對智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用分析

鄢盛馳

【摘要】自動化控制是電力工程中不可或缺的環(huán)節(jié)，其不僅可以有效提高電氣工程的效率，而且可以提高電氣工程的整體質量。而在電力工程自動化控制系統(tǒng)中，智能化技術發(fā)揮著重要的作用，其使電氣工程自動化控制水平提高了一個層次，推動電氣工程的發(fā)展。本文從電氣工程自動化控制中智能化技術的特點出發(fā)，著重探討智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用。

【關鍵詞】電氣工程；自動化控制；智能化技術；應用

1.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用價值

1.1 提高電氣工程自動化控制的統(tǒng)一性

之前的電氣工程自動化控制設備與當前的相比，控制方面的功能是比較單一的，只能單獨控制其中的一個環(huán)節(jié)，其單一性使其只能對某一個系統(tǒng)模擬控制，不能對整個電氣工程上的每一個該控制的環(huán)節(jié)進行控制，因此就會造成多個環(huán)節(jié)的多個控制模型。面對這種情況，必須找出解決辦法，而智能化技術就可以很好地解決這一問題。有了智能化技術就不再需要設計控制模型了，其可以實現直接對電氣工程進行系統(tǒng)控制，有效地避免多樣控制模型的問題，實現電氣工程自動化的統(tǒng)一性。智能化技術不僅可以統(tǒng)一控制指定的控制對象，還可以統(tǒng)一控制非指定對象，提高整個電氣工程自動化控制的統(tǒng)一性。智能化技術的應用使電氣工程自動化控制的效率有了很大的提高，不僅如此，還提高了工作質量。

1.2 提高電氣工程自動化控制的水平

智能化技術提高控制的統(tǒng)一性以及工作質量和效率，主要體現在其可以在控制的同時及時反饋電氣工程中每個設備的相關工作數據。隨著設備相應參數及時間的變化進行計算，在此基礎上發(fā)送控制命令，調整電氣工程自動化設備的控制力度。這樣不僅可以減少建立控制模型的時間，還可以及時獲得控制數據，了解控制效率，及時解決產生的問題，減少錯誤的產生，從而使整個電氣工程自動化控制的準確率不斷提高，減少不必要的浪費。

2.我國智能化技術在在電氣工程自動化控制中的應用特征分析

2.1 逐步實現無人化控制的目標

與過去傳統(tǒng)的控制器技術相比，我國當下的智能化技術的突出優(yōu)勢集中表現在：無論在何種情況，智能化控制技術比傳統(tǒng)的控制器都能得到更科學的認可。主要通過魯棒性變化、下降時間以及響應時間來進行控制。系統(tǒng)在對這三個方而進行調節(jié)時能夠有效保證自動化控制工作得以順利進行。除此之外，通過智能化技術電氣設備能夠實現自主調節(jié)，通過減少人力成本，逐步實現無人化控制。電氣系統(tǒng)的智能化控制還能在一定距離內實現自動化無人控制調節(jié)。

2.2 在對不同數據進行處理時，智能化控制器有著較高的統(tǒng)一性

不管輸入什么數據，智能化控制器都能憑借相關的處理器進行精確的評估，即使是針對那些不常使用的數據依舊管用，評估工作也照樣可以順利進行。因為每個控制器的控制對象的變更性很強，所以各個控制對象的控制效果也不盡相同。由于控制對象的多樣性及復雜性，即使使用智能化技術也很難實現控制對象的全而化。因而，智能化技術在今后的發(fā)展研究當中更應該重視其不足的方而，根據實際情況對不同對象進行分析探究，實現智能化控制器的真正意義上的突破。

3.智能化技術在電氣工程自動化控制中的有效應用

3.1 模糊邏輯與控制

一般在電器工程自動化控制系統(tǒng)內部會有一些模糊控制設備，這些設備往往能代替PID控制器的大部分功能。如今主要有S型和M型含有不同規(guī)則庫的模糊控制設備。M型模糊控制設備主要有知識庫、反模糊化、模糊化及推理機等部分，其通過這幾個部分之間的相互協調，對控制變量進行模糊化、量化，它們有多種多樣的隸屬函數形式。模糊控制設備的知識庫主要是由控制語言和控制規(guī)則的數據庫組成。其開發(fā)方式則是由開發(fā)的相關人員，把一些經歷及相關的知識，擱置在控制器的應用對象上。在對操作對象進行模糊操作的時候，需要用到神經網絡、模糊控制。對于模糊操作來說，推理機也是必不可少的且十分重要的部分，可以對人類進行模仿，即決策思維和模糊控制行為的模仿。反模糊化也是模糊控制中的一個至關重要的方面，其主要用量來自于自量化，相對于其他操作環(huán)節(jié)來說，這個環(huán)節(jié)的操作過程是比較多的。在模糊操作中，模糊化及反模糊化都是很常用的手段與方法。

3.2 神經網絡系統(tǒng)

有兩個子系統(tǒng)的神經網絡系統(tǒng)，其中之一是在定子電流的辨別控制上經過電氣動態(tài)參數，另外的在轉子速度的辨別控制上經過機電系統(tǒng)參數。由于神經網絡系統(tǒng)多層的前饋性構造，反向學習算法是其常用的算法，這在使用神經網絡診斷監(jiān)測電氣工程的驅動系統(tǒng)與交流電機可以很好的體現出來神經網絡反向轉波算法不僅在控制非初始速度與負載轉矩大范圍的變化上效果顯著，定位的時間也大大的減少，這是梯形控制法無法比得上的、智能神經網絡函數估計器有很好的抗擾噪音能力，它的一致性也比較強，不需要控制模型，這些優(yōu)勢使得智能神經網絡多應用于模式識別與信號處理，在控制電氣傳動上有非常好的效果，智能神經網絡加強了在診斷系統(tǒng)及條件監(jiān)控決策中的可靠，這得益于它適合多個傳感器輸入的并行結構、如果網絡神經出現只能映射所需要的時候，充足的激勵函數、隱藏層與隱藏結點一定存在于網絡中，常用于神經網絡學習的技術可用誤差反向的傳播技術。一般通過嘗試法可以解決選擇激勵函數、層數與最優(yōu)隱藏結點的問題隊非線性函數近似值的獲得得益于使用反向傳播技術，得出結果的速度非常快，對網絡結點有很大影響，下降最快的方法要數反向傳播的算法，網絡權重的調整只要將結點誤差反饋上去就可以了。

4.結語

隨著科學技術的發(fā)展，智能化技術在電氣工程自動化控制中的運用越來越普遍，切實地實現了降低生產成本的目標，提高了電氣工程自動化控制的統(tǒng)一性，提高了電氣工程自動化控制的水平，簡化了電氣工程自動化模型。雖然我國的智能化技術有了很大的進步與發(fā)展，但是與發(fā)達國家相比，我國的智能化技術仍然比較落后，因此要不斷地借鑒、學習發(fā)達國家的先進技術經驗，提高我國智能化技術水平，從而更好地為我國的經濟發(fā)展作貢獻。

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