STMicroelectronics bringt KI-gesteuerte Intelligenz in Motorsteuerungssysteme

KI verändert unauffällig das Verhalten von Motorantrieben im Einsatz

STMicroelectronics hat sein Portfolio für industrielle Bewegungssteuerung mit FP-IND-MCAI1 erweitert, einem KI-optimierten Softwarepaket für BLDC-Antriebsplattformen. Die Veröffentlichung richtet sich an Ingenieure, die mit kompakten Servo- und Niederspannungsmotorsystemen arbeiten, die adaptive Leistung statt statischer Abstimmung erfordern.

Im Gegensatz zu herkömmlicher Antriebsfirmware integriert dieses Paket Funktionen des maschinellen Lernens direkt in den Regelkreis. Es führt nicht nur Bewegungsbefehle aus, sondern interpretiert auch die Betriebsbedingungen in Echtzeit.

Dieser Wandel steht für eine umfassendere Entwicklung in der Bewegungssteuerung: Eingebettete Intelligenz beginnt, manuelle Abstimmungsverfahren in Servo- und Leichtindustrierobotersystemen zu ersetzen.

Die Plattform EVLSPIN32G4-ACT zeigt, wie KI-fähige Steuerungsstacks in kompakten BLDC-Antriebshardwarearchitekturen eingesetzt werden können.

Wenn Regelkreise beginnen, von der Maschine selbst zu lernen

Von der PID-Abstimmung zur adaptiven Intelligenz

Herkömmliche Servosysteme beruhen auf manuell abgestimmten PID-Parametern. Ingenieure passen die Verstärkungen anhand ihrer Erfahrung und der Ergebnisse der Inbetriebnahme an. FP-IND-MCAI1 verändert diesen Ablauf, indem das frühere Verhalten des Motors als Referenz für die Abstimmung verwendet wird.

Die Software überwacht das Drehmomentverhalten, Lastschwankungen und die Bewegungsstabilität. Anschließend passt sie das Regelverhalten an, um die Effizienz zu verbessern und die mechanische Belastung im Laufe der Zeit zu verringern.

Vibrationen werden zu einem digitalen Signal und sind nicht mehr nur Rauschen

Eine zentrale Funktion ergibt sich aus der optionalen Integration von Vibrationssensoren. Das System klassifiziert Betriebszustände mithilfe eines eingebetteten ML-Modells als normal, vibrationsreich oder instabil.

Stromsignale und Sensoreingaben speisen das Modell kontinuierlich. Dadurch lassen sich erste Verschleißmuster erkennen, die bei herkömmlicher Antriebsdiagnose normalerweise unsichtbar bleiben würden.

Die Klassifizierung des Motorzustands ermöglicht es Bedienern, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, bevor es zu einem mechanischen Ausfall führt.

Wo KI-fähige Antriebe in realen Industriesystemen zum Einsatz kommen

Dieser Softwarestack richtet sich an Anwendungen, bei denen eine gleichmäßige Bewegung die Produktivität unmittelbar beeinflusst. Robotik, kompakte Automatisierungszellen und Präzisionsmontagesysteme zählen zu den wichtigsten Einsatzbereichen.

Bei Pick-and-Place-Maschinen verkürzen selbst kleine Effizienzgewinne die Zykluszeit über Tausende von Wiederholungen hinweg. Die adaptive Abstimmung trägt dazu bei, gleichmäßige Bewegungsprofile aufrechtzuerhalten, während der mechanische Verschleiß fortschreitet.

Das STM32-Ökosystem für Motorsteuerungen und NanoEdge AI Studio erweitern diese Funktionen auf die Arbeitsabläufe von Entwicklern. Ingenieure können Modelle verfeinern und in individuelle Steuerungslogik integrieren, ohne die gesamte Systemarchitektur neu aufbauen zu müssen.

Die Branche entwickelt sich von der Steuerung zur Verhaltensprognose

KI-gestützte Motorsteuerung soll die Servologik nicht ersetzen. Sie ergänzt sie um eine Feedbackebene, die Verschleiß, Lastschwankungen und Muster umweltbedingter Belastungen erkennt.

Dieser Ansatz entspricht breiteren industriellen Trends, wie sie bei zustandsabhängiger Wartung und Edge-Analytik zu beobachten sind. Statt auf Fehler zu reagieren, beginnen Systeme, diese vorherzusehen.

Da Halbleiterhersteller Intelligenz immer näher an die Antriebsstufe integrieren, verschwimmt die Grenze zwischen Steuerungssystem und Analyse-Engine zunehmend.

Ein technischer Wandel, der die Philosophie des Bewegungsdesigns verändern wird

FP-IND-MCAI1 verdeutlicht eine klare Richtung im Design der industriellen Automatisierung. Steuerungsingenieure stimmen nicht mehr nur das Bewegungsverhalten ab. Sie entwickeln nun adaptive Systeme, die sich während des Betriebs weiterentwickeln.

Dies wird wahrscheinlich die Servostrukturen der nächsten Generation beeinflussen, insbesondere in der kompakten Robotik und bei verteilten Bewegungssystemen, bei denen integrierte Intelligenz die Abhängigkeit von zentralen Steuerungen verringert.

Die langfristigen Auswirkungen sind grundlegend. Bewegungssysteme werden sich zunehmend wie lernende Komponenten statt wie Geräte mit festgelegten Funktionen verhalten.

*Daniel Mercer, Reporter für industrielle Systeme mit 14 Jahren Erfahrung in Servosystemen, Edge-Steuerungsplattformen und Automatisierungsarchitekturen im Rahmen von Projekten mit Siemens, Schneider Electric und Beckhoff Automation.*