技术干货丨依托瑞萨AFCI技术,驱动实时安全与创新

Release time:2026-04-08
author:AMEYA360
source:瑞萨
reading:650

  电弧是现代电力系统中一种最危险、带来损失最大的故障情况。从光伏逆变器、储能系统,到AI数据中心配电单元(PDU)以及直流(DC)快充设备,市场正迫切转向在边缘实现高可靠性、低功耗的实时电弧故障检测。

  电弧故障可引发火灾、损坏设备并造成严重停机,因此电弧故障断路器(AFCI)的重要性前所未有。传统保护方案在以下场景面临挑战:

  高频噪声

  宽范围工作电流

  复杂负载

  多变的环境条件

  瑞萨电子通过两种硬件方案支持AFCI实现,提供设计灵活性、可配置性与可靠的检测精度。瑞萨电子结合混合信号可配置性 + MCU智能 + 边缘AI推理,可升级传统方案,最大化设计选择并确保可靠性。

  基于MCU智能的实时AI电弧检测用于电弧检测的实时分析技术可提升电气系统安全性、减少误报,并支持预测性维护。这一能力基于搭载Arm® Cortex®-M33处理器的RA6M3/RA6M4 MCU实现,其最高主频可达200MHz,并具备丰富的DSP架构。通过对接由Reality AI Tools®生成的实时分析(RTA)模型,即可实现AI推理。由于推理时间低至10ms至250ms,因此可以实现实时保护。该方法能够可靠地检测串联电弧与并联电弧、阻性负载下的微电弧以及异常电流波形,而这些功能是传统模拟方法难以实现的。数据收集/数据存储(DC/DS)功能由Reality AI Utilities支持,能够捕获数据并进行模型迭代,从而快速检测异常电流分布、篡改和不安全布线。

  模拟滤波的硬件方法GreenPAK™和AnalogPAK™可编程混合信号器件提供超低功耗、小型化、可配置的模拟前端,非常适用于高速电弧故障检测。凭借以下特性,用户可为其产品实现精准的AI分类:

  - 集成模数转换器(ADC)、可编程增益放大器(PGA)、比较器和串行外设接口(SPI)

  - 低延迟混合信号处理

  - 硬件级可靠性(支持AEC‑Q100)

  - 可灵活适配基于电流互感器(CT)、分流电阻或传感器线圈的检测方案

  - 面向大众市场设备的成本优化、精简物料清单(BOM)

  在信号到达MCU之前,GreenPAK会对快速变化的电弧特征进行滤波、整形和数字化处理,确保为人工智能(AI)和机器学习(ML)分类提供清晰的数据。

  由Future Electronics提供的AFCI交钥匙硬件平台可实现快速评估并加快产品上市速度。该平台不依赖云端。所有推理均在边缘侧完成,可大幅缩短处理时间。平台支持一键学习校准,一键即可快速完成环境适配。该平台可扩展,适用于所有大众市场OEM厂商,满足其不同的需求。该方案具备多项优势:

  - 传感器线圈输入和信号调节板

  - 高速采样(12位ADC,250kHz采样率)

  - 基于RA6M4的处理,集成AI模型

  - 一键学习校准,快速适配环境

  - 不云端依赖;所有推理均在边缘完成

  - 可扩展设计,适用于大众市场OEM

  AFCI端到端流程系统工作原理

  电流互感器(CT)或传感器线圈捕获高频线路扰动信号

  GreenPAK/AnalogPAK或采用分立器件设计的滤波器执行信号滤波、ADC转换和SPI数据流传输

  RA MCU接收数据帧并执行以下操作:

  - 数字信号处理(DSP)预处理

  - 特征提取

  - 使用Reality AI训练模型进行实时AI分类

  决策引擎触发警报、关断或保护机制

  这种混合架构针对工业、消费和可再生能源领域的AFCI市场进行了优化。

  我们的AFCI平台大幅降低了开发门槛,常适用于光伏OEM、电动出行设备、电池工具、电动汽车(EV)充电桩及数据中心配电单元(PDU)等场景,其优势包括:

