第一章大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)優(yōu)化控制的背景與意義第二章大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)建模與辨識(shí)第三章基于先進(jìn)控制算法的優(yōu)化策略第四章系統(tǒng)能效優(yōu)化與節(jié)能技術(shù)第五章故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)第六章應(yīng)用案例與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)01第一章大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)優(yōu)化控制的背景與意義工業(yè)4.0時(shí)代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái)，制造業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)作為工業(yè)自動(dòng)化和智能制造的核心組成部分，其性能和效率直接影響著生產(chǎn)線的整體效能。當(dāng)前，許多傳統(tǒng)電氣傳動(dòng)系統(tǒng)面臨著動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢、能耗高、故障頻發(fā)等問(wèn)題，嚴(yán)重制約了工業(yè)生產(chǎn)的智能化進(jìn)程。以某制造企業(yè)的裝配線為例，其傳統(tǒng)電氣傳動(dòng)系統(tǒng)能耗高達(dá)1200kWh/班次，故障率達(dá)15次/月，導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降20%。而采用先進(jìn)優(yōu)化控制系統(tǒng)的同行業(yè)企業(yè)，能耗降低至800kWh/班次，故障率降至5次/月，效率提升35%。這一對(duì)比充分展示了優(yōu)化控制在提升系統(tǒng)性能方面的巨大潛力。電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)化控制不僅能夠降低能耗、提高生產(chǎn)效率，還能增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性和智能化水平，是推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，當(dāng)前電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)化控制仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如模型精度不足、控制算法復(fù)雜、系統(tǒng)集成難度大等。因此，深入研究電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)化控制策略，對(duì)于提升工業(yè)自動(dòng)化水平、實(shí)現(xiàn)智能制造具有重要意義。傳統(tǒng)電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的瓶頸分析動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，影響生產(chǎn)效率能效管理差空載能耗占比高，能源利用率低故障預(yù)測(cè)能力弱缺乏有效的故障預(yù)警機(jī)制，維護(hù)成本高參數(shù)整定不精準(zhǔn)PID參數(shù)失調(diào)導(dǎo)致系統(tǒng)性能波動(dòng)系統(tǒng)兼容性差不同廠商設(shè)備接口不統(tǒng)一，集成難度大缺乏智能化管理無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和自適應(yīng)控制優(yōu)化控制的關(guān)鍵指標(biāo)體系控制算法指標(biāo)PID參數(shù)精度、算法計(jì)算復(fù)雜度、魯棒性等系統(tǒng)集成指標(biāo)接口兼容性、通信效率、擴(kuò)展性等可靠性指標(biāo)平均故障間隔時(shí)間、故障率、可用率等優(yōu)化控制的技術(shù)路線與實(shí)施價(jià)值基于模型的參數(shù)辨識(shí)建立精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型采用拉格朗日方程、dq解耦模型等方法提高系統(tǒng)辨識(shí)精度至98%以上實(shí)現(xiàn)參數(shù)自整定和自適應(yīng)控制混合智能控制算法模糊PID+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合控制多變量協(xié)同控制策略預(yù)測(cè)控制（MPC）應(yīng)用提高系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)和能效管理能力數(shù)字孿生技術(shù)基于數(shù)字孿生的仿真驗(yàn)證實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析虛擬調(diào)試與優(yōu)化縮短系統(tǒng)優(yōu)化周期至7天以內(nèi)能效優(yōu)化策略變壓變頻（VVVF）優(yōu)化能耗回饋技術(shù)負(fù)載均衡策略實(shí)現(xiàn)綜合能耗降低30%以上故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維基于信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)智能維護(hù)建議生成降低故障率至5%以下02第二章大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)建模與辨識(shí)建模與辨識(shí)的重要性大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的建模與辨識(shí)是優(yōu)化控制的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。