
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。
(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。 **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。** 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。 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。 (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。
命名以及MCU配置 基本信息添加 2.电流采样配置 采样方式配置 运放电路参数配置 采样ADC管脚配置 3.PWM配置 管脚以及参数 4.可增加其他功能的配置 (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。 (五)可以通过X-CUBE-MCSDK软件直接测出电机的参数(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 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
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。 (二)实践准备确定物料并进行硬件连接 通过STM32_Programmer_CLI 进行镜像烧录 (三)X-LINUX-AI 框架(四)AI 模型部署流程模型优化量化(五)动手实践: 视觉应用快速部署模型量化,并验证精度模型转换与基准测试模型部署三、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 |