人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用分析

1、<p>　　人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用分析</p><p>　　摘要：社會的進(jìn)步要求生產(chǎn)力更加發(fā)達(dá)，智能化無疑是實(shí)現(xiàn)高要求的先進(jìn)手段，以便人們節(jié)省寶貴的時(shí)間去做其它有益的事情。在電氣自動化控制中引進(jìn)人工智能技術(shù)可大大提高工作效率和工作準(zhǔn)確率，帶動電氣自動化控制技術(shù)的革新。本文主要討論人工智能在電氣自動化控制中的具體應(yīng)用，希望能為我國電氣發(fā)展提供一些幫助。 </p><p>

2、　　關(guān)鍵詞：人工智能；電氣自動化；應(yīng)用 </p><p>　　中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A </p><p><b>　　引言 </b></p><p>　　“人工智能”一詞產(chǎn)生于1956午的Dartmouth學(xué)會上，其作為邊沿學(xué)科，通常也被稱作機(jī)器智能。與傳統(tǒng)的方式比，人工智能是一種全新的科技，是研究、開發(fā)用于延伸、模擬和擴(kuò)展人的智

3、能的方法、理論、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門科學(xué)。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，繼而生產(chǎn)出以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的一種智能機(jī)器。這種技術(shù)主要通過計(jì)算機(jī)來完成，該領(lǐng)域的研究包括語言識別、機(jī)器人、自然語言處理、圖像識別和專家系統(tǒng)等，從而達(dá)到完成需要人類智慧才能解決的復(fù)雜問題的目的。 </p><p>　　電氣自動化這門學(xué)科研究對象主要為與電氣工程有關(guān)的自動控制、系統(tǒng)運(yùn)行、信息處理、研制開發(fā)、電力電子技術(shù)、試驗(yàn)分析以及電子與計(jì)算

4、機(jī)應(yīng)用等。在電氣自動化技術(shù)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以提高設(shè)備運(yùn)行和處理的精確度與準(zhǔn)確性，進(jìn)一步提高自動化水平。隨著技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這項(xiàng)技術(shù)無論是從理論方面還是實(shí)踐方面也得到了迅速發(fā)展。機(jī)械設(shè)備在無人參與的情況下自動、準(zhǔn)確的操作和運(yùn)行并實(shí)現(xiàn)自動化，就等于減少了人力成本的投入并提高了運(yùn)作的效率。 </p><p>　　一、人工智能控制器的優(yōu)點(diǎn) </p><p>　　人工智能(Artificia

5、l Intelligence)，英文縮寫為AI，它是在電氣自動化中應(yīng)用較多的人工智能控制器。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但是AI，如遺傳算法、模糊理論、神經(jīng)算法、模糊神經(jīng)算法都可以看做一類非線性函數(shù)近似器。與常規(guī)函數(shù)估計(jì)器相比，采用AI函數(shù)近似器擁有一些特點(diǎn)： </p><p>　?。ㄒ唬?、在許多場合由于實(shí)際控制對象的精確動態(tài)方程很難得到，其模型在控制器設(shè)計(jì)時(shí)往往有很多不確定性因素。而在進(jìn)行人工

6、智能電氣設(shè)計(jì)時(shí)，不需要控制對象的模型，也不需要知道非線性、參數(shù)變化等具體因素。 </p><p>　?。ǘ⑷斯ぶ悄芸刂破鲹碛辛己玫囊恢滦?，即使在使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)時(shí)預(yù)測結(jié)果也能很好，且跟驅(qū)動器的特性沒有直接聯(lián)系?，F(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法，對其他控制對象的效果就不會像對特定對象控制效果一般好，因此對具體對象必須具體設(shè)計(jì)。 </p><p>　?。ㄈ?、人工智能控制器在沒有必須

7、專家知識時(shí)，通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能進(jìn)行設(shè)計(jì)，且更容易調(diào)節(jié)。運(yùn)用語言和響應(yīng)信息進(jìn)行設(shè)計(jì)，更易于擴(kuò)展和修改，對數(shù)據(jù)和信息的適應(yīng)性更好，且具有較強(qiáng)的抗干擾性能。 </p><p>　?。ㄋ模?、通過適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時(shí)間、魯棒性能或者下降時(shí)間等），可以提高設(shè)計(jì)函數(shù)的性能。在進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整后，模糊邏輯控制器的下降時(shí)間比最優(yōu)PID控制器快3.5倍，而上升時(shí)間比最優(yōu)PID的快1.5倍。 </p><p>　　二

8、、人工智能在電氣自動化中的應(yīng)用 </p><p>　　（一）、人工智能在優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 </p><p>　　電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)不僅要大量運(yùn)用設(shè)計(jì)中的經(jīng)驗(yàn)性知識，還要機(jī)電、電磁場、應(yīng)用電路等學(xué)科的知識，可以說是一項(xiàng)復(fù)雜的工作。與傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)相比，為了獲得最優(yōu)方案，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)成為電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)的重點(diǎn)，而人工智能的引進(jìn)幫助改進(jìn)傳統(tǒng)CAD技術(shù)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率及質(zhì)量得到全面提高，也大大

9、縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能技術(shù)用于優(yōu)化設(shè)計(jì)主要有專家系統(tǒng)和遺傳算法兩種技術(shù)手段。電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計(jì)大部分采用遺傳算法，這種算法適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)，相對前者比較先進(jìn)。 </p><p>　?。ǘ⑷斯ぶ悄茉诠收显\斷中的應(yīng)用 </p><p>　　在電氣設(shè)備故障診斷中人工智能技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、專家系統(tǒng)等應(yīng)用較廣泛，特別是在發(fā)電機(jī)和電動機(jī)故障診斷、變壓器故障診斷中的應(yīng)用。針對

