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2025 STM32峰会参会分享

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小白云 发布时间:2025-5-21 00:34

2025 STM32峰会收获分享

本次参会主要报名了电机控制实训和MP2边缘AI应用开发实训,本次主要以新手的角度谈一谈收获。笔者在此前仅有步进电机和直流电机的控制知识以及linux应用开发的基础。

一、电机控制实训

(一)STM32G4系列型号介绍

由于STM32G474具备高精度PWM,在数字电源、电机控制等领域可以替代某T的DSP芯片。

型号 分类 核心特性 应用领域
STM32G474 高精度PWM型 集成HRTIM定时器(纳秒级控制),支持复杂控制算法和实时数据处理,最高170MHz主频 工业自动化(高精度电机控制、PLC)、数字电源(逆变器、LED驱动)、电力电子设备
STM32G473 性能型 增强型模拟外设(多通道ADC/DAC、运算放大器),Cortex-M4+FPU+DSP指令加速 工业自动化(传感器接口)、智能设备(数据交换与远程控制)、高端控制应用
STM32G431 入门型 基础模拟外设(高精度ADC/DAC),支持FFT运算,低功耗模式(<1μA) 物联网(传感器数据采集)、智能家居(温控系统)、汽车电子(基础控制)
STM32G491 入门型 集成HRTIM定时器,优化高频电力电子变换器控制(如DC-DC转换器) 数字电源(开关电源)、LED驱动、精密电磁控制

(二)X-CUBE-MCSDK6 基础操作

此处根据老师的ppt流程,通过X-CUBE-MCSDK6、STM32Cube-MX创建新工程,通过STM32CubeIDE对代码进行编辑和下载。

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**通过Motor Pilot的qt界面可以对设备进行控制和对状态进行监控。**

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可以对设备指定的一些参数添加监控,从而判断PI参数的设置是否合理。

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根据绘图的波形情况,分析PID参数是否合理,对参数进行调优。

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(三)创建客户硬件板(此处没有进行实际操作,属于是照搬老师的ppt了)

可以使用X-CUBE-MCSDK6工具根据客户板子的实际情况,创建工程。

  1. 使用X-CUBE-MCSDK6.3.2创建新的电机控制板。

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命名以及MCU配置

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基本信息添加

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2.电流采样配置

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采样方式配置

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运放电路参数配置

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采样ADC管脚配置

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3.PWM配置

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管脚以及参数

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4.可增加其他功能的配置

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(四)关于STO及增益设定

此处偏向于理论讲解,我谈谈个人的理解。老师给我们简单讲解了一下之前的算法,并提出在离散化的时候之前的算法是假定转速为0去计算的,这样做在低速的情况下,观测器并不收敛。老师给我们讲解了一下最新的算法,在新的算法中,解决了这个问题。

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(五)可以通过X-CUBE-MCSDK软件直接测出电机的参数

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(六)问答(这边只记得自己提的问题了)

问:刚刚有朋友提到,HSO算法运行在中断中。假如我的设备运行了RTOS之类的操作系统,设备可能会频繁的进入临界区,也就是说会关闭中断,是否会对算法产生一些影响。

答:是的,我们尽量避免关闭中断,或者说,设置一个中断屏蔽的等级,不能够屏蔽HSO算法所在的中断。

(七)个人补充杂项

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二、基于STM32MP2的边缘AI应用开发实践

(一)ST嵌入式AI MPU产品应用场景及物联网关联技术介绍

产品系列 核心架构 关键特性 应用领域
STM32MP2系列 • 64位微处理器• 双Arm Cortex-A35内核(最高1.5GHz) Cortex-M33协处理器(最高400MHz)• 集成NPU(算力1.35TOPS) • 高性能边缘AI处理• 支持TSN(时间敏感网络)和千兆以太网• 3D GPU(1080p显示)与机器视觉接口(MIPI CSI-2)• 高安全性(SESIP3认证、TrustZone技术)• 无需主动散热设计 • 工业4.0(智能工厂、机器视觉)• 智能交通(自动驾驶小车、车载系统)• 智慧城市(安防监控、楼宇管理)• 高级HMI(交互式终端、POS机)

强调高性能与智能化,专为复杂边缘计算设计。其NPU加速器支持人脸识别、目标检测等AI任务,而TSN和千兆以太网则满足工业通信的低延迟需求。例如,在智能物流中用于无人搬运车的实时决策系统。

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(二)实践准备

确定物料并进行硬件连接

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通过STM32_Programmer_CLI 进行镜像烧录

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(三)X-LINUX-AI 框架

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(四)AI 模型部署流程

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模型优化

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量化

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(五)动手实践: 视觉应用快速部署

模型量化,并验证精度

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模型转换与基准测试

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模型部署

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三、小结

此处培训帮助我快速了解了STM32针对FOC电机控制领域具有这么好用的软件,可以帮助我们分析并调试电机,对于我们后期做FOC电机控制有很大的帮助。MPU的培训也很不错,让我了解到了AI模型相关领域的知识,并且在MPU上部署AI大模型的整个流程,ST都提供了非常好用的工具帮助我完成这些操作。在AI模型部署到MPU等边缘计算单元的时候,通常要使用量化等手段对模型进行优化。

ps:邢老师的单口相声真的很上头(狗头保命),下次还来!!

四、展会照片分享

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