- 사전 학습 머신러닝 모델로 정상·고진동·불안정 상태 분류 지원

 

ST가 모터 제어 머신러닝 소프트웨어 팩 FP-IND-MCAI1을 출시하며 FOC 기반 BLDC 모터 제어와 진동 데이터 머신러닝 분석을 결합한 예지보전 개발 환경을 제공한다. 해당 소프트웨어는 EVLSPIN32G4-ACT 평가 보드에서 바로 구동해 모터의 정상 상태와 고진동, 불안정 상태를 분류하는 기능을 구현하며 설계자는 추가 알고리즘 개발 없이 상태 진단 기능을 빠르게 검증할 수 있다.

 

FOC 제어와 머신러닝 결합한 상태 분류 흐름

FP-IND-MCAI1은 저전압 3상 브러시리스 모터 구동을 위한 FOC 기반 레퍼런스 애플리케이션과 머신러닝 모델을 함께 제공한다. 진동 데이터에서 특징값을 추출해 정상 상태와 고진동, 불안정 상태를 구분하며 예지보전 알고리즘 개발 초기 검증 단계를 줄인다. HAL 드라이버와 보드 전용 소프트웨어를 포함해 모터 파라미터 설정부터 상태 분류 테스트까지 바로 진행할 수 있다.

 

EVLSPIN32G4-ACT 기반 통합 모터 제어 플랫폼

EVLSPIN32G4-ACT는 최대 250W급 3상 BLDC 모터를 구동하는 평가 보드로 STSPIN32G4 모터 드라이브 SiP를 탑재했다. 패키지 안에 Arm Cortex-M4 마이크로컨트롤러와 하프 브리지 게이트 드라이버, 보호 회로를 통합해 전력 제어와 연산 기능을 하나의 칩에서 처리한다. MOSFET 전력단과 전류 감지 증폭기, 온도 센서를 포함해 FOC 또는 6스텝 제어와 3션트 또는 단일 션트 전류 감지 방식을 지원한다.

 

센서 데이터 기반 예지보전 개발 환경 제공

EVLSPIN32G4-ACT는 STWIN.box 또는 STEVAL-C34KAT1 멀티 센서 키트와 연결해 진동 데이터를 수집한다. STM32 MCSDK를 통해 제어 파라미터를 설정하고 NanoEdge AI Studio에서 머신러닝 모델을 맞춤 구성할 수 있다. 사용자는 자체 데이터 기반 상태 클래스를 추가해 산업용 드라이브와 서보 시스템, 로보틱스, 가전 액추에이터에 상태 진단 기능을 적용한다.

 

모터 제어 머신러닝 소프트웨어(FP-IND-MCAI1) 기능 팩은 무료로 다운로드할 수 있다. EVLSPIN32G4-ACT는 ST 공식 유통 채널과 eStore에서 구매할 수 있으며 가격은 178.80달러부터 시작한다. ST는 독일 뉘른베르크에서 열린 임베디드 월드 2026에서 AI 기반 모터 제어 및 예지보전 데모를 공개했다.

 

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