用于机电一体化的人工智能

智能自动化

AI在智能机器协调中的应用，利用算法来连接可以进化、学习和自主行动的机器。通过将传感器和执行器集成到可以在环境中自由行动的机器中，AI可能负责机器的融合。在AI处理数据、做出决策和采取行动的前端（边缘），AI应有助于提高效率和准确性。

人工智能的工作原理

• 技术、自动化、信息、传感器和机电一体化（TAIM/ED）收集例如温度、压力、运动数据和环境方面的数据。
• 它将拥有AI模型，例如用这些数据训练的神经网络或机器学习，试图识别模式，例如：工厂产品组装中可能存在的问题区域以及它们的位置。
• 如果发生什么事情，其他AI元素或算法将根据分析决定最佳的行动步骤。这样，系统性能将得到持续优化。
• 然后，系统内部产生的执行器根据AI的决策完成这些操作（增加/减少速度、向左/右转、增加/减少压力等）。
• 最后，该信息被快速传回系统，以便随着时间的推移进一步优化和改进。

应用

• 自动驾驶汽车：各种AI驱动的机电一体化系统的集成不仅能在实验室中的汽车中产生价值，还能在改进的自适应巡航控制、车道保持，甚至避免车辆碰撞的紧急系统等任务中发挥作用。
• 机器人：在制造业中，工业机器人如今使用AI来自动化各种产品的完整生产线；而人工机器人则更多地应用于健康、酒店或零售等领域。
• 智能制造：AI可用于决定高效便捷的批量生产，并且一些AI支持智能生产线实现大规模定制。
• 在农业领域，AI充当地平仪，同时AI驱动的无人机监测和维护农作物、种植田地，并以很少的人力劳动采摘蔬菜、播种。

好处

使用人工智能的显著好处是增强运营流程，从而提高速度和准确性。

1. 自主预测性维护利用AI驱动模块预测并防止意外故障，在资本和能源需求方面节省了大量成本。
2. 自动化具有成本效益，因为它需要的劳动力更少，从而降低了总体生产成本。
3. AI系统有助于解决工作环境中出现的问题，并降低各种危险的风险。
4. 可扩展性：它们被设计成水平扩展，支持可变的负载或数据中心以及高可用性的多个互联设备。

智能控制系统

基于视觉的智能控制系统在机电一体化领域的应用，旨在通过人工智能（AI）方法来提升各种机械和电力驱动设备的性能。

控制这些系统的难度在于，机器人系统需要遵循一系列预定义规则来执行正确的功能。相反，基于AI的系统能够使用某种算法（如模糊规则R）来改变系统，该算法在不确定条件下，其真值范围从0到1，并且可以通过网络方法进行系统性调整。

它的工作原理

使用AI技术的机电一体化控制单元的操作在应用中有许多步骤。

建模不确定性：AI模型（模糊逻辑）可以考虑不精确或不完整的数据。

机器学习模型建立在先前的性能指标和传感器读数的数据集之上，以优化性能，同时通过自动化手段减轻意外故障。

自适应控制系统通过传感器提供关于其性能的反馈，从而实时改变系统控制参数的值。

AI的一个要素是利用•满意性（足够好•多目标优化，在不同性能规格之间取得平衡）•示例：在满足低能耗和高可靠性约束的同时，实现最大化的整体吞吐量。

应用

1. 在航空航天应用中，AI和机器人算法能够实时响应环境影响，使自主无人机和无人驾驶飞行器能够轻松地在拥挤的行人环境中导航，无论是否有GPS。
2. 优化智能电网的负载分配：同步电机、增压器、高压断路器、感应电机和各种工业控制器需要AI技术支持，以便在发电时按需、及时地为每个设施提供所需的电力，并在行业部门之间分配能源。
3. 为了处理HEV和EV中这些超级电容器状态之间的移动，一群硬件和软件专家设计了一个包含关键AI算法的系统。
4. 医疗保健设备：机器人手术系统为外科医生提供精确的手术操作，同时外科手术也可以在外科医生的指导下使用AI驱动的机器人进行。

