随着Altera,Xilinx两家FPGA巨头陆续被收购,FPGA的未来似乎已经与数据中心、AI等超大规模应用绑定。但Lattice通过深耕垂直细分市场,结合FPGA的高度灵活性,并通过低功耗、高性能、高可靠性等优势,实现了快速扩张,公司业绩得到了成长,主要原因就是通信、计算和工业领域的扩展弥补了消费市场尤其是HDMI相关业务的下滑。
Lattice日前宣布推出Automate解决方案,这是Lattice专注工厂自动化的解决方案,可应用于包括机器人、具有预测性维护功能和可扩展的多通道马达控制、实时工业网络以及硬件安全等场景。
Lattice半导体亚太区资深市场开发经理林国松详细介绍了Automate解决方案。
工业自动化需求强烈
林林国松表示,工业自动化应用的场景非常多,Lattice关注两方面,一类是嵌入式视觉,通过mVision解决方案提供支持,另外则是生产过程中的各类实时性控制相关技术,也就是Automate的重点领域。
“低功耗、低延迟、精确可预测性、高稳定性、接口灵活,这是工业自动化明显的需求,这些恰好都是Lattice FPGA具有优势并且重点发力的。”林国松说道。
Automate的组成
林国松表示,Automate是完整的解决方案,其中Lattice Certus-NX马达控制开发板以及MachXO3D 硬件安全开发板是基础。硬件之上的IP内核包括EtherConnect IP核,CNN处理单元以及PDM数据采集器。软件和工具则包括了RADIANT、DIAMOND、Propel以及RISC-V软核和协处理器。参考设计上,包括马达控制、预测性维护、实时工业网络控制以及硬件安全。此外,Lattice还联合诸多第三方合作伙伴,共同推进相关领域的拓展。
多轴马达控制
马达控制架构
在马达控制系统中,FPGA主要负责收集马达信息,产生PWM波从而控制马达。FPGA的响应速度快,性能高,灵活性高,因此可以适应客户不同的算法,精准的控制马达的转速和位置。
林国松以数据具体解释道:“相比较传统的MCU,我们的产品可以实现14倍的功耗降低(仅为7mW),并且由于IO口更多,因此相比MCU支持的马达数量更多。”
可预测性维护
可预测性维护系统架构
目前可预测性维护由于可以有效地减少人工干预,极大地提升机器运转效率和维护效率,因此得到了广泛重视。Lattice结合SensAI方案,将AI应用在马达健康状态监控上。通过AI的功能引入,有助于提早警示马达性能的下降。
林国松表示,借助FPGA的高性能,所有的预测都可以实现本地化,减少了时延和带宽消耗。系统集成CNN加速器,无需额外的传感器,并且已经支持TensorFlow Lite。
Lattice人工智能训练和软件设计工具
嵌入式实时感测和控制
EtherConnect实时嵌入式实时感测和控制系统是Lattice开发的一套协议,可以确保马达的同步,彻底取消时延。采用集中式主控制器来管理,支持多个BLDC马达。目前Lattice在实验室中已经成功串联了16个控制板,还可以支持更多的马达。
网络保护和恢复
随着工业互联网应用的增加,安全显得愈发重要。Lattice结合其在IT安全固件领域的技术,将其应用到了工业网络中,针对固件进行监督和保护,包括了可编程RoT和固件恢复等解决方案。
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