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 2023 年 5 月 12 日的 STM32 中國峰會上 ST 聯(lián)合其合作伙伴 MathWorks 就電機(jī)控制解決方案所遇到的挑戰(zhàn)，給出了我們的應(yīng)對之策。

開發(fā)電機(jī)控制方案面臨四大挑戰(zhàn)

據(jù) MathWorks 中國通信、電子和半導(dǎo)體行業(yè)市場經(jīng)理陳曉挺博士介紹，MathWorks 與 ST 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；二是雙方有很多的共同客戶，在支持共同客戶方面有不少合作。由于支持客戶是雙方的共同目標(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。

基于 STM32 的 MathWorks 電機(jī)控制方案談到雙方合作，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、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、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、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、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。

MathWorks 與 ST 合作應(yīng)對

電機(jī)控制方案設(shè)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(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)。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：

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

估算電機(jī)本體參數(shù)；

建立被控對象：逆變器和電機(jī)本體的模型；

開發(fā)完整的 FOC 控制模型，進(jìn)行閉環(huán)仿真；

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、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、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、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、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、工業(yè)和電子等行業(yè)產(chǎn)品應(yīng)用歷史的自動化代碼生成能力，我們有一個獨(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。”“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)。

編輯：黃飛