基于人工智能在自動(dòng)化控制中的應(yīng)用理論探析

梁 霄 楊令軍

摘要:伴隨著社會(huì)進(jìn)步和科技的發(fā)達(dá),人類的各類需求增加,傳統(tǒng)的控制方法就很難適應(yīng)自動(dòng)化領(lǐng)域的革新要求,這就要求社會(huì)生產(chǎn)力不斷發(fā)展,以使人類的生活更加的自動(dòng)化、智能化,以節(jié)省寶貴的時(shí)間資源,去做更有價(jià)值的事情,從而需要人工智能的支持。人工智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域中的優(yōu)勢(shì)就表現(xiàn)為:能夠最大發(fā)揮效率,推動(dòng)自動(dòng)化控制的向前創(chuàng)新發(fā)展。

關(guān)鍵詞:人工智能自動(dòng)化控制

1.概述

Artificial Intelligence是人工智能的英文全拼,縮寫就是AI。從根源上來講,人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)分支,通過分析研究智能技術(shù)的實(shí)質(zhì),通過計(jì)算機(jī)編程技術(shù),生產(chǎn)出一種前所未有的、能用類似于人類智能的方式作出相應(yīng)反應(yīng)的機(jī)器。人工智能是集科研、開發(fā)、應(yīng)用于模擬介入、延伸和擴(kuò)展人工智能的相關(guān)理論、方法、技術(shù)系統(tǒng)于一體的一門技術(shù)科學(xué)。在這個(gè)領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容包括圖像識(shí)別、機(jī)器人、專家系統(tǒng)、自然語言處理和語言識(shí)別等方面。人工智能領(lǐng)域研究的最主要目標(biāo)就是:讓生產(chǎn)中的機(jī)器能夠扮演通常由人類智能來操作完成的控制工作。

“人工智能” 一詞自1956年在Dartmouth學(xué)會(huì)上提出以后,其研究以飛快的速度全面發(fā)展,逐漸演變成為以計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)為主,復(fù)合自動(dòng)化、信息論、控制論、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、仿生學(xué)、生物學(xué)、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和社會(huì)學(xué)等知識(shí)的交叉新興學(xué)科。

2.人工智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的應(yīng)用理論分析

人工智能是一門復(fù)合交叉新興學(xué)科,屬于自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)的交集。這個(gè)學(xué)科涉及到了社會(huì)學(xué)和心理學(xué)、數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)、控制論和不定性論,人工智能的研究領(lǐng)域范圍包括:人工自然語言處理,人工智能搜索,自動(dòng)化推理,控制規(guī)劃,計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí),知識(shí)獲取,感知命題,識(shí)別模式,以及邏輯設(shè)計(jì),不精確和不確定的控制管理,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜控制系統(tǒng),遺傳算法等科學(xué)、技術(shù)和研究方法等,主要是應(yīng)用在:人工智能控制,機(jī)器人語言學(xué)和圖像識(shí)別,以及遺傳工程編程等控制領(lǐng)域。由此可見,就人工智能的本質(zhì)而言,它是對(duì)人類思維的信息傳播、行為控制等過程的模擬。

“人工智能的機(jī)器思維”同人類大腦的邏輯思維的區(qū)別有如下四點(diǎn):(1)人工智能是一種模擬,純粹是根據(jù)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)對(duì)人類思維的研究結(jié)果,模擬出來的機(jī)械的物理過程, 是不具備意識(shí)的;而人類智能則是夾雜著生理和心理相互影響的過程。(2)兩者的關(guān)系是人們利用現(xiàn)代發(fā)達(dá)的科學(xué)技術(shù),不斷研究人腦思維,然后應(yīng)用人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)去設(shè)計(jì)電腦的功能,以實(shí)現(xiàn)人工智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的應(yīng)用。(3)人工智能局限于科學(xué)技術(shù)對(duì)人腦的開發(fā)和研究,根本不能具備人類意識(shí)所特有的創(chuàng)造力和思維力。(4)人工智能是一門技術(shù),沒有人類大腦的社會(huì)性反應(yīng)功能。在當(dāng)今社會(huì)里,計(jì)算機(jī)這門技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)制造、生活服務(wù)的各個(gè)角落,正是計(jì)算機(jī)編程技術(shù)的不斷進(jìn)步,推動(dòng)自動(dòng)化生產(chǎn)、運(yùn)輸控制向人工智能的快速發(fā)展。