  - 更快上市速度 -- 预验证硬件 + 可移植AI模型 = 帮助客户在数周内推出AFCI产品,而非数月。

  - 顶尖检测精度 -- 使用瑞萨Reality AI工具训练的模型能够利用传统模拟电路无法单独捕捉的高维信号特征。

  - 成本优化 -- GreenPAK将众多分立器件集成到单个IC中,从而减少了PCB面积、降低了成本与功耗,并简化了供应链复杂度。

  电弧故障已成为全球日益严峻的安全挑战。借助我们实用、高精度且可扩展的AFCI平台,用户可以在其应用中防范危险电弧故障的发生。瑞萨电子提供从芯片、软件到完整参考设计的全套方案,助力在光伏逆变器、光伏发电(PV)、电池储能系统、电动汽车充电桩及基础设施、AI数据中心、电动出行、工业设备、智能家居及电气保护等领域,打造下一代安全、智能的电力系统。

技术干货丨依托瑞萨AFCI技术,驱动实时安全与创新


("Note: The information presented in this article is gathered from the internet and is provided as a reference for educational purposes. It does not signify the endorsement or standpoint of our website. If you find any content that violates copyright or intellectual property rights, please inform us for prompt removal.")

Online messageinquiry

reading
喜报|瑞萨电子荣获上海繁易“战略合作伙伴”奖
2026-05-29 09:55 reading:219
瑞萨丨AI技术横向扩展——模拟技术纵深发展
  由AI驱动的小工具往往基于漂移信号采取行动,无法意识到自身出现运行错误。它只是自信、精确地朝着错误的方向执行。没有精度的自信,算不上智能。这是一种隐患。  系统接收的指令与物理世界中实际发生的情况之间的差距,只能由一样东西来弥合:其底层的模拟基础,而这一基础无处不在。  AI已成为整个物理世界的运行层,嵌入了各类工厂、车辆、机器人、卫星和数据中心之中。AI技术已横向扩展,但在每个智能系统之下,都有一个让一切成为可能的基础。而这个基础就是模拟技术。  当业界还在争论模型、参数和计算机架构时,信号层面正上演着一场更安静、却影响更深远的变革。每一个自主系统,无论其软件多么复杂,最终都必须感知现实世界、对其作出响应,并在其中采取行动。物理世界与数字世界之间的接口就是模拟技术,随着系统变得越来越智能,这一接口不仅在扩展,更在成倍增长。  我所说的“信号链”,是指从传感器出发,经由模拟前端、转换、同步、供电和控制,直至模型实际接收数据的端到端路径。  问题已不再是AI是否在边缘运行。问题在于其底层的模拟基础是否足够深厚,这不仅关乎系统的可靠性,更关乎其速度、精度以及能否达到应用所需的最高性能水平。  模拟附着曲线  为了理解这在实践中的含义,有必要为物理AI从原型走向量产时每次都会出现的模式进行命名。  在物理AI所渗透的每个领域,都存在一种反复出现的模式。随着机器的能力、自主性、精确性和安全关键性不断提高,运行它们所需的模拟和混合信号内容并非线性增长,而是呈复合式增长。  注:乘数因子表示方向性和示意性,用于展示曲线的形态。  图1:模拟IC内容与自主性的关系  如图1所示,随着自主性提升,模拟内容呈指数级增长:更多的传感器接口、更多的数据转换器、更多的电机控制通道、更多的电源轨,以及更严密的安全监控。  人形机器人正是这条曲线最具说服力的体现。每一个手势、每一步骤、每一个决策,都可追溯到200个以上的模拟IC,它们涵盖了每个关节的电机控制、位置传感、扭矩和力反馈、电源管理,以及涵盖LiDAR、视觉、触觉、压力和阻抗的感知层。在指尖,毫米与毫秒决定了一次抓握能否成功,其架构在此再次复制。智能提升。