基于边缘AI的无传感器BLDC电机启动异常检测方案

在无刷直流（BLDC）电机控制系统中，无传感器方案因省去霍尔或编码器等位置反馈器件，可显著降低BOM成本、提升系统可靠性并简化机械结构。然而，其在启动阶段和低速运行时缺乏转子位置信息，易导致启动失败、停转或误判，尤其在带载启动场景下问题更为突出。针对这一痛点，瑞萨电子提出一种基于边缘AI的实时异常检测方法，有效提升无传感器BLDC控制的鲁棒性。

问题背景与挑战

在典型的磁场定向控制（FOC）或梯形波换相架构中，无传感器算法通常依赖反电动势（BEMF）观测来估算转子位置。但在电机静止或低速时，BEMF幅值极小，难以准确提取，导致初始换相时序错误。若此时电机连接负载（如风机、泵类），极易发生启动失步或堵转，而传统控制逻辑可能仍误判为“正常运行”，造成系统保护失效或设备损坏。

解决方案：嵌入式AI异常检测

瑞萨电子代理商-中芯巨能为您推荐您使用瑞萨电子RA6T2 电机控制套件（MCK-RA6T2，含MCB-RA6T2 CPU单元与MCI-LV-1低压逆变器，订购料号：RTK0EMA270S00020BJ和RTK0EMA270S00021BJ），此套件构建了一个双电机测试平台：一台作为被测电机（DUT），另一台模拟可变负载。通过本地PC上的GUI下发启动指令，并同步采集逆变器输出的三相电流与母线电压原始数据。

在此基础上，瑞萨AI卓越中心（COE）团队开发了一个轻量级AI模型，用于识别四种典型启动状态：

无负载 + 正常启动

无负载 + 异常启动（参数错误）

带负载 + 正常启动

带负载 + 异常启动（如堵转）

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数据采集与模型训练

数据通过 e² studio 集成的 Reality AI Utilities 工具 实时捕获，并上传至 Reality AI Tools® 云平台 进行特征提取与模型训练。该平台支持自动优化神经网络结构，以适配RA6T2 MCU的资源约束。最终模型仅占用 576 字节 RAM 和 4,146 字节 Flash，完全可在应用固件中与FOC控制环并行运行。

模型输入为时域电流/电压序列，输出为启动状态分类结果。经独立测试集验证，其对异常启动（尤其是带载堵转）的识别准确率超过98%。部署后，GUI可实时显示真实启动状态，避免误报。

工程价值与实现要点

无需额外传感器：仅利用现有电流采样通路，零硬件改动；

低资源开销：模型极小，不影响主控性能；

快速部署：Reality AI工具链支持从数据到代码的一键生成；

适用性强：可扩展至不同功率等级的BLDC应用，如OBC、家电压缩机、工业风扇等。

总结

该方案将边缘AI与电机控制深度融合，解决了无传感器BLDC在关键启动阶段的可靠性瓶颈。对于追求高集成度、低成本且需应对复杂负载工况的工程师而言，此方法提供了一种实用、高效且易于落地的技术路径，标志着智能电机控制从“精确驱动”向“自主诊断”的演进。