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智能技術在電氣自動化方面的應用

2019-10-21 16:15:50閆德軍朱招朋
科學導報·科學工程與電力 2019年19期
關鍵詞:智能技術電氣自動化應用

閆德軍 朱招朋

【摘 ?要】隨著各種新技術和新思想的出現,智能化技術在電氣自動化獲得了更為廣泛的應用。由于目前處于起步階段,智能化技術應用還存在一些問題。然而,智能化技術的應用前景廣闊,基于此,本文主要對智能技術在電氣自動化應用要點進行了有效的分析。

【關鍵詞】智能技術;電氣自動化;應用

引言

人工智能技術主要是通過智能技術解決實踐中的復雜問題,將人工從生產加工中解放出來。自動化是電氣工程運行的控制重要內容。智能技術在電氣自動化有效運用,可以促進電氣工程系統向智能化方向的不斷發展,提升運行效率以及質量促進相應工業工作的可持續發展。

1智能技術概述及特點

1.1智能技術概述

科學技術的飛速發展孕育了一種新技術——人工智能技術,而當代社會主義發展當中發揮了關鍵的作用。智能技術的出現獲得了計算機技術的支撐,是在其他學科的相互作用下建立起來的。其本質是通過模擬人的智能思維,制造出能夠在繁瑣工作中取代人機器人。目前,人工智能技術有兩個領域,一個是機器人系統,另一個是專家系統。在現實生活中,并在諸多領域均獲得了普遍的運用,并應用效果顯著。實踐應用實現進一步說明了智能技術運用的價值充。但隨著科學技術的不斷發展,人工智能技術也將不斷發展和優化。隨著電氣自動化理論的運用以及分析進一步深入,對其要求日益提升,而智能技術在電氣自動化中的應用主要分為專家系統、運行效率以及模糊控制。從實際運行特點出發,模式控制具有操作簡單、易于與設備集成的優點。因此,在電氣自動化也能用中,模糊控制是主要的控制方法。

1.2智能技術的特點

1.2.1適應性強

以上自動化應用主要為線性控制和單向控制。它實現對系統中特定對象的控制。該控制心事雖然取得了一定的效果,但對系統中其它類似或非類似產品的控制能力較弱。智能技術有效的融入,為系統把控進行了轉變,由單一的或線性的控制到非線性的變結構控制,有利于使用復雜多變環境系統,基于不同的傳感器信息,結合信息處理和決策機構,對系統進行控制運行,應用更加的廣泛。

1.2.2操作簡易化

在調試傳統的電氣控制系統前期,我們需掌握電氣系統設備、參考原理圖、接線圖、各個部件連接。我們需要了解各種數據,綜合分析,調試是困難的,而且需要很長的時間。該系統可通過人工智能進行可視化,并可在控制臺上直觀調整。操作簡單,對操作人員要求低。在參數調整過程中,需不斷嘗試和出錯,操作極為復雜。而利用計算機輔助仿真技術,使參數精確、簡單,并與可視化操作界面相結合,提升操作的便利性。

2電氣自動化控制中人工智能技術的應用現狀

對于電氣設備的控制、使用是一項極其復雜煩瑣的工作,而電氣設備的設計則更需要鉆研研究,在最開始時,人們運用自己的工作、使用經驗手工的去設計,然而現在,隨著人工智能技術的不斷發現成熟,現在已經開始運用計算機去設計了,這樣也能篩選出最有利的方案,人工智能技術在電氣自動化控制中的廣泛運用,使得產品的設計效率以及質量得到了大大提高。目前在電氣自動化控制中,人工智能技術主要有以下幾種運用:一是采集和處理數據。計算機可以對電氣設備的工作量以及工作情況進行數據的采集,在一定條件下,人工智能也可以對此技術進行處理。二是系統運行監視以及報警:人工智能可以對電氣設備的工作過程進行監視,對工作狀態實時了解,可以避免很多壞的情況的發生。三是操作控制功能:現階段,我們的發展技術已經實現了人工智能自動化控制電氣設備的運行,運用計算機的鼠標、鍵盤可以實現電氣設備的開、關,工作人員不用再親臨現場就可以進行操作。

