瑞萨推出高效、灵活的IO-Link通信解决方案-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨推出高效、灵活的IO-Link通信解决方案

Release time：2025-04-02

author：AMEYA360

source：瑞萨

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　　随着工业4.0和智能制造的蓬勃发展，设备间的互联互通变得愈加重要。传统的设备通信方式往往面临兼容性差、数据传输速度慢等问题，而IO-Link协议的出现，为工业环境中设备之间的高效、双向数据交换提供了全新的解决方案。作为全球开放的通信协议标准，IO-Link在工业应用中正发挥着至关重要的作用，帮助优化生产流程、提高设备智能化水平，并推动自动化发展。

　　为了帮助企业加速应用这一协议，瑞萨推出了基于IO-Link技术的系统方案，支持多种传感器类型，包括用于压力、温度、湿度和电力测量的传感器。通过简单易用的Pmod™板和示例代码，用户可以快速进行原型设计，加速产品的开发与部署。

　　IO-Link传感器解决方案系统框图：

瑞萨推出高效、灵活的IO-Link通信解决方案

　　在工业自动化中，快速验证和原型设计是确保系统按时交付的关键。对此，瑞萨提供了Pmod评估板和配套软件，帮助工程师和开发人员快速实现IO-Link的应用原型设计。这些工具不仅加速了设计过程，还简化了应用开发，提升了整体效率。

　　下图展示的是RA2E1 IO-Link压力传感器解决方案演示套件。该套件结合了32位MCU RA2E1和ZSSC3240传感器信号调节器，实现了压力测量、信号处理及IO-Link通信的完整解决方案。该系统基于Arm Cortex-M23内核，主频48MHz的RA2E1 MCU，具备超小型尺寸和低功耗特点，非常适合在受限空间和低功耗环境中使用。

　　RA2E1 IO-Link压力传感器解决方案演示套件：

瑞萨推出高效、灵活的IO-Link通信解决方案

　　为了更好地适应工业环境中对成本和性能的不同需求，我们的系统采用了IO-Link PHY芯片，该芯片集成了低压差稳压器(LDO)，有效减少了BOM(物料清单)数量，降低了硬件设计的复杂度和成本。相比传统方案，这种集成度更高的设计不仅减少了对外部组件的依赖，还简化了系统的构建过程，帮助企业以更低的成本实现高效的数据通信。

　　此外，该系统提供了多个PHY和MCU选项，用户可以根据实际的应用需求进行灵活调整。这种可调节的方案可以在保证系统性能的前提下，优化成本，帮助企业根据预算和技术要求选择最合适的配置。无论是在高性能需求的工业自动化设备中，还是在成本敏感的生产线应用中，都能找到合适的解决方案。

　　结语

　　IO-Link协议作为一种标准化、开放的通信解决方案，正成为工业自动化领域不可或缺的一部分。瑞萨所提供的高效、灵活的IO-Link解决方案，可通过简化设计和优化成本，帮助企业在智能制造的浪潮中抢占先机。

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行业新闻

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：308

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