精確的系統(tǒng)模型能夠反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，為控制算法的設(shè)計(jì)和參數(shù)整定提供依據(jù)。而系統(tǒng)辨識(shí)則是通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合系統(tǒng)模型參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性。以某地鐵牽引系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)由于傳統(tǒng)控制模型不精確導(dǎo)致能耗超標(biāo)，高峰期單列車能耗達(dá)850kWh/km，超出設(shè)計(jì)值40%。通過(guò)建立精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，采用拉格朗日方程和dq解耦模型，該系統(tǒng)的能耗降低至700kWh/km，效率提升20%。建模與辨識(shí)不僅能夠提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，還能為能效優(yōu)化和故障預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。此外，建模與辨識(shí)過(guò)程還能揭示系統(tǒng)的內(nèi)在機(jī)理，為改進(jìn)設(shè)計(jì)提供參考。因此，深入研究建模與辨識(shí)技術(shù)對(duì)于提升電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的性能具有重要意義。系統(tǒng)建模方法與技術(shù)物理建?；诶窭嗜辗匠毯蚫q解耦模型參數(shù)辨識(shí)技術(shù)擾動(dòng)觀測(cè)器法、頻域辨識(shí)法等模型驗(yàn)證方法模態(tài)分析、階躍響應(yīng)測(cè)試等數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用基于仿真數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證與優(yōu)化系統(tǒng)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)多工況實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集與處理模型精度提升方法參數(shù)優(yōu)化、模型修正等建模與辨識(shí)案例分析案例五：某汽車生產(chǎn)線數(shù)字孿生仿真效率提升50%，系統(tǒng)辨識(shí)精度達(dá)98%案例二：某冶金設(shè)備系統(tǒng)模型可精確預(yù)測(cè)80%的動(dòng)態(tài)行為案例三：某風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)頻響測(cè)試精度達(dá)0.1dB，參數(shù)辨識(shí)時(shí)間僅需30秒案例四：某地鐵牽引系統(tǒng)能耗降低至700kWh/km，效率提升20%建模與辨識(shí)的技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案數(shù)據(jù)采集與處理傳感器精度問(wèn)題：采用高精度傳感器，如振動(dòng)傳感器、溫度傳感器等數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題：采用濾波算法去除噪聲數(shù)據(jù)同步問(wèn)題：基于5G的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，延遲<1ms數(shù)據(jù)量問(wèn)題：采用邊緣計(jì)算技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng)集成問(wèn)題接口兼容性問(wèn)題：采用標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議軟件集成問(wèn)題：基于模塊化設(shè)計(jì)硬件集成問(wèn)題：采用模塊化硬件架構(gòu)系統(tǒng)測(cè)試問(wèn)題：增加集成測(cè)試環(huán)節(jié)模型精度問(wèn)題參數(shù)辨識(shí)誤差：采用迭代優(yōu)化算法提高精度模型簡(jiǎn)化問(wèn)題：保留關(guān)鍵參數(shù)，忽略次要參數(shù)復(fù)雜工況建模：采用混合模型方法模型驗(yàn)證不足：增加實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證次數(shù)和工況覆蓋范圍計(jì)算資源問(wèn)題計(jì)算復(fù)雜度高：采用GPU加速計(jì)算實(shí)時(shí)性要求：優(yōu)化算法，降低計(jì)算時(shí)間硬件資源不足：采用云計(jì)算平臺(tái)算法并行化：提高計(jì)算效率03第三章基于先進(jìn)控制算法的優(yōu)化策略先進(jìn)控制算法的應(yīng)用場(chǎng)景先進(jìn)控制算法在電氣傳動(dòng)系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。