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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，電機耗能越來越受到重視。而電機控制方案的開發(fā)是一個復雜的過程，特別是電機控制算法，如果要做好的話，電機控制算法還是挺復雜的。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）就電機控制解決方案所遇到的挑戰(zhàn)，給出了他們的應對之策。 開發(fā)電機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，因此最近兩年開展了很多技術合作，比如相互培訓，MathWorks培訓ST的工程師，ST也培訓MathWorks的工程師，讓雙方更加了解彼此的產品，同時也共同做一些市場活動，將雙方最新的技術帶給用戶，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。

▲基于STM32的MATLAB電機控制方案，掃碼即可觀看

談到雙方合作，會給電機控制行業(yè)帶來哪些好處時，陳曉挺表示，談優(yōu)勢，先要了解電機控制本身的難度。在他看來，目前電機控制方案的開發(fā)主要有以下四個難點：一是系統(tǒng)建模：電機控制系統(tǒng)需要進行精確的建模，以便進行仿真和控制算法的設計。建模的難點在于需要考慮到電機的物理特性、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)進行多維度的建模，以便準確地預測系統(tǒng)的行為。二是控制算法設計：電機控制系統(tǒng)需要設計出適用于特定應用場景的控制算法。算法設計的難點在于需要綜合考慮系統(tǒng)的特性、控制要求，以及實際應用環(huán)境等多個因素，同時需要對算法進行多層次的優(yōu)化和測試，以確保算法的穩(wěn)定性和可靠性。三是硬件設計：電機控制系統(tǒng)的硬件設計需要考慮到電路的復雜性、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)的長期運行。四是調試和測試：電機控制系統(tǒng)的調試和測試需要進行多個環(huán)節(jié)的驗證，包括模擬仿真、實驗測試、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合作應對電機控制方案設計挑戰(zhàn)

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

校準相電流的ADC偏移值，校準位置傳感器與轉子之間的角度偏移值；
估算電機本體參數(shù)；
建立被控對象：逆變器和電機本體的模型；
開發(fā)完整的FOC控制模型，進行閉環(huán)仿真；
部署到硬件上做測試驗證。

基于MBD的電機控制方案對開發(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)工程師更快速地進行電機控制算法的設計、仿真和測試，從而提高開發(fā)效率。通過使用基于模型的設計工具，開發(fā)工程師可以更加直觀地設計和測試算法，減少開發(fā)周期和成本。二是提高代碼質量：MBD可以幫助開發(fā)工程師更好地管理代碼，提高代碼質量。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)化地設計電機控制算法，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)響應速度和精度。四是降低開發(fā)風險：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險，從而降低開發(fā)風險和成本。

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

意法半導體中國區(qū)微控制器和數(shù)字IC產品部（MDG）總監(jiān)曹錦東表示，目前MathWorks的MBD電機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等產品系列。

由于ST的產品很多，每年會推出很多的新產品，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去，那么如何做好新產品的適配呢？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，內核Arm是通過對Arm指令集的支持來支持的。因此，對于新產品是適配，如果新產品的I/O與原來適配過的產品差不多，那么原來的工具鏈是可以很快改過來的，如果新產品是一個多核異構產品，那么適配的難度就會比較大。當然，如果這款全新的架構很有市場前景，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。曹錦東認為MathWorks通過STM32CubeMX來支持ST的產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?？斓模琒T推出新的芯片出來之后，已經(jīng)在STM32CubeMX有比如I/O口外設配置，同時可以兼容最新ARM內核指令級，對一個MCU的兩方面，內核和外設，如果這兩部分可以通過不同的方式抓取到配置文件，內核指令的兼容，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系列產品。

那么，如何將MATLAB設計的電機控制算法和AI算法部署到STM32等嵌入式處理器當中呢？陳曉挺解釋稱，MathWorks有幾十年汽車和軍工等行業(yè)產品應用歷史的自動化代碼生成能力，他們有一個獨特的代碼生成框架，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算法轉換成C/C++代碼，并針對STM32的處理器優(yōu)化代碼，替換掉標準C代碼。

他同時指出，MathWorks允許客戶將模型導入MATLAB做AI訓練，因為AI訓練需要數(shù)據(jù)集，因此他們支持客戶收集并預處理自己的數(shù)據(jù)集，然后利用AI模型做訓練，訓練好后的AI模型可以部署到STM32上，也可以部署到PC機的GPU上。因為深度學習網(wǎng)絡參數(shù)很多，運算量很大，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)絡剪枝（修剪或移除深層神經(jīng)網(wǎng)絡突觸和神經(jīng)元），量化（對int8數(shù)據(jù)類型的激活、權重和偏差的量化），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。

意法半導體微控制器市場經(jīng)理丁曉磊補充稱，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接口就可以轉化為被訓練好的模型，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?！?/span> ▲意法半導體微控制器市場經(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的軟件和特定應用化的系統(tǒng)讓客戶做開發(fā)。”曹錦東進一步指出。他同時強調，軟件是非常關鍵的，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做特定應用，這是ST的生態(tài)系統(tǒng)中非常重要的環(huán)節(jié)。

THE END