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    人工智能技術(shù)在電氣工程及自動化領(lǐng)域中的應用研究

    2022-04-29 16:02:41劉成山
    計算機應用文摘 2022年13期
    關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù)自動化電氣工程

    劉成山

    關(guān)鍵詞 人工智能技術(shù) 電氣工程 自動化 作用

    近年來,部分專家和學者在歸納前人研究成果的基礎(chǔ)上,將人工智能技術(shù)的發(fā)展方向?qū)柿穗姎庾詣踊刂祁I(lǐng)域,在理論及實踐上取得了一定突破,證實了人工智能技術(shù)對電氣工程及自動化具有巨大的提升作用[1] 。

    1概述

    1.1人工智能技術(shù)

    人工智能技術(shù)概念最早提出于20 世紀末,該技術(shù)以計算機應用為核心,以自動化設計為目標,實現(xiàn)對信息的模擬、仿真及控制。人工智能技術(shù)可視為融合了計算機科學、邏輯學、信息學、語言學、心理學等學科門類,體現(xiàn)為帶有智能化屬性的程序框架。美國教授溫斯頓進行了進一步概括,為人工智能定義如下:“人工智能聚焦人的智能,研究人的智能如何賦予計算機,也就是通過對人類智能活動及其規(guī)律進行研究,以此為基礎(chǔ)構(gòu)造出能夠?qū)Υ艘?guī)律進行模擬的系統(tǒng)或程序”。由此可見,人工智能技術(shù)與計算機科學密不可分,前者是后者的重要分支,隨著人工智能技術(shù)研究的深入,人工智能(AI)已成為21 世紀的重要尖端技術(shù)。人工智能技術(shù)在對人類大腦智力運行規(guī)律加以歸納時,主要以思想、語言、圖像及動作指令為響應要素,在計算機技術(shù)的輔助下對上述要素進行處理[2] 。盡管人類大腦作為信息儲存分析“裝置”,無法被完全復制,但計算機通過模擬收集及分析反饋人腦信息,也能夠有效獲取并生成一種自動化程序,基于人工智能技術(shù)的自動化控制機制得以形成。

    1.2電氣工程及自動化

    從傳統(tǒng)層面上看,電氣工程可定義為研究與電氣及電子系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的學科。電氣工程涉及眾多元器件的組裝運行,是工業(yè)生產(chǎn)及科技領(lǐng)域內(nèi)起引領(lǐng)作用的工程類型。因為其元器件及精微控制要素較多,電氣工程及自動化需要技術(shù)層面的可靠保障,在信息技術(shù)發(fā)展迅猛的當下,電氣工程的技術(shù)屬性不斷增強,與電子技術(shù)結(jié)合程度更深。從實際應用上看,電氣工程及自動化廣泛涉及計算機技術(shù)、電子電力技術(shù)、信息處理技術(shù)、自動控制技術(shù)等,呈現(xiàn)出電氣機械相結(jié)合、強弱電相結(jié)合、軟硬件一體化等特征,廣泛應用于計算機、機械制造、電力、國防、航空、信息、電子等相關(guān)行業(yè)中[3] 。

    2應用優(yōu)勢

    人工智能技術(shù)作為新興技術(shù)形式,依托計算機技術(shù)及微控制器等元件,在電氣工程及自動化中大有用武之地。從整體上看,人工智能控制具有適應力強、操作便捷、抗干擾性強、資源占用率低、一致性突出等優(yōu)勢,主要表現(xiàn)在自動化模型參數(shù)設計及電氣設備資源節(jié)約使用等方面。

    2.1降低外部因素的影響

    在電氣工程早期運行階段,實施控制操作時主要采用機械式控制器,需要人工進行相關(guān)操作,如操作不慎,極易導致電氣設備出現(xiàn)短路等故障,減少設備使用壽命。人工智能技術(shù)的介入能夠?qū)鹘y(tǒng)模式下的控制器進行性能參數(shù)上的改進,通過構(gòu)建自動化控制模型,對電氣工程設備的運行參數(shù)及指標數(shù)值變化進行精準控制,從而降低外部因素給電氣工程及設備帶來的不利影響。例如,在電氣自動化系統(tǒng)中安裝基于人工智能技術(shù)的控制器,可以省卻參數(shù)設置內(nèi)容,借助自動化模型對電氣設備的運行進行動態(tài)跟蹤控制,有效阻斷外部環(huán)境及人為操作帶來的不利影響,同時憑借人工智能支持下的電氣自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,可以確保電氣操作始終規(guī)范一致。

