談電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)
引言
人類(lèi)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)展潛力巨大。而人工智能是指由人類(lèi)制造出來(lái)的“機器”所表現出來(lái)的智能。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式作出反應的智能機器。電氣自動(dòng)化是電氣信息領(lǐng)域的一門(mén)新興學(xué)科，它主要運用運動(dòng)控制、工業(yè)過(guò)程控制、電力電子技術(shù)、檢測與自動(dòng)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(dòng)化學(xué)科特別是自動(dòng)控制領(lǐng)域的發(fā)展，提高了電氣設備運行的智能化，增強了控制系統的穩定性，是對生產(chǎn)技術(shù)的又一次巨大革新。
一、人工智能應用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫(xiě)為 AI。人工智能也稱(chēng)機器智能，是一門(mén)邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì )科學(xué)的交叉。自從1956 年“人工智能”一詞在 Dartmouth 學(xué)會(huì )上提出以后，人工智能研究得到了飛速發(fā)展。二十世紀七十年代以來(lái)被稱(chēng)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)。也被認為是二十一世紀(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(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習、推理、思考、規劃等)的學(xué)科，主要包括計算機實(shí)現智能的原理、制造類(lèi)似于人腦智能的計算機，使計算機能實(shí)現更高層次的應用。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)，認知科學(xué)，數學(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(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。主要應用于智能控制，專(zhuān)家系統，機器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠(chǎng)等�？偟恼f(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜工作。人工智能不是人的智能，更不會(huì )超過(guò)人的智能。
目前，隨著(zhù)科技的進(jìn)步和計算機技術(shù)的廣泛使用，傳統的勞動(dòng)密集型生產(chǎn)也不能滿(mǎn)足社會(huì )生產(chǎn)的需要，效率更高的技術(shù)密集型生產(chǎn)也扮演著(zhù)越來(lái)越重要的角色，目前，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)仍是我國產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)的主要形式，與西方發(fā)達國家相比生產(chǎn)力還比較落后，生產(chǎn)線(xiàn)的自動(dòng)化水平還比較低，生產(chǎn)效率不高。隨著(zhù)社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展水平的不斷提高，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐步向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉變已是經(jīng)濟發(fā)展的客觀(guān)要求，生產(chǎn)自動(dòng)化已成為大勢所趨。人工智能應用于電氣自動(dòng)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(shí)現生產(chǎn)的自動(dòng)化，調整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構。
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(lèi)非線(xiàn)性函數近似器。 這樣的分類(lèi)就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開(kāi)發(fā)。 這些 AI 函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢如下。
2.1 它們的設計不需要控制對象的模型 (在許多場(chǎng)合 ，很難得到實(shí)際控制對象的精確動(dòng)態(tài)方程， 實(shí)際控制對象的模型在控制器設計時(shí)往往有很多不確實(shí)性因素。 例如:參數變化，非線(xiàn)性時(shí)，往往不知道。
2.2 通過(guò)適當調整(根據響應時(shí)間 、下降時(shí)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(shí)間比最優(yōu)PID 控制器快 1.5 倍，下降時(shí)間快 3.5 倍。
2.3 它們比古典控制器的調節容易。
2.4 在沒(méi)有必須專(zhuān)家知識時(shí) ， 通過(guò)響應數據也能設計它們。
2.5 運用語(yǔ)言和響應信息可能設計它們。
2.6 它們有相當好的一致性 (當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)，與驅動(dòng)器的特性無(wú)關(guān)。 現在沒(méi)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(huì )一致性地好， 因此對具體對象必須具體設計。
三、人工智能的應用
隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能控制的應用領(lǐng)域也越來(lái)越廣闊，包括人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設計、故障預測及診斷、控制與保護等。
3.1優(yōu)化設計。電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設計是一項復雜的工作，集中了理論學(xué)科知識和經(jīng)驗知識兩方面的內容。在傳統的電氣產(chǎn)品設計中，主要采用的方法是設計經(jīng)驗結合大量的實(shí)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)的設計方案。隨著(zhù)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)品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計，極大地減少了產(chǎn)品從構思到設計到生產(chǎn)的時(shí)間，設計越來(lái)越優(yōu)質(zhì)化、高效化、智能化。遺傳算法和專(zhuān)家系統是人工智能技術(shù)用于優(yōu)化設計的兩種主要的方法。遺傳算法的特點(diǎn)是直接對結構對象進(jìn)行操作，具有內在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力;能自動(dòng)獲取和指導優(yōu)化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質(zhì)非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設計，因此廣泛應用于電氣產(chǎn)品的人工智能優(yōu)化設計。專(zhuān)家系統應用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專(zhuān)家提供的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類(lèi)專(zhuān)家的決策過(guò)程，以便解決那些需要人類(lèi)專(zhuān)家處理的復雜問(wèn)題。它也是產(chǎn)品優(yōu)化設計的一個(gè)重要手段，目前仍處于研究階段，實(shí)際運用較少，未來(lái)具有很大的發(fā)展前景。論文的代寫(xiě) /pic/p>
3.2故障診斷。電氣設備的故障具有非線(xiàn)性、不確定性和復雜性等特點(diǎn)，采用傳統的方法診斷效率低、準確率不高。人工智能方法的引進(jìn)大大提高了故障診斷的準確率。模糊邏輯、專(zhuān)家系統、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(dòng)機進(jìn)行的故障診斷時(shí)，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相結合，不僅保留了故障診斷知識的模糊性，還結合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習能力強的優(yōu)點(diǎn)，共同實(shí)現對電機故障的診斷，大大提高了故障診斷的準確率。
3.3智能控制。人工智能控制技術(shù)是未來(lái)生產(chǎn)發(fā)展的一個(gè)趨勢，在電氣自動(dòng)化上也已經(jīng)得到了廣泛的應用�？刂品椒ㄖ饕菍�(zhuān)家系統控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制。目前主要應用于以下方面：對所有開(kāi)關(guān)量、模擬量的實(shí)時(shí)數據進(jìn)行采集與處理;對各主要設備和系統的運行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能監視;通過(guò)鍵盤(pán)或鼠標實(shí)現對系統的控制;記錄故障并進(jìn)行在線(xiàn)分析。
四、恒壓供水案例分析
恒壓供水在工業(yè)和民用供水系統中已普遍使用， 由于系統的負荷變化的不確定性， 采用傳統的 PID 算法實(shí)現壓力控制的動(dòng)態(tài)特性指標很難收到理想的效果。 在恒壓供水自動(dòng)化控制系統的設計初期曾采用多種進(jìn)口的調節器， 系統的動(dòng)態(tài)特性指標總是不穩定，通過(guò)實(shí)際應用中的對比發(fā)現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。 在實(shí)施過(guò)程中選用了 AI 一 808 人工智能調節器作為主控制器，結合 FXIN PLC 邏輯控制功能很好地實(shí)現了水廠(chǎng)的全自動(dòng)化恒壓供水。 對于單獨采用 PLC 實(shí)現壓力和邏輯控制方案， 由于PLC 的運算能力不足編寫(xiě)一個(gè)完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性?xún)r(jià)比。本案例中只是一個(gè)人工智能在電氣自動(dòng)化中的一個(gè)小小的應用，也是電氣元件生產(chǎn)供給的一個(gè)方向，實(shí)現機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進(jìn)的最新成果應用于電氣自動(dòng)化控制的實(shí)踐是一個(gè)誘人的課題。
結束語(yǔ)
人工智能研究的一個(gè)主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能完成的復雜的工作， 電氣自動(dòng)化是研究與電氣工程有關(guān)的系統運行。 人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應用體現在問(wèn)題求解，邏輯推理與定理證明，自然語(yǔ)言理解，自動(dòng)程序設計，專(zhuān)家系統，機器人學(xué)等方面。 而這諸多方面都體現了一個(gè)自動(dòng)化的特征，表達了一個(gè)共同的主題， 即提高機械的人類(lèi)意識能力， 強化控制自動(dòng)化。 因此人工智能在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域將會(huì )大有作為，電氣自動(dòng)化控制也需要人工智能的參與。 畢業(yè)
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