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    人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用探討

    2012-12-31 00:00:00王洪鐘
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2012年25期

    摘 要:現(xiàn)如今,計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)成為全球最普及的信息技術(shù),計(jì)算機(jī)編程軟件技術(shù)不斷的進(jìn)步,已經(jīng)帶動(dòng)了人們經(jīng)濟(jì)生活的水平。人類(lèi)的大腦是最為發(fā)達(dá)的機(jī)器,計(jì)算機(jī)所有的編程都是效仿人類(lèi)的電腦,對(duì)其信息進(jìn)行采集、分析、處理、反饋等,所以計(jì)算機(jī)程序以效仿人類(lèi)大腦為主要目的來(lái)實(shí)現(xiàn)我們自動(dòng)化發(fā)展。對(duì)于電氣自動(dòng)化的整個(gè)控制流程都是通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備來(lái)完成整個(gè)生產(chǎn)、分配等過(guò)程,這樣就從很大的程度上降低了成本,工作效率也相應(yīng)提高。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,不斷有新技術(shù)進(jìn)入工程化、產(chǎn)品化階段,這對(duì)自動(dòng)控制技術(shù)提出新的挑戰(zhàn),促進(jìn)智能理論在控制技術(shù)中的應(yīng)用,以解決用傳統(tǒng)的方法難以解決的問(wèn)題。

    關(guān)鍵詞:人工智能 自動(dòng)化 應(yīng)用

    中圖分類(lèi)號(hào):F407 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2012)09(a)-0089-01

    1 應(yīng)用理論的分析探討

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué),是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。通過(guò)人工智能本質(zhì)方向的了解,生產(chǎn)出了一個(gè)與人類(lèi)大腦做出雷同反應(yīng)的智能化機(jī)器,這個(gè)主要包含語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人、專(zhuān)家系統(tǒng)和圖像識(shí)別等?!叭斯ぶ悄堋币辉~是在1956年Dartm outh學(xué)會(huì)上提出的,人工智能發(fā)展迅速,成為以計(jì)算機(jī)主流,涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、生物學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多版學(xué)科。對(duì)于其主要的目的就是通過(guò)使用機(jī)器設(shè)備能夠達(dá)到智能效果,依賴機(jī)器來(lái)完成復(fù)雜性的工作。

    智能化的電氣自動(dòng)控制系統(tǒng)主要就是為了加強(qiáng)整個(gè)勞動(dòng)分配過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)智能化,這樣一來(lái)大大的減少了人為勞動(dòng)過(guò)程,加強(qiáng)了工作效率,譬如:鋁電解生產(chǎn)中的模糊自適應(yīng)控制技術(shù),就是大量使用了人工智能技術(shù)。在我們國(guó)家主要是通過(guò)廉價(jià)輸出的勞動(dòng)力來(lái)得出的經(jīng)濟(jì)數(shù)值,但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到其他較發(fā)達(dá)的國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平。在我們電氣自動(dòng)化控制中加強(qiáng)人工化智能的使用,研制出一個(gè)能類(lèi)似于人類(lèi)判斷系統(tǒng)、處理功能的控制系統(tǒng),加強(qiáng)我們生產(chǎn)的能力,推動(dòng)我們國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    2 人工智能控化系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)

    多種的人工智能化系統(tǒng)的控制功能用不相同的方法研究。但AI控制器例如:神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都是一類(lèi)非線性函數(shù)近似器。分別對(duì)它們進(jìn)行分類(lèi)研究,有助于制定統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)策略。這些AI函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器有明顯的優(yōu)勢(shì)。

    (1)通過(guò)適當(dāng)調(diào)整(根據(jù)響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等)可提高性能。例如:模糊邏輯控制器的上升時(shí)間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍,下降時(shí)間快3.5倍,過(guò)沖更小。

    (2)它們的設(shè)計(jì)不需要控制對(duì)象的模型(很多時(shí)候,很難得到實(shí)際控制對(duì)象的精確動(dòng)態(tài)方程,實(shí)際控制對(duì)象的模型在控制器設(shè)計(jì)時(shí)往往有很多不確實(shí)性因素,例如:參數(shù)變化,非線性時(shí)等)。

    (3)它們比古典控制器容易調(diào)節(jié)。

    (4)在沒(méi)有必須專(zhuān)家知識(shí)時(shí),通過(guò)響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。

    (5)運(yùn)用語(yǔ)言和響應(yīng)信息能設(shè)計(jì)它們。

    (6)它們有相當(dāng)好的一致性(當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì)),與驅(qū)動(dòng)器的特性無(wú)關(guān)?,F(xiàn)在沒(méi)有使用人工智能的控制算法對(duì)特定對(duì)象控制效果十分好,但對(duì)其他控制對(duì)象效果就不會(huì)一致性地好,因此對(duì)具體對(duì)象必須具體設(shè)計(jì)。