10、設(shè)備故障的復(fù)雜性、不確定性、非線性等特點(diǎn)，用傳統(tǒng)的故障診斷方法無法進(jìn)行診斷，致使診斷效率較低。為了提高診斷準(zhǔn)確率，就要應(yīng)用人工智能方法。專家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大故障診斷方法是人工智能技術(shù)采用的主要手段。如在電動機(jī)和發(fā)動機(jī)的故障診斷中，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，使用人工智能化的故障診斷技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)較強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障診斷知識模糊性共同診斷，起到提高故障診斷準(zhǔn)確率的效果。 </p><p>　?。ㄈ?、人工智能

11、在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 </p><p>　　電氣自動化專業(yè)中電力電子技術(shù)、電路、變壓器、電機(jī)、電磁場等多門學(xué)科內(nèi)容都在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)里涉及到，這是一個(gè)復(fù)雜過程，不僅需要大量的財(cái)力、物力和人力投入，也對設(shè)計(jì)者的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)要求很高。如果借助于人工智能技術(shù)，就能大大提高設(shè)計(jì)的精度和工作效率，解決很多人腦難以快速解決的模擬過程和繁瑣計(jì)算。優(yōu)化設(shè)計(jì)常常采用遺傳算法，開發(fā)性設(shè)計(jì)通常采用專家系統(tǒng)，要進(jìn)行高效率、高質(zhì)量的設(shè)計(jì)工

12、作，應(yīng)用時(shí)就要注意不同的實(shí)際情況和不同算法的使用，此外還要求工作人員具有豐富人工智能軟件工作經(jīng)驗(yàn)和較高水平的應(yīng)用能力。 </p><p>　?。ㄋ模?、人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 </p><p>　　啟發(fā)式搜索、專家系統(tǒng)、模糊集理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這四方面是人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。專家系統(tǒng)主要是模擬專家的決策過程，依靠特定領(lǐng)域的專家的知識和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理判斷。該系統(tǒng)由知識庫、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫、

13、咨詢解釋、人機(jī)接口和知識獲取六部分組成，對各種需要專家進(jìn)行決策的難題進(jìn)行處理，是集經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識、大量規(guī)則于一身的復(fù)雜程序系統(tǒng)。 </p><p>　　現(xiàn)有許多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練算法在電力系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜狀態(tài)分類能力、識別能力都很強(qiáng)，有完全分布式的存儲方式和靈活的學(xué)習(xí)方式，廣泛應(yīng)用于大規(guī)模信息處理中。模糊邏輯對負(fù)荷變化和電力生產(chǎn)等小確定因素建立求屬函數(shù)，能夠完成高難度的數(shù)學(xué)近似計(jì)算，可以構(gòu)建電力系

14、統(tǒng)的最優(yōu)化潮流模型。模糊理論廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的系統(tǒng)規(guī)劃、潮流計(jì)算和模糊控制方面。 </p><p>　?。ㄎ澹┤斯ぶ悄茉陔姎饪刂浦械膽?yīng)用 </p><p>　　實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)分配、交換、生產(chǎn)、流通的關(guān)鍵環(huán)節(jié)就靠電氣自動化控制，提高控制自動化，就能夠提高系統(tǒng)的運(yùn)作效率和質(zhì)量，減少物力、人力、財(cái)力的投入。人工智能技術(shù)將專家系統(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制三種控制應(yīng)用于電氣設(shè)備控制中，其中用得最多的

15、是模糊控制，因?yàn)槠渑c實(shí)際聯(lián)系最為緊密。最新研究中，各種數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)中應(yīng)用了模糊神經(jīng)控制器，并得到了新的研究果。現(xiàn)舉個(gè)實(shí)例論證模糊神經(jīng)控制器在電氣傳動控制中的應(yīng)用： </p><p>　　模糊控制在電氣傳動控制中的應(yīng)用主要是直流傳動控制，包括Sugeno和Mamdani。Sugeno控制器典型的規(guī)則是：假設(shè)A和B是兩個(gè)模糊集，如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z=f(x,y)。Mamdani用于調(diào)速控制，其

16、規(guī)則庫是個(gè)if-then模糊規(guī)則集，Sugeno控制器其實(shí)是Mamdani控制器的特例。 </p><p><b>　　結(jié)語 </b></p><p>　　當(dāng)今社會日新月異，計(jì)算機(jī)編程技術(shù)催生自動化運(yùn)輸、生產(chǎn)、傳播的快速發(fā)展，科技的發(fā)展促進(jìn)了智能技術(shù)的發(fā)展。模仿模擬人腦的機(jī)能，使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復(fù)雜的工作正是實(shí)現(xiàn)自動化的一個(gè)主要目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)自動化，

17、就等于提高了運(yùn)作的效率，減少了人力資本投入。 </p><p>　　而在電氣自動化控制中也應(yīng)該應(yīng)用這種人工智能技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展中起到極大的作用。人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)了一個(gè)自動化的特征，這種特征能增強(qiáng)產(chǎn)品生產(chǎn)、流通、交換、分配環(huán)節(jié)效率，提高電氣設(shè)備的質(zhì)量和使用效率。相信人工智能在今后電氣自動化的應(yīng)用中會更多發(fā)揮優(yōu)點(diǎn)，為我國電氣設(shè)備的發(fā)展提供更大的技術(shù)支持和幫助。 </p><p>

18、;<b>　　參考文獻(xiàn) </b></p><p>　　[1]徐建芳.淺析人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用[J].經(jīng)營管理者,2012,07:384. </p><p>　　[2]許德強(qiáng).人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2012,20:61. </p><p>　　[3]羅立華.電氣自動化控制中的人工智能應(yīng)用[J].科技創(chuàng)