تطوير متحكمات متقدمة باستخدام خوارزمية تحسين السرب الجزيئي ذات الأوزان التكيفية مع تطبيقات عملية
المهندسة نورهان ثامر عاصي

أهداف الاستدامة:
تحسين كفاءة الطاقة في الأنظمة الصناعية والتقنية من خلال تطوير متحكمات ذكية تقلل من الهدر.
تقليل الانبعاثات البيئية عبر تحسين أداء الأنظمة التي تعتمد على الطاقة وتقليل استهلاك الموارد.
تعزيز استدامة الأنظمة التكنولوجية عبر تصميم متحكمات قادرة على التكيف مع الظروف المختلفة وتحسين عمر الأجهزة.
دعم الابتكار التقني المستدام من خلال دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تساهم في استدامة التنمية الصناعية.
تحقيق فعالية تشغيلية مستدامة تقلل الحاجة للصيانة المتكررة وتخفض التكاليف التشغيلية على المدى الطويل.

نص المقال:
في مجال التحكم الآلي، تسعى الأنظمة الحديثة لتحقيق أداء أعلى من خلال استخدام خوارزميات ذكية ومتطورة. من بين هذه الخوارزميات، تبرز خوارزمية تحسين السرب الجزيئي (PSO) كأداة فعالة في البحث عن الحلول المثلى لمشاكل التحكم المعقدة.

تهدف هذه الدراسة إلى تطوير متحكمات متقدمة تعتمد على نسخة محسنة من خوارزمية PSO، وهي خوارزمية تحسين السرب الجزيئي ذات الأوزان التكيفية. تتميز هذه النسخة بقدرتها على تعديل وزن السرب بشكل ديناميكي خلال عملية البحث، مما يساعد في تحسين سرعة التقارب ودقة الحلول، وتجنب الوقوع في الحلول المحلية.

تم تطبيق هذه الخوارزمية في تصميم متحكمات لأنظمة مختلفة، مثل نظم التحكم في الروبوتات، أنظمة التحكم في درجة الحرارة، وأنظمة الطاقة. أظهرت النتائج تحسنًا ملحوظًا في أداء الأنظمة من حيث الاستقرار، الاستجابة السريعة، والدقة في متابعة الأهداف.

تُظهر هذه الدراسة أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل PSO المعدلة، في تصميم المتحكمات يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة لتحسين كفاءة الأنظمة الصناعية والتقنية بشكل عام، مع دعم أهداف الاستدامة من خلال تقليل استهلاك الموارد وتحسين الكفاءة التشغيلية.
جامعة المستقبل الجامعة الاهلية الاولى في العراق