MATLAB raziskuje predvsem napovedno vzdrževanje za uporabo motorjev in umetne inteligence.Na primer napovedovanje življenjske dobe motorja, diagnosticiranje in vzdrževanje napak motorja itd.

električni motorji, servo motorji, vretenski motorji in bldc motorji, oblikovanje in proizvajalec Bobet

Preden pride do motenj v delovanju motorja ali neobičajnih delovnih pogojev, vnaprej predvidejte ta pojav in s predvidevanjem vnaprej ukrepajte, da preprečite morebitne težave.

Na primer krmiljenje, usmerjeno v magnetno polje PMSM, z uporabo ojačevalnega učenja: v primerjavi s krmiljenjem PID s samodejnim uglaševanjem lahko ta rešitev zavre prekoračitev in skrajša čas uglaševanja za približno 65 % – regulator PID s samodejnim uglaševanjem zahteva približno 30 minut časa uglaševanja, medtem ko avtonomno krmiljenje z umetno inteligenco potrebuje približno 10 minut.

Avtor pogosto komunicira z vrstniki, da je tehnološka iteracija v avtomobilski industriji relativno počasna.Toda ko pridejo novi trendi, se moramo oddaljiti od tradicionalnih perspektiv, se bolj angažirati in čutiti več.Morda bomo pogrešali ta ventil!GPT4 je najnovejša tehnološka revolucija!

Ne bojte se, da vas bo zamenjala umetna inteligenca, ampak jo občutite, razumejte in uporabite zame!

Preden razpravljamo o tem, ali je AI mogoče uporabiti za načrtovanje motorjev, moramo razumeti, kaj je treba opraviti pri načrtovanju motorjev?

Glavne naloge oblikovanja motorja lahko razdelimo na elektromagnetno načrtovanje, konstrukcijsko načrtovanje, toplotno načrtovanje itd.Če za primer vzamemo elektromagnetno zasnovo, načrtovalci ne upoštevajo le zahtev glede zmogljivosti, ampak upoštevajo tudi univerzalnost in standardizacijo ter morajo sprejemati uravnotežene odločitve v smislu proizvodnje in zmogljivosti.Če predpostavimo, da obstaja AI, ki je obvladal vse standarde oblikovanja, vse predhodne elektromagnetne rešitve motorjev in obvladal tudi teorijo in metode načrtovanja motorjev, ali lahko oblikuje optimizirano rešitev?Mislim, da je izvedljivo.Toda predpostavka je, da se lahko uči in nabere dovolj znanja.

Ali je pripravljen izkušeni oblikovalec brez zadržkov posredovati znanje AI?Mislim, da če je ta AI njegova zasebna, bi morala biti.Po gojenju te umetne inteligence se lahko prodaja za dobro ceno kot suženj.

Obstaja situacija, ko je znanje, ki ga umetni inteligenci posreduje izkušeni oblikovalec, pomanjkljivo in nepravilno, kar lahko povzroči, da je motor, zasnovan z umetno inteligenco, pomanjkljiv in ni optimalen.Torej različni oblikovalci gojijo različno AI, le podedujejo znanje ljudi, ki jih gojijo.

Dobra stvar je, da lahko AI podeduje dediščino »gospodarja«, AI pa se lahko prenese na dediča ali prodajalca »masterja«.Če ima ta umetna inteligenca dobre gene, je lahko uporabna dolgo časa.

Koristno je, da lahko umetna inteligenca ljudem pomaga doseči ponavljajoče se miselno delo in zmanjšati računske napake.

Umetna inteligenca z avtonomno zavestjo in sposobnostjo presojanja, ali je znanje pravilno ali napačno, bi morala biti sposobna iti dlje in ne postati sužnji, temveč postati civilizirani posamezniki iste ali višje ravni.V tem času lahko ljudje postanejo sužnji.