Die windräder – industrie ist für die umstrukturierung des weltweiten energiesektors eine wichtige rolle, denn sie ist auch ein wichtiger bestandteil einer wichtigen komponente einer windkraftanlage, und die optimierung und kontrolle des herstellungsprozesses ist für größere produktivität, kostensenkung und qualitätssicherung wichtig. Allerdings stellen viele unsicherheiten und komplexe prozesse bei der herstellung Von windmühlen eine herausforderung für die produktionskontrollen dar. Hier wird daher das ziel verfolgt, die produktion Von windmühlen zu optimieren und zu regulieren sowie die produktivität und die qualität der produkte zu verbessern, indem wir die erkenntnisse in die konstruktion Von maschinen einfließen lassen.
Gegenwärtig konzentrieren sich die studien über die erzeugung Von winddressegeln auf eine optimierung des prozesses, auf qualitätskontrolle und energieeinsparung. Was fragen der kontrolle der produktion angeht, so passen die herkömmlichen methoden hauptsächlich auf expertenerfahrung und die rückmeldungen der mitarbeiter im feld an. Aufgrund der komplexität und unsicherheit bei der herstellung Von windschmirern wäre ein konventioneller ansatz allerdings schwierig zu bewältigen. Daher ist es dringend erforderlich, neue methoden und technologien einzuführen, um die herstellung Von winddressegeln optimal zu optimieren und zu steuern.
And methoden und technologien.
Maschinelles lernen ist ein datenbasierender ansatz, der durch das lernen großer Mengen Von daten muster und trends entdeckt, vorhersagen und kontrollieren unbekannter daten ermöglicht. Bei der produktion Von winddrescher könnten sich maschinen für die analyse Von produktionsdaten, die verbesserung technischer parameter und die diagnose Von mechanischen störungen eignen.
Überwachung des lernens: durch ausbildung Von datenspeichern, das verhältnis zwischen eingabe und ausgabe lernen, eine präzise vorhersage des produktionsprozesses erstellen und die produktion optimieren. Zu den häufigsten externen algorithmen zählen die lineare rückkehr, die unterstützung Von vektoren, neuronale netzwerke usw.
Nicht zensierte lernen: durch die analyse markierter daten, die struktur und struktur der daten erkennen, kommt es zu gruppieren, einordnen und verstehen Von prozessen. Allgemein übliche lerntechnische algorithmen ohne aufsicht umfassen die k-mean-gruppe, die high-end-gruppen-analyse und so weiter.
Verstärken sie das lernen: durch interaktion mit der umgebung, lernen optimale strategien und optimierung der dynamik und kontrolle der produktionsprozesse. Allgemeine verstärkende lernalgorithmen sind qqal und ein strategischer gradienten.
Experimentelles design und implementierung
Für die studie wurden daten aus dem herstellungsbetrieb Von wind – und schmiedebetrieben ausgewertet, verarbeitet und analysiert. Zunächst wird die ganze menge an daten des produktionsprozesses in echtzeit erfasst, einschließlich temperatur, druck, formvariablen usw. Diese daten werden dann gewaschen, integriert und standardisiert und erhalten die zur analyse verfügbaren bats. Danach wurden datensets trainiert und vorhergesagt, und zwar durch aufsichtendes lernen (ohne aufsicht) und durch die verbesserung Von lernalgorithmen und durch vergleiche der unterschiedlichen methoden.
Und analysen.
Hat man die leistungen verschiedener algorithmen verglichen, wurde festgestellt, dass lernen mit besserer warterei und genauigkeit vorhersagen kann, die eine genauere vorhersage und eine optimierung des produktionsprozesses ermöglichen. Statt das lernen zu überwachen und die algorithmen zu verfeinern, was den umgang mit komplexen produktions – und qualitativen faktoren angeht, einen großen vorteil darstellen würde, wenn es darum geht, strukturen und muster in den daten zu finden und gezielte optimierungsstrategien umzusetzen.
Durch die einführung Von geräten zur steigerung der produktivität könnten energieverbrauch und verschwendung während des produktionsprozesses effizient gesenkt und die effizienz und stabilität der geräte gesteigert werden. Was die qualitätskontrolle Von produkten angeht, so kann ein algorithmus aus maschinen lernen, das mittels der analyse historischer daten zur produktqualität die faktoren und abläufe ermittelt, die die produktqualität beeinflussen, die vor ort zu qualitativen verbesserungen und verbesserungen der qualität und stabilität führt.
Ergebnis und ausblick
In dieser abhandlung wurden optimiert und steuerungsmethoden für die produktion Von winddressed – und steuerungsprozessen auf grundlage des mechanischen lernens vorgestellt, grundsätze und anwendungen für aufsichtsspektrum, nichtaufsichtsspektrum und die verbesserung des lernens vorgestellt. Durch experimentelle konstruktion und implementierung ließen sich erhebliche vorteile für roboterhaftes lernen bei gesteigerter produktivität und qualität feststellen.
Allerdings befindet sich die anwendung der gegenwärtigen methodik des roboterlernens bei der produktion Von windkraftanlagen noch in den kinderschuhen und es gibt noch viele weitere probleme, die einer eingehenden untersuchung bedürfen. So kann etwa die am besten geeignete algorithmus für roboterhaftes lernen und die festlegung Von parameter festgelegt werden, um bestimmten produktionsprozessen zu entsprechen; Wie man das roboterlernen mit anderen hoch entwickelten steuermethoden für genauere und intelligentere steuerung kombiniert. Zukünftige forschungen könnten daher den umfang und die tiefe des roboterlernens bei der herstellung Von windkraftanlagen weiter erweitern, das profil intelligent und automatisiert verbessern und ein starkes argument für eine nachhaltige entwicklung der windkraftbranche darstellen.
