江苏迈茨工业智能装备有限公司2025-05-01

可以利用 AI 中的机器学习算法，对电动缸的运行数据进行收集和分析，建立其性能模型。基于此模型，采用强化学习等方法，让 AI 系统不断尝试不同的控制策略，以优化电动缸的速度、位置和力控制。例如，通过深度 Q 网络等算法，使电动缸能根据实时工况自动调整控制参数，实现更精细、高效的运动控制。同时，利用神经网络进行故障诊断和预测，提前发现潜在问题，进一步提高电动缸的可靠性和稳定性。

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