孙会玲
(身份证号:131181198708130100)
试论电气自动化控制中人工智能技术
孙会玲
(身份证号:131181198708130100)
本文针对电气自动化控制人工智能技术进行相关论述,供同行参考。
电气自动化;自动化控制;人工智能技术
由于电气设备系统结构设计是非常复杂的,关乎到很多方面的知识比如电磁、电路及电机电器运用等,这就对有关工作人员的专业技能及相关知识掌握有着很高的要求。当下,数字化信息技术得到了前所未有的发展,推动了电气产品及控制体系设计逐渐转入了CAD,这就造成一些新产品、新系统的创建时间缩短了很多,在这个大环境下,人工智能技术系统设计质量及速度将获得全方位的提高。
除此之外,人工智能技术对于电气设备故障掌控及预警有着独特的优势。通常,如果电气控制系统有故障的形成那么会在故障形成早期呈现出非线性,为此,人工智能技术独特的模糊逻辑及神经网络等方面优势就可以完全展现出来。
电气自动化控制系统中人工智能技术通常有两种方式的运用:直流传动控制系统和效流传动控制系统。直流传动控制系统当中,推理机是模糊控制设备的重心,它承载着人脑智能化决策逐渐向模糊控制命令推理。此外,还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分,模糊化部分是经过很多种形式的函数对变量值进行的测量,同时把它逐渐模糊化、量化;知识库部分是由数据规则及语言控制库共同组成的知识库,知识库设计的过程中需运用相关专家的成功经验以及专业知识对电气设备进行有效的控制。
人工神经网络控制技术是人工智能技术的另外一种形式,该技术通常使用在不同模式的判别及对多种信息的处理,能够在电气传动控制当中展现出很好的作用。人工神经网络控制技术以并行结构为主,可以在很大范围内所运用,能够在很大程度上提高条件监控、诊断系统的精准性;这种控制技术通常是运用在学习策略差别较小的反向传播当中,这就是说在网络状况非常充裕的隐藏层、结点及适合的激励函数影响下,多层人工神经网络唯有运用反向传播才能够推算出与之相对应的非线性函数的近似参数,这将在很大的程度上提升运行速度。
当进行交流传动控制的过程当中,人工智能技术的采用通常也包括模糊逻辑及神经网络两方面的具体方式。针对模糊逻辑来讲,截止到现在,大都用模糊控制器将之前的普通速度控制设备完全代替,但在国外一所大学中探究出一种高性能的具备多个模糊控制器的全数字化传动控制系统,这种系统具有的模糊控制器能够完全的代替之前的普通速度控制设备,同时能够很好的完全控制任务。
从人工神经网络控制技术来讲,在现实的探究工作上以对交流电气设备及所驱动的客观环境参数的监测及诊断为最终标准。在这种模式中,人工神经网络控制技术能够很好的缩小电气自动化系统定位工作所花费的时间,同时增强对负载转矩及非初始速度变化范围的控制。人工神经网络的结构通常是以多层前馈型常见,通常将其划分为两个系统:①在分辨电气动态参数的前提下针对经过定子的电流开展自行调节与掌控;②在分辨机电体系运行参数前提下对于转子速度开展自行调节及掌控。
3.1集中监控方式
集中监控方式的最大特点是维护非常便捷,针对控制站,防护级别不用特别高,其设计的完成是非常简单的。但由于是集中式监控,它的工作原理是将所有性能有效的结合在同一个处理器,以顺利的完成处理工作。为此,针对处理器来讲其所承受着很大的工作压力,这主要是由于电气设备大多是在监控下开展的工作,假设监控对象时常显现出来,必然会造成主机冗余减少,然而电缆所产生的改变就会浪费很多的成本,距离比较长的电缆,若形成干扰的状况就会造成该系统出现不稳定的情况。
3.2现场总线监控方式
当下,以太网(Ethernet)、现场总线等计算机网络技术逐渐运用在变电站综合自动化系统当中,同时具备了较为丰富的动作指令,而智能电器设备目前也已经得到了迅速的发展,所有的这些有利情况的出现促使了网络监控及发电厂相互间的联系更为紧密。总线监控令设计标准更为鲜明,就间隔的不同,在性能上会展现出很大的不同,为此,我们能够作为间隔进行有关设计。运用此监控方法,包括了目前所有远程监控方法的独特优点,同时可以很好的减少隔离设备的总数量,也包含了隔离设备、端子柜、I/O卡件、模拟量变送器等。
电气自动化控制系统是提升电气设备的生产性能、流通交换速度的关键性方面,在完全“放弃”人工操作控制的前提下,最大程度的实现了智能化操控。不单单能够为企业节约人力、物力及企业成本,并且有助于提升企业生产效率。人工智能技术是探究人类智能模拟的学科,其最大的特点就是自动化。这就是说电气自动化控制系统中,人工智能技术的运用前景是异常宽广的,在数字控制理念的科学指导之下,之前所运用的控制器设计技术必然会慢慢的被具有良好控制成果的人工智能软件设计所代替。为此,相关企业及单位一定要加强在电气自动化控制上的人工智能技术的探究,以便于为企业未来的健康、快速发展提供足够的技术支持。
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2015-7-8