以某數(shù)控機(jī)床為例，其傳統(tǒng)PID控制導(dǎo)致加工精度波動(dòng)±0.02mm，而采用模糊控制系統(tǒng)的設(shè)備，加工精度提升至±0.005mm，效率提升40%，廢品率從5%降至0.5%。此外，在電動(dòng)汽車領(lǐng)域，基于模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的電機(jī)能量管理技術(shù)，可使某車型續(xù)航里程提升25%，同時(shí)能耗降低18%。這些案例充分展示了先進(jìn)控制算法在提升系統(tǒng)性能方面的巨大潛力。先進(jìn)控制算法不僅能夠提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，還能增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和智能化水平。然而，先進(jìn)控制算法的設(shè)計(jì)和應(yīng)用也面臨諸多挑戰(zhàn)，如算法復(fù)雜度高、計(jì)算量大、參數(shù)整定困難等。因此，深入研究先進(jìn)控制算法的優(yōu)化策略，對(duì)于提升電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的性能具有重要意義。先進(jìn)控制算法的類型與應(yīng)用模糊PID控制基于模糊邏輯的參數(shù)自整定，適用于動(dòng)態(tài)響應(yīng)快的系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制，適用于非線性系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制（MPC）基于未來(lái)預(yù)測(cè)的控制策略，適用于多變量系統(tǒng)自適應(yīng)控制根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)調(diào)整控制參數(shù)，適用于參數(shù)時(shí)變的系統(tǒng)魯棒控制在參數(shù)不確定的情況下保持系統(tǒng)性能，適用于工業(yè)環(huán)境預(yù)測(cè)性控制基于系統(tǒng)模型的預(yù)測(cè)控制，適用于復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)先進(jìn)控制算法的優(yōu)化策略魯棒控制優(yōu)化采用H∞控制理論優(yōu)化控制器，提高系統(tǒng)抗干擾能力預(yù)測(cè)性控制優(yōu)化采用卡爾曼濾波優(yōu)化系統(tǒng)模型，提高控制精度MPC控制優(yōu)化采用二次規(guī)劃（QP）優(yōu)化控制目標(biāo)，提高系統(tǒng)性能自適應(yīng)控制優(yōu)化采用梯度下降算法優(yōu)化控制參數(shù)，提高系統(tǒng)魯棒性先進(jìn)控制算法的實(shí)施效果與案例分析案例一：某工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)模糊PID控制優(yōu)化后，響應(yīng)時(shí)間從5分鐘縮短至30秒系統(tǒng)精度提高至±0.01mm能耗降低15%案例二：某注塑機(jī)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制優(yōu)化后，生產(chǎn)效率提升40%廢品率從5%降至0.5%能耗降低18%案例三：某風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)MPC控制優(yōu)化后，風(fēng)能利用率提升35%棄風(fēng)率從12%降至2%發(fā)電量增加1.2億kWh/年案例四：某地鐵系統(tǒng)自適應(yīng)控制優(yōu)化后，能耗降低28%乘客舒適度評(píng)分提高40%故障率降低至5%案例五：某汽車生產(chǎn)線魯棒控制優(yōu)化后，系統(tǒng)在參數(shù)攝動(dòng)±15%時(shí)仍保持性能穩(wěn)定生產(chǎn)效率提升25%能耗降低20%04第四章系統(tǒng)能效優(yōu)化與節(jié)能技術(shù)能效優(yōu)化的重要性隨著全球能源危機(jī)的加劇，能效優(yōu)化成為電氣傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)。以某數(shù)據(jù)中心為例，其電氣傳動(dòng)系統(tǒng)年耗電5000萬(wàn)kWh，占全站能耗的38%。通過(guò)優(yōu)化控制策略，該數(shù)據(jù)中心的電氣傳動(dòng)系統(tǒng)能耗降低1200萬(wàn)kWh/年，節(jié)省成本750萬(wàn)元/年。能效優(yōu)化不僅能夠降低運(yùn)營(yíng)成本，還能減少碳排放，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。此外，能效優(yōu)化還能提升系統(tǒng)的可靠性和智能化水平。然而，能效優(yōu)化過(guò)程中也面臨諸多挑戰(zhàn)，如系統(tǒng)復(fù)雜性高、優(yōu)化目標(biāo)多、約束條件多等。因此，深入研究能效優(yōu)化技術(shù)，對(duì)于提升電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的性能具有重要意義。