人工智能在電氣應(yīng)用中的研究進展

彭淑花

內(nèi)蒙古交通職業(yè)技術(shù)學院

人工智能在電氣應(yīng)用中的研究進展

彭淑花

內(nèi)蒙古交通職業(yè)技術(shù)學院

隨著人工智能技術(shù)以及電氣自動化技術(shù)的飛速發(fā)展，兩者的結(jié)合以及成為電氣應(yīng)用發(fā)展的主要趨勢之一。筆者通過本文來研究說明人工智能在電氣應(yīng)用中的研究發(fā)展狀況。首先針對人工智能及主要分支概況進行了詳細的說明，接著對人工智能的實現(xiàn)方式發(fā)展情況進行了簡單的分析，并在以上兩者的基礎(chǔ)上對人工智能在電氣應(yīng)用中的研究現(xiàn)狀從優(yōu)化設(shè)計、故障診斷、智能控制三個角度進行了詳細的分析，并對人工智能在電氣應(yīng)用中目前所存在問題有針對性地提出，并對其未來的發(fā)展情形進行展望，以供各研究工作者分析參考。

人工智能；電氣應(yīng)用；研究進展

引言

電力系統(tǒng)的主要組成器件有發(fā)電機、變壓器、電動機、斷路器、接觸器等設(shè)備，毫無疑的穩(wěn)定和可靠，與電網(wǎng)的復(fù)雜程度和規(guī)模是一對相反的因素。隨著電力系統(tǒng)的不斷擴大，所使用的電氣設(shè)備的數(shù)量及種類的不斷增多，尋找新的提高電氣設(shè)備的性能指標和可靠性的方法，顯得至關(guān)重要。

人工智能是一門隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，機器的計算能力不斷增強，數(shù)學算法的研究不斷深入，而逐漸發(fā)展起來的一門新興的前沿學科。它的主要功能是采用計算機通過一定的計算來模擬人類的思考過程以及解決問題的能力。這是以前的技術(shù)和設(shè)備所難以實現(xiàn)的，但是隨著近年來信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能幾乎在各個領(lǐng)域都能找到自己的用武之地。目前我國在人工智能領(lǐng)域的理論研究方面不斷取得突破性的進展的同時，在應(yīng)用層面上，應(yīng)用的領(lǐng)域和使用的水平都迅速提高。

隨著電氣設(shè)備的需求量的不斷增加，并且其設(shè)計、生產(chǎn)到運行、控制的整個生命周期都比較復(fù)雜，使用傳統(tǒng)的控制質(zhì)量的方法很難做到萬物一失，從而影響到整個電力系統(tǒng)的安全以及運行效率。但是人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以成功解決這個問題，在提高效率的同時控制產(chǎn)品質(zhì)量，以及保證運行安全。國內(nèi)外已經(jīng)有一些將人工智能技術(shù)引入電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制過程,并取得成功的經(jīng)驗。所以筆者通過本文在總結(jié)人工智能在電氣設(shè)備領(lǐng)域取得成果的基礎(chǔ)上，對存在問題提出一些看法并對今后的發(fā)展趨勢作一展望，以供各技術(shù)人員參考研究。

1、人工智能及主要分支概況

第一次使用人工智能這一術(shù)語的是智能之父美國人約翰·麥卡錫，這標志人工智能的誕生。人工智能是世界上三大尖端技術(shù)之一，涉及到控制論、信息論、系統(tǒng)論、計算機科學、神經(jīng)生理學、心理學、數(shù)學、哲學等多個學科的內(nèi)容和概念。被各領(lǐng)域的專家學者研究使用，并且取得了許多研究成果，為許多行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供了動力。

人工智能的經(jīng)過今年的不斷發(fā)展，以及在各行業(yè)的不斷引用，產(chǎn)生了許多分支。其中模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法是其中最為活躍的四大分支，他們各有其優(yōu)缺點，限于篇幅原因，這里不再贅述。

2、人工智能的實現(xiàn)

