无传感器电机控制算法不知道它们在启动过程中需要产生的扭矩。如果电机上潜在的负载太大，而施加的电流太小，则可能无法启动转子向正确的方向移动。为了补偿这一点，典型的方法是注入足够大的启动电流，以便在大负载下也能开始旋转。然而，这意味着即使对于轻负载，我们也使用相同的大启动电流。相反，如果我们能预测负载，我们就可以微调启动电流，从而获得更好的性能并减少电机上的应力。

使用瑞萨的RealityCheck^™ Motor工具，我们开发了一种基于AI/ML的解决方案，用于估计电机启动序列开始时的负载。AI分类模型是完全不需要额外加装传感器的，只需要更新电机控制固件。

如果扭矩要求低于预期，我们将实现效率提升，因为较低的启动电流足以开始电机运行。