試論電氣自動化控制中人工智能技術

孫會玲

（身份證號：131181198708130100）

試論電氣自動化控制中人工智能技術

孫會玲

（身份證號：131181198708130100）

本文針對電氣自動化控制人工智能技術進行相關論述，供同行參考。

電氣自動化；自動化控制；人工智能技術

1　人工智能技術探究及運用實際狀況

由于電氣設備系統結構設計是非常復雜的，關乎到很多方面的知識比如電磁、電路及電機電器運用等，這就對有關工作人員的專業技能及相關知識掌握有著很高的要求。當下，數字化信息技術得到了前所未有的發展，推動了電氣產品及控制體系設計逐漸轉入了CAD，這就造成一些新產品、新系統的創建時間縮短了很多，在這個大環境下，人工智能技術系統設計質量及速度將獲得全方位的提高。

除此之外，人工智能技術對于電氣設備故障掌控及預警有著獨特的優勢。通常，如果電氣控制系統有故障的形成那么會在故障形成早期呈現出非線性，為此，人工智能技術獨特的模糊邏輯及神經網絡等方面優勢就可以完全展現出來。

2　電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體運用

電氣自動化控制系統中人工智能技術通常有兩種方式的運用：直流傳動控制系統和效流傳動控制系統。直流傳動控制系統當中，推理機是模糊控制設備的重心，它承載著人腦智能化決策逐漸向模糊控制命令推理。此外，還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，模糊化部分是經過很多種形式的函數對變量值進行的測量，同時把它逐漸模糊化、量化；知識庫部分是由數據規則及語言控制庫共同組成的知識庫，知識庫設計的過程中需運用相關專家的成功經驗以及專業知識對電氣設備進行有效的控制。

人工神經網絡控制技術是人工智能技術的另外一種形式，該技術通常使用在不同模式的判別及對多種信息的處理，能夠在電氣傳動控制當中展現出很好的作用。人工神經網絡控制技術以并行結構為主，可以在很大范圍內所運用，能夠在很大程度上提高條件監控、診斷系統的精準性；這種控制技術通常是運用在學習策略差別較小的反向傳播當中，這就是說在網絡狀況非常充裕的隱藏層、結點及適合的激勵函數影響下，多層人工神經網絡唯有運用反向傳播才能夠推算出與之相對應的非線性函數的近似參數，這將在很大的程度上提升運行速度。

當進行交流傳動控制的過程當中，人工智能技術的采用通常也包括模糊邏輯及神經網絡兩方面的具體方式。針對模糊邏輯來講，截止到現在，大都用模糊控制器將之前的普通速度控制設備完全代替，但在國外一所大學中探究出一種高性能的具備多個模糊控制器的全數字化傳動控制系統，這種系統具有的模糊控制器能夠完全的代替之前的普通速度控制設備，同時能夠很好的完全控制任務。

從人工神經網絡控制技術來講，在現實的探究工作上以對交流電氣設備及所驅動的客觀環境參數的監測及診斷為最終標準。在這種模式中，人工神經網絡控制技術能夠很好的縮小電氣自動化系統定位工作所花費的時間，同時增強對負載轉矩及非初始速度變化范圍的控制。人工神經網絡的結構通常是以多層前饋型常見，通常將其劃分為兩個系統：①在分辨電氣動態參數的前提下針對經過定子的電流開展自行調節與掌控；②在分辨機電體系運行參數前提下對于轉子速度開展自行調節及掌控。

3　電氣自動化控制系統的設計

3.1集中監控方式

集中監控方式的最大特點是維護非常便捷，針對控制站，防護級別不用特別高，其設計的完成是非常簡單的。但由于是集中式監控，它的工作原理是將所有性能有效的結合在同一個處理器，以順利的完成處理工作。為此，針對處理器來講其所承受著很大的工作壓力，這主要是由于電氣設備大多是在監控下開展的工作，假設監控對象時常顯現出來，必然會造成主機冗余減少，然而電纜所產生的改變就會浪費很多的成本，距離比較長的電纜，若形成干擾的狀況就會造成該系統出現不穩定的情況。

3.2現場總線監控方式

當下，以太網（Ethernet）、現場總線等計算機網絡技術逐漸運用在變電站綜合自動化系統當中，同時具備了較為豐富的動作指令，而智能電器設備目前也已經得到了迅速的發展，所有的這些有利情況的出現促使了網絡監控及發電廠相互間的聯系更為緊密。總線監控令設計標準更為鮮明，就間隔的不同，在性能上會展現出很大的不同，為此，我們能夠作為間隔進行有關設計。運用此監控方法，包括了目前所有遠程監控方法的獨特優點，同時可以很好的減少隔離設備的總數量，也包含了隔離設備、端子柜、I/O卡件、模擬量變送器等。

4　結束語

電氣自動化控制系統是提升電氣設備的生產性能、流通交換速度的關鍵性方面，在完全“放棄”人工操作控制的前提下，最大程度的實現了智能化操控。不單單能夠為企業節約人力、物力及企業成本，并且有助于提升企業生產效率。人工智能技術是探究人類智能模擬的學科，其最大的特點就是自動化。這就是說電氣自動化控制系統中，人工智能技術的運用前景是異常寬廣的，在數字控制理念的科學指導之下，之前所運用的控制器設計技術必然會慢慢的被具有良好控制成果的人工智能軟件設計所代替。為此，相關企業及單位一定要加強在電氣自動化控制上的人工智能技術的探究，以便于為企業未來的健康、快速發展提供足夠的技術支持。

[1]薛葵.發電廠電氣監控系統[J].電力系統裝備，2002（1）：72～73.

[2]蒙寧海.火電廠廠用電系統監控方案的探討[J].廣西電力，2003，26（2）：44～47.

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1673-0038（2015）31-0297-01

2015-7-8