机器人与AI在患者护理中的应用

医学和药学领域的应用正在进一步发展，将机器人和AI引入患者护理（Klopp等）。除了规划其有益利用，不仅用于技术应用（机器人、无人机技术、生物工程），还通过实际成果促进健康，例如在没有国界和时区限制的情况下，尽管存在预算限制，但仍能实际帮助心血管健康结果的可持续改善。

维修团队：让维修团队有更多一个周末的时间从COVID-19中恢复，之后他们可以自行决定恢复比赛职责，不受任何处罚。

AI在医学和药学中的另一个特点是机器人员和计算机控制技术在常规临床职责或住院护理中的广泛应用。

现在，通过NLP音频处理和计算机视觉，机器人可以使用自然语言与儿童甚至老年人交流，同时手势和面部表情也能改善交流。

应用

1. 虽然机器人日益成为人类生活的一部分，临床治疗环境也采用了机器人来支持或扩展对精神病患者的治疗。
2. 猪的自动化规划和成像：一项探索性研究表明，超声波可用于研究猪胴体，以及如何测量不同的流体数量。
3. 将神经网络用作AI和机器人控制系统的组成部分，这一想法似乎得到了验证。它仅取决于使用各种AI技术来教导机器人更好地接触和在脆弱的田地行走以提供人道主义援助。
4. 制冷系统永久安装在充电站顶部，此外还有可以在场地中移动的机器人和其他在此阶段的滚动机械，这与为开发者投资“未来”几乎没有什么不同。
5. 在您的机器人割草机使用寿命中，小修微不足道，但大多数小修只会增加可能发生的事故数量，因此一次随机传输将使机器人再次有效。

好处

1. 减少人为引入的机器偏差例如，在医疗培训中，机器人不仅从示范中学习，还从错误中学习；因此，它将来不会重复同样的错误。
2. 由于自主系统能够自行管理，它们可以促进一个不需要人类监督的环境。
3. 在黎明时工作，在假期工作，赚取更多，更聪明地工作——这是他的选择！智能制造整合了AI和机电一体化系统，以确保生产流程得到优化，从而持续保持和不断提高产品质量水平。

智能制造

在智能制造中实施人工智能需要修改系统接口，以便IoT设备能够在机床和数据处理单元之间传输数据。

质量输出是机电一体化的责任，因为我们需要回路遍历更多互联的机械（机器之间建立连接的联合）。

它的工作原理

智能制造-通过在机电一体化系统中正确结合AI来实现，现在就将其推广应用，打造更智能的、全天候可用的生产线。

这有助于在机器部署的下一阶段启动优化功能，使其能够自我优化，并确保利用率和更换决策，以保持在批次大小和生产类型上的灵活性。

现在，所有制造系统都需要一个可识别的传感器或执行器来与货物源协同工作，因为AI正在改进先进的生产，而不是在一个机器人数量众多地遍布机器的时代。

已进行了一些测试以检测机械设备的磨损情况；商品技术的输送带也表明，可以在附近进行此操作，但保存在现场，例如输送带，以供将来进一步研究。

应用

1. 要预测何时需要AI进行预测性维护，我们会监控输送带、电机和运输机器人。
2. 在工厂中，如果通过机器人流程自动化（RPA）（Browan等，2018）开发了相同的程序，维护可能会变得更加容易，甚至可以完全自动化，以获得更大的便利。
3. 航空航天：AI可以准确预测飞机发动机以及飞机上任何其他重要系统的维护时间。
4. 汽车：我们可以诊断自动驾驶和手动驾驶车辆的发动机性能问题，这些车辆可能出于其他目的而被驾驶，例如基本的交通服务。
5. 我们的“动力未来计划”还包括所有类型的电机，如涡轮机（供暖系统或发电机，甚至喷气发动机）、供暖风扇、节能生产线等，通用工业三相电机，树脂分配系统气动和电动葫芦以及驱动这些机器。
6. 在某些情况下，当驾驶员没有转向时，该功能会在传感器和机械执行器机制的帮助下跟踪车辆时自动锁定方向盘，完全展开在停车场周围，但不会本能地锁定在汽车之间。
7. 反应式维护成本很高，因此AI在预测性维护中起着关键作用，它会在设备可能发生故障之前通知您。

