MATLAB은 주로 모터 및 AI 적용을 위한 예측 유지 관리를 탐구합니다.예를 들어 모터 수명 예측, 모터 결함 진단 및 유지 관리 등이 있습니다.

전기 모터, 서보 모터 스핀들 모터 및 bldc 모터 설계 및 Bobet 제조업체

모터의 고장이나 비정상적인 작동 조건이 발생하기 전에 이러한 현상을 미리 예측하고, 예측을 통해 사전에 조치를 취하여 잠재적인 문제를 예방하십시오.

예를 들어, 강화학습을 이용한 PMSM 자기장 중심 제어: 자동 튜닝 PID 제어와 비교하여 이 솔루션은 오버슈트를 억제하고 튜닝 시간을 약 65% 단축할 수 있습니다. 자동 튜닝 PID 컨트롤러는 튜닝 시간이 약 30분 정도 필요한 반면 자율 AI 제어는 약 10분 정도 소요됩니다.

저자는 자동차 산업의 기술 반복이 상대적으로 느리다는 점을 동료들과 자주 소통합니다.하지만 새로운 트렌드가 오면 기존의 관점에서 벗어나 더 많이 참여하고 더 많이 느껴야 합니다.아마도 우리는 이 통풍구를 놓칠 수도 있습니다!GPT4는 최신 기술 혁명입니다!

AI로 대체되는 것을 두려워하지 말고 느끼고, 이해하고, 나를 위해 사용해주세요!

모터 설계에 AI를 사용할 수 있는지 논의하기 전에 모터 설계에서 어떤 작업을 수행해야 하는지 이해해야 합니까?

모터 설계의 주요 업무는 전자기 설계, 구조 설계, 열 설계 등으로 나눌 수 있습니다.전자기 설계를 예로 들면, 설계자는 성능 요구 사항뿐만 아니라 보편성과 표준화도 고려하여 제조와 성능 측면에서 균형 잡힌 결정을 내려야 합니다.모든 설계 표준, 이전의 모든 모터 전자기 솔루션을 마스터하고 모터 설계 이론과 방법도 마스터한 AI가 있다고 가정하면 최적화된 솔루션을 설계할 수 있을까요?나는 그것이 가능하다고 생각한다.하지만 전제는 충분한 지식을 배우고 축적할 수 있다는 것이다.

숙련된 디자이너가 주저 없이 AI에 지식을 전할 의향이 있습니까?이 AI가 그의 개인 AI라면 그래야 한다고 생각합니다.이 AI를 육성하면 노예처럼 좋은 가격에 팔릴 수도 있다.

숙련된 설계자가 AI에게 가르친 지식에 결함이 있고 부정확한 상황이 있으며, 이로 인해 AI가 설계한 모터에 결함이 있고 최적이 아닐 수 있습니다.따라서 디자이너마다 서로 다른 AI를 개발하고, AI를 개발한 사람들의 지식만 물려받습니다.

좋은 점은 AI가 '마스터'의 상속을 물려받을 수 있고, AI가 '마스터'의 상속인이나 판매자에게 물려질 수 있다는 점입니다.이 AI가 좋은 유전자를 가지고 있다면 오랫동안 유용하게 쓰일 수 있을 것입니다.

유익한 점은 AI가 사람들이 반복적인 정신 노동을 달성하고 계산 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

자율의식과 지식의 옳고 그름을 판단하는 능력을 갖춘 AI는 더 멀리 나아갈 수 있어야 하고, 노예가 되는 것이 아니라 오히려 동등하거나 더 높은 수준의 문명인이 될 수 있어야 한다.이때 인간은 노예가 될 수도 있다.