AI应用案例

Q

与前面说的工业等传统的行业不同，AI应用最近几年才开始火爆起来，对于嵌入式产品来说，是否可以在AI中发挥一部分的作用？

A

确实是这样。AI应用是近几年来市场的一个热点。对嵌入式产品来说，瑞萨为客户提供从云端到终端的综合解决方案。瑞萨AI部署可分为两类。

- 实时分析：提供Reality AI工具及解决方案。

Reality AI是一个基于瑞萨MCU/MPU的工业物联网边缘AI平台。

它通过进行机器学习模型开发，进行可解释性+硬件分析，为客户提供解决方案+参考设计。

在边缘节点上融合了先进信号处理和机器学习。广泛用于新能源、家电以及工业物联网应用。

Reality AI使用强大的云计算能力生成用于嵌入式传感器的机器学习代码。

整个流程也非常简洁。从客户应用现场能采集到的数据，包括震动/音频信号，电信号，射频/雷达信号等，导入到我们的RAI工具软件中，在云端进行自动机器学习及数据分析，生成多种模型。根据生成的模型，我们的工程师会同客户一起选择最适合的模型，最佳的传感器，并选取最低规格符合的硬件平台。最后把所选取的最佳模型部署到我们的嵌入式系统中。

- 机器视觉：依托专用AI加速硬件（DRP-AI,Helium矢量加速器），提供e-AI模型转换工具。

搭载于瑞萨RZ/V2系列MPU，为客户提供一个MPU平台可以覆盖AI性能要求。

通过搭载瑞萨自有的DRP-AI，一种低功耗AI硬件加速引擎，完成端到端AI推断，无需CPU介入处理。

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Q

在AI应用中，瑞萨又是如何部署的？有没有相关的产品或案例可以分享一下。

A

以刚刚提到的电机领域为例，我们提供的一些解决方案分享。

- REALITY CHECK MOTOR嵌入式AI电机预测性维护方案。

这是一个实际应用RAI技术的例子。预测性维护的概念已经存在很长一段时间了。构建整体解决方案是长期以来的挑战——选择正确的传感器，收集适当的数据，并选择最有效的模型成为关键。

RAI AutoML工作流帮助用户在从传感器选择、放置，甚至完全消除传感器，到数据收集的每一步自动构建最有效的模型，以解决客户手中的问题。

如果客户没有很好的数据集，这里有一个完整的硬件-软件框架专门用于数据收集。该工具具有自动特征发现功能，这是理解正确使用建模技术的关键步骤。该工具还推荐正确的位置放置传感器，这可以带来显著的系统成本优化。

在这个特定的例子中，AI仅仅使用电子和电机信号信息，没有任何传感器辅助条件下，可以预测一个不平衡负载状况。该解决方案在广泛的频率和速度范围内运行，并且速度非常快，约3.5ms的推理时间，仅占用20KB的Flash和仅9KB的RAM，在M33 core上留下了足够的空间来完成核心电机控制功能和其他任务。

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- 暖通设备：HVAC风机状态监控

基于初始数据集，完成了对鼓风机故障的PoC检测。

• 使用多个加速度计、温度和湿度传感器，协助客户收集压缩机单元的数据。

• 使用Reality AI工具，实现BoM优化（BoM Optimization）确定了最具成本效益的传感器配置。

• 轻量级模型(15KB RAM，2KB Flash)，能够在Renesas电机控制平台上运行。

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