Pangunahing ginalugad ng MATLAB ang predictive na pagpapanatili para sa aplikasyon ng mga motor at AI.Halimbawa, hula sa buhay ng motor, diagnosis at pagpapanatili ng motor fault, atbp.

electric motors, servo motors spindle motors at bldc motors design at Bobet manufacturer

Bago mangyari ang mga malfunctions ng motor o abnormal na mga kondisyon sa pagtatrabaho, hulaan ang hindi pangkaraniwang bagay na ito at gumawa ng mga hakbang nang maaga sa pamamagitan ng hula upang maiwasan ang anumang mga potensyal na problema.

Halimbawa, ang PMSM magnetic field oriented na kontrol gamit ang reinforcement learning: Kung ikukumpara sa awtomatikong pag-tune ng PID control, ang solusyon na ito ay maaaring sugpuin ang overshoot at paikliin ang tuning time ng humigit-kumulang 65% – ang awtomatikong pag-tune ng PID controller ay nangangailangan ng humigit-kumulang 30 minuto ng oras ng pag-tune, habang ang autonomous na AI control nangangailangan ng humigit-kumulang 10 minuto.

Ang may-akda ay madalas na nakikipag-usap sa mga kapantay na ang pag-ulit ng teknolohiya sa industriya ng motor ay medyo mabagal.Ngunit kapag dumating ang mga bagong uso, kailangan nating humiwalay sa mga tradisyonal na pananaw, makipag-ugnayan nang higit pa, at higit na makaramdam.Baka makaligtaan natin ang vent na ito!Ang GPT4 ay ang pinakabagong teknolohikal na rebolusyon!

Huwag matakot na mapalitan ng AI, ngunit pakiramdam ito, unawain ito, at gamitin ito para sa akin!

Bago talakayin kung ang AI ay maaaring gamitin para sa disenyo ng motor, kailangan nating maunawaan kung anong trabaho ang kailangang gawin sa disenyo ng motor?

Ang mga pangunahing gawain ng disenyo ng motor ay maaaring nahahati sa disenyo ng electromagnetic, disenyo ng istruktura, disenyo ng thermal, at iba pa.Ang pagkuha ng electromagnetic na disenyo bilang isang halimbawa, ang mga designer ay hindi lamang isinasaalang-alang ang mga kinakailangan sa pagganap, ngunit isinasaalang-alang din ang pagiging pangkalahatan at standardisasyon, at kailangang gumawa ng balanseng mga desisyon sa mga tuntunin ng pagmamanupaktura at pagganap.Ipagpalagay na mayroong isang AI na nakabisado ang lahat ng mga pamantayan sa disenyo, lahat ng nakaraang mga solusyon sa electromagnetic ng motor, at pinagkadalubhasaan din ang teorya at pamamaraan ng disenyo ng motor, maaari ba siyang magdisenyo ng isang na-optimize na solusyon?Sa tingin ko ito ay magagawa.Ngunit ang saligan ay maaari siyang matuto at makaipon ng sapat na kaalaman.

Handa ba para sa isang may karanasang taga-disenyo na magbigay ng kaalaman sa AI nang walang reserbasyon?Sa tingin ko kung ang AI na ito ay kanyang pribado, ito ay dapat.Pagkatapos linangin ang AI na ito, maaari itong ibenta sa magandang presyo tulad ng isang alipin.

May isang sitwasyon kung saan ang kaalaman na itinuro ng may karanasan na taga-disenyo sa AI ay may depekto at hindi tama, na maaaring magresulta sa ang AI na dinisenyong motor ay may depekto at hindi optimal.Kaya iba't ibang mga designer ang naglilinang ng iba't ibang AI, namana lamang nila ang kaalaman ng mga taong naglilinang sa kanila.

Ang isang magandang bagay ay ang AI ay maaaring magmana ng mana ng "master", at AI ay maaaring maipasa sa tagapagmana o nagbebenta ng "master".Kung ang AI na ito ay may magagandang gene, maaari itong maging kapaki-pakinabang sa mahabang panahon.

Ang kapaki-pakinabang na bagay ay ang AI ay maaaring makatulong sa mga tao na makamit ang paulit-ulit na mental labor at mabawasan ang mga error sa computational.

Ang AI na may autonomous consciousness at ang kakayahang humatol kung ang kaalaman ay tama o mali ay dapat na higit pa at hindi maging alipin, ngunit sa halip ay maging sibilisadong indibidwal na pareho o mas mataas na antas.Sa panahong ito, maaaring maging alipin ang mga tao.