解析電氣自動化控制中人工智能技術的運用

孫 斌

福建省特種設備檢驗研究院泉州分院，福建泉州 362000

1 電氣自動化控制中人工智能技術的含義

人工智能技術作為一項新型科學技術，對哲學、數學、任職科學、計算機科學、心理學、不定性論以及控制學方面都有所涉及，在自然科學與社會科學中，存在范圍較廣的研究，例如：知識表現、推力、自然語言和處理、只能搜索、及其學習、感知問題、規劃、知識獲取、邏輯程序涉及、模式識別、人工生命、軟計算、不精確及不確定的控制、語言及圖像理解等，在遺傳編程上相當于催化劑，促使工作能夠合理有效的實施。現階段，無論是生產方面，還是生活方面，最為重要的則是效率的提升。當今社會發展中，計算機技術的大范圍應用作為有效保障，被大范圍的普及。通過對人腦機能的模范，使其工作實現自動化操作，不僅將大量的人力資源得到減少，而且還便于生產、傳播及運輸。在電氣自動化控制中，則是通過該原理實施生產等工作，進一步將其工作的效率得到提升，加快經濟的發展。

2 電力自動化控制中人工智能技術的優勢

通常情況下，人工智能控制的不同在討論中會有不同的方法存在。而人工控制技術可將模糊、神經、遺傳算法等看為一種非線性函數近似器。該分類方式能夠使總結理解得到較好的接受，促使統一對控制策略實施開發。

與常規估算方法相比，人工智能控制有以下特點存在：

1）該設計無需對對象的模型進行控制。在大多數場合中，很難對實際控制對象的精確動態方程進行獲取，在控制器設計時，實際對象有較多不確定性因素存在，例如：參數變化等；

2）通過實施有效調整，能夠將其性能得到提升；

3）與古典控制方法相比，該方法更容易進行調節；

4）在缺乏專家指示時，可通過對數據進行響應的方法進行設計；

5）在設計時可通過語言和響應信息進行實現；

6）存在良好的一致性，和驅動器不存在聯系；

7）對于新信息或新數據來說，有良好的適應性存在；

8）能夠將常規無法有效解決的問題進行處理；

9）具有良好的抗干擾能力；

10）控制的實現具有較低成本，特別是在對最小配置進行使用時，對擴展和修改發揮著一定幫助。

也就是說，在對自適應模糊神經控制器進行運用時，在模糊化和反模糊化過程中，規則庫及隸屬函數能夠進行自動實施確定。該過程的實現有許多方法能夠進行，但最終還能通過系統技術對穩定的解進行獲取，并將相對簡單的結構配置進行找出，從而達到最終目的。

3 人工智能技術在電氣自動化領域中的應用

3.1 對電氣設備的設計原理進行優化

不僅對應用電路、電氣電器以及電磁場等專業知識進行涉及，而且還對傳統產品設計中存在的經驗進行運用，具有極其復雜的過程存在。它是幾何傳統的試驗方式與手工方法相結合進行使用的，因此，要想對最佳設計方案進行獲取，還需進行不斷的探索來實現。其次，隨著計算機技術的逐漸發展，通過運用CAD 技術（計算機輔助技術）能夠促使電器產品設計的難度得到較大程度的減少，縮短產品的開發周期。通過引進人工和智能技術，進一步將CAD 技術與現階段的時代需求相結合，大大增長了產品的數量及質量。在人工智能技術中，最常運用的優化設計技術則是遺傳算法和專家系統，在該類優化設計技術應用中，遺傳算法作為先進且與產品優化設計相適宜的一項技術被得到使用。因此，在電氣自動化控制中人工智能技術的應用較為廣泛。

3.2 在電氣自動化控制中，人工智能對故障進行診斷

從人類社會向工業化階段發展以后，越來越多的復雜及其設備逐漸產生，設備故障診斷作為一項重要的研究課題被廣泛關注。從診斷方法進行分析，現階段，診斷中除了傳統的單一參數和單一故障的技術方法以外，多故障、多參量也被大范圍的應用。隨著科學技術發展的逐漸興起，故障診斷技術及方法也被逐漸完善，從而向智能化階段發展。在故障診斷中，人工智能的發展作為一種智能化的診斷方法，不僅在理論上故障診斷被逐漸應用，而且還在實際操作中被有效使用。同時，人工神經網絡的探索也逐漸朝故障診斷方向發展，逐漸成為故障診斷中的一項研究熱點被逐漸關注。通過結合人工神經網絡和專家系統，將其自身獨特的優勢得以展現。

3.3 實現智能控制的目的

3.3.1 處理數據的收集

在所有模擬量、開關量以及人工智能控制器中都可對數據進行采集，確保在要求明確的狀況下，人工智能控制器能夠實時自動存貯或處理。

3.3.2 界面的顯示

當設備和系統處于運行狀態時，都會真實的在模擬畫面上進行顯示，從而可以對計算量、模擬量、斷路器以及隔離開關的實際狀況進行了解。當出現問題時，畫面上會出現掛牌檢修功能，還能將其對應的歷史趨勢圖進行形成。

3.3.3 運行過程中的監視

當設備出現開關量狀態、模擬數值等問題時，智能監視的目的則會逐漸發揮，出現自動報警的現象，還會將事件發生的整個過程進行記錄。

3.3.4 人工控制

良好人機界面，操作人員可通過鍵盤或鼠標對斷路器及電動隔離開關進行控制，操作人員會受到系統的操作限制，對值班過程發揮著重要效果。

3.3.5 故障錄波

故障錄波的記錄及其詳細，主要包括記錄開關量、波形以及順序等。

3.3.6 對不對稱的應用進行分析，并對負序量進行計算

3.3.7 對參數的設定及修改進行及時處理，并實施合理保護

3.3.8 在人工智能控制中，神經網絡控制、模糊控制以及專家系統控制作為三種主要方法被得到運用

4 結論

總之，在特種設備開發制造以及運行控制的自動化系統中，人工智能技術的應用存在較好的發展前景。隨著特種設備發展的逐漸加快，特種設備開發制造以及運行控制系統數據總量也在持續增長，大幅度增加了管理的復雜程度，加大特種設備市場的競爭影響，促使在特種設備開發制造以及運行控制系統中人工智能技術的應用提供條件。因此，在特種設備開發制造中人工智能科學技術應用及科研的加強，進一步將特種設備安全、經濟及穩定效果得以實現。

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