目前大多數(shù)的人工智能系統(tǒng)都是在基于計算機的設(shè)備上實現(xiàn)的。這些計算機馮·諾依曼結(jié)構(gòu)或者哈弗結(jié)構(gòu)進行設(shè)計，具有比較強大的獨立計算能力，從而滿足了人工智能系統(tǒng)的計算需求。這些計算機一般都需要通過軟件編程后才能實現(xiàn)其特定的人工智能功能，常用的人工智能語言包括，傳統(tǒng)的函數(shù)型語言Lisp、邏輯型語言Pro log及面向?qū)ο笳Z言Smalltalk、VC++及VB等。

由于使用編程的方法對某些人工智能算法進行實現(xiàn)，對許多程序員來說并不是一件容易的事情，這需要程序員不僅對計算機的硬件知識有所掌握，精通一門編程語言，還需要程序員有很強的數(shù)學功底，才能實現(xiàn)算法的效率與占用的計算機資源兩方面上的優(yōu)化。從而為了縮短人工智能應(yīng)用程序的開發(fā)周期，許多計算工具應(yīng)用而生。MATLab就是其中之一，這個可視化的軟件不僅包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，還提供了許多人工智能相關(guān)的Matlab函數(shù)，從而使得實現(xiàn)人工智能的算法更加簡單，大大降低了對程序員數(shù)學能力的要求。另外，還有多種專家系統(tǒng)工具用于開發(fā)特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，如IN SIG HT、GU RU、CLIPS、ART等。這些實用工具都降低了開發(fā)人工智能應(yīng)用程序的門檻，為開發(fā)人員提供了便利條件。

人工智能相關(guān)的計算機硬件方面也在不斷地發(fā)展，為人工智能的應(yīng)用提供強大的動力。首先是哈佛結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生，將程序與數(shù)據(jù)分開存儲，各有自己總線，從而執(zhí)行程序與讀取數(shù)據(jù)兩者并行，大大提高了運行速度。硬件的發(fā)展，也就使得許多由于計算能力和計算機存儲的限制而難以實現(xiàn)的人工智能的應(yīng)用成為了現(xiàn)實。同時許多芯片生產(chǎn)廠家已經(jīng)開發(fā)出需要集成有人工智能算法的專用芯片，這種芯片相比帶獨立計算機的芯片，由于其硬件結(jié)構(gòu)針對一種算法進行的強大的優(yōu)化，其運行效率強大很多。

3、人工智能在電氣上的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，應(yīng)用領(lǐng)域的不多增多，受到了許多高等院校及科研機構(gòu)的重視。

3.1 優(yōu)化設(shè)計

電氣設(shè)備與系統(tǒng)的設(shè)計是一項對人力財力消耗都很大的工作。電氣設(shè)備與系統(tǒng)的設(shè)計十分復(fù)雜，涉及到許多電路、電磁場、電機電器等學科的知識以及大量的經(jīng)驗公式和數(shù)據(jù)。如果僅通過手工計算和試驗，很難提高工作效率和保證工作質(zhì)量。但是隨著計算機技術(shù)在電氣設(shè)備與系統(tǒng)的設(shè)計工作中的引入，極大地提高了產(chǎn)品研發(fā)的效率，并且質(zhì)量相比之前也更有保證。人工智能是對使傳統(tǒng)的計算機設(shè)計技術(shù)的又一次的改革，在產(chǎn)品設(shè)計的效率及質(zhì)量保證方面具有十分重要的意義。

用于優(yōu)化設(shè)計的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計比較先進的人工智能優(yōu)化算法。在電氣產(chǎn)品人工智能領(lǐng)域內(nèi)優(yōu)化設(shè)計工作中有許多都是使用這種方法或者由其衍生出來的方法。專家系統(tǒng)是另一個優(yōu)化設(shè)計的人工智能技術(shù)，但從已經(jīng)成型的相關(guān)系統(tǒng)來看，這種系統(tǒng)雖然具有強大潛力，不過總體上仍處于研究階段。目前我國許多大學和研究機構(gòu)在專家系統(tǒng)方面以及取得技術(shù)性的突破。

