AI supported Motor Control Development

Willkommen zu unserer Ausstellung über die revolutionären Auswirkungen von KI in Motorsteuerungsanwendungen. Die Integration von KI in die Motorsteuerung reduziert nicht nur den Energieverbrauch, sondern verbessert auch die Robustheit von Steuerungsalgorithmen und ermöglicht einen adaptiven Betrieb. Darüber hinaus beschleunigt sie die Softwareentwicklung und ermöglicht schnellere Innovationen und die Implementierung fortschrittlicher Steuerungsstrategien.

In einer bahnbrechenden Zusammenarbeit haben sich MOTEON, Infineon und andere Partner im EU-weiten Projekt ECOMAI zusammengeschlossen, um die Leistung neuronaler Netzwerke für die Steuerungsvorhersage zu nutzen und von reaktiven zu proaktiven Steuerungsstrategien überzugehen. Dieser Ansatz berücksichtigt dynamische Änderungen von Druck, Temperatur und Komponentenlebensdauer, einschließlich Faktoren wie Permanentmagnetismus, Spulenwiderstand und Induktivität, die alle die Systemleistung und -effizienz erheblich beeinflussen. Durch die Kombination von KI mit herkömmlichen Motorsteuerungsalgorithmen werden diese Variablen im Designprozess sorgfältig berücksichtigt und ebnen den Weg für intelligentere und reaktionsschnellere Motorsteuerungssysteme.

In realen Anwendungen wie Kompressorsystemen für Luftfederungen oder Sensorreinigung können periodische Laständerungen unterschiedliche Kräfte auf den Motor ausüben, die seine Drehung entweder verstärken oder ihr entgegenwirken. Durch die Integration von Drehmomentmustern von Komponenten wie Schwungrädern, Federn oder Kompressoren in eine Simulationsumgebung wird ein Lernprozess eingeleitet, um Verhaltensänderungen vorherzusagen und Leistung und Effizienz zu bewerten. Dieser innovative Ansatz ermöglicht die Nutzung vorab trainierter Algorithmen, wie z. B. der lastprädiktiven Steuerung, in kostengünstigen eingebetteten Mikrocontrollern und führt zu einer robusteren und energieeffizienteren Lösung für Motorsteuerungsanwendungen.

Die Zusammenarbeit zwischen MOTEON und Infineon stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Nutzung neuronaler Netzwerke im Motorsteuerungsdesign dar, insbesondere für Anwendungen mit variablen mechanischen Lasten. Erkunden Sie mit uns das transformative Potenzial der KI in der Motorsteuerung und ihre tiefgreifenden Auswirkungen auf die Systemeffizienz, Leistung und Anpassungsfähigkeit.

Referenznummer: 16ME0569