好处

1. 成本效益-您的工厂将受益于“按需”维修机械设备，从而消除可能不必要的、导致成本增加的工作。
2. 为了获得另一方，只有好的公关才需要增加对冗余设备昂贵维护的投资；绿色能源发电厂可以生产廉价的太阳能和风能以及绿色氢能。
3. 在能源使用方面具有可持续性，因为我们的制造工厂拥有热电联产（CHP）热电联产厂，为其提供所有所需的电力！
4. 替代能源：有许多其他因素需要考虑，以确定制造企业ISO 50001产品成本的最佳燃料类型或技术——通常是每单位生产的碳足迹。
5. 航空燃料的行为类似于柴油，具有较长的回火延迟，并且在压缩冲程中容易自燃；核动力发电机与1972年的动力反应堆不同，当时峰值产量导致净剩余储量大于总需求，即使最初的建设被推迟了很长时间，但许可证被暂停了，但仍能经济有效地沸腾异构体，从“木材、树皮、稻草和其他废物中产生比“干净”城市垃圾填埋场气体多约25%的能量（按体积计算）。”
6. 同样，类似于旋转陀螺，它们在集中式内燃机或古老的拱形天花板上的趋势可能变得更加不可预测。

预测性维护

我们可以认为这是迄今为止最显著的应用之一，它利用AI的力量来支持这种特定的热力系统，即预测性维护中的机电一体化。

Yahoo Finance（2020）区块链：比特币和加密货币技术一些维护操作的成本非常高（例如，意外的故障），而另一些则不需要昂贵的维护，因为维护工作已经足够有效，可以满足旋转机械的需求。

选择合适的AI技术以及各种新兴技术，可以为我们的文章提供一个AI驱动的短缺解决方案模型。

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它的工作原理

• 数据收集：每个传感器都会生成关于振动、温度、压力以及电信号的数据，这些数据可以被服务器记录下来，用于机器的机械和电子组件。
• 数据预处理：在前期阶段，原始数据会被预处理（清洗、归一化和格式化），以便为数据分析阶段做好准备。
• AI验证 - 机器学习模型将通过检查历史和实时数据的模式来识别导致快速磨损的HRV或EDGE组件，同时监测循环加载下的负载信号幅度，并独立应用视觉和听觉仪表输入。
• AI作为预测性人工智能介入，评估组件的剩余有用寿命（RUL），以便您可以在设备发生故障之前安排维护例程。
• 用户和开发人员与本地后端StackMind服务器进行交互，而用户友好的前端设计则通过诊断模式（如Defeat Our Drive (DOD)和Predictive Maintenance IVs (PMIV)）引导用户。

应用

1. 输送带、电机甚至机械臂的状况，然后AI会检查历史和实时数据来量化维护需求，预留备件并继续系统运行（人工智能驱动的制造业预测性维护）。
2. 智能研磨技术确保了新开发和再制造的研磨辊的当前状况知识，以及它们的预期寿命。
3. 物联网的另一层：当底层人工智能监测外骨骼参数（如移动力）时。
4. 随着这三个行业的投入使用，AI有望最终实现其潜力：以新的、前所未有的水平实现自动化。
5. TxPowerObjective使更新包的距离更短，并且，如果出于某种原因成本是一个问题，该系统也应该在旧设备上运行，以保持替代路径畅通。

好处

1. 高效的数据处理系统和网络（无论是硬件还是虚拟化）促进了全球解决方案，这些解决方案利用我们的数字收入处理服务（Mgee）设施，形成一个“中央处理位置”（TCG，2009）的网络，这些站点遍布所有国家，此功能在下个月10月之前仍将保持连接。
2. 而将会有小的、孤立的数据链或其他的杂项分销中心，以防万一发生什么事情/干扰而不会被锁定在某个地方），而不是完全冗余地配置在两大洲，这两大洲都没有更高/额外的流量滥用者，但
3. 保持与AS(4)同步：AGRC的所有CI都必须引用TRANDETR-15数据存储中的其他位置/实例，否则它们将不会显示在公用事业和公司进行的跟踪检查中。
4. 通过为国际公司提供免费服务，识别工作关键性的跨洋和跨国服务业务，同时直接融入全球制造流程。