В настоящее время, когда наука и техника быстро развиваются, бесщеточные двигатели, как широко используемое энергетическое оборудование в современной промышленности и повседневной жизни, вступают в волну изменений, которые глубоко интегрированы с искусственным интеллектом. Это слияние не только привнесло новые идеи и методы в управление и мониторинг бесщеточных двигателей, но и открыло новую эру интеллектуального вождения.

Развитие бесщеточных двигателей и вмешательство искусственного интеллекта

Безщеточные двигатели с их высокой эффективностью, энергосбережением, низким уровнем шума, долголетием и другими значительными преимуществами занимают важное место во многих областях, таких как электромобили, промышленная автоматизация, умный дом, аэрокосмическая промышленность. Традиционное управление бесщеточным двигателем в основном зависит от фиксированных алгоритмов и параметров, но перед лицом сложных и постоянно меняющихся условий работы и растущих потребностей в высокой производительности этот метод управления постепенно раскрывает ограничения выхода.

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, особенно алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, открывает возможности для преодоления узких мест в управлении бесщеточными двигателями. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически изучать шаблоны и закономерности из большого количества данных, в то время как глубокое обучение позволяет глубоко извлекать и анализировать сложные данные, создавая многослойные нейронные сети. Вмешательство этих технологий позволяет бесщеточным двигателям достигать более интеллектуального и точного управления.

Применение искусственного интеллекта в управлении бесщеточными двигателями

Адаптивное управление: во время работы бесщеточных двигателей условия нагрузки и внешняя среда часто динамически меняются. Адаптивные алгоритмы управления, основанные на машинном обучении, могут контролировать эксплуатационные параметры двигателя в режиме реального времени, такие как ток, напряжение, скорость вращения и т. Д. И автоматически корректировать стратегию управления на основе этих данных. Благодаря анализу последовательности оборотов двигателя в реальном времени и качества нагрузки можно точно рассчитать разницу в скорости вращения и инерциальную скорость нагрузки в каждый момент времени, а затем определить правильное отношение заполнения, чтобы достичь точного распределения питания обмотки двигателя. Таким образом, независимо от того, в каком рабочем состоянии находится двигатель, он может поддерживать эффективную и стабильную работу, эффективно избегая таких проблем, как срыв и хаос направления.

Оптимизация параметров управления: Традиционная настройка параметров бесщеточных двигателей требует ручного опыта и повторных испытаний с низкой эффективностью и трудностью достижения оптимального состояния. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, можно установить отображение между параметрами двигателя и показателями производительности путем анализа данных о работе двигателя. Например, нейронная сеть изучает нелинейные отношения между сопротивлением, индуктивностью, числом полюсов, длиной воздушного зазора и другими параметрами двигателя и показателями производительности, такими как потери двигателя, эффективность и динамическая реакция, чтобы быстро и точно найти оптимальную комбинацию параметров для достижения максимизации производительности двигателя. В оптимизации параметров промышленного роботизированного двигателя алгоритм оптимизации, основанный на поддерживающей векторной машине (SVM), повышает эффективность двигателя на 5,3%, а алгоритм оптимизации, основанный на нейронной сети, сокращает время запуска двигателя на 25%.

Применение искусственного интеллекта для мониторинга бесщеточных двигателей

Прогнозирование и диагностика неисправностей: бесщеточный двигатель в длительном рабочем процессе неизбежно будет иметь различные неисправности, такие как короткое замыкание обмотки статора, включение, неисправность датчика Холла, неисправность инвертора, неисправность подшипника и так далее. Эти неисправности не только влияют на нормальную работу двигателя, но и могут привести к серьезным производственным авариям. Технология прогнозирования и диагностики неисправностей, основанная на искусственном интеллекте, может заранее обнаруживать потенциальные риски неисправностей посредством мониторинга и анализа данных о работе двигателя в реальном времени. Используйте алгоритмы, основанные на статистике или машинном обучении, чтобы извлечь характеристики из данных датчиков двигателя и создать базовую модель здоровья двигателя. Мониторинг данных о работе двигателя в режиме реального времени, сравнение с базовой моделью, как только будет идентифицирован аномальный режим или признак неисправности, вы можете быстро отправить предупреждение и определить причину неисправности с помощью технологии изоляции неисправностей. Анализируя спектр тока в фазе двигателя, можно определить неисправность обмотки и неисправность инвертора, а мониторинг вибрации двигателя может указывать на неисправность подшипника и неправильную ситуацию.

Оценка состояния здоровья: Помимо прогнозирования и диагностики неисправностей, искусственный интеллект также может дать всестороннюю оценку состояния здоровья бесщеточных двигателей. Благодаря долгосрочному анализу данных о работе двигателя в сочетании с алгоритмами машинного обучения можно оценить степень снижения производительности двигателя и предсказать оставшийся срок службы двигателя. Это помогает предприятиям разрабатывать рациональные планы технического обслуживания, заранее планировать ремонт и замену, снижать частоту отказов оборудования и затраты на техническое обслуживание.

Проблемы и перспективы на будущее

Несмотря на значительный прогресс в интеграции бесщеточных двигателей с искусственным интеллектом, в практическом применении все еще есть некоторые проблемы. С одной стороны, получение высококачественных данных о работе двигателя сложнее, а точность и целостность данных напрямую влияют на производительность алгоритмов искусственного интеллекта. С другой стороны, алгоритмы искусственного интеллекта являются более сложными и требовательными к вычислительным ресурсам, что в определенной степени ограничивает их применение в некоторых устройствах с ограниченными ресурсами. Кроме того, интеллектуальные диагностические системы также должны обладать сильной прочностью, чтобы справляться с изменениями условий работы двигателя и воздействием шума окружающей среды.

Тем не менее, по мере развития таких технологий, как Интернет вещей, большие данные и облачные вычисления, ожидается, что эти проблемы будут постепенно решаться. В будущем слияние бесщеточных двигателей и искусственного интеллекта будет углубляться, а интеллектуальные системы привода будут развиваться в направлении более интеллектуального, эффективного и надежного. В таких областях, как умный дом, интеллектуальный транспорт и промышленность 4.0, интеллектуальные бесщеточные двигатели будут играть более важную роль, принося больше удобств и инноваций в жизнь и производство людей.

Глубокое слияние бесщеточных двигателей и искусственного интеллекта является неизбежной тенденцией развития науки и техники, которая заложила прочную основу для новой эры интеллектуального вождения. Благодаря постоянным технологическим инновациям и прикладным исследованиям эта интеграция принесет огромные возможности для изменений и развития во всех областях.