信号链随之深化。在每一层,需求不仅在于信号是否足够可靠,更在于信号是否足够精确、足够快速且足够稳定,以支撑实际运行。  图2:人形机器人各关节处电机控制所涉及的IC数量  图3:人形机器人平台信号链解析图  人形机器人的信号链在每个关节处重复出现:电机驱动与电流检测、位置反馈(编码器/旋转变压器)、扭矩/力反馈、本地电源管理以及高完整性通信——并延伸至指尖压力/阻抗传感,以确保稳定抓握。模拟技术并不逊色于AI。正是模拟技术让AI得以物理化。而瑞萨电子的端到端解决方案就是为了实现这一目标。  为何缺乏纵深发展的横向扩展会失败  工业环境在电气特性上非常“不友好”。温度波动、振动、电磁噪声以及长距离线缆传输都会降低信号质量,且软件事后无法进行补偿。一个在热应力下漂移半度的位置传感器不会触发错误标志,而是会产生一个错误的答案,而AI系统会据此充满信心地采取行动。  这就是实验室中表现良好的AI与现场实际运行的AI之间的差距。  弥合这一差距所需要的不仅仅是元器件,更需要一种端到端的信号架构——其中传感、控制、供电和连接经过精心设计,作为一个整体系统协同工作,而非事后拼凑而成。  在物理AI中,精度并非单一的技术指标,而是系统的固有属性。其体现在校准、时序、电源完整性以及具备故障感知能力的控制之中。  未来十年  最终胜出的系统不会是拥有最大模型的系统,而是那些在现实世界中,能够战胜温度、振动、延迟、噪声、功耗预算、安全约束以及长生命周期等种种挑战,提供最可靠性能的系统。  这不是一个软件问题,而是一个信号链问题。若您正在构建物理AI,请将模拟技术视为一个首要的设计要素:尽早规划架构,明确分配预算,并将感知、控制、供电和连接作为一个整体系统进行工程设计,而非一堆零部件的堆砌。  关键要点  随着自主性增强,模拟与混合信号的深度呈复合式增长——性能、精度和可靠性成为决定性因素,而不仅仅是模型规模的大小。  现场环境会因漂移、电磁干扰、振动和线缆损耗导致系统故障——上游信号完整性误差往往表现为“自信满满”的AI所造成的失误。  成功的架构需要将传感、控制、供电和连接作为一个经过工程化设计的信号系统——在设计早期便整体规划,明确分配预算,并面向现实世界而构建。  AI正在横向扩展。胜出者则在纵深发展。这场竞赛已然拉开帷幕。
2026-05-28 10:12 reading:268
技术干货|Renesas 365:将灵感构想化为现实
  一年前,瑞萨电子推出了一个大胆的全新概念——Renesas 365。它由Altium提供技术支持,旨在整合当下嵌入式系统设计中日益碎片化的流程。当时,我们的云端互联开发平台尚在成形之中,但愿景已然清晰:随着工程师从概念阶段迈向产品实现,他们迫切需要一种更智慧的方式,去组织、简化、情境化并整合那些横跨硬件、软件、生产力工具与设计团队的复杂工作流。在最近于德国纽伦堡举行的Embedded World展会新闻发布会上,我们共同见证了这一愿景的重要里程碑——Renesas 365的第一阶段现已正式可用。  嵌入式设计加速器  这一成果意义非凡,因为我们最初试图解决的问题正变得愈发紧迫。随着产品对软件的依赖程度日益加深、连接性不断增强,并且需要在设计周期更早阶段做出更快速、更明智的决策,嵌入式设计的复杂性正急速攀升。然而,仍有太多工程师依赖彼此割裂的工具、相互孤立的文件与手动的元器件选型。这催生了一座座“设计孤岛”,消耗着宝贵时间,却难以创造相应的价值。  Renesas 365的诞生,正是为了打破这一困局:它打造了一个智能化的云端设计环境,将器件查找、基于模型的系统开发与早期概念验证统一集成在同一平台之中。  当我们首次提出Renesas 365概念时,我们将其称之为连接芯片与系统开发的桥梁——这一定位至今未变。第一阶段推出的“Renesas 365”涵盖了瑞萨RA微控制器(MCU)家族的550多款器件,并与瑞萨e² studio集成开发环境(IDE)、瑞萨RA灵活配置软件包(FSP)、软件开发工具包及更广泛的瑞萨工具链深度集成。