تضيف STMicroelectronics ذكاءً مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي إلى أنظمة التحكم بالمحركات

الذكاء الاصطناعي يعيد بهدوء تشكيل طريقة أداء محركات الحركة في الميدان

وسّعت STMicroelectronics محفظتها الخاصة بالحركة الصناعية من خلال FP-IND-MCAI1، وهي حزمة برمجيات للتحكم في المحركات معززة بالذكاء الاصطناعي، ومصممة لمنصات تشغيل المحركات عديمة الفُرش (BLDC). يستهدف هذا الإصدار المهندسين الذين يعملون على أنظمة المحركات المؤازرة المدمجة والمحركات منخفضة الجهد التي تتطلب أداءً متكيفًا بدلًا من الضبط الثابت.

وعلى عكس البرامج الثابتة التقليدية لتشغيل المحركات، تدمج هذه الحزمة ميزات التعلم الآلي مباشرةً في حلقة التحكم. فهي لا تنفذ أوامر الحركة فحسب، بل تفسر أيضًا ظروف التشغيل في الوقت الفعلي.

يشير هذا التحول إلى انتقال أوسع في مجال التحكم في الحركة، حيث يبدأ الذكاء المدمج في استبدال ممارسات الضبط اليدوي عبر أنظمة المحركات المؤازرة والروبوتات الصناعية الخفيفة.

توضح منصة EVLSPIN32G4-ACT كيفية تشغيل حزم التحكم الجاهزة للذكاء الاصطناعي ضمن بنيات مدمجة لأجهزة تشغيل محركات BLDC.

عندما تبدأ حلقات التحكم في التعلم من المحرك نفسه

من ضبط PID إلى الذكاء المتكيف

تعتمد أنظمة المحركات المؤازرة التقليدية على معلمات PID مضبوطة يدويًا. ويعدّل المهندسون معاملات الكسب استنادًا إلى الخبرة ونتائج التشغيل الأولي. وتغيّر FP-IND-MCAI1 سير العمل هذا باستخدام السلوك التاريخي للمحرك كمرجع للضبط.

يراقب البرنامج استجابة عزم الدوران، وتغير الحمل، واستقرار الحركة. ثم يضبط سلوك التحكم لتحسين الكفاءة وتقليل الإجهاد الميكانيكي بمرور الوقت.

يصبح الاهتزاز إشارة رقمية، لا مجرد ضوضاء

تأتي إحدى القدرات الرئيسية من التكامل الاختياري لاستشعار الاهتزاز. ويصنّف النظام حالات التشغيل إلى حالات طبيعية أو ذات اهتزاز مرتفع أو غير مستقرة باستخدام نموذج تعلم آلي مدمج.

تغذي إشارات التيار ومدخلات المستشعر النموذج باستمرار. ويتيح ذلك الكشف المبكر عن أنماط التدهور التي تظل عادةً غير مرئية في تشخيصات تشغيل المحركات التقليدية.

يتيح تصنيف حالة المحرك للمشغلين تحديد السلوك غير الطبيعي قبل أن يتطور إلى عطل ميكانيكي.

موضع محركات التشغيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الأنظمة الصناعية الفعلية

تستهدف حزمة البرمجيات هذه التطبيقات التي يؤثر فيها اتساق الحركة مباشرةً في الإنتاجية. وتُعد الروبوتات، وخلايا الأتمتة المدمجة، وأنظمة التجميع الدقيقة من أبرز المستفيدين.

في آلات الالتقاط والوضع، تؤدي حتى مكاسب الكفاءة الصغيرة إلى تقليل زمن الدورة عبر آلاف التكرارات. ويساعد الضبط المتكيف في الحفاظ على اتساق مسارات الحركة مع تقدم التآكل الميكانيكي.

توسّع منظومة التحكم في محركات STM32 وNanoEdge AI Studio هذه الإمكانات لتشمل سير عمل المطورين. ويمكن للمهندسين تحسين النماذج ودمجها في منطق تحكم مخصص دون إعادة بناء بنية النظام بأكملها.

تنتقل الصناعة من التحكم إلى التنبؤ بالسلوك

لا يهدف التحكم في المحركات بمساعدة الذكاء الاصطناعي إلى استبدال منطق المحركات المؤازرة، بل إلى إضافة طبقة تغذية راجعة تفهم أنماط التدهور وتغير الحمل والإجهاد البيئي.

يتوافق هذا النهج مع الاتجاهات الصناعية الأوسع التي تظهر في الصيانة القائمة على الحالة وتحليلات الحافة. فبدلًا من الاستجابة للأعطال، تبدأ الأنظمة في توقعها.

ومع دمج موردي أشباه الموصلات الذكاءَ بالقرب من مرحلة تشغيل المحرك، يستمر الحد الفاصل بين نظام التحكم ومحرك التحليلات في التلاشي.

تحول تقني سيعيد تشكيل فلسفة تصميم أنظمة الحركة

تعكس FP-IND-MCAI1 اتجاهًا واضحًا في تصميم الأتمتة الصناعية. فلم يعد مهندسو التحكم يضبطون سلوك الحركة فحسب، بل أصبحوا يصممون أنظمة متكيفة تتطور أثناء التشغيل.

ومن المرجح أن يؤثر ذلك في بنيات المحركات المؤازرة من الجيل التالي، ولا سيما في الروبوتات المدمجة وأنظمة الحركة الموزعة، حيث يقلل الذكاء المدمج الاعتماد على وحدات التحكم المركزية.

ويتمثل التأثير الطويل الأمد في تغير بنيوي؛ إذ ستتصرف أنظمة الحركة بصورة متزايدة مثل مكونات متعلمة، بدلًا من أجهزة ذات وظائف ثابتة.

*دانيال ميرسر، مراسل الأنظمة الصناعية، يتمتع بخبرة تمتد إلى 14 عامًا في أنظمة المحركات المؤازرة، ومنصات التحكم الطرفية، وبنيات الأتمتة ضمن مشاريع Siemens وSchneider Electric وBeckhoff Automation.*