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媒體聚焦 | ST聯(lián)合MathWorks應(yīng)對電機(jī)控制方案設(shè)計的四大挑戰(zhàn)

STM32單片機(jī) ? 來源:未知 ? 2023-07-28 18:15 ? 次閱讀
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作者:程文智文章來源:電子發(fā)燒友隨著高效節(jié)能概念深入人心,電機(jī)耗能越來越受到重視。而電機(jī)控制方案的開發(fā)是一個復(fù)雜的過程,特別是電機(jī)控制算法,如果要做好的話,電機(jī)控制算法還是挺復(fù)雜的。在5月12日的STM32中國峰會上ST聯(lián)合其合作伙伴邁斯沃克軟件(MathWorks)就電機(jī)控制解決方案所遇到的挑戰(zhàn),給出了他們的應(yīng)對之策。 開發(fā)電機(jī)控制方案面臨四大挑戰(zhàn)

據(jù)邁斯沃克軟件中國通信、電子和半導(dǎo)體行業(yè)市場經(jīng)理陳曉挺介紹,他們很早就開始了合作,其合作內(nèi)容主要有兩塊:

一是MathWorks的工具可以被ST的工程師所使用,包括研發(fā)工程師和應(yīng)用工程師;二是他們有很多的共同客戶,在支持共同客戶方面有不少合作。由于支持客戶是他們的共同目標(biāo),因此最近兩年開展了很多技術(shù)合作,比如相互培訓(xùn),MathWorks培訓(xùn)ST的工程師,ST也培訓(xùn)MathWorks的工程師,讓雙方更加了解彼此的產(chǎn)品,同時也共同做一些市場活動,將雙方最新的技術(shù)帶給用戶,另外,還合作錄制了一些視頻,幫助用戶了解MathWorks的工具與ST的硬件。

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基于STM32的MATLAB電機(jī)控制方案,掃碼即可觀看

談到雙方合作,會給電機(jī)控制行業(yè)帶來哪些好處時,陳曉挺表示,談優(yōu)勢,先要了解電機(jī)控制本身的難度。在他看來,目前電機(jī)控制方案的開發(fā)主要有以下四個難點(diǎn):一是系統(tǒng)建模:電機(jī)控制系統(tǒng)需要進(jìn)行精確的建模,以便進(jìn)行仿真和控制算法的設(shè)計。建模的難點(diǎn)在于需要考慮到電機(jī)的物理特性、控制電路的特性、傳感器的精度等多個因素,同時需要對系統(tǒng)進(jìn)行多維度的建模,以便準(zhǔn)確地預(yù)測系統(tǒng)的行為。二是控制算法設(shè)計:電機(jī)控制系統(tǒng)需要設(shè)計出適用于特定應(yīng)用場景的控制算法。算法設(shè)計的難點(diǎn)在于需要綜合考慮系統(tǒng)的特性、控制要求,以及實(shí)際應(yīng)用環(huán)境等多個因素,同時需要對算法進(jìn)行多層次的優(yōu)化和測試,以確保算法的穩(wěn)定性和可靠性。三是硬件設(shè)計:電機(jī)控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計需要考慮到電路的復(fù)雜性、功率損耗、EMI等多個因素,同時需要保證硬件的可靠性和穩(wěn)定性,以確保系統(tǒng)的長期運(yùn)行。四是調(diào)試和測試:電機(jī)控制系統(tǒng)的調(diào)試和測試需要進(jìn)行多個環(huán)節(jié)的驗證,包括模擬仿真、實(shí)驗測試、系統(tǒng)集成等多個環(huán)節(jié),需要投入大量的時間和精力,以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。

ST與MathWorks合作應(yīng)對電機(jī)控制方案設(shè)計挑戰(zhàn)

陳曉挺看來,采用MathWorks的工具軟件MATLAB提供的基于模型設(shè)計(MBD)的電機(jī)控制工作流程能很好地應(yīng)對電機(jī)控制方案設(shè)計時遇到的挑戰(zhàn)。他表示,一般來說采用MBD電機(jī)控制工作流程主要有以下幾個步驟:

