A indústria de energia eólica é uma das direções mais importantes para a transformação da estrutura energética global. Como um componente chave do gerador de energia eólica, a otimização e o controle de seu processo de produção são importantes para melhorar a eficiência da produção, reduzir custos e garantir a qualidade. No entanto, o processo de produção de forjamentos eólicos apresenta muitas incertezas e fluxos tecnológicos complexos, trazendo alguns desafios para o controle da produção. Assim, este trabalho tem como objetivo otimizar e controlar o processo de produção de forjamentos eólicos através da introdução de métodos de aprendizado de máquina, melhorando a eficiência produtiva e a qualidade do produto.
Atualmente, as pesquisas voltadas para o processo de produção de forjamentos eólicos estão voltadas para otimização de processos, controle de qualidade, economia de energia e redução de emissões. No que diz respeito ao controlo da produção, os métodos tradicionais são adaptados principalmente com base na experiência dos especialistas e no feedback dos operadores de campo. No entanto, devido à complexidade e incertezas na produção de forjamentos eólicos, o controle preciso é difícil de ser alcançado pelos métodos tradicionais. Portanto, é urgente introduzir novos métodos e tecnologias que permitam a otimização e controle precisos do processo de produção de forjamentos eólicos.
Métodos e técnicas
O aprendizado de máquina é uma abordagem baseada em dados que permite a previsão e o controle de dados desconhecidos através do aprendizado de grandes quantidades de dados e da descoberta de leis e tendências. No processo de produção de forjamentos eólicos, o aprendizado de máquina pode ser aplicado na análise de dados de produção, otimização de parâmetros de processo, diagnóstico de falhas de equipamentos, entre outros.
Aprendizado supervisionado: através do treinamento de conjuntos de dados, o relacionamento de mapeamento entre entradas e saídas é estudado para previsão e otimização precisas do processo de produção. Algoritmos comuns de aprendizagem supervisionada incluem regressão linear, regressão de vetores de suporte, redes neurais, entre outros.
Aprendizagem não supervisionada: a análise de dados não rotulado permite a descoberta de estruturas e regularidades nos dados, permitindo a análise de agrupamento, classificação e associação dos processos produtivos. Algoritmos comuns de aprendizagem não supervisionada incluem agrupamento K-means, agrupamento hierárquico, análise de componentes principais, entre outros.
Aprendizado aprimorado: através da interação com o ambiente, você aprende a estratégia ideal para otimização dinâmica e controle do processo produtivo. Algoritmos comuns de aprendizado aprimorado incluem Q-learning, gradiente de estratégia e outros.
Projeto e implementação de experimentos
Este trabalho tem como objeto de estudo uma empresa produtora de forjamentos eólicos, cujos dados do processo produtivo foram coletados, pré-processados e analisados. Em primeiro lugar, vários dados do processo de produção são coletados em tempo real, incluindo variáveis de temperatura, pressão e forma. Em seguida, os dados coletados foram limpos, consolidados e padronizados para obtenção de um conjunto de dados que pode ser utilizado para análise. Em seguida, os conjuntos de dados são treinados e preditos por meio de algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprimorado, respectivamente, e o desempenho dos métodos é comparado.
Resultados e análise
Ao comparar o desempenho dos diferentes algoritmos, constatou-se que o algoritmo de aprendizado supervisionado apresentou melhor desempenho em termos de precisão e estabilidade preditiva, possibilitando predições precisas e otimização do processo produtivo. Por outro lado, os algoritmos de aprendizagem não supervisionada e aumentada apresentam grandes vantagens ao lidar com fatores de produção e qualidade complexos, sendo capazes de descobrir estruturas e regularidades nos dados e propor estratégias de otimização direcionadas.
Em termos de melhoria da eficiência da produção, através da introdução de métodos de aprendizado de máquina, é possível reduzir efetivamente o consumo de energia e o desperdício no processo de produção e melhorar a eficiência operacional e a estabilidade do equipamento de produção. No que diz respeito à melhoria da qualidade do produto, os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar dados históricos de qualidade do produto e descobrir fatores e leis que afetam a qualidade do produto. Isso pode orientar o local de produção para melhorias direcionadas e melhorar a qualidade e a estabilidade do produto.
Conclusões e perspectivas
Este trabalho apresenta um estudo sobre métodos de otimização e controle do processo de produção de forjamentos eólicos baseados em aprendizado de máquina, apresentando os princípios e aplicações do aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprimorado, respectivamente. Através do planejamento e implementação de experimentos, verificou-se que os métodos de aprendizado de máquina apresentam vantagens significativas no aumento da produtividade e da qualidade do produto.
No entanto, atualmente, a aplicação de métodos de aprendizado de máquina no processo de produção de forjamentos eólicos ainda é incipiente e muitas questões precisam ser aprofundadas. Por exemplo, como escolher o algoritmo de machine learning e a configuração de parâmetros mais adequados para um processo de produção específico; Como combinar o aprendizado de máquina com outros métodos de controle avançado para um controle mais preciso e inteligente, etc. Portanto, a pesquisa futura pode expandir ainda mais o escopo e a profundidade da aplicação do método de aprendizado de máquina na produção de forjamento de energia eólica, melhorar seu nível de inteligência e automação e fornecer um forte apoio para alcançar o desenvolvimento sustentável da indústria de energia eólica.
