أخبار

أطلقت شركة STMicroelectronics حزمة برامج FP-IND-MCAI1، وهي حزمة برامج محسّنة بالذكاء الاصطناعي ومتخصصة لمنصة التقييم EVLSPIN32G4-ACT. يمكّن هذا الإصدار المهندسين من دمج ميزات القيادة الذكية في محركات التيار المستمر عديمة المسفرات (BLDC) ثلاثية الأطوار منخفضة الجهد، مما يسد الفجوة بين التحكم التقليدي في المؤازرة و برامج التحليلات التنبؤية الحديثة. من خلال الاستفادة من التعلم الآلي على الحافة، يوفر الحل للمصنعين إطارًا قابلاً للتطوير لتحسين ملفات تعريف الحركة ومراقبة صحة الأصول دون الحاجة إلى خبرة عميقة في علوم البيانات المعقدة.

يعالج الجوهر الفني لهذا الإصدار قيود خوارزميات الضبط القياسية. في التحكم التقليدي في الحركة، تكون مكاسب PID عادةً ثابتة؛ ومع ذلك، يؤدي التآكل الميكانيكي حتمًا إلى تدهور كفاءة النظام بمرور الوقت. يتيح برنامج FP-IND-MCAI1 الضبط الديناميكي لمعلمات الحركة، مما يسمح للنظام بالتعويض عن التآكل والتنبؤ الاستباقي بالعمر المتبقي للمحرك. من خلال الانتقال من الصيانة التفاعلية إلى استراتيجية استباقية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكن لمصنعي الآلات إطالة العمر التشغيلي للمفاصل الروبوتية ومعدات التجميع عالية السرعة بشكل كبير.

إحدى الميزات البارزة في مجموعة التطوير هذه هي قدرتها على إجراء مراقبة الحالة في الوقت الفعلي. عند إقرانها بمستشعر اهتزاز اختياري، تستخدم البرامج نماذج التعلم الآلي لتصنيف حالة المحرك تلقائيًا إلى حالات "طبيعية" أو "اهتزاز عالٍ" أو "غير مستقرة". يقوم النظام باستمرار ببث بيانات تيار المحرك إلى نموذج التعلم الآلي، مما يوفر رؤى فورية حول السلامة التشغيلية. يتم تبسيط التكوين من خلال دمج مجموعة تطوير برامج STM32 للتحكم في المحركات، بينما تُمكّن NanoEdge AI Studio المطورين من ضبط نماذج التعلم الآلي وتصدير مكتبات متخصصة مباشرة إلى تطبيقات المستخدم النهائي الخاصة بهم.

تم تصميم لوحة EVLSPIN32G4-ACT كحزمة تطوير مرنة، وتعمل كمنصة قوية لمصنعي المكونات الذين يتطلعون إلى تضمين منطق التحكم المؤازر المخصص في منتجاتهم الخاصة. بينما توفر الأجهزة اتصالًا خامًا، تتيح بيئة البرامج المصاحبة إنشاء واجهات مستخدم ومنطق تحكم خاصين. وهذا مفيد بشكل خاص لمطوري الأتمتة صغيرة النطاق، مثل الروبوتات المعيارية لالتقاط ووضع الأشياء، حيث تعد القدرة على تكوين وإعادة نشر إجراءات الحركة الذكية عبر متطلبات المشروع المتنوعة أمرًا ضروريًا للحفاظ على ميزة تنافسية في بيئات التصنيع ذات التنوع العالي.

من خلال توفير مسار واضح للتعلم الآلي القائم على الحافة، تعمل STMicroelectronics على خفض حاجز الدخول إلى التشخيصات المتقدمة، مما يُمكّن جيلًا جديدًا من المعدات الصناعية من أن يكون مدركًا لذاته وقابلًا للتكيف.

كتبت بواسطة: سارة جينكينز. تتمتع سارة بخبرة تزيد عن 14 عامًا في هندسة الأنظمة الصناعية، وتركز على تطبيق تقنيات الاستشعار الذكية وهندسة الحوسبة الطرفية لتعزيز موثوقية خطوط التجميع الآلية.