STMicroelectronics внедрява интелигентност, задвижвана от изкуствен интелект, в системите за управление на двигатели

ИИ постепенно променя начина, по който задвижванията на електродвигатели работят на място

STMicroelectronics разшири портфолиото си за индустриално управление на движението с FP-IND-MCAI1 — софтуерен пакет за управление на електродвигатели с функции за изкуствен интелект, създаден за платформи за управление на BLDC задвижвания. Решението е предназначено за инженери, работещи с компактни серво системи и нисковолтови електродвигатели, които изискват адаптивна производителност, а не статична настройка.

За разлика от традиционния фърмуер за задвижвания, този пакет интегрира функции за машинно обучение директно в управляващия контур. Той не само изпълнява команди за движение, но и интерпретира работните условия в реално време.

Тази промяна показва по-широк преход в управлението на движението, при който вградената интелигентност започва да заменя ръчната настройка в серво системите и леките индустриални роботизирани системи.

Платформата EVLSPIN32G4-ACT демонстрира как готови за ИИ управляващи стекове могат да работят в компактни хардуерни архитектури за BLDC задвижвания.

Когато управляващите контури започнат да се учат от самата машина

От PID настройка към адаптивна интелигентност

Традиционните серво системи разчитат на ръчно настроени PID параметри. Инженерите регулират усилванията въз основа на опита и резултатите от пускането в експлоатация. FP-IND-MCAI1 променя този работен процес, като използва историческото поведение на електродвигателя като ориентир за настройка.

Софтуерът наблюдава реакцията на въртящия момент, измененията на натоварването и стабилността на движението. След това регулира управлението, за да подобри ефективността и постепенно да намали механичното натоварване.

Вибрациите се превръщат в цифров сигнал, а не просто в шум

Важна възможност е интеграцията с опционална система за измерване на вибрации. Системата класифицира работните състояния като нормални, с високи вибрации или нестабилни, използвайки вграден модел за машинно обучение.

Сигналите за ток и входовете от сензорите подават данни към модела непрекъснато. Това позволява ранно откриване на модели на влошаване, които обикновено остават невидими при конвенционалната диагностика на задвижванията.

Класификацията на състоянието на електродвигателя позволява на операторите да откриват необичайно поведение, преди то да се развие в механична повреда.

Къде задвижванията с ИИ намират приложение в реални индустриални системи

Този софтуерен стек е предназначен за приложения, при които постоянството на движението пряко влияе върху производителността. Роботиката, компактните автоматизирани клетки и системите за прецизен монтаж са сред основните печеливши приложения.

При машините за вземане и поставяне дори малките подобрения в ефективността намаляват времето на цикъла при хиляди повторения. Адаптивната настройка помага за поддържане на постоянни профили на движение с напредването на механичното износване.

Екосистемата за управление на електродвигатели STM32 и NanoEdge AI Studio разширяват тази възможност в работните процеси на разработчиците. Инженерите могат да усъвършенстват моделите и да ги интегрират в персонализирана управляваща логика, без да изграждат отново цялата системна архитектура.

Индустрията преминава от управление към прогнозиране на поведението

Управлението на електродвигатели с помощта на ИИ не цели да замени серво логиката. То добавя слой за обратна връзка, който разбира влошаването на състоянието, измененията на натоварването и моделите на влияние на околната среда.

Този подход съответства на по-широките индустриални тенденции при поддръжката според състоянието и периферната аналитика. Вместо да реагират на повреди, системите започват да ги предвиждат.

С интегрирането на интелигентност от страна на производителите на полупроводници по-близо до етапа на задвижването границата между управляващата система и аналитичния механизъм продължава да се размива.

Техническа промяна, която ще преобрази философията на проектиране на системи за движение

FP-IND-MCAI1 отразява ясна посока в проектирането на индустриална автоматизация. Инженерите по управление вече не настройват само поведението на движението. Те изграждат адаптивни системи, които се развиват по време на работа.

Това вероятно ще повлияе върху серво архитектурите от следващо поколение, особено в компактната роботика и разпределените системи за управление на движението, при които вградената интелигентност намалява зависимостта от централни контролери.

Дългосрочното въздействие е структурно. Системите за движение все по-често ще се държат като самообучаващи се компоненти, а не като устройства с фиксирана функционалност.

*Даниел Мърсър, репортер за индустриални системи с 14 години опит в серво системите, периферните платформи за управление и архитектурите за автоматизация по проекти на Siemens, Schneider Electric и Beckhoff Automation.*