    (7)對(duì)于常規(guī)方法不能解決的問(wèn)題可利用它們解決。

    (8)能很好的適應(yīng)新數(shù)據(jù)或新信息。

    (9)抗噪聲干擾能力非常好。

    (10)它們很容易擴(kuò)展和修改。

    (11)它們的實(shí)現(xiàn)十分便宜,特別是使用最小配置時(shí)。

    總之,在我們利用規(guī)則庫(kù)、模糊神經(jīng)控制器以及和隸屬函數(shù)能夠自動(dòng)的在反模糊化和模糊化的過(guò)程中自行確定。運(yùn)用多方面的方式將整個(gè)過(guò)程表達(dá)出來(lái),在過(guò)程中通過(guò)系統(tǒng)技術(shù)來(lái)完成整體解的過(guò)程,在過(guò)程中尋找出簡(jiǎn)易化的結(jié)構(gòu)配置,達(dá)到收斂迅速,學(xué)習(xí)快速。

    3 人工智能化的應(yīng)用表現(xiàn)

    在人工智能化發(fā)展突飛猛進(jìn)的今天,在很多的高等學(xué)府都開(kāi)設(shè)了人工智能化電氣專(zhuān)業(yè)以及很多的科研機(jī)構(gòu)也對(duì)其開(kāi)展了全面的研究工作,譬如,故障的診斷、設(shè)計(jì)的優(yōu)化、智能控制等領(lǐng)域都在使用人工智能化。

    3.1 設(shè)計(jì)的優(yōu)化

    在設(shè)計(jì)電氣類(lèi)設(shè)備類(lèi)的工作是一個(gè)極為復(fù)雜性的工作,不單單要會(huì)專(zhuān)業(yè)的電氣、電路等專(zhuān)業(yè)的知識(shí)內(nèi)容,還要將設(shè)計(jì)中的知識(shí)運(yùn)用在里面。最為傳統(tǒng)化的方式,最早是采用了簡(jiǎn)易的實(shí)驗(yàn)方式方法和具有經(jīng)驗(yàn)的老師傅用手工方式來(lái)完成的,從某種意義上來(lái)說(shuō)很難達(dá)到最優(yōu)的效果。隨著我們智能化發(fā)展以及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的發(fā)展,設(shè)計(jì)的方式也在有簡(jiǎn)單的手工操作到電腦輔助設(shè)計(jì)(AUTO CAD),從很大的程度上節(jié)約了時(shí)間和研發(fā)周期。人工智能化的出現(xiàn),使得電腦設(shè)計(jì)(CAD)系統(tǒng)也在不斷的更新,整體產(chǎn)品無(wú)論從研發(fā)、設(shè)計(jì)到成品都等到了全面的提高。

    人工智能技術(shù)采用優(yōu)化設(shè)計(jì)的方式方法主要有遺傳算法和專(zhuān)家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進(jìn)的優(yōu)化算法,對(duì)于產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是很適合的。為此對(duì)于此類(lèi)設(shè)計(jì)往往都是采用這樣的方式方法或加以改進(jìn)。

    3.2 診斷故障

    電氣設(shè)備一旦出現(xiàn)問(wèn)題,其征兆與實(shí)際問(wèn)題的出現(xiàn)其關(guān)聯(lián)性是非常的復(fù)雜的,很難判斷及確定的,如果使用人工智能系統(tǒng)恰恰的解決了這一難題。已經(jīng)通過(guò)人工智能技術(shù)判斷故障系統(tǒng)的有:模糊邏輯、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    在電力系統(tǒng)中,變壓器是非常普遍的且受關(guān)注的,也有很多對(duì)它的研究。目前主要通過(guò)變壓器油中分解的氣體來(lái)進(jìn)行變壓器的故障診斷,判斷其故障的程度。

    在發(fā)電機(jī)及在電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)方面采用人工智能故障診斷技術(shù)也是非常的普遍的。

    3.3 人工智能化控制

    人工智能信息化應(yīng)用在如今已經(jīng)普及到我們身邊各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中,比如:鋁電解生產(chǎn)中的模糊自適應(yīng)控制技術(shù)就是如此,但是在有關(guān)此類(lèi)報(bào)道確是很少。有三種人工智能的控制方法:模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和專(zhuān)家系統(tǒng)控制。最常見(jiàn)是模糊控制,實(shí)例也很多,其非常的簡(jiǎn)單且實(shí)際意義很廣。

    4 結(jié)語(yǔ)

    人工智能主要通過(guò)行為的能力、感知觀、思維判斷能力這三個(gè)方面組合而成,應(yīng)用也十分廣泛,例如,問(wèn)題的解答、整體的邏輯性、自動(dòng)化的程序設(shè)計(jì)、定理的證明、機(jī)器人學(xué)等等,這些方面完完全全體現(xiàn)的是自動(dòng)化的形式表現(xiàn),都在說(shuō)明一個(gè)問(wèn)題,那就是提高智能化,將人類(lèi)思維通過(guò)機(jī)械化來(lái)完成,只有這樣智能化的電氣自動(dòng)化才能發(fā)揮才能,做出更大的成績(jī)。此外,人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于鋁電解生產(chǎn)中自動(dòng)控制,并且起到了很好的效果。

    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] 彭啟琮.DSP技術(shù)[M].成都:電子科技大學(xué)出版社,1997.

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