تحسين تحليل الظواهر الفيزيائية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي على FPGA

الملخص

تُعد دراسة الظواهر الفيزيائية وتحليل سلوك الأنظمة الديناميكية أحد المحاور الأساسية في الفيزياء التطبيقية والهندسية، حيث تعتمد العديد من التطبيقات الحديثة على فهم دقيق لكيفية استجابة الأنظمة الميكانيكية والكهربائية للتغيرات الخارجية. ومن بين هذه الظواهر، تبرز الاهتزازات الميكانيكية (Mechanical Vibrations) كأحد أهم المؤشرات الفيزيائية المستخدمة في تقييم الحالة التشغيلية للأنظمة الصناعية، مثل المحركات، المضخات، التوربينات، والمحامل الدوّارة.

من الناحية الفيزيائية، تمثل الاهتزازات استجابة النظام لقوى خارجية أو اضطرابات داخلية، ويمكن توصيفها رياضياً باستخدام معادلات تفاضلية تصف حركة الكتلة، التخميد، والصلابة. إلا أن الأنظمة الواقعية غالباً ما تكون متعددة المتغيرات وغير خطية، مما يجعل تحليلها باستخدام النماذج التحليلية التقليدية أمراً محدود الدقة، خاصة عند وجود ضوضاء أو تغيرات غير مستقرة في الظروف التشغيلية.

يركز هذا البحث على تطوير نظام متكامل لتحليل الاهتزازات الميكانيكية بهدف التنبؤ المبكر بالأعطال (Predictive Maintenance) باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المنفذة على لوحات FPGA. حيث يتم تحويل الإشارات الاهتزازية إلى خصائص رقمية تمثل الحالة الفيزيائية للنظام، ومن ثم تمريرها إلى نموذج ذكاء اصطناعي مدمج داخل العتاد لاتخاذ قرار فوري حول حالة التشغيل.