STMicroelectronics қозғалтқыштарды басқару жүйелеріне AI негізіндегі зияткерлікті енгізеді

AI далада қозғалтқыш жетектерінің жұмыс істеу тәсілін үнсіз өзгертуде

STMicroelectronics BLDC жетектері платформаларына арналған, AI мүмкіндіктері кеңейтілген қозғалтқышты басқару бағдарламалық пакеті FP-IND-MCAI1 арқылы өнеркәсіптік қозғалыс шешімдерінің портфелін толықтырды. Бұл шығарылым статикалық баптаудан гөрі бейімделгіш өнімділікті талап ететін ықшам сервожетек және төмен кернеулі қозғалтқыш жүйелерімен жұмыс істейтін инженерлерге бағытталған.

Дәстүрлі жетек микробағдарламасынан айырмашылығы, бұл пакет машиналық оқыту мүмкіндіктерін басқару контурына тікелей біріктіреді. Ол қозғалыс командаларын орындап қана қоймай, жұмыс жағдайларын нақты уақыт режимінде түсіндіреді.

Бұл өзгеріс қозғалысты басқарудағы кең ауқымды бетбұрысты көрсетеді: ендірілген интеллект сервожетек және жеңіл өнеркәсіптік робот жүйелерінде қолмен баптау тәжірибелерін біртіндеп алмастыра бастады.

EVLSPIN32G4-ACT платформасы AI-ға дайын басқару стектерінің ықшам BLDC жетек аппараттық архитектураларында қалай жұмыс істей алатынын көрсетеді.

Басқару контурлары машинаның өзінен үйрене бастағанда

PID баптауынан бейімделгіш интеллектке дейін

Дәстүрлі сервожүйелер қолмен бапталған PID параметрлеріне сүйенеді. Инженерлер күшейту коэффициенттерін тәжірибесі мен іске қосу нәтижелеріне қарай реттейді. FP-IND-MCAI1 қозғалтқыштың бұрынғы жұмыс барысын баптау эталоны ретінде пайдалану арқылы бұл үдерісті өзгертеді.

Бағдарламалық жасақтама айналдыру моментінің жауабын, жүктеменің өзгеруін және қозғалыстың тұрақтылығын бақылайды. Содан кейін уақыт өте тиімділікті арттырып, механикалық жүктемені азайту үшін басқару сипаттарын реттейді.

Діріл енді жай шу емес, цифрлық сигналға айналады

Негізгі мүмкіндіктердің бірі дірілді сезу жүйесін қосымша біріктіру арқылы жүзеге асады. Жүйе ендірілген ML моделі көмегімен жұмыс күйлерін қалыпты, дірілі жоғары немесе тұрақсыз жағдайлар деп жіктейді.

Ток сигналдары мен сенсор кірістері модельге үздіксіз беріледі. Бұл дәстүрлі жетек диагностикасында әдетте байқалмайтын тозу белгілерін ерте анықтауға мүмкіндік береді.

Қозғалтқыш күйін жіктеу операторларға қалыптан тыс әрекеттің механикалық ақауға айналмай тұрып анықтауға мүмкіндік береді.

AI мүмкіндіктері бар жетектер нақты өнеркәсіптік жүйелерде қайда қолданылады

Бұл бағдарламалық стек қозғалыс тұрақтылығы өнімділікке тікелей әсер ететін қолданбаларға бағытталған. Роботтар, ықшам автоматтандыру ұяшықтары және дәл құрастыру жүйелері негізгі пайда алушылар болады.

Компоненттерді алып, орналастыратын машиналарда тиімділіктің аз ғана артуы мыңдаған қайталау барысында цикл уақытын қысқартады. Бейімделгіш баптау механикалық тозу үдеген кезде де қозғалыс профильдерінің тұрақты болуын қамтамасыз етуге көмектеседі.

STM32 қозғалтқышын басқару экожүйесі мен NanoEdge AI Studio бұл мүмкіндікті әзірлеушілердің жұмыс үдерістеріне енгізеді. Инженерлер бүкіл жүйе архитектурасын қайта құрмай-ақ, модельдерді жетілдіріп, оларды реттелетін басқару логикасына біріктіре алады.

Өнеркәсіп басқарудан әрекетті болжауға көшуде

AI көмегімен қозғалтқышты басқару сервожүйе логикасын алмастыруды көздемейді. Оның мақсаты — тозуды, жүктеме өзгерісін және қоршаған орта әсерінен туындайтын кернеу үлгілерін түсінетін кері байланыс қабатын қосу.

Бұл тәсіл күйге негізделген техникалық қызмет көрсету мен шеткі аналитикада байқалатын кеңірек өнеркәсіптік үрдістерге сәйкес келеді. Жүйелер ақауға жауап берудің орнына, оны алдын ала болжай бастайды.

Жартылай өткізгіш өндірушілер интеллектті жетек сатысына жақындата түскен сайын, басқару жүйесі мен аналитика қозғалтқышының арасындағы шекара барған сайын көмескілене береді.

Қозғалысты жобалау философиясын өзгертетін техникалық бетбұрыс

FP-IND-MCAI1 өнеркәсіптік автоматтандыруды жобалаудағы айқын бағытты көрсетеді. Басқару инженерлері енді қозғалыс сипатын ғана баптамайды. Олар жұмыс барысында дамитын бейімделгіш жүйелерді қалыптастырып жатыр.

Бұл келесі буын сервожетек архитектураларына, әсіресе борттық интеллект орталық контроллерлерге тәуелділікті азайтатын ықшам роботтар мен бөлінген қозғалыс жүйелеріне ықпал етуі мүмкін.

Ұзақ мерзімді әсері құрылымдық сипатта болады. Қозғалыс жүйелері бекітілген функциялы құрылғылардан гөрі үйренетін компоненттер сияқты әрекет ететін болады.

*Дэниел Мерсер — Siemens, Schneider Electric және Beckhoff Automation жобалары аясында сервожүйелер, шеткі басқару платформалары және автоматтандыру архитектуралары саласында 14 жылдық тәжірибесі бар өнеркәсіптік жүйелер тілшісі.*