借助这一级别的访问能力,工程师能够从概念设计阶段迅速推进到器件选型,再迈入早期实现阶段,同时仍然使用他们熟悉的工具和工作流程。  通过连续性与系统级感知构筑信心  除了将数据收集和决策过程集中到单一界面之外,Renesas 365平台还具备基于模型和情境感知的能力。这具体体现在哪些方面呢?  在传统的工作流程中,工程师往往需要花费数小时查阅数据手册、检查引脚复用、对比外设功能,并验证时序与功耗限制。他们反复斟酌只为确定某一款MCU是否真正契合系统需求,却常常无法保证它在实际应用中能否如预期般协同工作。这项工作虽属必要,但重复且低效。  Renesas 365改变了这一体验。它助力工程师不再孤立地评估元器件,而是根据系统级设计意图推荐合适的MCU。它不仅关注器件本身的规格参数,更关注其与接口、外设、时序、资源使用及其它系统构建模块的设计要求的匹配程度。过去需要数小时人工审查的工作,如今只需几分钟,便能为工程师提供一个更明智、更可靠的起点。  Renesas 365区别于其他平台的关键一点是其旨在增强——而非取代——现有的桌面设计工具。例如,现有的RA客户可以将当前的瑞萨e² studio项目链接到该平台,并立即开始使用。熟悉Altium Designer进行PCB设计的工程师,也依然可以继续使用该工具进行电路板设计。Renesas 365所带来的,是一种系统级的连续性。工程师可以将他们在构思和元件选型阶段所做的决策,满怀信心地直接带入设计实现阶段——无需重新创建、重新发现,更不必担心丢失关键数据。  连续性是Renesas 365平台背后的核心理念之一。当下许多硬件、软件及系统开发环境的团队虽然并行工作,但彼此独立,这意味着一个团队的变更往往要到审查周期后段才会被发现。此类滞后发现会额外增加时间与成本,进而削弱客户信任并错失上市时间优势。  Renesas 365通过贯穿全流程的数字线程连接各个设计领域。它时刻保持对不同设计决策之间相互关系的情境感知,跟踪每一次迭代,并在问题影响下游流程之前提前识别潜在冲突。  扩展对售后更新和生命周期管理的支持  Renesas 365的正式可用,也意味着其应用范围已开始超越早期探索阶段。此阶段推出的一项显著功能,是针对基于RA系统的集成式空中升级(OTA)设备管理。这一功能之所以意义深远,是因为它折射出产品设计与维护方式的广泛变革。如今的智能互联产品,需要在现场完成更新、安全管理与生命周期支持。通过将OTA和设备群管理功能融入平台,Renesas 365正将设计决策与部署后的实际运营紧密相连。  实现瑞萨数字化愿景的关键里程碑  Renesas 365的面世也进一步彰显了瑞萨战略收购Altium的深远意义。该平台融合了Altium在软件和云端硬件设计及协作方面的优势,以及瑞萨在芯片、嵌入式软件与应用专业知识领域的深厚积累。其成果不仅是一款新工具,更是一个跨越早期构思、软硬件协同设计、器件选型和生命周期管理的平台——在每一个阶段,都具备更强的系统感知能力。随着这一里程碑的达成,瑞萨朝着实现其数字化愿景又迈出了坚实一步:与Altium携手打造电子系统设计与生命周期管理平台,让电子产品设计惠及更广阔的市场,从而激发更丰沛的创新。  这也正是Renesas 365在设计生态系统中脱颖而出的原因。有些工具在特定领域,如PCB设计、仿真或元件选型等方面功能强大,而Renesas 365的使命,是跨越这些领域将各项决策连接起来:其开放性的设计支持第三方器件和混合供应商架构——因为现实世界中的系统开发,很少在单一封闭环境中进行。  借助早期AI辅助引领开发进程  人工智能(AI)在Renesas 365平台中扮演着精准聚焦的角色。在设计阶段,AI在后台运行,将系统意图转化为切实可行的起点:根据建模需求推荐合适的器件、配置和连接方式。信息层面的AI则在需要时提供相关文档和软件示例,减少人工检索的工作量。除了设计辅助功能,Renesas 365还将支持应用侧AI,使客户能够构建AI模型,用以定义产品在实际应用中的行为模式,例如预测性维护或自适应控制。如此,便能在不牺牲系统可靠性的前提下,显著加速开发进程。  