非常荣幸此次参加了 Let's do 2026 第3期活动,提供的开发板也是非常的给力。
一、主控选择
──────────────────────────────────────────────────
我最终选用了 NUCLEO-C562RE 这款开发板。主要是基于以下几个方面的综合考量:
1. 核心性能与边缘计算潜力
该板载芯片搭载 STM32C562RET6,采用 ARM Cortex-M33 内核,并集成硬件浮点运算单元(FPU)。较高的主频与强大的算力不仅是常规控制任务的保障,更赋予了它运行轻量级边缘推理模型的能力。在项目中,我计划利用这一特性,对电机振动信号进行实时的特征提取与分类,探索其在工业预测性维护场景下的应用潜力。
2. 安全架构优势
NUCLEO-C562RE 基于 STM32C5 系列,具备面向高可靠性嵌入式系统的安全与外设资源,适合构建稳定可靠的嵌入式应用,为项目提供良好的原生支持。
3. 生态成熟度
依托于 STM32 成熟的软件生态,开发过程中的工具链支持与社区资源丰富,能够大幅降低开发门槛,让我们更专注于功能实现与性能调优。
二、逐个拆箱介绍
──────────────────────────────────────────────────
2.1 NUCLEO-C562RE 开发板
NUCLEO-C562RE 是 ST 推出的一款基于 STM32C5 系列的高性能开发板,板载 STM32C562RET6 MCU。作为本次项目的核心计算单元,它负责边缘推理模型的运行以及电机振动信号的采集与处理。核心规格如下:
• 内核:ARM Cortex-M33
• 浮点运算:集成硬件 FPU(浮点运算单元),加速深度学习推理计算
• 安全性:基于 STM32C5 系列的安全与外设架构,适合构建高可靠性嵌入式系统
• 扩展接口:丰富的 GPIO、SPI、I2C、UART 等通信接口,方便连接各类外设

图1 NUCLEO-C562RE 开发板实物
2.2 LIS3DH 三轴加速度计扩展板
加速度计模块采用 Seeed Studio 的 Grove 系列 —— LIS3DHTR 三轴数字加速度计。这是一颗超低功耗三轴加速度计,核心参数如下:
• 芯片:LIS3DHTR,超低功耗三轴加速度计
• 量程:可在 ±2g 到 ±16g 之间切换,适应不同振动强度场景
• 通信接口:支持 I2C(Grove 接口默认)、SPI 以及模拟输出三种方式
• 特色功能:集成 FIFO 缓冲和中断功能
模块除了正面垂直的 Grove 接口接入 I2C 总线外,底部还提供了两组保留的 pad,分别可以配置为模拟输出或 SPI 总线接入,提供了灵活的扩展能力。

图2 Grove LIS3DH 三轴加速度计扩展板
2.3 ULN2003 + 28BYJ-48 步进电机驱动套装
步进电机部分使用了 Seeed Studio 的步进电机套装,包含以下组件:
• 步进电机:CX28BYJ-48 型 5V DC 步进电机(20Ω),经典入门和教学型号
• 驱动模块:ULN2003A 达林顿管阵列驱动板,带状态指示灯
步进电机的优势在于转角可控、转速可控,方便我制造出不同的运行状态(正常转、堵转、变速等),为后续的"状态检测"提供可复现的实验对象。ULN2003 驱动板上还带了几颗指示灯,通电后能直观看到四相的通断节奏,调试过程非常直观。
接口方面,电机连线使用 XH2.54mm 接头,ULN2003A 模块引出的是普通的 2.54mm 排针,方便与主控板连接。

图3 CX28BYJ-48 步进电机和ULN2003A 步进电机驱动模块
三、总结与展望
──────────────────────────────────────────────────
本次 Let's do 2026 第3期活动的物料已经全部收到,感谢 DigiKey 和 EEPW 提供的支持!
接下来的计划如下:
基础任务
• 开发环境搭建与基础控制:搭建 ST 开发环境(STM32CubeMX2+ IDE),完成 NUCLEO-C562RE 开发板的基础配置,灯光的基本控制,并输出串口调试信息,验证开发链路畅通。
• 加速度计数据采集:驱动 LIS3DH 三轴加速度计,通过 I2C 接口采集电机运行时的振动数据,并通过串口进行打印输出等。
• 电机运行状态数据采集:控制 28BYJ-48 步进电机运行于停止与启动等不同状态,采集对应的加速度数据,并按照 NanoEdge AI Studio 工具的数据格式要求进行整理,满足工具获取数据的要求。
• NanoEdge AI Studio 模型训练与部署:将整理好的电机运行状态数据导入 NanoEdge AI Studio 进行训练,生成可用的分类模型并部署到开发板上,实现对不同运行状态的分辨。
进阶任务
• 多状态扩展与异常报警:在基础任务之上,进一步增加电机异常状态(如异常抖动、堵转等),通过 NanoEdge AI Studio 实现多分类训练及模型部署,并结合 Grove Buzzer 蜂鸣器模块实现异常状态报警功能。
我要赚赏金
