م.م زهراء ابراهيم مهدي<br />تعد المحركات الكهربائية من العناصر الحيوية في الأنظمة الصناعية والتجارية، حيث تُستخدم في تشغيل المضخات، والمراوح، والمصاعد، وخطوط الإنتاج وغيرها. نظرًا للاستهلاك الكبير للطاقة من قبل هذه المحركات، فإن تحسين كفاءتها يمثل أولوية قصوى لتقليل الفاقد الكهربائي وتقليل التكاليف التشغيلية، بالإضافة إلى دعم الاستدامة البيئية.<br /><br />في السنوات الأخيرة، ظهر الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة فعالة لتحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية. وقد مهد ذلك الطريق لاستخدامه في تحسين كفاءة المحركات الكهربائية من خلال التنبؤ بالأعطال، وضبط معلمات التشغيل تلقائيًا، وتحسين التحكم في السرعة والجهد، وغيرها.<br /><br />1. مفاهيم أساسية حول كفاءة المحركات الكهربائية<br />كفاءة المحرك تُعرف كنسبة القدرة الميكانيكية الخارجة إلى القدرة الكهربائية الداخلة. وتُفقد نسبة من الطاقة في شكل حرارة أو اهتزازات أو ضياعات مغناطيسية. أهم العوامل المؤثرة على كفاءة المحرك تشمل:<br /><br />جودة المواد المستخدمة.<br /><br />مستوى التحميل (Load).<br /><br />نظام التبريد.<br /><br />أساليب التحكم والتشغيل.<br /><br />2. لماذا الذكاء الاصطناعي؟<br />يتميز الذكاء الاصطناعي عن الأساليب التقليدية بقدرته على:<br /><br />تحليل كميات ضخمة من البيانات.<br /><br />اكتشاف الأنماط المخفية في الأداء.<br /><br />التنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها.<br /><br />تحسين المعايير التشغيلية دون تدخل بشري.<br /><br />3. أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة<br />‌أ. الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)<br />تستخدم لتقدير أداء المحرك تحت ظروف تشغيل مختلفة. يمكن تدريب الشبكة على بيانات تاريخية للتنبؤ بالكفاءة أو اكتشاف الأعطال.<br /><br />‌ب. الخوارزميات الجينية (GA)<br />تُستخدم لتحسين متغيرات تشغيل المحرك مثل الجهد والتردد لتحقيق أعلى كفاءة ممكنة.<br /><br />‌ج. المنطق الضبابي (Fuzzy Logic)<br />مفيد في البيئات التي تتغير فيها الظروف باستمرار، إذ يمكنه التكيف مع التغيرات دون الحاجة إلى نماذج رياضية دقيقة.<br /><br />‌د. التعلم الآلي (Machine Learning)<br />يُستخدم لتصنيف البيانات التشغيلية والتنبؤ بالأداء المستقبلي.<br /><br />4. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة المحركات<br />‌أ. التنبؤ بالأعطال<br />يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الاهتزازات ودرجات الحرارة والتيارات لتحديد بداية حدوث عطل مثل تآكل المحامل أو تلف الملفات.<br /><br />‌ب. الصيانة التنبؤية<br />بدلًا من الصيانة الدورية، تُجرى الصيانة فقط عند الحاجة بناءً على تحليل البيانات، ما يوفر الوقت والتكاليف.<br /><br />‌ج. التحكم الذكي<br />يتم ضبط سرعة المحرك وتيار التشغيل بشكل تلقائي لتحسين الأداء بناءً على الحمل الفعلي.<br /><br />‌د. تقليل الفاقد الطاقي<br />يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل وتحسين منحنيات التشغيل، مما يقلل الضياعات الحرارية والميكانيكية.<br /><br />5. دراسات حالة واقعية<br />شركة سيمنز طبّقت خوارزميات التعلم الآلي لتحسين استهلاك الطاقة في محركاتها الصناعية، مما أدى إلى تقليل الاستهلاك بنسبة 10–15%.<br /><br />مشروع بحثي في جامعة MIT استخدم الشبكات العصبية لتقدير كفاءة المحرك بشكل لحظي، وحقق تحسينًا في التحكم وصل إلى 8%.<br /><br />6. التحديات والمعوقات<br />الحاجة إلى بيانات ضخمة وعالية الجودة للتدريب.<br /><br />تكلفة الأجهزة والمستشعرات المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.<br /><br />صعوبة دمج الأنظمة الذكية مع المعدات القديمة.<br /><br />7. التوجهات المستقبلية<br />الاعتماد على الذكاء الاصطناعي المتكامل (AIoT): من خلال دمج AI مع تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) لمراقبة أداء المحركات عن بُعد.<br /><br />استخدام التعلم العميق (Deep Learning): لفهم الأنماط الأكثر تعقيدًا وتحسين دقة التنبؤات.<br /><br />أنظمة ذاتية التعلم: قادرة على تحسين أدائها دون تدخل بشري مستمر.<br /><br />الخاتمة<br />يُعد الذكاء الاصطناعي أداة واعدة لتحسين كفاءة المحركات الكهربائية من خلال تقنيات التحكم الذكي، التنبؤ بالأعطال، والصيانة التنبؤية. ورغم التحديات، فإن دمج AI في الأنظمة الصناعية يعد خطوة محورية نحو تحسين استهلاك الطاقة ودعم التنمية المستدامة.<br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق