چگونه می توان محرک های برقی را از طریق کنترل تطبیقی و پیش بینی کننده به موقعیت دقیق برسند؟

در سیستم های اتوماسیون صنعتی مدرن ، دقت کنترل از محرک های برقی چهارم به نوبه خود مستقیماً بر ثبات و کارآیی کل فرآیند تأثیر می گذارد. محرک های سنتی به پارامترهای از پیش تعیین شده و منطق کنترل ثابت متکی هستند. اگرچه آنها می توانند نیازهای اساسی را برآورده کنند ، اما ممکن است هنوز هم در شرایط کار پیچیده ، مشکلات مانند تأخیر پاسخ ، بیش از حد یا نوسان را داشته باشند. با توسعه فناوری کنترل هوشمند ، نسل جدید محرک های برقی زاویه ای محدودیت های پاسخ منفعل را از بین می برد. از طریق ادغام الگوریتم های تطبیقی و فناوری کنترل پیش بینی ، سطح بالاتری از قابلیت های تصمیم گیری خودمختار حاصل شده است و دقت موقعیت یابی شیر را به سطح جدیدی می رساند.

هسته الگوریتم کنترل تطبیقی در تنظیم پویا نهفته است. پارامترهای PID محرک های سنتی معمولاً استاتیک هستند و پس از تنظیم ، سازگاری با تغییرات بار یا اختلالات خارجی دشوار است. ریزپردازنده داخلی محرک های هوشمند مدرن می تواند وضعیت عملیاتی را در زمان واقعی مانند پارامترهای کلیدی مانند گشتاور ، سرعت و دما نظارت کند و به طور خودکار پارامترهای کنترل را بر اساس مدل مرجع یا استراتژی بهینه سازی مستقیم تصحیح کند. به عنوان مثال ، هنگامی که محرک یک بار اینرتی بالا را هدایت می کند ، الگوریتم تغییر تقاضای گشتاور را در مرحله شتاب مشخص می کند و به صورت پویا افزایش متناسب و زمان انتگرال را برای جلوگیری از بیش از حد به دلیل پاسخ خیلی سریع تنظیم می کند یا به دلیل پاسخ خیلی آهسته بر سرعت تنظیم تأثیر می گذارد. این توانایی بهینه سازی خود به محرک امکان می دهد تا همیشه در مواجهه با شرایط مختلف کار و بدون مداخله انسانی ، عملکرد بهینه را حفظ کند.

معرفی فناوری کنترل پیش بینی ، ماهیت آینده نگر محرک را بهبود می بخشد. بر خلاف کنترل بازخورد سنتی ، کنترل پیش بینی مبتنی بر مدل سیستم و وضعیت فعلی برای استنباط روند رفتار در آینده و محاسبه توالی کنترل بهینه از قبل است. برای محرک های الکتریکی سکته زاویه ای ، این بدان معنی است که می تواند بی تحرکی حرکت و نوسانات بار دریچه را پیش بینی کند ، گشتاور خروجی و منحنی سرعت را از قبل تنظیم کرده و به طور قابل توجهی نوسان و بیش از حد در هنگام موقعیت یابی را کاهش می دهد. به عنوان مثال ، هنگام بستن یک دریچه با قطر بزرگ ، محرک از قبل بر اساس داده های تاریخی و بازخورد در زمان واقعی کاهش می یابد تا از شوک مکانیکی جلوگیری شود ، در حالی که اطمینان حاصل می شود که این عمل در زمان مشخص شده انجام شود. این توانایی پیش بینی کننده نه تنها دقت موقعیت یابی را بهبود می بخشد ، بلکه عمر خدمات اجزای مکانیکی را نیز گسترش می دهد.

یکی دیگر از پیشرفت های کلیدی محرک های هوشمند ، تعبیه قابلیت های یادگیری است. از طریق الگوریتم های یادگیری ماشین ، محرک ها می توانند داده های عملیاتی تاریخی را جمع کنند ، شرایط کار تکراری را شناسایی کنند و به تدریج استراتژی های کنترل را بهینه کنند. به عنوان مثال ، در یک فرآیند تنظیم شده دوره ای ، محرک ویژگی های پاسخ هر عمل را ضبط می کند ، به طور خودکار خطای مدل را اصلاح می کند و به طور مداوم دقت کنترل بعدی را بهبود می بخشد. این سیستم هوشمند خودکشی ، اعتماد به تنظیم پارامترهای دستی را کاهش می دهد ، و به ویژه برای سناریوها با عملکرد طولانی مدت و به آرامی در حال تغییر شرایط کار مناسب است.

علاوه بر این ، منطق کنترل محرک های برقی چهارم مدرن نیز بر پیش بینی گسل و تحمل گسل تمرکز دارد. با تجزیه و تحلیل تغییرات ظریف در جریان حرکتی ، سیگنال های لرزش و غیره ، الگوریتم های هوشمند می توانند سایش مکانیکی بالقوه یا ناهنجاری های الکتریکی را زودتر شناسایی کنند و برای جلوگیری از خرابی ناگهانی ، کاهش بار یا راهکارهای سوئیچینگ صاف را اتخاذ کنند. این مکانیسم نگهداری فعال ، خطر خرابی بدون برنامه ریزی را کاهش داده و قابلیت اطمینان کلی سیستم را بهبود می بخشد.

با این حال ، استفاده از فناوری کنترل هوشمند نیز چالش های جدیدی را به همراه دارد. پیچیدگی الگوریتم به محرک نیاز دارد تا از قدرت محاسباتی قوی تر برخوردار باشد و عملکرد در زمان واقعی را تضمین کند ، که این امر نیازهای بالاتری را برای طراحی سخت افزار ایجاد می کند. علاوه بر این ، کنترل تطبیقی و پیش بینی کننده به مدل سازی دقیق سیستم بستگی دارد. اگر انحراف مدل بزرگ باشد ، ممکن است بر اثر کنترل تأثیر بگذارد. بنابراین ، محرک های هوشمند مدرن معمولاً یک استراتژی بهینه سازی سلسله مراتبی را اتخاذ می کنند تا به تدریج سازگاری الگوریتم های پیشرفته را بهبود بخشند و در عین حال از ثبات کنترل هسته اطمینان حاصل کنند.

از روند توسعه ، منطق کنترل محرک های برقی چهارم به سمت یک جهت خودمختار تر و مشارکتی در حال تحول است. در آینده ، با استفاده عمیق از محاسبات لبه و اینترنت صنعتی اشیاء ، محرک ها نه تنها قادر به بهینه سازی عملکرد خود خواهند بود بلکه داده ها را با تجهیزات بالادست و پایین دست به اشتراک می گذارند تا به کنترل مشترک جهانی برسند. این هوش در سطح سیستم محدودیت های بهینه سازی تک ماشین را بیشتر می کند و اتوماسیون صنعتی را ترویج می کند تا در یک جهت کارآمدتر و قابل اطمینان تر توسعه یابد. $ $