    2.2提升數(shù)據(jù)處理速率

    電氣工程及自動化系統(tǒng)模塊在遇到運行問題時,如處理時間過長,極易導致系統(tǒng)性能受損,降低生產(chǎn)效率。而通過利用計算機技術(shù),將人工智能技術(shù)與電氣自動化控制系統(tǒng)功能模塊進行對接,能夠快速分析處理電氣工程設備運行過程中產(chǎn)生的各類信息數(shù)據(jù),在智能函數(shù)等計算功能輔助下,加快關(guān)鍵數(shù)據(jù)的處理速率,快速判定電氣工程設備運行狀態(tài)。具體實施上,先設定用于提取數(shù)據(jù)的邏輯語言及響應信息,然后將這些信息轉(zhuǎn)化為可供計算機識別的文字、語言、動畫、圖像及圖形,最后在人機界面中進行呈現(xiàn)。此外,針對電氣自動化控制的操作,人工智能技術(shù)及其支持下的控制器,可以修改及擴展參數(shù),從而提升自動化控制系統(tǒng)的便捷性。

    2.3提高工作效率

    電氣工程在構(gòu)成上較為繁雜,各類設備元件數(shù)量眾多,在進行設備操作時如智能化水平不高,極易導致人力物力資源的浪費,使得工作效率過低。例如,電氣工程及連線往往需要電氣線路、變壓器及電力設施的共同配合,這些設備元件在操作上具備差異性,有的操作帶有危險性。在電氣自動化系統(tǒng)中應用人工智能技術(shù),一方面能夠?qū)⒆儔浩鞯戎髟O備的操作交由計算機模塊加以智能化控制,另一方面能夠降低人工操作頻率,優(yōu)化工作步驟,避免人為操作產(chǎn)生過大誤差,最終提高電氣工程及自動化的工作效率和精度。在電氣自動化效率的保障及提升上,人工智能技術(shù)支持下的專家系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)借助分布式存儲及靈活性學習方法,可以應對海量數(shù)據(jù)的處理要求,在電力系統(tǒng)的負荷規(guī)律預測及故障樹模型建立上,形成程序系統(tǒng)模塊,實現(xiàn)對電力系統(tǒng)問題的實時在線分析,從而大幅節(jié)約電力系統(tǒng)運維檢修成本。

    3提升作用和應用要點

    3.1優(yōu)化產(chǎn)品設計

    電氣工程及自動化功能的發(fā)揮有賴于電氣設備及裝置的協(xié)同配合,在實施電氣工程及自動化操作時,需要做好電氣產(chǎn)品及電氣設備的可靠性研究及高質(zhì)量設計[8] 。在該環(huán)節(jié),人工智能技術(shù)能夠有效指導電氣設備設計實踐。例如,在電氣設備及產(chǎn)品的圖紙設計、產(chǎn)品成形、產(chǎn)品試驗等幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)上,需要確保連貫無誤差,采用傳統(tǒng)模式下的電氣產(chǎn)品設計方式涉及人工多次檢查對照,導致產(chǎn)品生產(chǎn)周期被拉長,降低電氣產(chǎn)品的生產(chǎn)速度。而采用人工智能技術(shù),可以極大提高設計水平及效率。從具體實現(xiàn)方式上看,電氣設備及電氣產(chǎn)品在設計時,通過計算機技術(shù)及人工智能技術(shù)支持下的CAD 設計軟件,能夠直觀顯現(xiàn)電氣產(chǎn)品的設計意圖,直至在計算機上形成設計圖紙,之后設計人員結(jié)合電氣產(chǎn)品的特點及需求,將設計草稿上傳至計算機系統(tǒng),在人工智能控制器內(nèi)輸入相應數(shù)據(jù),借助計算機算法對輸入的數(shù)據(jù)進行分析,最終得出最佳設計方案。