首次发布,奠定持续改进的基础  Renesas 365的全面上市,仅仅是一个开始。该平台目前以RA MCU为起点,但其发展路线图将覆盖瑞萨整个MCU和MPU产品组合,并逐步拓展至更丰富的子系统支持、更多器件系列及更广泛的生态系统参与。这正是Renesas 365的长期承诺。我们的目标是打造一个智能开发环境,帮助工程师减少在繁琐事务上的时间消耗,将更多精力倾注于创新之中。  一年前,Renesas 365还仅是半导体和嵌入式系统设计的全新思维模式。而今天,它已实现为一个免费开放的在线平台。这不仅对瑞萨而言是一次重要的飞跃,对于整个一直在寻求更紧密、更连贯设计体验的行业来说,同样意义非凡。
2026-05-26 10:14 reading:299
瑞萨丨基于RA4T1的先进FOC控制,打造下一代高性能电锯系统
  在林业、救援及拆除等作业场景中,电锯需应对极端严苛的性能考验:作业负载瞬息多变,从切入硬木到遭遇木节,要求电机在毫秒级内完成精准响应。传统方案常因动态控制不足,导致效率低下、性能波动等问题,甚至带来安全隐患。  为此,瑞萨电子推出基于RA4T1高性能MCU的电锯系统解决方案,通过先进的磁场定向控制(FOC)与高频注入(HFI)技术,可在零速工况下实现高扭矩、平滑启动,并在全负载范围内保持精准、平稳、高效的动力输出。  高性能电锯系统框图  系统核心  基于RA4T1 MCU的高精度、高效率电机控制  该解决方案的核心是瑞萨的RA4T1 Arm® Cortex-M33®微控制器。该MCU专为高性能电机控制而生,凭借其100MHz主频及集成的专用电机控制外设,能够高效运行复杂的无传感器磁场定向控制(FOC)算法,并结合高频注入(HFI)技术。  实现零速高扭矩与平稳运行:传统方案在零速或极低速下难以准确获取转子位置,易导致启动无力或抖动。该系统采用的“FOC+HFI”控制策略,即使在零转速下也能精确检测转子位置,实现高扭矩平滑启动,并可在低速区间持续输出强劲切割力,完美应对电锯切入瞬间的冲击负载。  卓越的动态性能与能效:FOC算法通过对电机电流的矢量控制,实现对转矩和磁场的独立精确调节。这不仅使电机在各种负载下保持高效运行,最大限度延长电池续航,还能显著降低转矩脉动,带来更平稳、安静的切割体验,有效减轻作业疲劳。  内置安全与可靠性保障:RA4T1集成的TrustZone®技术,可将电机制动、过流保护等关键安全功能隔离在安全域内运行,避免因非法篡改或软件故障引发风险,为高风险应用提供硬件级安全保障。  从控制到驱动  构建完整高效的动力链  一套卓越的控制系统,离不开强大的执行部件支撑。该方案构建了从信号到动力的完整高效链路:  精准的信号调理:采用ISL28114等系列微功耗轨至轨运算放大器。可在宽温、宽压范围内保持低功耗与高精度,负责对电机相电流、母线电压等关键信号进行精准采样与调理,为FOC算法提供可靠的“感官”输入。  高效的功率开关驱动:HIP2211具备3A拉电流、4A灌电流能力;其HI/LI输入模式下传播延迟典型值约15ns,延迟匹配典型值约1.5ns,可支持高速、精确的功率开关驱动,从而将控制信号高效转化为电机驱动功率,并最大限度降低开关损耗。  强劲的功率输出:选用采用REXFET-1分离栅技术的RBE015N10R1SZQ4与RBE034N15R1SZPW等N沟道功率MOSFET。这些MOSFET在TOLL/TOLT封装下兼具低导通电阻、卓越的散热性能与高开关速度,是构建高效逆变桥的理想选择,能够可靠处理高达54V电压、70A峰值电流的功率输出,满足专业级电锯的强劲动力需求。  稳健的电源管理  为系统整体性能赋能  为保障整个系统在电压波动和恶劣环境下的稳定运行,方案集成了高效电源管理模块。RAA212831三路输出稳压器作为系统的“能量心脏”,其4.5V至72V的宽输入范围适配各类电池包,集成的0.5A降压稳压器与两个LDO可为MCU、驱动电路、传感器等提供高效、稳定的多路电压,简化电源设计,提升整体能效与可靠性。  该方案并非简单的器件组合,而是经过实际电锯应用验证的完整系统解决方案。