優(yōu)化設(shè)計的方法除了遺傳算法與專家系統(tǒng)還有模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊數(shù)學非常善于解決不精確與不確定因素相關(guān)的設(shè)計問題，從而分別將模糊理論用于電磁電器及感應(yīng)電機的優(yōu)化設(shè)計，可以收到設(shè)計出來的系統(tǒng)概念明確,易于實現(xiàn)的設(shè)計效果?；谛〔ㄗ儞Q的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使用在電氣設(shè)備的電磁設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計中，可以克服單純采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習速度較慢的缺陷，提高其使用價值。

3.2 故障診斷

電氣設(shè)備發(fā)生故障的征兆總是錯綜復(fù)雜的，具有相當?shù)牟淮_定性及非線性。當一個征兆發(fā)生了，并不能確定故障是否接下來就發(fā)生，或者什么時候發(fā)生，從而給電氣系統(tǒng)的故障診斷帶來很大的困擾。但是使用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢，給電氣系統(tǒng)的故障診斷帶來幫助。已在電氣設(shè)備故障診斷方法發(fā)揮重要作用的人工智能分支主要有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如在發(fā)電機及電動機的故障診斷方面，可以采用模糊理論對汽輪發(fā)電機及感應(yīng)電動機的故障進行模糊診斷，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的功能對電機故障進行自動識別，采用兩個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對同步發(fā)電機定子繞組進行保護都是非常成熟的故障診斷案例。

3.3 智能控制

智能控制的概念在自動控制領(lǐng)域已經(jīng)逐漸成熟，而在電氣設(shè)備領(lǐng)域的報道卻并不多見。可用于電氣應(yīng)用方面的智能控制人工智能方法主要有3個，分別是模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)。其中最簡單、并有應(yīng)用物理意義的方法是模糊控制，從而它的使用案例比較多。也有高校和研究機構(gòu)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)在電氣系統(tǒng)上的應(yīng)用進行研究，并取得一定的成果。

4、人工智能在電氣應(yīng)用中的存在問題及對未來的展望

首先雖然我國在人工智能在電氣應(yīng)用方面的研究工作已經(jīng)取得了一定成績，并形成一些十分優(yōu)秀的理論成果，但整體相比西方發(fā)達國家來說，其應(yīng)用的水平仍較低。對電氣科技工作者而言，當務(wù)之急是解決科研成果向?qū)嵱棉D(zhuǎn)化的問題，形成產(chǎn)品，將科學技術(shù)真正轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力。其次在電氣領(lǐng)域內(nèi)部各行業(yè)的發(fā)展水平并不平衡。再次人工智能由于實際應(yīng)用需求很大，從而受到優(yōu)先的發(fā)展和完善。

隨著計算機硬件軟件水平的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)的功能也逐漸得到良好的實現(xiàn)，其理論也得到長足的發(fā)展，在電氣應(yīng)用上的應(yīng)用也越來越廣泛，許多學者在這個方面上作出了卓越的貢獻。但是我們在人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域相比發(fā)達國家依然具有一定的差距，從而各科研工作人員，仍需加強合作，在前人的基礎(chǔ)上不斷推動這一技術(shù)的發(fā)展。

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圖6.600t全回轉(zhuǎn)浮吊應(yīng)力云圖

5.結(jié)語

本文介紹了600t全回轉(zhuǎn)浮吊的研制、設(shè)計、計算和總裝計劃。風力發(fā)電是可持續(xù)發(fā)展的清潔能源，本項目可應(yīng)用于海上風力發(fā)電機組的安裝。

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[3]起重機設(shè)計規(guī)范.中國標準出版社，2008.

作者簡介：蔣克勤（1974-），女，江蘇無錫人，本科，實驗師，江蘇省無錫交通高等職業(yè)技術(shù)學校。

彭淑花（1981-），女，內(nèi)蒙古赤峰人，講師，本科，研究方向：自動化。