    在傳統(tǒng)模式下進行電氣設備及產(chǎn)品設計,費時費力且不具備較高的設計準度,極易出現(xiàn)設計誤差及漏項。采用人工智能技術(shù)可將電氣設備及產(chǎn)品設計納入框架系統(tǒng),可隨時對設備及產(chǎn)品的有效性進行驗證。在電氣產(chǎn)品的概念設計上,由于其對產(chǎn)品設計方案的優(yōu)劣有直接影響,也關(guān)系到設計成本及技術(shù)性能等要素,在此類產(chǎn)品設計中,如電機、機床等,先對其進行結(jié)構(gòu)類型層次劃分,了解產(chǎn)品的設計意圖及使用需求,然后考慮電氣設備運行方式及控制模式的差異,通過人工智能技術(shù)中基于粗糙集理論的“樹”模塊,對產(chǎn)品的屬性進行提取,然后確定設計重點,最后采用模糊相似度計算及不確定參數(shù)計算的方式形成設計方案。

    3.2提高資源利用率

    電氣工程及自動化前期需要用到大量資源,如在傳統(tǒng)電氣工程建設及運行中,需要對電力系統(tǒng)線路、元器件、變壓器等相應電氣設備進行安裝和處理,這一過程涉及眾多電氣資源的調(diào)度使用。在滿足電氣設備控制系統(tǒng)模塊的精準操作這一基本要求外,還需要調(diào)用數(shù)量龐大的電氣工作人員負責開展對電氣設備資源的日常運行檢查及定期維修工作,會產(chǎn)生極大的經(jīng)濟成本支出。而在地理方位較遠的電氣設備的維保檢修上,往往得不到全面保障服務,造成資源不足或浪費問題多發(fā)。而通過人工智能技術(shù),特別是借助專家系統(tǒng)、遺傳算法及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,一方面能夠減少電氣設備元件的數(shù)量,降低對線路及變壓器等設備的依賴程度,最大化地節(jié)約電氣資源,另一方面省卻了大量人力成本支出,通過設置配合人工智能技術(shù)支撐的無人值守系統(tǒng)或動態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng),可以做到24 小時監(jiān)控電氣設備運行,進一步縮減了電氣工程及自動化運行的時間成本,達到了電氣資源合理利用的目的。例如,在電氣設備的檢修上,利用人工智能技術(shù),通過在電氣自動化控制系統(tǒng)中增加微型監(jiān)控模塊,或者在計算機系統(tǒng)中引入故障樹數(shù)據(jù)庫及模糊計算方法,可以將設備的易損部位進行判定,為檢修人員提供最優(yōu)的檢修方案。

    3.3提高故障診斷效率

    電氣設備元器件數(shù)量多,在電氣設備日常運行時較易產(chǎn)生程度不一的磨損及受損問題,電氣故障發(fā)生概率高。在對電氣設備的故障進行判斷及處理時,傳統(tǒng)方式是在電氣設備內(nèi)提取油和氣,借助氣體樣本進行分析,這在效率及成本上都不具備優(yōu)勢,有時會影響整個電氣線路的運行效率。人工智能技術(shù)在故障診斷上具備提速及降低難度的優(yōu)勢,可以滿足突發(fā)故障的處理需求。在具體實施上,主要是借助人工智能技術(shù)支持下的專家技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)及模糊理論等,對電氣設備的故障點進行快速判定,然后對故障信息進行提取和分析,直至找到故障源。例如,在神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的支持下,可以在計算機中輸入設備運行參數(shù),由自動化系統(tǒng)對參數(shù)進行監(jiān)控,然后將異常數(shù)據(jù)提供給人工智能終端,讓其通過信息數(shù)據(jù)的變化對電氣設備及線路的性能進行評估,最后采用人工智能技術(shù)中的數(shù)值計算機符號推理等診斷方法來提出解決故障的方案。從實際效果上看,借助人工智能技術(shù)中的專家系統(tǒng),可以解決電氣系統(tǒng)及設備的絕大多數(shù)故障。

    4結(jié)論

    人工智能技術(shù)的出現(xiàn)及應用,給電氣工程及自動化領(lǐng)域起到了助推作用。在應用人工智能技術(shù)時,應結(jié)合電氣工程及自動化的具體情況,發(fā)揮人工智能技術(shù)在電氣設備產(chǎn)品設計、電氣操作控制、電氣資源利用、電氣故障維保等方面的作用,使電氣工程及自動化領(lǐng)域能夠取得更大突破。

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