能效優(yōu)化技術(shù)與方法變壓變頻（VVVF）優(yōu)化通過(guò)變頻器調(diào)節(jié)電機(jī)電壓和頻率，降低能耗能耗回饋技術(shù)將制動(dòng)能量回饋到電網(wǎng)，提高能源利用率負(fù)載均衡策略優(yōu)化負(fù)載分配，減少空載運(yùn)行時(shí)間預(yù)測(cè)性負(fù)載調(diào)度根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)載變化，提前調(diào)整系統(tǒng)狀態(tài)智能照明控制根據(jù)環(huán)境光線自動(dòng)調(diào)節(jié)照明亮度設(shè)備協(xié)同控制多設(shè)備協(xié)同運(yùn)行，提高整體能效能效優(yōu)化實(shí)施案例分析案例五：某工業(yè)生產(chǎn)線采用設(shè)備協(xié)同控制后，能耗降低28%，生產(chǎn)效率提升25%案例二：某港口起重機(jī)采用能耗回饋技術(shù)后，能耗降低30%，故障率降低15%案例三：某商場(chǎng)空調(diào)系統(tǒng)采用預(yù)測(cè)性負(fù)載調(diào)度后，能耗降低22%，客戶滿意度提高35%案例四：某數(shù)據(jù)中心采用智能照明控制后，能耗降低18%，運(yùn)營(yíng)成本降低15%能效優(yōu)化技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案系統(tǒng)復(fù)雜性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題：采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化約束條件多：采用約束規(guī)劃技術(shù)非線性問(wèn)題：采用非線性規(guī)劃技術(shù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性：采用實(shí)時(shí)優(yōu)化算法系統(tǒng)集成問(wèn)題接口兼容性問(wèn)題：采用標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議軟件集成問(wèn)題：基于模塊化設(shè)計(jì)硬件集成問(wèn)題：采用模塊化硬件架構(gòu)系統(tǒng)測(cè)試問(wèn)題：增加集成測(cè)試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集與處理傳感器精度問(wèn)題：采用高精度傳感器數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題：采用濾波算法去除噪聲數(shù)據(jù)同步問(wèn)題：基于5G的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)量問(wèn)題：采用邊緣計(jì)算技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理算法計(jì)算復(fù)雜度計(jì)算資源不足：采用云計(jì)算平臺(tái)算法并行化：提高計(jì)算效率算法優(yōu)化：采用啟發(fā)式算法硬件加速：采用GPU加速計(jì)算05第五章故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維的重要性故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)在電氣傳動(dòng)系統(tǒng)中具有重要意義。以某地鐵線路為例，其電氣系統(tǒng)平均故障間隔時(shí)間僅300小時(shí)，維修成本占生產(chǎn)成本的15%。通過(guò)采用預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)，該系統(tǒng)的故障間隔延長(zhǎng)至2000小時(shí)，維修成本降至8%。故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維不僅能夠減少停機(jī)時(shí)間，還能降低維護(hù)成本，提升系統(tǒng)可靠性。此外，故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維還能為設(shè)備設(shè)計(jì)提供參考，改進(jìn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高系統(tǒng)可靠性。然而，故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維過(guò)程中也面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)采集難度大、模型精度不足、系統(tǒng)復(fù)雜性高等。因此，深入研究故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)，對(duì)于提升電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的性能具有重要意義。故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)類型基于信號(hào)處理的故障預(yù)測(cè)通過(guò)分析振動(dòng)、溫度、電流等信號(hào)特征進(jìn)行故障預(yù)測(cè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行故障模式識(shí)別和預(yù)測(cè)基于數(shù)字孿生的故障預(yù)測(cè)通過(guò)數(shù)字孿生模型進(jìn)行故障模擬和預(yù)測(cè)基于物聯(lián)網(wǎng)的故障預(yù)測(cè)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和故障預(yù)測(cè)基于大數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)基于AI的故障預(yù)測(cè)