瑞薩電子為了擴展嵌入式人工智能（e-AI）解決方案，將AI整合到嵌入式系統，推出針對家用電器電機控制的 e-AI 故障檢測解決方案，從而實現終端設備的智能化。e-AI是一個基于人工智能深度學習的解決方案，可以在產品發生問題之前預測將要發生的故障，預測需要進行修復和維護的時間點，識別故障發生的位置，實現系統終端的實時控制, 這樣使得電機控制更加智能化，從而將有效提升產品的維護效率和安全性。

e-AI結合瑞薩電子微控制器在應用中可同時實現電機控制和故障檢測，e-AI 可以通過電機的異常狀態發現應用故障，通常電機的異常狀態由加速度傳感器來檢測, 也可以通過電流、轉矩和轉速來檢測。

下面將通過一個演示系統

簡單闡述e-AI實現電機控制和故障檢測

* 圖片來源瑞薩電子官網

此演示系統將控制一個無刷直流電機轉動，電機通過螺釘鎖定，當螺釘松動時，電機將發生震動，將產生異常信號，此時電機上的傳感器識別到異常信號后，將信號傳輸給微控制器，通過e-AI軟件分析電機的安裝狀態是否穩定，并實時在可視化監視軟件中顯示狀態信息和震動波形圖。

*圖片來源瑞薩電子官網

如上圖所示，演示系統硬件主要由無刷直流電機、3軸加速度計、RX微控制器幾部分構成，3軸加速度計將探測電機振動并輸出模擬信號給微控制器，微控制器通過模數轉換器（ADC）將此信號轉換成數字信號，再通過傅里葉（FFT）進行量化分析，最終e-AI軟件得出電機工作的狀態。

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如上圖所示，松動的螺釘被定義為異常信號，當螺釘發生松動時，電機產生震動，分析其振動波形，然后通過e-AI判斷電機是否產生異常。

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當螺釘發生松動，電機從正常狀態逐漸變化到異常狀態，此時即使用手嘗試穩定電機，e-AI也能通過細微變化判斷出電機處于異常。

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振動波形和e-AI的分析結果可以使用可視化監視工具進行查看和確認。e-AI軟件可以分析非常微小的變化，這些變化是人眼無法識別到的。

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瑞薩電子為微控制器提供所需的開發環境和資源，AI深度學習模型可以通過e-AI轉換器輕松集成并嵌入到其他微控制器中，可以在不同平臺之間進行遷移，從而縮短開發時間。

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