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無傳感器電機控制算法不知道它們在啟動過程中需要產生的扭矩。如果電機上潛在的負載太大，而施加的電流太小，則可能無法啟動轉子向正確的方向移動。為了補償這一點，典型的方法是注入足夠大的啟動電流，以便在大負載下也能開始旋轉。然而，這意味著即使對于輕負載，我們也使用相同的大啟動電流。相反，如果我們能預測負載，我們就可以微調啟動電流，從而獲得更好的性能并減少電機上的應力。

使用瑞薩的RealityCheck^™ Motor工具，我們開發(fā)了一種基于AI/ML的解決方案，用于估計電機啟動序列開始時的負載。AI分類模型是完全不需要額外加裝傳感器的，只需要更新電機控制固件。

如果扭矩要求低于預期，我們將實現(xiàn)效率提升，因為較低的啟動電流足以開始電機運行。