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人工智能(AI)能為電力電子(PE)帶來什么好處?

深圳市浮思特科技有限公司 ? 2024-07-02 11:13 ? 次閱讀
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電力電子(PE)是電氣工程的一個分支,專注于處理、控制和高效地將電力從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式。與處理信號和數(shù)據(jù)的電子系統(tǒng)不同,電力電子控制大量的電能。基本上,我們的生活圍繞著一系列無限多的能量轉(zhuǎn)換器、電機等,這些都是電力電子的研究對象。

構(gòu)建可持續(xù)和綠色經(jīng)濟以保護我們的環(huán)境和提高我們的生活水平的目標(biāo),放大了電力電子作為大規(guī)模變革的主要推動者的作用,旨在改變我們的社會并創(chuàng)造新的商業(yè)模式。然而,其他技術(shù)進步也在促進這種轉(zhuǎn)型過程。人工智能(AI)目前正處于一個重大的轉(zhuǎn)折點,在人類活動的眾多領(lǐng)域中開辟的巨大機遇,那么,AI能為電力電子帶來什么好處呢?

AI學(xué)習(xí)和問題解決

人工智能系統(tǒng)在大量數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練,使它們能夠識別模式并做出決策。它們執(zhí)行類似人類的任務(wù),如虛擬助手或在社交媒體平臺上識別合適的內(nèi)容等。生成式人工智能是一種能夠根據(jù)用戶請求創(chuàng)建特定內(nèi)容的人工智能。

它使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先進機器學(xué)習(xí)模型(稱為深度學(xué)習(xí)模型)生成文本、圖像和視頻。非常流行的聊天機器人,如微軟的Copilot,已經(jīng)嵌入瀏覽器中,進行看起來像人類制作的文本對話。其他應(yīng)用,如Midjourney,可以從文本描述中生成圖像。

新技術(shù)的日益重要角色

為了實現(xiàn)非常雄心勃勃的目標(biāo),如汽車電氣化和數(shù)字化、可再生能源發(fā)電等,必須考慮以下幾個方面:

可持續(xù)性。從基本材料的早期采用階段到智能管理維修、回收和再利用。

高效率不僅要在運行期間保持,還要在循環(huán)經(jīng)濟的所有階段保持。

產(chǎn)品生命周期管理過程,是一個普遍概念,因此應(yīng)在整個產(chǎn)品生命周期中得到保證,

整合額外功能,使從建筑建設(shè)到工廠運營和維護的所有步驟都更加靈活。

部署電力設(shè)備以支持智能電網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施。

電力電子與人工智能的接觸點

Bischoff和Hellinger提出了一張三維圖表,用于識別電力電子的數(shù)據(jù)流和人工智能的機會:

完整生命周期,從設(shè)計到恢復(fù)和回收。

系統(tǒng)運行,包括半導(dǎo)體組件和相關(guān)硬件在太陽能電站、充電站、電動汽車或風(fēng)電場等應(yīng)用中的運行。

數(shù)據(jù)用例,包括設(shè)計空間探索、操作員培訓(xùn)和數(shù)字產(chǎn)品護照(DPP)。DPP是一個攜帶產(chǎn)品可持續(xù)性信息的工具。通過掃描產(chǎn)品二維碼,可以收集有關(guān)使用的材料、碳足跡、維修說明、回收建議和制造過程的信息。因此,DPP在推廣循環(huán)經(jīng)濟實踐中起著重要作用。

一個例子:逆變器認(rèn)證和生產(chǎn)

生產(chǎn)一個給定產(chǎn)品的正式認(rèn)證是一個耗時的過程,涉及許多步驟,無論是測試還是評估。一個良好的性能-成本權(quán)衡解決方案是采用基于數(shù)字孿生模型的模擬技術(shù)

西門子和UL Solutions已經(jīng)制定了一個不需要大量實施物理測試的程序,并可以利用西門子的數(shù)字孿生技術(shù)。UL Solutions是全球領(lǐng)先的提供認(rèn)證、咨詢和測試服務(wù),以及審計和軟件解決方案的公司。通過重新定義測試邊界,數(shù)字模擬可以以無與倫比的保真度和速度提供產(chǎn)品的完整知識。因此,認(rèn)證不僅變得更加靈活,而且加快了上市時間,并通過確保質(zhì)量、安全和性能要求,實現(xiàn)了更快的創(chuàng)新。

