人工智能話題論文(2)
人工智能話題論文
人工智能話題論文篇二
電氣自動化控制中人工智能技術
電氣自動化是一門以電氣系統(tǒng)的運行、控制、研發(fā)為對象的實踐應用性學科。人類社會發(fā)展到當代，解放人類的雙手，最大程度實現(xiàn)機械運行與控制的自動化。全面應用人工智能技術的最新成就，充分推動電氣設備自動化的進一步深化發(fā)展，提高其系統(tǒng)運行趨于智能化的同時，人工智能技術的應用還利于強化系統(tǒng)工作的安全性、穩(wěn)定性，有利于企業(yè)生產(chǎn)效率的提升以及市場競爭力的增強。
1 人工智能技術研究與應用的現(xiàn)實情況
近年來，大量科研單位以及專業(yè)院校都在人工智能技術的創(chuàng)新與研究以及其電氣設備控制系統(tǒng)中的應用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設備系統(tǒng)的結(jié)構設計、故障診斷、預警、監(jiān)控以及自動保護等方面都達到了一定的水平。
以結(jié)構設計方面為例，因電氣設備系統(tǒng)結(jié)構設計復雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機電器應用等等大量的學科專業(yè)知識，更要求工作人員有豐富的實踐經(jīng)驗。目前，在數(shù)字技術空前創(chuàng)新發(fā)展的背景下，電氣產(chǎn)品及其控制系統(tǒng)的設計工作業(yè)已轉(zhuǎn)向了CAD，使得新產(chǎn)品新系統(tǒng)的構建周期顯著縮短。在此基礎上加入人工智能技術，系統(tǒng)設計的質(zhì)量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技術在進行電氣設備系統(tǒng)故障控制與預警方面也有非常獨特的優(yōu)勢。電氣控制系統(tǒng)出現(xiàn)故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術中的模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡等等部分可以充分發(fā)揮其優(yōu)勢。
最后是人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的運用，主要的技術方法有、神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術最為簡便，可應用性最強。人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數(shù)近似器。與一般的函數(shù)估計設備相比較，AI控制系統(tǒng)在進行設計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設計時需要考慮控制對象模型本身的參數(shù)變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調(diào)節(jié)，一致性強，對于新的數(shù)據(jù)信息適應性良好;配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強。
2 電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術的具體應用
電氣自動化控制系統(tǒng)當中，人工智能技術的應用有兩種，一是直流傳動控制;另一種是效流傳動控制。
在直流傳動控制中，人工智能技術的應用有模糊邏輯控制技術為主，有Mamdani與兩種可用于調(diào)速控制系統(tǒng)。它們均具備規(guī)則庫部分，規(guī)則庫實質(zhì)上是一個if-them的模糊規(guī)則集合。以后者為例，它最主要的規(guī)則就是“if x=A,且y=B,則z=f(x，y)z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設備以推理機為核心部分，它負責模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數(shù)對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化;第二部分就是由數(shù)據(jù)規(guī)則以及語言控制庫構成所構成的知識庫，本庫設計時就是應用專家的知識與經(jīng)驗對電氣設備進行控制，在建立設備模型時，模型操作設備依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的推理機制進行模型建設;最后是以模型參數(shù)量化與中間平均技術等模糊化技術的應用。
除了模糊邏輯控制技術以外，還有人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術。這種技術主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發(fā)揮有效作用。這種技術以并行結(jié)構為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監(jiān)控、診斷系統(tǒng)的準確性;該控制技術最常用的學習策略是誤差反向傳播，也就是說在網(wǎng)絡具備充足的隱藏層、結(jié)點和恰當?shù)募詈瘮?shù)的情況下，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡只要利用反向傳播就可以計算出對應的非線性函數(shù)近似參數(shù)，大大提高網(wǎng)絡運行速度。
在交流傳動控制中，人工智能技術的應用也同樣有模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡兩種具體運用。
就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設備為主，不過西方某大學研發(fā)了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數(shù)字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設備，又可以用于執(zhí)行它控制任務。
就人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術而言，實踐研究中以其對交流電氣設備及其驅(qū)動環(huán)境參數(shù)監(jiān)測及診斷為主。人工神經(jīng)網(wǎng)絡用作步進電動機控制時，可采用一般的反向轉(zhuǎn)波計算方法，就是通過實驗數(shù)據(jù)的應用，通過電機負載轉(zhuǎn)矩以及電機的初始速度最終確定智能監(jiān)控系統(tǒng)可監(jiān)測的最大速度增加值。這種設計方案的實現(xiàn)，要求神經(jīng)網(wǎng)絡具備識別三維圖形映射的能力，以便達到比常規(guī)梯形控制計算模式強的控制成效。在此模式下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以大大縮減電氣自動化系統(tǒng)定位所需要的時間，并且強化對于負載轉(zhuǎn)矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統(tǒng)：系統(tǒng)一是在辨識電氣動態(tài)參數(shù)的基礎上對通過定子的電流進行自動調(diào)節(jié)與控制，系統(tǒng)二是在辨識機電系統(tǒng)的運行參數(shù)基礎上對轉(zhuǎn)子速度進行自動調(diào)節(jié)與控制。
3 結(jié)論
電氣自動化控制系統(tǒng)作為提高電氣設備的生產(chǎn)能力、流通交換速度的重要環(huán)節(jié)，脫離了人力操作控制，最大程度實現(xiàn)智能化，不僅可以為企業(yè)節(jié)約人力成本，而且有利于生產(chǎn)效率的增加。人工智能技術是專門研究人類智能模擬的科學，其應用范圍以問題求解、邏輯推理、語言理解、以及專業(yè)知識數(shù)據(jù)庫和自動性強的機器人等多個方面，最大的特征就是自動化。即以推動機械向人類行為意識能力靠攏，從這個意義上來說，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用前景非常廣闊，在數(shù)字控制理念的指導下，傳統(tǒng)上使用的控制器設計技術將逐漸會為控制效果更好的人工智能軟件技術所取代，因此有關單位與部門須加強這方面的技術研究力度。
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