方案提供逆变器板硬件设计、FOC控制软件、安全功能实现等全套设计文件与开发支持,客户可基于这一成熟平台快速开展产品开发,显著缩短研发周期,降低研发风险与成本。  软硬件深度协同优化  实现突破性性能提升  通过软硬件的深度协同优化,该电锯系统实现了三大突破性优势。首先,基于RA4T1的先进“FOC+HFI”控制算法,系统在零速启动与低速切割工况下,仍可输出高扭矩并保持平稳运行,实现全工况下的强劲动力与低噪声表现。  其次,从高效控制算法、低损耗功率器件到宽压输入电源管理,全链路的优化设计显著提升了系统能效与电池续航能力;同时依托芯片级安全机制与高稳健性设计,保障产品在恶劣作业环境下长期可靠运行。  作为经过验证的交钥匙方案,它大幅降低了高性能无刷电机控制的应用门槛,助力厂商快速实现产品量产上市,在专业电动工具市场构筑核心竞争优势。
2026-05-22 10:24 reading:495
  • Week of hot material
  • Material in short supply seckilling
model brand Quote
CDZVT2R20B ROHM Semiconductor
TL431ACLPR Texas Instruments
RB751G-40T2R ROHM Semiconductor
MC33074DR2G onsemi
BD71847AMWV-E2 ROHM Semiconductor
model brand To snap up
IPZ40N04S5L4R8ATMA1 Infineon Technologies
BP3621 ROHM Semiconductor
ESR03EZPJ151 ROHM Semiconductor
TPS63050YFFR Texas Instruments
BU33JA2MNVX-CTL ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6 STMicroelectronics
Hot labels
ROHM
IC
Averlogic
Intel
Samsung
IoT
AI
Sensor
Chip
About us

Qr code of ameya360 official account

Identify TWO-DIMENSIONAL code, you can pay attention to

AMEYA360 weixin Service Account AMEYA360 weixin Service Account
AMEYA360 mall (www.ameya360.com) was launched in 2011. Now there are more than 3,500 high-quality suppliers, including 6 million product model data, and more than 1 million component stocks for purchase. Products cover MCU+ memory + power chip +IGBT+MOS tube + op amp + RF Bluetooth + sensor + resistor capacitance inductor + connector and other fields. main business of platform covers spot sales of electronic components, BOM distribution and product supporting materials, providing one-stop purchasing and sales services for our customers.

Please enter the verification code in the image below:

verification code