// บทที่ 15.15 · อิเล็กทรอนิกส์กำลัง · AI-Assisted Control & Diagnosis

AI ช่วยควบคุมและวินิจฉัยคอนเวอร์เตอร์: ปรับจูนอัตโนมัติ RL วินิจฉัยจากรูปคลื่น และ LLM

แบ่งชั้นให้ปลอดภัย ลูปเร็วต้องเชิงกำหนด AI อยู่ชั้นกำกับ ปรับจูนอัตโนมัติ RL วินิจฉัยความผิดพลาดจากรูปคลื่น บำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ และใช้ LLM เป็นผู้ช่วยออกแบบ

เขียนโดย อาจารย์มดอัปเดต 13 ต.ค. 2569

หลักความปลอดภัยข้อแรก รูปแบบการใช้ AI ตัวอย่าง ใช้ LLM แนวทางวิจัยระดับปริญญาโท

สรุปใน 30 วินาที

ลูปกระแสและ OCP ต้องเชิงกำหนด AI ห้ามแตะ
AI ปรับพารามิเตอร์ภายในขอบเขตที่ clamp
คุณลักษณะรูปคลื่นบอก L ESR Rds(on) slope comp และ PM
ทุกคำตอบของ LLM ต้องคำนวณซ้ำ ซิม และวัดจริง

หลักความปลอดภัยข้อแรก

ลูปในที่เร็ว (กระแส, OCP) ต้องเป็นอัลกอริทึมเชิงกำหนด (deterministic) ที่พิสูจน์เสถียรภาพได้ AI ทำงานในชั้น กำกับดูแล (supervisory): ปรับพารามิเตอร์ วางแผน ทำนาย วินิจฉัย — ภายใต้ขอบเขตที่ถูก clamp เสมอ

[AI/ML: จูน, ทำนาย, วินิจฉัย]  ← ms–ชั่วโมง
        │ ปรับ Kp, Ki, Vref, โหมด (มีขอบเขต)
[ลูปแรงดัน PI / Type III]       ← 100 µs–ms
[ลูปกระแส + OCP ฮาร์ดแวร์]       ← µs (ห้าม AI แตะ)

รูปแบบการใช้ AI

งาน	เทคนิค	สถานะความพร้อม
ปรับจูนตัวควบคุมอัตโนมัติ	Bayesian optimization / GA บน digital twin แล้วยืนยันบน HIL	ใช้จริงได้
ประมาณสถานะ/โหลด	NN หรือ Gaussian process เสริม observer แบบจำลอง	งานวิจัย-ใช้จริงบางส่วน
ควบคุมแบบ RL	DDPG/PPO เรียนบนซิม แล้วกลั่นเป็นตาราง/โครงข่ายเล็ก (policy distillation)	งานวิจัยระดับ ป.โท-เอก
MPPT โซลาร์ใต้เงาบางส่วน	หาค่าสูงสุดสากล (global MPP) ด้วย PSO/NN	ใช้จริงได้
วินิจฉัยความผิดพลาด	ดึงคุณลักษณะ (ripple, ความชัน iL, ประสิทธิภาพ, อุณหภูมิ) → random forest / 1D-CNN	ใช้จริงได้
บำรุงรักษาเชิงพยากรณ์	ติดตาม ESR, $R_{ds(on)}$ , $V_F$ เทียบเวลา → ประมาณอายุ (RUL)	ใช้จริงได้

ตัวอย่าง: วินิจฉัยจากรูปคลื่น

คุณลักษณะที่วัดได้ง่ายและสื่อความหมาย:

$\Delta i_L$ เทียบค่าทฤษฎี → L ลดลง (แกนแตก/อิ่มตัว)
ripple $v_o$ ที่ $f_s$ / $\Delta i_L$ → ESR ตัวเก็บประจุ
ประสิทธิภาพลดที่โหลดเท่าเดิม → $R_{ds(on)}$ /ไดโอดเสื่อม
ripple ความถี่ $f_s/2$ → subharmonic (slope comp ไม่พอ)
การแกว่งความถี่ต่ำหลัง step load → phase margin ต่ำ

ใช้ ห้องแลปจำลอง สร้างชุดข้อมูล: เปลี่ยน L, ESR, $R_{on}$ แบบสุ่ม บันทึกค่าที่วัดได้ → ฝึกโมเดลจำแนก — เป็นหัวข้อโครงงาน/วิทยานิพนธ์ที่ดี

ใช้ LLM (เช่น Claude) เป็นผู้ช่วยวิศวกร

ได้ผลดีเมื่อให้ข้อมูลครบและขอให้แสดงที่มา:

ออกแบบตัวชดเชย Type III สำหรับ buck: Vin 18–30 V, Vo 12 V, Io 0.2–2 A,
L 100 µH ±20%, Cout 100 µF ESR 20 mΩ, fs 100 kHz, ramp 1 V, ตัวแบ่ง 2.5/12
ต้องการ PM ≥ 55° ทุกมุม ให้แสดงสมการ ค่า R C มาตรฐาน E24 และสคริปต์ Python ตรวจ margin

ต้องตรวจทุกครั้ง ด้วยการคำนวณซ้ำ ซิม และวัดจริง — LLM อาจคำนวณผิดหรืออ้างค่าในดาต้าชีตผิด

แนวทางวิจัยระดับปริญญาโท

Physics-informed neural network (PINN) เป็นแบบจำลองของคอนเวอร์เตอร์
Safe RL ที่มี control barrier function รับประกันขอบเขต
Federated learning สำหรับ fleet ของ EV charger / อินเวอร์เตอร์โซลาร์
TinyML บน MCU (STM32/ESP32) สำหรับวินิจฉัย ณ หน้างาน

คำถามที่พบบ่อย

ใช้ AI ควบคุมคอนเวอร์เตอร์แทน PID ได้ไหม?

ในงานวิจัยทำได้ แต่ในผลิตภัณฑ์ควรให้ลูปเร็วเป็นตัวควบคุมที่พิสูจน์เสถียรภาพได้ แล้วใช้ AI ในชั้นกำกับดูแล เช่น ปรับเกน เลือกโหมด ทำนายความผิดพลาด โดยจำกัดขอบเขตค่าที่ AI สั่งได้

อาจารย์มด · ธีรวุฒิ แสวงบุญ
อาจารย์สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า มหาวิทยาลัยราชภัฏธนบุรี สมุทรปราการ · ดูโปรไฟล์