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維實(shí)施案例分析案例三：某冶金設(shè)備采用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)90%案例四：某地鐵系統(tǒng)通過(guò)智能運(yùn)維系統(tǒng)，故障率降低60%，運(yùn)維效率提升50%故障預(yù)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案數(shù)據(jù)采集問(wèn)題傳感器布置：合理布置傳感器，提高數(shù)據(jù)采集效率數(shù)據(jù)傳輸：采用5G技術(shù)提高數(shù)據(jù)傳輸速度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：采用云存儲(chǔ)技術(shù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗：采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量系統(tǒng)集成問(wèn)題接口兼容性問(wèn)題：采用標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議軟件集成問(wèn)題：基于模塊化設(shè)計(jì)硬件集成問(wèn)題：采用模塊化硬件架構(gòu)系統(tǒng)測(cè)試問(wèn)題：增加集成測(cè)試環(huán)節(jié)模型精度問(wèn)題數(shù)據(jù)標(biāo)注：提高數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量模型優(yōu)化：采用深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化模型模型驗(yàn)證：增加實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證次數(shù)和工況覆蓋范圍模型更新：定期更新模型，提高模型精度系統(tǒng)復(fù)雜性多設(shè)備協(xié)同：采用多設(shè)備協(xié)同控制算法系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性：采用實(shí)時(shí)優(yōu)化算法系統(tǒng)非線性：采用非線性控制算法系統(tǒng)不確定性：采用魯棒控制算法06第六章應(yīng)用案例與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)應(yīng)用案例分析大型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)化控制技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化和智能制造領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)實(shí)際案例，可以更好地理解優(yōu)化控制技術(shù)的應(yīng)用效果。以特斯拉Gigafactory為例，其采用新型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)，能耗比傳統(tǒng)工廠降低60%，同時(shí)生產(chǎn)效率提升25%。這一案例充分展示了優(yōu)化控制在提升工業(yè)自動(dòng)化水平、實(shí)現(xiàn)智能制造方面的巨大潛力。此外，優(yōu)化控制技術(shù)還能應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如風(fēng)力發(fā)電、地鐵牽引等。這些案例為優(yōu)化控制技術(shù)的應(yīng)用提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和參考。應(yīng)用案例分析案例一：特斯拉Gigafactory采用新型電氣傳動(dòng)系統(tǒng)，能耗降低60%，生產(chǎn)效率提升25%案例二：某風(fēng)電場(chǎng)通過(guò)優(yōu)化控制技術(shù)，風(fēng)能利用率提升35%，年發(fā)電量增加1.2億kWh案例三：某地鐵系統(tǒng)采用優(yōu)化控制技術(shù)，能耗降低28%，乘客舒適度評(píng)分提高40%案例四：某汽車生產(chǎn)線通過(guò)優(yōu)化控制技術(shù)，生產(chǎn)效率提升25%，能耗降低20%案例五：某工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)采用優(yōu)化控制技術(shù)，響應(yīng)時(shí)間從5分鐘縮短至30秒案例六：某冶金設(shè)備通過(guò)優(yōu)化控制技術(shù)，能耗降低18%，生產(chǎn)效率提升30%未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)智能化AI技術(shù)應(yīng)用：利用AI技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化自主決策：系統(tǒng)自主決策能力增強(qiáng)人機(jī)協(xié)作：增強(qiáng)人機(jī)協(xié)作能力數(shù)字化數(shù)字孿生技術(shù)：利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)仿真虛擬調(diào)試：實(shí)現(xiàn)虛擬調(diào)試預(yù)測(cè)性維護(hù)：實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)綠色化新能源整合：與新能源系統(tǒng)整合能效管