人工智能在電氣傳動中的應用進展

李晗?王俊?柴清泉

摘要：我們國家經濟社會正處在高速發展的階段，科學技術的發展也使得各個行業都開始革新。在這種大環境下，智能技術的發展也引起了各界的關注。如今的社會中，智能技術的應用非常多見，尤其是在電氣工程領域，人工智能技術正在發揮著不可替代的作用，本文在介紹了相關概念之后，分析了人工智能在電氣傳動中的應用的優勢，然后具體分析了人工智能在電氣傳動系統中的應用。

關鍵詞：人工智能;電氣傳動;應用

引言

隨著現代經濟的發展和科學的進步，人工智能技術已經逐漸成熟，在很多領域都逐漸取代傳統的工作方式，人工智能在電氣傳動中也發揮著重要的作用，并已經取得了很好的成績。在傳統的控制方法中，控制器設計必須依靠控制對象的模型，而在人工智能逐漸興起后，電氣傳動的處理上可以模擬人的思維分析，進行系統的自動調整，從而實現對電氣傳動系統的控制人工智能在電氣傳動系統中有著很強的適應能力。在這樣的背景下，本文分析了人工智能在電氣傳動的應用進展。

一、電氣傳動系統概述

電力傳動系統又被稱為電力拖動系統，主要是通過對電動機進行合理的控制，從而來控制機械的啟動、速度調節等各種生產工藝的要求。電氣傳動指的是通過電動機將電能轉化為了機械能的這一過程，用電氣傳動產生的機械能來帶動機械生產和運輸，隨著科技的進步，電氣系統的成本已經越來越低廉，而且性能也在逐漸提升，可見人工智能在電氣傳動系統中應用的重要性。近些年來，機械行業逐漸被人們關注，關于電氣傳動的相關研究越來越多，主要集中在電氣傳動與電腦控制之間的聯系，用人工智能逐漸代替人力，這樣一來，對于工廠來說就極大地節約了人力成本，而且在一些數據的處理方面，人工智能可以比人處理的更加精確。

二、人工智能在電氣傳動中應用的優勢

當前，電氣傳動領域上，人工智能是一個十分重要的發展方向，與傳統的方式相比其有著很大的優勢，在近幾年來得到了迅速的發展，并且逐步應用在社會的各個領域中。傳統的傳動系統中，要想獲得較好的控制效果，必須要花費大量的人力，極大的浪費了資源。將人工智能運用到電氣傳動系統中之后，通過計算機進行模擬人為的控制，既可以達到很好的控制效果，同時也能節約人力物力。

（一）提高系統的性能

與傳統的自動化控制相比，人工智能在電氣傳動過程中，可以根據實際遇到的不同情況適時的進行調整，這就不再像之前一樣會受到數學模型的限制，更加的智能化。而且人工智能的模式是在模擬人類的思維的基礎上進行的，這就使得其控制的方式更加的人性化，不但能使系統更加的符合電氣傳動的特征，還能提升整個的運行效率。一般來講，由于控制對象是不同的，那么需要用到的人工智能方法也是不同的，人工智能控制技術疏于非線性控制技術，在電氣傳動系統中，模糊控制方法、神經網路控制方法都是在電氣傳動領域應用較好的方法，該方法突破了傳統的線性函數控制計算器對控制對象進行控制的一些局限性，同時，在應用的過程中極大的縮短了系統在對其的相應時間。

（二）利于系統的自我調整

自適應神經網絡和試探法、監督學習型神經網絡控制器是人工智能控制器的兩種方法。但是，在系統自身的調整過程中，常規的監督學習型神經網絡不利于系統的調整，其主要原因是常規模糊控制器學習算法已基本定型、并且采用拓撲結構，通常情況下采用既定“a-priori”型信息進行處理。但是該種類型不能讓常規模糊控制器處于正常工作狀態，而自適應模糊神經控制器通過優化拓撲結構配置和學習算法，有效解決了上述困難，使整個系統能夠正常工作。

三、人工智能在電氣傳動系統中的應用分析

（一）模糊控制在電氣傳動系統中的應用分析

模糊控制是人工智能在傳動系統控制中最常見的方法，也是最典型的方式，它主要就是利用一些模糊數學的一些基本原理進行傳動系統的控制，通過這樣的方式能夠使得處理獲得更加豐富的信息，從而實現模糊控制。這種控制對一些變量多、過程十分復雜、系統難以描述的問題可以進行良好的操作，實現控制流程。這種方式的優勢是能夠極大的降低人力成本，如果該方法能夠將微積分進行整合，那么該系統能夠與PID控制器具備不相上下的使用效力。

為了能夠使得模糊控制能夠在電氣傳動系統中實現精準的控制，對于模糊控制系統的框架設計是十分重要的，首先要對變量進行定義，在初始化過程中務必要注意輸入變量在輸入的過程中的誤差變化率，對初始化變量進行控制，以保證下一個變量能夠輸入;其次，模糊將數字濾波輸入值轉為相應的溫度或者數值，可以利用口語化變量來實現測量脈沖數的轉化，然后將系統變量轉化為語言控制描述的規則庫和供系統處理模糊數據的數據庫;然后通過系統進行判斷之后，在進行模糊控制的基礎上模擬人的思維方式進行處理和判斷，最后進行模糊糊控制器的反模糊化，通過這樣的方式來實現數值之間的轉換，獲得更加明確的控制信號，利用這一控制信息輸入系統的控制中，從而實現控制作用。

（二）單神經元控制

單神經元控制在電力傳動系統中也是十分重要的組成方式，其對十分復雜的電力系統具有很強的信息處理能力，在傳統的控制方式中，處理問題需要花費很大的精力，而單神經元控制技術的發展就解決了這一問題，但是這類控制方式，往往需要強大的硬件作為支撐，也因此其推廣工作受到了很大制約。

例如在電氣傳動系統中，在傳統的控制方法中 ，對于電機調速是無法進行檢測和控制的，但是通過神經元控制技術，就可以對系統的電機速度進行計算和判斷，并且可以根據結果進行實時的調整，從而實現對其的控制。這與傳統的專家控制電氣傳動系統相比，人工智能能夠實現對系統中存在的各種故障進行判斷，并且顯示出故障結果，對顯示出來的結果進行簡單的分析并錄入儲存庫中，在一定程度上，可以基本完全符合電氣傳動系統的要求。

但是神經元控制也不是完美的，也存在著一定的缺陷，例如，在離線之后再進行在線學習時，對偏差數據信號檢測和報告分析的處理上，神經元控制的效果一般。而在專家控制過程中，在線和離線學習時都可以獲得很好的效果。

總結

綜上所述，人工智能在電氣傳動系統應用中具有一定的優勢，不僅能夠節省大量的人力資源，而且能夠提高行業控制效率。但是，在具體應用過程中，操作人員務必充分考慮智能控制的適應性和系統的現狀，正確處理傳統控制的繼承與人工智能的發展之間的關系，對于不宜采用人工智能的系統，務必采取傳統的方案，最大限度地發揮人工智能智能的優勢，全面提高電氣傳動系統工作效率和質量。

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