نگاهداشت پیش بینانه هوشمند در قوای محرکه نوین: ضرورت افزایش قابلیت اطمینان و بهبود عملکرد

این مقاله به بررسی نگاهداشت پیش بینانه هوشمند در قوای محرکه نوین شامل خودروهای برقی، هیبریدی و پیل سوختی می پردازد. هدف اصلی مرور تکنیک های نوین هوش مصنوعی در پیش بینی خرابی ها، بهینه سازی نگاهداشت و افزایش قابلیت اطمینان سیستم های محرکه نوین است. در بخش مرور، ادبیات الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از جمله CNN، Random Forest و LSTM معرفی و کاربرد آنها در تحلیل داده های حسگر و تشخیص ناهنجاری ها بررسی شده است. همچنین معماری سامانه های PdM هوشمند شامل جمع آوری داده، پردازش بلادرنگ و تصمیم گیری هوشمند تشریح گردیده است. چالش هایی نظیر کمبود داده های برچسب خورده، پیچیدگی محاسباتی و امنیت داده ها مطرح شدند و راهکارهایی مانند یادگیری انتقالی، رایانش لبه و مدل های Explainable AI پیشنهاد شده است. مطالعات موردی صنعتی نیز نشان دادند که استفاده از PdM هوشمند می تواند هزینه های نگاهداشت را تا ۲۵٪ کاهش داده و عمر مفید قطعات را تا ۳۰٪ افزایش دهد. در مجموع نتایج نشان می دهند که نگاهداشت پیش بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از کلیدی ترین مسیرهای ارتقای قابلیت اطمینان و بهبود عملکرد قوای محرکه نوین است.

کلیدواژه ها:

خودروی برقی ، قابلیت اطمینان ، مدیریت چرخه عمر محصول ، نگاهداشت خودرو ، هوش مصنوعی