由于這種方法,元宇宙不再是一個抽象的概念,而是一個新的空間,其中物體的數(shù)字表示與物理現(xiàn)實相結(jié)合,取得了顯著的成果。西門子在埃爾蘭根的工廠(GWE)就是一個例子,展示了生產(chǎn)現(xiàn)場如何適應(yīng)新的制造模式。實際上,除了生產(chǎn)逆變器和驅(qū)動器,這家工廠還配備了內(nèi)部測試場,可以在向客戶提供之前全面測試和調(diào)試新的“元宇宙”技術(shù)。

生產(chǎn)線中的人工智能應(yīng)用

波峰焊接是一個完全自動化的過程,用于將通孔組件焊接在印刷電路板(PCB)上?;旧?,一旦組件通過引腳安裝在PCB上,電路板就被放置在波峰焊接機中。系統(tǒng)使用傳送帶將電路板移動通過幾個階段,并具有儲存熔融焊料的槽和將焊料提升到PCB下側(cè)的泵,創(chuàng)建熔融焊料“波”。當(dāng)PCB到達熔融焊料波時,熱、助焊劑和毛細(xì)作用創(chuàng)建精確和可靠的焊點,將組件的引腳連接到PCB。

在GWE,一個人工智能控制的檢測系統(tǒng)允許減少通孔波峰焊接線中的誤報。使用標(biāo)準(zhǔn)檢測方法,5%到25%的PCB必須手動篩選,而98%是誤報。人工智能檢測系統(tǒng)將必要的檢查次數(shù)減少到僅2.5%到12.5%。在波峰焊接線的末端,一個自動光學(xué)檢測系統(tǒng)(AOI)分析PCB相機圖像,以確定是否存在焊橋或開路焊點,從而決定PCB是否可以接受或拒絕。通過將人工智能技術(shù)與AOI相結(jié)合,有助于提高整體效率并減少繁瑣的人工干預(yù)。

實驗設(shè)計

生成式人工智能看起來非常類似于它所訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù),并且通過一些創(chuàng)造力,它產(chǎn)生的輸出幾乎與人類生成的輸出相同。一個重要的新興應(yīng)用是掃描特定設(shè)計的各種選項。

基本上,生成式人工智能被指示創(chuàng)建一組可能的設(shè)計并通過模擬進行評估。然后將結(jié)果發(fā)送回生成式人工智能以進一步微調(diào)和改進設(shè)計。簡而言之,生成式人工智能可以有效地增強實驗設(shè)計。

數(shù)據(jù)交換

現(xiàn)代制造要求設(shè)備通過接口共享和通信操作數(shù)據(jù)。這種信息流由人工智能服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和連接性中介。

一組大型工業(yè)泵、風(fēng)扇和壓縮機由低功率電機驅(qū)動,這些電機受益于狀態(tài)監(jiān)測。狀態(tài)監(jiān)測是一種維護技術(shù),通過結(jié)合機器傳感器數(shù)據(jù)(提供有關(guān)振動、溫度等的實時信息)和最新的機器監(jiān)測軟件,預(yù)測機器的健康狀況。這里的分析基于操作數(shù)據(jù)與從電機電氣和機械模型中提取的電機數(shù)字孿生的比較。

不僅對操作員和服務(wù)提供商有好處,對原始設(shè)備制造商也有好處,其中一些是:

基于實際條件的最佳維護延長產(chǎn)品壽命高達30%。

定期監(jiān)測和狀態(tài)分析減少維護成本高達30%。因此,停機時間可以減少,工廠生產(chǎn)率可以提高10%。

人工智能和數(shù)據(jù)分析幫助數(shù)字電機識別否則會產(chǎn)生低效率和更大二氧化碳排放的關(guān)鍵過程。適當(dāng)?shù)膶Σ邔?dǎo)致成本降低和碳足跡減少。

服務(wù)提供商可以通過訪問最新的狀態(tài)狀態(tài)遠(yuǎn)程快速干預(yù),從而以最小的努力減少停機時間的發(fā)生。通過立即報告缺陷和缺陷,可以迅速采取補救措施,避免損害和安全風(fēng)險。這種主動的維護方法增強了工業(yè)環(huán)境中的操作可靠性和安全性。

人工智能和電力電子的交叉點為提高電氣系統(tǒng)和制造的效率、可靠性和性能帶來了巨大的希望。由于其高效處理大量數(shù)據(jù)的能力,人工智能的角色從設(shè)計到操作和維護變得至關(guān)重要,同時延長了生命周期性能。

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