自動(dòng)化控制是通過增強(qiáng)生產(chǎn)、物流、交換、分配等環(huán)節(jié)的模擬人類大腦控制,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這樣不僅可以減少人力資本成本,還能提高了運(yùn)作的效率。進(jìn)入21世紀(jì)以來,中國(guó)開始進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,實(shí)施科學(xué)發(fā)展,然而中國(guó)制造業(yè)生產(chǎn)線的低水平自動(dòng)化控制,不僅生產(chǎn)效率低,而且一直是企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的短板,難以在激烈的世界市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中抗衡國(guó)外技術(shù)和產(chǎn)品。當(dāng)人工智能應(yīng)用于自動(dòng)化控制領(lǐng)域,這就相當(dāng)于是打造具備人類大腦判斷能力、思維能力、帥選能力的自動(dòng)化控制系統(tǒng),既能夠提高企業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)能力,有能支持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量調(diào)整和科學(xué)優(yōu)化。科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),人腦具備世界上最精密的思維邏輯和控制模式,計(jì)算機(jī)編程就是通過直接模仿人類大腦的收集信息、分析資源、交換思維、處理信息、回饋結(jié)果等一系列過程,所以說模仿人類大腦機(jī)能體系和思維機(jī)制將會(huì)是實(shí)現(xiàn)人工智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵途徑。

3.人工智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的應(yīng)用案例簡(jiǎn)析

恒壓供水技術(shù)在工業(yè)和民用供水系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用,然而由于用水量的時(shí)間和空間變化不一,供水系統(tǒng)的負(fù)荷變化也隨之產(chǎn)生不確定性,現(xiàn)在所采用的運(yùn)用傳統(tǒng)PID算法來實(shí)現(xiàn)供水壓力控制的動(dòng)態(tài)特性指標(biāo)計(jì)算,已經(jīng)難以滿足市場(chǎng)需求和控制需要。在該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初期,曾嘗試采用進(jìn)口調(diào)節(jié)器,然而在實(shí)施的過程中,系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)指標(biāo)總是處于不穩(wěn)定狀態(tài),效果不好。在實(shí)驗(yàn)的過程中,我們嘗試單獨(dú)采用PLC技術(shù),來實(shí)現(xiàn)壓力控制和邏輯機(jī)制,但是因?yàn)镻LC的運(yùn)算能力不能夠編寫出符合供水控制技術(shù)的模糊控制算法,而且控制參數(shù)的調(diào)整也十分麻煩。所以最終,在恒壓供水自動(dòng)化控制系統(tǒng)的實(shí)施過程中,決定選用AI—808人工智能調(diào)節(jié)器作為主控制器,結(jié)合FX1N PLC邏輯控制,實(shí)現(xiàn)了水廠的全自動(dòng)化恒壓供水。

4.結(jié)語

人類大腦智能的內(nèi)容包括三個(gè)方面:感知能力;思維能力;行為能力。人工智能就是由人類根據(jù)對(duì)人類大腦的研究和設(shè)計(jì),運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)和編程邏輯思維,設(shè)計(jì)制造出來的“機(jī)器”,用來替代人類表現(xiàn)人類的思維和邏輯。因此,人工智能也是由感知能力、思維能力和行為能力三種組合而成,這三類能力形成一種交集。對(duì)于人工智能的應(yīng)用主要是體現(xiàn)在對(duì)問題的求解,邏輯思維選擇與推理與定理證明,自然語言理解,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),專家系統(tǒng),機(jī)器人學(xué)等方面,而所有這些方面的內(nèi)容都是為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制,借助于人工智能科學(xué)的計(jì)算機(jī)技術(shù),用模仿人類大腦的功能和機(jī)制來提高機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化功能,因此人工智能技術(shù)在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加廣泛和深入。◆

參考文獻(xiàn):

[1]陸偉民.人工智能技術(shù)及應(yīng)用[M].上海:同濟(jì)大學(xué)出版社,1998.

[2]彭宏,杜永春.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫在電廠集成自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].信息技

術(shù),2008,27(2).

[3] 鄧樂毅.電廠生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì).電力建設(shè)[J],2008,26(7).

[4] Wu Qing,Shen Xueqin,Yang Qingxin,et al.U sing wavelet neural networks for the optimal design of electromagnetic devices[J].IEEE.2007,33(2)