  1. 校準(zhǔn)相電流ADC偏移值,校準(zhǔn)位置傳感器與轉(zhuǎn)子之間的角度偏移值;

  2. 估算電機(jī)本體參數(shù);

  3. 建立被控對象:逆變器和電機(jī)本體的模型;

  4. 開發(fā)完整的FOC控制模型,進(jìn)行閉環(huán)仿真;

  5. 部署到硬件上做測試驗證。

基于MBD的電機(jī)控制方案對開發(fā)工程師來說好處主要有四個:一是提高開發(fā)效率:MBD可以幫助開發(fā)工程師更快速地進(jìn)行電機(jī)控制算法的設(shè)計、仿真和測試,從而提高開發(fā)效率。通過使用基于模型的設(shè)計工具,開發(fā)工程師可以更加直觀地設(shè)計和測試算法,減少開發(fā)周期和成本。二是提高代碼質(zhì)量:MBD可以幫助開發(fā)工程師更好地管理代碼,提高代碼質(zhì)量。通過使用模型驗證和測試工具,開發(fā)工程師可以更好地檢測算法中的錯誤和缺陷,從而提高代碼質(zhì)量和可靠性。三是提高系統(tǒng)性能:MBD可以幫助開發(fā)工程師更優(yōu)化地設(shè)計電機(jī)控制算法,從而提高系統(tǒng)性能。通過使用模型優(yōu)化工具,開發(fā)工程師可以更好地優(yōu)化算法參數(shù)和控制策略,從而提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和精度。四是降低開發(fā)風(fēng)險:通過使用模型驗證和測試工具,開發(fā)工程師可以更好地識別 和解決潛在的問題和風(fēng)險,從而降低開發(fā)風(fēng)險和成本。

也就是說,MBD電機(jī)控制方案可以幫助開發(fā)工程師提高開發(fā)效率、提升代碼質(zhì)量和系統(tǒng)性能,同時還能降低開發(fā)風(fēng)險和成本。

意法半導(dǎo)體中國區(qū)微控制器和數(shù)字IC產(chǎn)品部(MDG)總監(jiān)曹錦東表示,目前MathWorks的MBD電機(jī)控制工作流程可以支持ST主流的MCU型號,比如STM32F4、STM32F7、STM32G4、STM32H7、STM32L4、STM32L5等產(chǎn)品系列。

由于ST的產(chǎn)品很多,每年會推出很多的新產(chǎn)品,而MathWorks的軟件每年發(fā)布兩個版本,每個版本有新的工具箱和新的功能加進(jìn)去,那么如何做好新產(chǎn)品的適配呢?據(jù)陳曉挺介紹,目前對ST開發(fā)板的支持是通過ST自己的STM32CubeMX來支持外圍的I/O配置,內(nèi)核Arm是通過對Arm指令集的支持來支持的。因此,對于新產(chǎn)品是適配,如果新產(chǎn)品的I/O與原來適配過的產(chǎn)品差不多,那么原來的工具鏈?zhǔn)强梢院芸旄倪^來的,如果新產(chǎn)品是一個多核異構(gòu)產(chǎn)品,那么適配的難度就會比較大。當(dāng)然,如果這款全新的架構(gòu)很有市場前景,雙方都會投入更多的資源去做開發(fā),一般來說,會在拿到樣片后一年左右推出軟件的整個工具鏈。
曹錦東認(rèn)為MathWorks通過STM32CubeMX來支持ST的產(chǎn)品是非常聰明的一個做法,因為STM32CubeMX不管從哪個MCU出來,CubeMX可以生成整個系統(tǒng)的配置軟件,比如在使用STM32C0,在STM32CubeMX選一個封裝,I/O口配置什么功能,點(diǎn)完以后就有一個示意圖出來,包括封裝、引腳。MathWorks的軟件如果和STM32CubeMX有對接功能或者以從STM32CubeMX把芯片資源拿過來,對于ST來講升級是非常快的,ST推出新的芯片出來之后,已經(jīng)在STM32CubeMX有比如I/O口外設(shè)配置,同時可以兼容最新ARM內(nèi)核指令級,對一個MCU的兩方面,內(nèi)核和外設(shè),如果這兩部分可以通過不同的方式抓取到配置文件,內(nèi)核指令的兼容,對MathWorks來說升級就會很快。他相信MathWorks的軟件越來越多地可以支持其STM32系列產(chǎn)品。

