黃奇川 騰 藝 程 莉
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人工智能的英文縮寫為AI,它的目標是為人們生產出具有人類智能的機器,協助人們的工作與生活。人工智能概念的首次提出在1956 年,經過幾十年的發(fā)展后,人工智能目前已經取得了較為顯著的成績。由于人工智能的面向領域較為廣闊,各行各業(yè)都急需人工智能的應用,所以人工智能的研究者需要懂得各個領域的實際需求。此外,人工智能的主要目的是創(chuàng)造出具有人類智能,甚至超越人類智能的機器,所以人工智能研發(fā)者還應當懂得心理學與哲學。電氣工程及其自動化是較為復雜的工程,它涵蓋著諸多領域,包括計算機技術、電機電器技術,信息與網絡控制技術等,具有較強的綜合性。
電氣工程的自動化工作的運行主要是通過控制器來完成的,而作為傳統的電氣工程的控制器在實現自動化的過程中需要根據模型參數和不同數值計算類型等指標來選擇構建自動化的模型,因此會受到較大的外界環(huán)境因素的干擾。而人工智能在電氣工程自動化中的應用減低了對于參數和模型環(huán)境的要求,并且在模擬中也無需獲得精細的自動化模型。
電氣自動化中人工智能技術的應用相較于傳統的控制器在參數的利用方面更具有優(yōu)勢,因為人工智能可以在根據相關數據的基礎上通過語言和響應信息自行完成對電氣工程的自動化的模型的構建,這也為人工智能對參數的調節(jié)的起了較大的便利作用。
在電氣工程自動化中人工智能的應用使得控制器的抗干擾性能大大的提高,并且即使向控制器中輸入具有未知的數據參數同樣也可以正常的運行并得到具有較高估計值的結果,不僅減少了參數在運行中的操作誤差同時也增加了產品的一致性和規(guī)范性。
通過對人工智能技術的充分應用可以實現電氣工程的自動化控制。神經網絡控制技術應用于電氣自動化控制當中,從根本上增多了控制結構,在進行具體控制的過程當中采用多種控制方法相結合的方式,同時通過對反向學習算法的應用來優(yōu)化并完善電氣自動化控制水平。電氣工程控制系統的子系統在具體運行的時候,通過對系統參數的應用能夠完成電氣設備的調解和控制的工作,對轉子的具體運行情況進行精準的判斷。神經網絡控制技術在電氣自動化控制中的應用,能夠準確、及時的處理電氣自動化信息,應用人工智能技術能夠有效增強信息的準確性,信息的傳遞十分可靠和安全,一般情況下不會有誤差產生。
人工智能包含眾多的學科,因此,也就具有種類繁多而且不可缺少的系統,從而滿足各種各樣的運算工作需要。人工智能領域中的許多理論學說和系統都對電力系統的構建具有幫助,例如專家系統和模糊理論等都對電力系統的建設幫助很大,眾所周知,專家系統就是指此系統具有較強的診斷和分析能力,包含有數據庫內豐富的各類信息學說和經驗等知識。所以,在設計構建電力系統的過程中,需要對人工智能的各類系統進行選擇運用,結合實際情況需要進行運用。
在電氣設備中人工智能的應用主要是對電氣設備的性能進行優(yōu)化設計使電氣設備的整體工作性能有所提高。但是在實際的優(yōu)化過程中由于電氣設備的設計過程中所涉及了包括電磁學、電路學以及電機電器等多方面的物理知識,因此在要求優(yōu)化和設計人員具備計算機知識的同時也要具備有一定的物理知識。而這種通過人工智能實現電氣設備的優(yōu)化設計可以實現對產品的開發(fā)周期的縮短,在保障設計質量的同時提高了設計的效率。并且通過遺傳算法和專家系統輔助于人工智能優(yōu)化電氣設備,可以提高電氣設備優(yōu)化設計的精準度和對故障的非線性與不確定性進行合理性的設計。
采用人工智能機檢測工程設備,快速處理設備故障,避免設備故障造成的大規(guī)模損失。電氣化工程涉及的設備很多。如果某個設備發(fā)生故障,檢測將是一項費時費力的工作,這將影響整個系統的運行。傳統的檢測方法是對變壓器油產生的氣體進行檢測,并根據監(jiān)測結果對哪些設備發(fā)生故障進行分析判斷。然而,傳統的檢測方法可以解決設備故障的問題,但不能對故障設備等設備進行實時監(jiān)控。人工智能是一個龐大的網絡系統,它將各個方面聯系在一起,能夠實時監(jiān)控故障設備。即使知道故障設備的使用,也能迅速解決設備故障引起的問題,減少設備的投入,提高設備的使用壽命,減少設備故障造成的損失。
綜上,本文主要對當前電氣工程中人工智能的發(fā)展現狀進行研究,在分析在電氣工程自動化中人工智能應用所具有的優(yōu)勢的基礎上,對在電氣工程自動化人工智能的具體應用進行了探討。由此可以看出,對于電氣工程的自動化進行人工智能技術的應用可以較大的促進作用電氣工程水平的提升,同時對于電力行業(yè)的健康、全面的發(fā)展也具有著重大的現實作用。