L’industrie de l’énergie éolienne est l’une des directions importantes de la transformation globale de la structure énergétique. En tant que composants clés des éoliennes, l’optimisation et le contrôle de son processus de production sont importants pour améliorer l’efficacité de la production, réduire les coûts et assurer la qualité. Cependant, il y a beaucoup d’incertitudes et de processus technologiques complexes dans la production de pièces forgées éoliennes, ce qui pose certains défis pour le contrôle de la production. Par conséquent, cet article vise à optimiser et contrôler le processus de production de pièces forgées éoliennes en introduisant des méthodes d’apprentissage machine, afin d’améliorer l’efficacité de la production et la qualité des produits.
Actuellement, la recherche axée sur le processus de production de pièces forgées éoliennes se concentre sur l’optimisation des processus, le contrôle de la qualité, les économies d’énergie et la réduction des émissions. En ce qui concerne le contrôle de la production, les méthodes traditionnelles sont essentiellement adaptées sur la base de l’expérience des experts et des commentaires des opérateurs sur le terrain. Cependant, en raison de la complexité et de l’incertitude de la production de pièces forgées à l’énergie éolienne, il est difficile d’obtenir un contrôle précis avec les méthodes traditionnelles. Il est donc urgent d’introduire de nouvelles méthodes et technologies pour optimiser et contrôler avec précision le processus de production des pièces forgées éoliennes.
Méthodes et techniques
Le machine learning est une approche basée sur les données qui permet de prédire et de contrôler des données inconnues en apprenant de grandes quantités de données et en découvrant des lois et des tendances. Lors de la production de pièces forgées éoliennes, l’apprentissage automatique peut être appliqué à l’analyse des données de production, à l’optimisation des paramètres de processus, au diagnostic des pannes des équipements, etc.
Apprentissage supervisé: grâce à des ensembles de données de formation, les relations de mappage entre les entrées et les sorties sont étudiées pour permettre une prévision et une optimisation précises des processus de production. Les algorithmes communs d’apprentissage supervisé comprennent la régression linéaire, la régression vecteur support, les réseaux neuronaux, etc.
Apprentissage non supervisé: l’analyse des données non étiquetées permet de découvrir les structures et les lois dans les données, permettant ainsi de regrouper, de classer et d’analyser les corrélations des processus de production. Les algorithmes communs d’apprentissage non supervisé comprennent le clustering k-means, le clustering hiérarchique, l’analyse en composantes principales, etc.
Amélioration de l’apprentissage: en interagissant avec l’environnement, apprenez les stratégies optimales pour une optimisation dynamique et un contrôle des processus de production. Les algorithmes communs d’apprentissage amélioré comprennent le q-learning, les gradients stratégiques, etc.
Conception et mise en œuvre d’expériences
Une entreprise de production de pièces forgées éoliennes a été étudiée. Les données de son processus de production ont été collectées, prétraitées et analysées. Tout d’abord, diverses données du processus de production sont collectées en temps réel, y compris la température, la pression, les variables de forme, etc. Les données recueillies sont ensuite nettoyées, intégrées et standardisées pour obtenir des ensembles de données qui peuvent être utilisés pour l’analyse. Ensuite, des algorithmes d’apprentissage supervisé, d’apprentissage non supervisé et d’apprentissage amélioré ont été utilisés pour former et prédire les ensembles de données et comparer les performances des différentes méthodes.
Résultats et analyse
En comparant les performances des différents algorithmes, il a été constaté que les algorithmes d’apprentissage supervisé se sont révélés meilleurs en termes de précision et de stabilité prédictives, permettant ainsi une prévision et une optimisation précises du processus de production. Plutôt que l’apprentissage non supervisé et les algorithmes d’apprentissage améliorés ont de grands avantages dans le traitement des facteurs de production et de qualité complexes. Ils sont capables de découvrir les structures et les lois dans les données et de proposer des stratégies d’optimisation ciblées.
En ce qui concerne l’amélioration de l’efficacité de la production, en introduisant des méthodes d’apprentissage machine, nous pouvons réduire efficacement la consommation d’énergie et les déchets dans le processus de production et améliorer l’efficacité opérationnelle et la stabilité de l’équipement de production. En ce qui concerne l’amélioration de la qualité des produits, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les données historiques sur la qualité des produits et découvrir les facteurs et les lois qui influencent la qualité des produits, afin de guider les sites de production pour des améliorations ciblées et améliorer la qualité et la stabilité des produits.
Conclusions et perspectives
Cet article étudie les méthodes d’optimisation et de contrôle du processus de production de pièces forgées éoliennes basées sur l’apprentissage machine. Les principes et les applications de l’apprentissage supervisé, non supervisé et amélioré sont respectivement présentés. Grâce à la conception et à la mise en œuvre expérimentales, il a été constaté que les méthodes d’apprentissage automatique offraient des avantages significatifs pour améliorer l’efficacité de la production et la qualité des produits.
Cependant, à l’heure actuelle, l’application des méthodes d’apprentissage machine au processus de production de pièces forgées éoliennes en est encore à ses balbutiements et de nombreuses questions doivent encore être approfondies. Par exemple, comment choisir les algorithmes de machine learning et les paramètres les plus appropriés pour un processus de production spécifique; Comment combiner l’apprentissage automatique avec d’autres méthodes de contrôle avancées pour un contrôle plus précis et intelligent, etc. Par conséquent, à l’avenir, la recherche peut élargir la portée et la profondeur de l’application de la méthode d’apprentissage machine dans la production de pièces forgées éoliennes, améliorer son niveau d’intelligence et d’automatisation, et fournir un soutien solide pour réaliser le développement durable de l’industrie éolienne.