那么,如何將MATLAB設(shè)計的電機(jī)控制算法和AI算法部署到STM32等嵌入式處理器當(dāng)中呢?陳曉挺解釋稱,MathWorks有幾十年汽車和軍工等行業(yè)產(chǎn)品應(yīng)用歷史的自動化代碼生成能力,他們有一個獨(dú)特的代碼生成框架,可以在任何地方部署在MATLAB或Simulink中開發(fā)的模型。拿STM32來說,Embedded Coder能將MATLAB和Simulink算法轉(zhuǎn)換成C/C++代碼,并針對STM32的處理器優(yōu)化代碼,替換掉標(biāo)準(zhǔn)C代碼。

他同時指出,MathWorks允許客戶將模型導(dǎo)入MATLAB做AI訓(xùn)練,因為AI訓(xùn)練需要數(shù)據(jù)集,因此他們支持客戶收集并預(yù)處理自己的數(shù)據(jù)集,然后利用AI模型做訓(xùn)練,訓(xùn)練好后的AI模型可以部署到STM32上,也可以部署到PC機(jī)的GPU上。因為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)很多,運(yùn)算量很大,因此,在部署到嵌入式CPU之前,最重要的是選擇一種最合適用戶應(yīng)用的盡量輕量化的AI模型,然后對已選擇的AI算法做網(wǎng)絡(luò)剪枝(修剪或移除深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸和神經(jīng)元),量化(對int8數(shù)據(jù)類型的激活、權(quán)重和偏差的量化),這些壓縮AI模型的工作都可以通過MATLAB提供的易用工具來完成,以方便在資源受限的硬件上進(jìn)行推斷。也就是說,MathWorks支持從算法到落地的完整流程。

意法半導(dǎo)體微控制器市場經(jīng)理丁曉磊補(bǔ)充稱,STM32在AI上 有一個STM32 Cube.AI工具,該工具與MATLAB的一些功能配合后可以很好地做整個AI開發(fā)流程的連接,“STM32 Cube.AI做的是從已經(jīng)被訓(xùn)練好的模型到如何更好地優(yōu)化和部署到STM32 MCU上,因為我們對自己MCU的情況更了解,部署更優(yōu)化,內(nèi)存占用率更小,流代碼開發(fā)效率更高,但是之前有各種主流的AI模型和框架,我們可以通過ONNX接口就可以轉(zhuǎn)化為被訓(xùn)練好的模型,所以,在這里面跟MATLAB的合作,使得開發(fā)用戶可以從前端模型數(shù)據(jù)收集模型的選擇和訓(xùn)練,一直到能夠生成ONNX格式的模型之后,再用ST的Cube.AI做后面的發(fā)布部署,這樣就會形成更加優(yōu)化的模型訓(xùn)練到優(yōu)化、到部署,整個一套開發(fā)在AI就會更為順暢、更能落地。”
意法半導(dǎo)體微控制器市場經(jīng)理丁曉磊 (Lisa DING)“我們會越來越重視跟軟件支持伙伴的合作,做芯片本身不是很困難,困難的是怎么提供和芯片相關(guān)的軟件和特定應(yīng)用化的系統(tǒng)讓客戶做開發(fā)。”曹錦東進(jìn)一步指出。他同時強(qiáng)調(diào),軟件是非常關(guān)鍵的,與MathWorks這樣的合作伙伴合作,可以幫助客戶熟悉了解如何用MCU做特定應(yīng)用,這是ST的生態(tài)系統(tǒng)中非常重要的環(huán)節(jié)。

THE END

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