卢晓庆
摘 要:人类智能的特殊性在于它拥有感知能力,思维能力和行为能力三种能力,因此发展潜力巨大。而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。电气自动化是电气信息领域的一门新兴学科,它主要运用运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域。人工智能技术的运用极大地促进了电气自动化学科特别是自动控制领域的发展,提高了电气设备运行的智能化,增强了控制系统的稳定性,是对生产技术的又一次巨大革新。
关键词:人工智能技术;应用;电气自动化系统
1 前言
本文首先分析了人工智能应用理论,然后阐述了人工智能控制器的特点,最后研究了人工智能技术在电气设备设计中的应用措施,具有较强的科学性和理论性,供参考。
2 人工智能应用理论分析
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。人工智能也称机器智能,是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉。自从1956年“人工智能”一词在Dartmouth学会上提出以后,人工智能研究得到了飞速发展。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,它是哲学,认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要应用于智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂等。总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。
3 人工智能控制器的特点
在电气自动化中应用较多的人工智能控制器主要是非线性函数近似器,如:神经算法、模糊理论、模糊神经算法和遗传算法等。采用AI函数近似器拥有比常规函数估计器更多优良的特点。
(1)在进行人工智能电气设计时不需要得到实际控制对象精确的动态模型,不需要知道参数变化、非線性等具体因素;(2)根据响应时间、下降时间或者鲁棒特性等进行适当的调整,可以提高设函数性能:在进行适当调整后,模糊逻辑控制器上升时间是最优的普通PID控制器的1.5倍,而下降时间则比PID快了近3.5倍左右,并且过冲很小;(3)人工智能控制器拥有良好的一致性,且跟驱动器的特性没有直接联系,即使在输入新的未知数据时也能得到很好的预测结果。
4 人工智能在电气自动化中的应用
4.1 人工智能技术在电气设备设计中的应用
电气设备的设计是一个复杂过程,涉及到电气自动化专业中电路、电机、变压器、电力电子技术、电磁场等多门学科内容;对设计者的实际工作经验要求很高,需要大量的人力、物力和财力。而借助于人工智能技术,可以解决很多人脑难以快速解决的繁琐计算和模拟过程,大大地提高了设计中的工作效率和精度。
电气设备设计中应该注意不同的算法使用与不同的实际情况,专家系统通常用于开发性设计,而遗传算法常常被用于优化设计。要进行高效率、高质量的设计工作,要求工作人员具有高水平的人工智能软件应用能力和丰富的工作经验。
4.2 人工智能在电气控制中的应用
电气自动化控制是实现增强生产、流通、交换和分配的关键环节,提高控制自动化,就能够减少人力、财力投入,提高系统的运作效率和质量。人工智能技术在电气设备控制中的应用主要包括模糊控制、专家系统控制和神经网络控制。在实际应用中,用得最多的是模糊控制,因为模糊控制最简单,且与实际联系最为紧密。下面以人工智能控制在电气传动控制中的应用为例进行介绍。
模糊控制在电气传动控制中的应用主要分为在直流传动和交流传动中的应用。直流传动控制中模糊逻辑控制主要应用于模糊控制器中,包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于调速控制,其规则库是一个if-then模糊规则集;而Sugeno控制器实际上是Mamdani控制器的特例,其典型的规则是:如果x隶属于A,且y隶属于B,则Z=f(x,y)。这里,A和B是两个模糊集。
4.3 人工智能在电力系统中的应用
人工智能技术在电力系统中的应用主要包括专家系统、神经网络、模糊集理论和启发式搜索这4个方面。专家系统ES是一个集大量规则、经验和专业知识于一身的复杂程序系统,该系统主要是依靠某个特定领域的专家的经验和知识,进行推理判断,并模拟专家的决策过程,对各种需要专家进行决策的难题进行处理。专家系统由6个部分组成,即知识库、数据库、推理机、咨询解释、知识获取和人机接口。专家系统常用规则是“if-then规则”,即在满足if条件后执行then之后的操作。在专家系统的使用中,需要根据新的具体情况对专家系统的知识库和规则库进行更新,以适应发展需求。
现有许多种神经网络和训练算法在电力系统中得到广泛应用。神经网络具有灵活的学习方式和完全分布式的存储方式,在大规模信息处理中得到广泛应用;并且其识别能力和复杂状态分类能力都很强大。在电力系统的短期负荷预测中,BP神经网路能够在足够的驯良样本中,对模型急怒攻心合理分类,对输入进行选择,构建不同季节的周预测和日预测模型;将元件关联分析和人工神经网络相结合进行复杂电力系统故障诊断,采用ANN面向元件的模型,可以对每类元件进行故障报警和定位操作,还可以对同一跳闸区域中的不同故障进行识别。
模糊理论在电力系统的潮流计算、系统规划和模糊控制等方面的应用得到了飞速发展,因为模糊逻辑能够完成高难度的数学近似计算,对负荷变化和电力生产等不确定因素建立隶属函数,以构建电力系统的最优化潮流模型。
4.4 人工智能对日常操作的影响
电力系统不仅影响着电力系统建设的自动化水平,对日常的管理工作的影响也十分重大。人工智能技术应用于日常操作中,可以帮助实现以家用电脑操作进行系统操作,简化电流调整、设备操作界面,并且可自动进行日志生成和储存、报表自动生成等功能。电气系统日常操作中引进人工智能技术,不仅能够简化各种操作、规范各种文件样式和规格,并且能够实现操作的简便性和可视性。
参考文献:
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