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        ST榮耀歸來,3大展品驚艷展會

        —— 2020年慕尼黑上海電子展
        作者:意法半導體博客 時間:2020-07-10 來源:電子產品世界 收藏

        一年一度的慕尼黑上海電子展于日前圓滿落幕。作為意法半導體今年的展會首秀。此次ST共帶來100多件展品,涉及智能出行、電源&和能源管理、物聯網&5G等。為了深入探討ST在新能源汽車方面的研發活動、產品和愿景,我們還參加了國際汽車電子和電動汽車創新論壇。通過慕尼黑上海電子展,ST對外展示了“重應用,輕概念”的亞洲市場戰略,關注于我們的合作伙伴和客戶能夠為最終用戶做些什么。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202007/415433.htm

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        在此,我們要向您重點介紹三大展品: 模型車、LED顯示屏非接觸式連接模塊、通過慣性傳感器運行機器學習算法的預測性維護解決方案。

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        ST模型車展示

        ST模型車總共搭載了31款展品,展現了ST在電源管理、車輛控制單元、車身控制模塊、網絡連接等領域的技術實力。在本文中,我們將重點介紹其中3個具體展品:驅動電機逆變器、電池管理系統和OLED尾燈。

        基于 ST中國團隊幫助設計的L9963電池管理控制器 ,模型車演示了如何通過 精確測量和快速響應 等方式來大幅改善電池管理能效。ST模型車還展示了我們的 LED大燈解決方案 和提供多種定制選擇的OLED尾燈,幫助汽車制造商提供更安全的駕駛體驗和提升品牌辨識度。確實,由于進行了大規模的優化,基于ST的PowerPC MCU,僅一條CAN總線就可以支持多達4096像素的OLED面板,極大地簡化了開發過程,使開發團隊能夠選擇接口更少、性價比更高的產品。

        這里還要著重介紹ST展車上的驅動電機逆變器參考設計。ST 碳化硅產品 已經出現在目前上路行駛的汽車中,這些產品確實讓車企能夠開發出體積更小、更經濟劃算的逆變器模塊,從而降低車價。ST驅動電機逆變器參考設計組件包括SiC MOSFET、柵極驅動器和PowerPC處理器等。ST還提供一個軟件旋轉變壓器解碼方案,幫助確定電機轉子位置,要是在過去,這種功能的實現需要使用專門的芯片。現在,有了ST的軟解碼方案,開發團隊只需使用處理器就可以享受相同的功能。因為設計背后的效率,這種全面的參考設計可確保較小的團隊能夠更快地提出概念驗證。

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        基于ST60的LED顯示屏非接觸式千兆以太網模塊

        ST在慕尼黑上海電子展上的另一個產品演示是使用中國合作伙伴EPS開發的內置ST60的非接觸式收發器模塊。簡單地說,視頻數據通過HDMI線纜從PC機傳到視頻控制器,接著再送到由以太網連接器、以太網PHY芯片和ST60組成的EPS千兆以太網模塊。然后,該系統將信號發送到與顯示面板相連的另一個EPS模塊,通過非接觸方式傳輸高分辨率視頻信號,甚至可以穿透塑料、木材或玻璃等障礙物。因此,驅動大型LED顯示墻變得非常簡單,由于該解決方案省掉許多線纜,因此有助于降低維護成本,易于安裝,并提高了連接的可靠性。

        ST所展示的以太網模塊支持1.25 Gbit/s的通信帶寬,但ST60本身可以達到6.25 Gbit/s,提供低功耗、點對點和低延遲的傳輸性能,通信距離可達幾厘米。該展品在業內屬于稀缺技術,因為目前很少有競爭對手能夠利用60 GHz免許可的V波段傳輸信號。在ST展位上,參觀者可以觀看ST60的實際應用情況和市面上可以買到的采用ST60的產品,例如,EPS的千兆以太網模塊。我們的中國合作伙伴發布了兩個版本的ST60非接觸式以太網模塊:用于橫向連接的板對板操作的有號角天線的SK202和用于縱向通信的有帶貼片天線的SK201。

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        基于LSM6DSOX的預測性維護

        最后一個我們要重點介紹的展品是一個在LSM6DSOX機器學習內核上運行基于AI算法的預測性維護系統。該MEMS傳感器可以檢測到電機異常行為,并發出異常提示信號,以便企業在實際故障發生前維修故障零部件,避免造成更大的經濟損失。我們正通過開發社區提供逐步開發指南,確保大家都能在家里重復和復制這個實驗。

        我們在產品推介會上展示了一個通過Bluetooth LE藍牙連接 NUCLEO-F401RE 開發板的 SensorTile.box 數據收集器和EDT開發的7英寸顯示器。EDT是ST合作伙伴計劃成員,為了更好地了解它們如何依靠STM32和TouchGFX開發應用的,我們最近采訪了這家公司。過去,Nucleo板上的MCU必須處理來自傳感器的原始數據并負責運行算法,這需要消耗約30 mA的電流。通過在MEMS上處理傳感器數據,系統可以延長睡眠時間,MEMS運行機器學習算法僅消耗1 mA的電流,并且只有在檢測到異常時才喚醒系統。

        逐步開發指南還能解決棘手又耗時的數據收集和清理問題。在檢測到異常事件之前,機器學習內核必須知道異常是什么樣子。因此,在逐步開發指南中,ST介紹了如何用加速度計記錄數據的方法。ST還將展示如何在Unico GUI中使用加速度計數據,并將其轉換為機器學習內核可以處理的信息。

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        預測性維護演示

        更多展品信息,歡迎參觀意法半導體 electronica China 虛擬展臺 !



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