人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討

摘 要：現如今，計算機技術已經成為全球最普及的信息技術，計算機編程軟件技術不斷的進步，已經帶動了人們經濟生活的水平。人類的大腦是最為發達的機器，計算機所有的編程都是效仿人類的電腦，對其信息進行采集、分析、處理、反饋等，所以計算機程序以效仿人類大腦為主要目的來實現我們自動化發展。對于電氣自動化的整個控制流程都是通過自動化設備來完成整個生產、分配等過程，這樣就從很大的程度上降低了成本，工作效率也相應提高。隨著信息技術的發展，不斷有新技術進入工程化、產品化階段，這對自動控制技術提出新的挑戰，促進智能理論在控制技術中的應用，以解決用傳統的方法難以解決的問題。

關鍵詞：人工智能 自動化 應用

中圖分類號：F407 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2012）09（a）-0089-01

1 應用理論的分析探討

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是計算機科學的一個分支。通過人工智能本質方向的了解，生產出了一個與人類大腦做出雷同反應的智能化機器，這個主要包含語言識別、自然語言處理、機器人、專家系統和圖像識別等。“人工智能”一詞是在1956年Dartm outh學會上提出的，人工智能發展迅速，成為以計算機主流，涉及信息論、控制論、自動化、生物學、心理學、語言學、醫學和哲學等多版學科。對于其主要的目的就是通過使用機器設備能夠達到智能效果，依賴機器來完成復雜性的工作。

智能化的電氣自動控制系統主要就是為了加強整個勞動分配過程，實現了計算機智能化，這樣一來大大的減少了人為勞動過程，加強了工作效率，譬如：鋁電解生產中的模糊自適應控制技術，就是大量使用了人工智能技術。在我們國家主要是通過廉價輸出的勞動力來得出的經濟數值，但是遠遠沒有達到其他較發達的國家經濟水平。在我們電氣自動化控制中加強人工化智能的使用，研制出一個能類似于人類判斷系統、處理功能的控制系統，加強我們生產的能力，推動我們國家的經濟發展。

2 人工智能控化系統的優勢

多種的人工智能化系統的控制功能用不相同的方法研究。但AI控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都是一類非線性函數近似器。分別對它們進行分類研究，有助于制定統一的開發策略。這些AI函數近似器比常規的函數估計器有明顯的優勢。

（1）通過適當調整（根據響應時間、下降時間、魯棒性能等）可提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍，過沖更小。

（2）它們的設計不需要控制對象的模型（很多時候，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時等）。

（3）它們比古典控制器容易調節。

（4）在沒有必須專家知識時，通過響應數據也能設計它們。

（5）運用語言和響應信息能設計它們。

（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），與驅動器的特性無關。現在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，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計。

（7）對于常規方法不能解決的問題可利用它們解決。

（8）能很好的適應新數據或新信息。

（9）抗噪聲干擾能力非常好。

（10）它們很容易擴展和修改。

（11）它們的實現十分便宜，特別是使用最小配置時。

總之，在我們利用規則庫、模糊神經控制器以及和隸屬函數能夠自動的在反模糊化和模糊化的過程中自行確定。運用多方面的方式將整個過程表達出來，在過程中通過系統技術來完成整體解的過程，在過程中尋找出簡易化的結構配置，達到收斂迅速，學習快速。

3 人工智能化的應用表現

在人工智能化發展突飛猛進的今天，在很多的高等學府都開設了人工智能化電氣專業以及很多的科研機構也對其開展了全面的研究工作，譬如，故障的診斷、設計的優化、智能控制等領域都在使用人工智能化。

3.1 設計的優化

在設計電氣類設備類的工作是一個極為復雜性的工作，不單單要會專業的電氣、電路等專業的知識內容，還要將設計中的知識運用在里面。最為傳統化的方式，最早是采用了簡易的實驗方式方法和具有經驗的老師傅用手工方式來完成的，從某種意義上來說很難達到最優的效果。隨著我們智能化發展以及計算機領域的發展，設計的方式也在有簡單的手工操作到電腦輔助設計（AUTO CAD），從很大的程度上節約了時間和研發周期。人工智能化的出現，使得電腦設計（CAD）系統也在不斷的更新，整體產品無論從研發、設計到成品都等到了全面的提高。

人工智能技術采用優化設計的方式方法主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，對于產品的優化設計是很適合的。為此對于此類設計往往都是采用這樣的方式方法或加以改進。

3.2 診斷故障

電氣設備一旦出現問題，其征兆與實際問題的出現其關聯性是非常的復雜的，很難判斷及確定的，如果使用人工智能系統恰恰的解決了這一難題。已經通過人工智能技術判斷故障系統的有：模糊邏輯、專家系統、神經網絡。

在電力系統中，變壓器是非常普遍的且受關注的，也有很多對它的研究。目前主要通過變壓器油中分解的氣體來進行變壓器的故障診斷，判斷其故障的程度。

在發電機及在電動機、發電機方面采用人工智能故障診斷技術也是非常的普遍的。

3.3 人工智能化控制

人工智能信息化應用在如今已經普及到我們身邊各個領域當中，比如：鋁電解生產中的模糊自適應控制技術就是如此，但是在有關此類報道確是很少。有三種人工智能的控制方法：模糊控制、神經網絡控制和專家系統控制。最常見是模糊控制，實例也很多，其非常的簡單且實際意義很廣。

4 結語

人工智能主要通過行為的能力、感知觀、思維判斷能力這三個方面組合而成，應用也十分廣泛，例如，問題的解答、整體的邏輯性、自動化的程序設計、定理的證明、機器人學等等，這些方面完完全全體現的是自動化的形式表現，都在說明一個問題，那就是提高智能化，將人類思維通過機械化來完成，只有這樣智能化的電氣自動化才能發揮才能，做出更大的成績。此外，人工智能技術已經廣泛應用于鋁電解生產中自動控制，并且起到了很好的效果。

參考文獻

[1] 陸偉民.人工智能技術及應用[M].上海：同濟大學出版社，1998.

[2] 彭啟琮.DSP技術[M].成都：電子科技大學出版社，1997.