AI驱动的运动控制：机器学习如何优化电机性能、减少停机时间并降低能耗？
发布时间：2025-12-11 www.cechina.cn
当前，制造业中的人工智能（AI）数据分析备受关注—— 涵盖了从仪表盘到预测性维护的各个方面，但您可能尚未意识到AI在工业领域的渗透已经逐步深入。如今，各种类型的AI工具已经通过数据分析、机器学习和边缘计算应用，广泛赋能运动控制领域。
这些AI模型和算法能够分析海量传感器数据，不仅可优化电机、驱动器和执行器的定位精度、运行速度及能耗，还能预测设备故障并适应动态变化的工况。
“AI驱动的运动控制系统正在各行业广泛落地，” 得捷自动化与控制高级营销技术经理Eric Halvorson（EH）表示，“例如在焊接车间，AI正用于控制焊接机器人的运动轨迹。” 通过实时适配工件和工艺的微小变化，AI显著提升了焊缝的一致性和完整性。
在汽车行业的白车身（BIW）制造中，AI也在增强运动控制的性能。“伺服压力机生产线和白车身龙门架上的边缘分析，通过驱动电流和振动测量，能及早检测不对中和轴承磨损，从而防止意外停机。此外，经过强化训练的运动曲线生成器减少了长行程轴的稳定时间。”西门子数字化工业自动化软件部署与孵化高级总监Annemarie Breu（AB）解释道。
机器学习与状态监测相结合，可以深入洞察机器的健康状况，并支持对其运行进行纠正措施的自动化。“在特定应用速度下持续监测温度，可帮助用户遵循制造商建议，避免设备过热，”倍福美国驱动技术产品经理Matt Prellwitz（MP）指出，“即使是吞吐量数据也可以在这里派上用场。”
以下是我们与这些专家就AI在运动控制中的应用展开的核心讨论要点。
Q：AI如何提升运动控制系统的精度和效率？
AB：AI通过数据驱动的自适应方式，增强了级联 PID、前馈控制和加加速度限制曲线等传统控制方法的性能。它持续学习设备运行中的动态变化因素，如负载、摩擦力、振动、温度和工具磨损等，并利用这些信息早期检测异常，实时优化运动曲线——在提升高速运行下控制精度的同时降低能耗。AI 模型与伺服控制回路并行运行，可补偿干扰并重构运动轮廓，同时严格遵守驱动器限制和安全边界。驱动器和传感器的遥测数据，也为预测性维护和早期故障检测奠定了基础。
Q：AI驱动的运动控制需要哪些核心组件？它们如何协同工作？
AB：核心组件包括：传感器（如编码器、惯性测量单元、热敏电阻），用于测量力、扭矩、温度、电流等时间同步数据；执行器（如伺服电机、驱动器和气动装置），具备控制报文（自动化系统中设备间传输控制信息的结构化数据包）和诊断功能；运动控制器，负责运行安全系统并执行确定性底层控制回路（如位置、速度和扭矩控制）；边缘 AI 模块，部署于工业 PC 或驱动器嵌入式计算机中，用于运行推理估算算法。
MP：传感器是实际执行监测任务的设备。例如在伺服电机中，传感器可跟踪冲击、振动、温度和湿度等易导致故障的工况。传感器可内置于电机中，自动化软件中的分析工具则用于解读数据并采取相应行动。软件是这一系统中最关键的部分，厂商可通过软件添加AI、机器学习和数据分析相关功能模块。
Q：AI能否集成至旧有的运动控制系统？
EH：在大多数情况下是可行的，但需要大量改造工作和周密规划。合适的传感器是关键。如今的传感器与大多数遗留系统建成时的产品相比，已实现质的飞跃 —— 其速度、精度、通信能力甚至可替换性，都为AI在大多数棕地项目中的应用打开了大门。像IO-Link这样的I/O技术，可以轻松地将先进的传感器改装到几乎任何应用中，尤其是在预测性维护方面。
AB：改造通常分三个阶段进行。第一阶段是采集目标数据：通过在现有 PLC 和驱动器中添加边缘网关，实现驱动电流、速度、报警、温度和振动等数据的流式传输，这一过程对现有控制逻辑的改动极小（甚至无需改动）。
第二阶段是部署非侵入式观测型 AI：在边缘或云端运行异常检测和预测模型，系统会生成建议（如 “3 号轴轴承可能在三周后出现磨损，建议将加速度降至 X 值”），但参数调整仍需操作员手动完成或通过配方文件执行。
第三阶段是将 AI 集成至监控控制层：在允许的情况下，AI 可对旧有控制器的参数或高层设定值进行有限调整，例如更新摩擦表或修改配方中的加速度、加加速度参数。底层控制回路仍保留在控制器中，以确保确定性和安全性。
MP：尽管有多种方法可将AI和机器学习集成至过去30年部署的设备中，但仍需评估改造与新建系统哪种方案更优，并论证成本合理性。最新技术为设备控制的各个方面提供了更集成化的解决方案，但一台使用了5年、且传感器和连接方式适配旧系统的设备，依然可以实现数据采集。通过加装加速度计、热电阻（RTD）和热电偶等低成本传感器，可获取更多数据，同时市场上也有新的软件工具可用于这些数据的分析。
Q：AI对运动控制系统的可靠性和维护有何影响？
EH：AI能以非常积极的方式影响系统可靠性和维护工作。通过分析历史数据中的趋势和模式，AI 可识别生产数据的峰值和谷值，利用传感器网络的实时数据了解设备当前运行状态，并预测未来趋势以预判故障。基于这些预测，用户可合理安排维护时间，最大限度减少停机时间和偏差带来的影响。
AB：当运行参数偏离正常范围时，AI 可调整前馈控制和滤波器参数，延长公差保持时间，为计划性维护争取时间。此外，AI 还能平滑加加速度和扭矩曲线，优化凸轮轮廓，减少冲击载荷，延长系统组件的使用寿命。同时，AI 软件可关联报警信息、波形数据和历史维修记录，推测可能的根本原因并提供纠正措施建议。
Q：用户如何计算AI增强型运动控制的投资回报率？
EH：首先，确定现有遗留运动控制系统在能耗、材料、资源浪费和停机时间方面的损失；其次，预测这些支出在 5 年、10 年和 20 年内的累计金额；然后，将这些数据与AI系统的初始投入成本进行对比；接着，计入生产率提升、浪费减少和能耗降低带来的收益；还要考虑因提前发现问题、低成本修复而避免更换的设备价值；最后，纳入可扩展性带来的收益。
AB：制造商还可采用 “前后对比” 模型，既展示直接成本节约，也体现产量提升带来的间接收益。