關鍵要點

AM13E230x MCU 通過在單個器件中結合使用 Arm Cortex-M33 CPU 和 TI TinyEngine NPU，能夠在實時控制應用中實現預測性故障檢測和自適應控制算法。

人形機器人和電器設備中的本地 AI 模型可以根據實際情況持續監測參數并調整性能，而無需云連接或其他分立式元件。

克服傳統設計局限，實現支持邊緣 AI 的電機控制

在工業自動化應用和電器設備的電機系統中，為幫助更大限度縮短停機時間、降低能源消耗和提高整體系統可靠性，對實時監測和控制的需求變得至關重要。為實現可靠的電機功能，傳統的設計方法通常需要使用多個微控制器 (MCU) 和分立式元件，而這會增加復雜性、成本和功耗。

為了應對這一挑戰，設計人員可以使用高度集成的 MCU，如AM13E230x 系列（包括 AM13E23019），該系列配有用于邊緣 AI 的硬件加速器。該系列 MCU 采用高性能 Arm Cortex?M33 內核，并集成了 TinyEngine NPU，可為工程師提供一個單芯片平臺，助力實現精密電機控制、實時監控和本地 AI 推理。

這種集成度可將邊緣 AI 功能引入到更多電機控制系統，實現預測性故障檢測、自適應控制算法、異常檢測和智能負載均衡等功能，而在傳統方法中，成本、尺寸和功耗方面的考量限制了邊緣 AI 在這些領域中的應用。TI 免費的 CCStudio Edge AI Studio 作為一套旨在加速邊緣 AI 開發的圖形和命令行工具，也為該系列 MCU 提供支持。

本文探討了AM13E230x MCU 如何幫助設計人員解決人形機器人執行器和智能家用電器設計中的關鍵設計難題。

人形機器人：執行器

人形機器人通過執行器實現操縱和移動，可同時在多個自由度上運行。此外，高扭矩快速啟動（例如，電機從靜止狀態產生大扭矩的能力）需要保持低噪聲運行才能實現出色性能。

本地運行的邊緣 AI 模型可以檢測電機何時在最大水平以上運行并防止長期損壞，從而延長電機壽命。因此，這些模型可以直接幫助實現具有寬運動范圍和多自由度的類人關節和手指。圖 1 展示了典型人形機器人手部、手臂和肩部中的電機數量。

圖 1 簡化圖顯示了人形機器人手部、手臂和肩部中可能存在的電機分布情況

AM13E230x MCU 中的邊緣 AI 功能在關節運動應用中具有延長電機壽命和提供保護的優勢。本地 AI 模型能夠主動監測扭矩、負載和電流等電機參數，從而檢測到電機何時運行異常，并及早通知潛在問題。

此外，該系列 MCU 專為人形機器人應用而設計。在這些應用中，成本、緊湊性和精密電機控制是主要的設計挑戰。通過使用集成了可編程增益放大器的器件，而不是使用分立式 CAN 和 IGBT 外設（通常與 MCU 配合使用），設計人員可以降低物料清單成本并減少外部元件數量。對于在系統層面不要求高精度的應用而言，這可以提供更緊湊、更具成本效益的解決方案。AM13E230x MCU 具有 7 × 7mm2 的封裝尺寸，因此可實現更大的運動范圍，同時還能解決人形機器人關節電機中的空間限制問題。

洗衣機中支持邊緣 AI 的電機控制

隨著智能家居應用的加速發展，消費者現在希望電器能夠更安靜、更高效且更靈敏地運行。AM13E230x MCU 使設計人員能夠更輕松地滿足終端用戶對安靜、快速和可靠運行的需求，同時提供工具幫助構建可適應實際使用情況的智能電器。

工程師可以使用 AM13E230x MCU 來優化洗衣機電機控制設計——通過運行 AI 模型持續實時監測電機負載，并根據衣物重量自動調整扭矩和速度曲線，從而防止電機應變。圖 2 展示了使用 AM13E230x MCU 的洗衣機電機控制系統的簡化方框圖。

圖 2 洗衣機電機控制系統的簡化方框圖

NPU 可分擔主 CPU 中的電機控制算法，從而降低了系統延遲和功耗，無需額外的分立式元件即可改善電機控制。

優化新一代設計中的電機控制

支持邊緣 AI 的 MCU 通過在電機層面直接集成智能處理，正在改變各種應用中的電機控制。通過將高性能處理與神經處理能力相結合，這些解決方案能夠在單芯片實現方案中實現預測性維護、自適應控制和精密電機管理。

隨著從人形機器人到智能電器的應用不斷發展，在實時電機控制 MCU 中集成邊緣 AI 為各行業打造更高效、更可靠和更智能的系統奠定了基礎。