Gelişim, birlikte başlar.
Banner alanı
IFM Sensor

STMicroelectronics'ten Yapay Zeka Destekli Motor Kontrol Yazılımı

Cengiz Özemli

Akademisyen
  • Dokuz Eylül Üniversitesi
  • 107744-ST-Micro.jpg

    ## STMicroelectronics'ten Yapay Zeka Destekli Motor Kontrol Yazılımı

    STMicroelectronics, endüstriyel motor sürücülerde tahmine dayalı bakım ve titreşim izleme özelliklerini kolaylaştıran yeni yapay zeka destekli motor kontrol yazılım paketini duyurdu.

    Yayınlanan FP-IND-MCAI1 fonksiyon paketi, makine öğrenimini motor kontrol sistemlerine hızla entegre etmeye ve EVLSPIN32G4-ACT değerlendirme kartı üzerinde yapay zeka destekli optimizasyonu değerlendirmeye olanak sağlıyor.

    ### AI Destekli Motor Davranışı Sınıflandırması

    Yazılım, önceden yapılandırılmış makine öğrenimi modeli ile üç motor durumunu tanımlayabiliyor:
    • Normal çalışma
    • Yüksek titreşim seviyesi
    • Kararsız motor davranışı

    Bu özellik, mühendislerin endüstriyel sürücüler, robotik, beyaz eşya ve aktüatör sistemlerinde tahmine dayalı bakım ve arıza tespiti yapmasına imkan tanıyor.

    ### Donanım Platformu ve Motor Sürüş Sistemi

    EVLSPIN32G4-ACT değerlendirme kartı, 250 W'a kadar üç fazlı fırçasız DC motorları destekliyor ve STEVAL-C34KAT1 veya STWIN.box çoklu sensör kitleri gibi titreşim algılama modülleri ile bağlantı kurabiliyor.

    Referans tasarımın kalbinde, Arm® Cortex®-M4 mikrodenetleyici, yarı-köprü kapı sürücüleri, bootstrap diyotlar ve koruma özelliklerini bir arada sunan kompakt STSPIN32G4 motor sürücü sistem paketi yer alıyor. Bu sistem, MOSFET güç aşaması, akım algılama amplifikatörleri ve sıcaklık sensör devresi ile alan yönelimli kontrol (FOC) veya 6 adımlı motor kontrolü destekliyor.

    ### Teknik Özellikler
    • Yazılım paketi: FP-IND-MCAI1
    • Değerlendirme kartı: EVLSPIN32G4-ACT
    • Motor türü: Üç fazlı fırçasız DC motor
    • Motor gücü: 250 W'a kadar
    • Sensör uyumluluğu: Titreşim algılama modülleri, dijital Hall sensörleri, inkremental kodlayıcılar
    • Makine öğrenimi modeli: 3 motor durumu sınıflandırması
    • Mikrodenetleyici: Arm Cortex-M4
    • Paket boyutu: 9 mm × 9 mm
    • Kontrol yöntemleri: Alan yönelimli kontrol (FOC), 6 adımlı motor kontrolü

    ### Yazılım ve Kullanıcı Araçları

    Motor kontrolü STM32 Motor Control Yazılım Geliştirme Kiti (MCSDK) ile yapılandırılıp izlenebiliyor ve NanoEdge™ AI Studio ile makine öğrenimi modeli özelleştirilebiliyor. Böylece ek motor durum sınıfları oluşturulabiliyor.

    ### Temin ve Gösterim

    FP-IND-MCAI1 yazılım paketi ücretsiz olarak indirilebilirken, EVLSPIN32G4-ACT değerlendirme kartı distribütörler ve STMicroelectronics'in çevrimiçi mağazasından temin edilebiliyor. Şirket, bu yapay zeka destekli motor kontrol çözümlerini 2026 yılında Nuremberg'de düzenlenecek Embedded World fuarında sergileyecek.

    Bu gelişme, endüstriyel motor sürücülerde yapay zeka destekli yönetim ve bakım süreçleri için önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
     
    Geri
    Üst