ДОСЛІДЖЕННЯ ПОТОЧНОГО СТАНУ РОЗВИТКУ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ ТА АВТОМАТИЗАЦІЇ ГІДРАВЛІЧНИХ МАШИН

Анотація

Майбутні гідравлічні системи значною мірою включатимуть AI та ML, підвищуючи точність керування та забезпечуючи прогнозоване обслуговування. Алгоритми, керовані штучним інтелектом, все частіше використовуватимуться для прогнозованого технічного обслуговування, покращуючи надійність і термін служби гідравлічних систем. Ця інтеграція призведе до розумнішої та ефективнішої роботи та подовжить термін служби обладнання. Інтеграція технології IoT має вирішальне значення для збору та аналізу даних у реальному часі, полегшуючи віддалений моніторинг і контроль, що призводить до підвищення ефективності роботи та управління техобслуговуванням. Використання хмарних платформ для аналізу та зберігання даних, ймовірно, збільшиться, забезпечуючи більш складну обробку даних і доступність. Вдосконалені датчики та прогнозне обслуговування значно сприяють безпеці, передбачаючи збої системи. Надійність також підвищується завдяки скороченню часу простою та розумнішим графікам технічного обслуговування. Зростаюча конвергенція вдосконаленої робототехніки з гідравлічними системами спрямовує ці системи до збільшення автономності. Розширені функції безпеки стануть пріоритетом завдяки розумнішим датчикам і алгоритмам керування. Зростаюча складність гідравлічних систем підкреслює потребу в спеціалізованому навчанні та освіті з проектування, обслуговування та експлуатації систем. Очікується, що майбутні гідравлічні машини будуть більш адаптованими та гнучкими, з модульними конструкціями, які задовольнятимуть конкретні потреби конкретної галузі. Значною проблемою є адаптивність моделей AI та ML в динамічних умовах реального світу. Для вирішення цієї проблеми розробляються методи безперервного навчання. Підводячи підсумок, можна сказати, що майбутнє систем керування та автоматизації гідравлічних машин спрямоване на більшу розумність, зв'язок, ефективність та адаптивність. Ці тенденції будуть підкріплюватися постійним технологічним прогресом, зокрема у сфері штучного інтелекту, машинного навчання, інтернету речей.