3智能技術在電氣自動化方面的應用

3.1神經網絡控制

神經網絡控制以仿生物神經功能為模型,生物神經元受傳入數據的刺激產生應激反饋,輸出至相聯神經元,以此傳遞。輸出及輸入之間以非線性關系變換。神經網絡由簡單自適應元件和層次組織構成,采用大規模并行連接,形成神經網絡,類似生物神經網絡處理接受的信息,因此成為仿生物神經功能。神經網絡控制模仿生物的思考建立網絡,其對接受信息具有功能性反應,且反應非常劇烈,能對接受的信息做出處理動作。神經網絡由大量處理元連接構成。為了科學模擬生物的腦部特性,在神經技術研究中,提出神經模型的建立。實際上,建設神經網絡僅對生物思考進行抽象模擬,并未完全反映生物思考的功能性。神經網絡對信息處理以神經元的作用來完成,對信息和知識以元件相互分布聯系儲存,其學習及識別取決于神經元連接權系數,是系數動態演化的表現。不同神經元組成網絡,其中,單個神經元可接受多組輸入信息,按設定規則處理,轉換為輸出信號輸出。神經網絡中神經元連接復雜,各神經元以非線性方式傳遞信息,輸入、輸出信號之間存在多種聯系,可以人工構建特殊聯系,以此表達為“黑箱模型”,闡述機理模型無法精確表述,但輸入、輸出存在模糊規律事件。人工神經網絡屬經典經驗模型,在電氣自動化控制中應用廣泛。

3.2實現對系統故障的智能化診斷

為了保證電氣自動化控制系統的穩定性,必須及時進行相應的故障診斷,以避免在電氣自動化系統運行過程中出現各種故障。但傳統的故障診斷方法時間短、診斷時間長。它需要大量的人力,而且容易浪費。而且,許多電氣自動化系統的故障都是突發性的,傳統的技術不能實時診斷,不能及時找到故障原因,容易造成設備損壞,影響電氣自動化系統運行的可靠性。智能技術可以通過神經網絡和專家系統應用于電氣自動化控制系統的故障檢測。同時,采用智能技術檢測電氣自動化設備,具有較高的實時性,能實時接收設備的故障信息。在此基礎上,制定科學合理的處理措施,調整設備故障,形成智能化維修體系。在故障檢測過程中,智能技術的應用需要通過系統運行數據判斷,并結合自身的系統支持。因此,為了更好地支持電氣自動化故障檢測工作,有必要不斷完善智能技術的數據。

3.3日常應用

電氣自動化的控制技術隨著科技的發展已經成為我們日常生活中的一部分。而日常生產中加入人工智能化的控制技術,能夠使電氣自動化的控制變得更加的合理有效,同時也能夠節約傳統電氣控制過程中存在的問題,比如效率低、實效長、誤差大的情況。甚至操控人員能夠實現不用去現場就可以完成對設備的控制和操控。這種技術的發展,能夠幫助我們擴展業務領域,尤其是在一些環境相對惡劣的環境下的作業。而且引入智能化的控制技術還可以簡化操作的繁雜,在出現故障問題時能夠快速地進行響應??傮w來說人工智能化的應用有效地提升了我們在工作和生活應用便捷性。同時為企業在生產過程中降低成本做出了貢獻,提升了企業的經濟收益。

結束語

社會經濟的不斷發展,帶動了科學技術的不斷進步。科學信息時代,人工智能技術的出現推動了現代工業的發展。在現階段,人工智能技術還在不斷創新研究,但一些成熟的智能技術被廣泛的應用到實際生活當中,切實地實現了其在應用上的價值。

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