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談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)
引言
人類智能的特殊性在于它擁有感知能力，思維能力和行為能力三種能力，因此發(fā)展?jié)摿薮�。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現(xiàn)出來的智能。它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器。電氣自動化是電氣信息領(lǐng)域的一門新興學(xué)科，它主要運用運動控制、工業(yè)過程控制、電力電子技術(shù)、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術(shù)、信息處理、管理與決策等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)的運用極大地促進(jìn)了電氣自動化學(xué)科特別是自動控制領(lǐng)域的發(fā)展，提高了電氣設(shè)備運行的智能化，增強了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，是對生產(chǎn)技術(shù)的又一次巨大革新。
一、人工智能應(yīng)用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為 AI。人工智能也稱機器智能，是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。自從1956 年“人工智能”一詞在 Dartmouth 學(xué)會上提出以后，人工智能研究得到了飛速發(fā)展。二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。主要應(yīng)用于智能控制，專家系統(tǒng)，機器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能不是人的智能，更不會超過人的智能。
目前，隨著科技的進(jìn)步和計算機技術(shù)的廣泛使用，傳統(tǒng)的勞動密集型生產(chǎn)也不能滿足社會生產(chǎn)的需要，效率更高的技術(shù)密集型生產(chǎn)也扮演著越來越重要的角色，目前，勞動密集型產(chǎn)業(yè)仍是我國產(chǎn)業(yè)經(jīng)營的主要形式，與西方發(fā)達(dá)國家相比生產(chǎn)力還比較落后，生產(chǎn)線的自動化水平還比較低，生產(chǎn)效率不高。隨著社會經(jīng)濟發(fā)展水平的不斷提高，勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐步向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變已是經(jīng)濟發(fā)展的客觀要求，生產(chǎn)自動化已成為大勢所趨。人工智能應(yīng)用于電氣自動化控制領(lǐng)域，能模擬人腦的機能對信息進(jìn)行收集、分析、交換、處理、回饋，擁有對生產(chǎn)判斷、處理的能力，能大大提高生產(chǎn)效率，實現(xiàn)生產(chǎn)的自動化，調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
二、人工智能控制器的優(yōu)勢
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。 但AI 控制器例如:神經(jīng) 、模糊 、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。 這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。 這些 AI 函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計器具有更多的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢如下。
2.1 它們的設(shè)計不需要控制對象的模型 (在許多場合 ，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程， 實際控制對象的模型在控制器設(shè)計時往往有很多不確實性因素。 例如:參數(shù)變化，非線性時，往往不知道。
2.2 通過適當(dāng)調(diào)整(根據(jù)響應(yīng)時間 、下降時間 、魯棒性能等)它們能提高性能。 例如: 模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID 控制器快 1.5 倍，下降時間快 3.5 倍。
2.3 它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。
2.4 在沒有必須專家知識時 ， 通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計它們。
2.5 運用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計它們。
2.6 它們有相當(dāng)好的一致性 (當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計)，與驅(qū)動器的特性無關(guān)。 現(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好， 但對其他控制對象效果就不會一致性地好， 因此對具體對象必須具體設(shè)計。
三、人工智能的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣闊，包括人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計、故障預(yù)測及診斷、控制與保護(hù)等。
3.1優(yōu)化設(shè)計。電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項復(fù)雜的工作，集中了理論學(xué)科知識和經(jīng)驗知識兩方面的內(nèi)容。在傳統(tǒng)的電氣產(chǎn)品設(shè)計中，主要采用的方法是設(shè)計經(jīng)驗結(jié)合大量的實驗手段驗證，缺乏足夠的技術(shù)支持，工作量龐大，效率低下，難以得到合理最優(yōu)的設(shè)計方案。隨著計算機技術(shù)的突飛猛進(jìn)，加上人工智能技術(shù)的運用，電器產(chǎn)品的設(shè)計從手工逐漸轉(zhuǎn)向計算機輔助設(shè)計，極大地減少了產(chǎn)品從構(gòu)思到設(shè)計到生產(chǎn)的時間，設(shè)計越來越優(yōu)質(zhì)化、高效化、智能化。遺傳算法和專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)用于優(yōu)化設(shè)計的兩種主要的方法。遺傳算法的特點是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力;能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計，因此廣泛應(yīng)用于電氣產(chǎn)品的人工智能優(yōu)化設(shè)計。專家系統(tǒng)應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。它也是產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計的一個重要手段，目前仍處于研究階段，實際運用較少，未來具有很大的發(fā)展前景。論文的代寫 http://www.lw54.com
3.2故障診斷。電氣設(shè)備的故障具有非線性、不確定性和復(fù)雜性等特點，采用傳統(tǒng)的方法診斷效率低、準(zhǔn)確率不高。人工智能方法的引進(jìn)大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)用于故障診斷的方法。例如人工智能故障診斷技術(shù)運用于發(fā)電機及電動機進(jìn)行的故障診斷時，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，不僅保留了故障診斷知識的模糊性，還結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強的優(yōu)點，共同實現(xiàn)對電機故障的診斷，大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。
3.3智能控制。人工智能控制技術(shù)是未來生產(chǎn)發(fā)展的一個趨勢，在電氣自動化上也已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用�？刂品椒ㄖ饕菍＜蚁到y(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。目前主要應(yīng)用于以下方面：對所有開關(guān)量、模擬量的實時數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與處理;對各主要設(shè)備和系統(tǒng)的運行狀態(tài)進(jìn)行實時智能監(jiān)視;通過鍵盤或鼠標(biāo)實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制;記錄故障并進(jìn)行在線分析。
四、恒壓供水案例分析
恒壓供水在工業(yè)和民用供水系統(tǒng)中已普遍使用， 由于系統(tǒng)的負(fù)荷變化的不確定性， 采用傳統(tǒng)的 PID 算法實現(xiàn)壓力控制的動態(tài)特性指標(biāo)很難收到理想的效果。 在恒壓供水自動化控制系統(tǒng)的設(shè)計初期曾采用多種進(jìn)口的調(diào)節(jié)器， 系統(tǒng)的動態(tài)特性指標(biāo)總是不穩(wěn)定，通過實際應(yīng)用中的對比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統(tǒng)中有較好的效果。 在實施過程中選用了 AI 一 808 人工智能調(diào)節(jié)器作為主控制器，結(jié)合 FXIN PLC 邏輯控制功能很好地實現(xiàn)了水廠的全自動化恒壓供水。 對于單獨采用 PLC 實現(xiàn)壓力和邏輯控制方案， 由于PLC 的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數(shù)的調(diào)整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應(yīng)用，也是電氣元件生產(chǎn)供給的一個方向，實現(xiàn)機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進(jìn)的最新成果應(yīng)用于電氣自動化控制的實踐是一個誘人的課題。
結(jié)束語
人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復(fù)雜的工作， 電氣自動化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運行。 人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設(shè)計，專家系統(tǒng)，機器人學(xué)等方面。 而這諸多方面都體現(xiàn)了一個自動化的特征，表達(dá)了一個共同的主題， 即提高機械的人類意識能力， 強化控制自動化。 因此人工智能在電氣自動化領(lǐng)域?qū)笥凶鳛椋姎庾詣踊刂埔残枰斯ぶ悄艿膮⑴c。 畢業(yè)
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