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談電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)
引言
人類智能的特殊性在于它擁有感知能力，思維能力和行為能力三種能力，因此發(fā)展?jié)摿薮�。而人工智能是指由人類制造出�?lái)的“機(jī)器”所表現(xiàn)出來(lái)的智能。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器。電氣自動(dòng)化是電氣信息領(lǐng)域的一門新興學(xué)科，它主要運(yùn)用運(yùn)動(dòng)控制、工業(yè)過(guò)程控制、電力電子技術(shù)、檢測(cè)與自動(dòng)化儀表、電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理、管理與決策等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)的運(yùn)用極大地促進(jìn)了電氣自動(dòng)化學(xué)科特別是自動(dòng)控制領(lǐng)域的發(fā)展，提高了電氣設(shè)備運(yùn)行的智能化，增強(qiáng)了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，是對(duì)生產(chǎn)技術(shù)的又一次巨大革新。
一、人工智能應(yīng)用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為 AI。人工智能也稱機(jī)器智能，是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。自從1956 年“人工智能”一詞在 Dartmouth 學(xué)會(huì)上提出以后，人工智能研究得到了飛速發(fā)展。二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。主要應(yīng)用于智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠等�？偟恼f(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能不是人的智能，更不會(huì)超過(guò)人的智能。
目前，隨著科技的進(jìn)步和計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛使用，傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型生產(chǎn)也不能滿足社會(huì)生產(chǎn)的需要，效率更高的技術(shù)密集型生產(chǎn)也扮演著越來(lái)越重要的角色，目前，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)仍是我國(guó)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)的主要形式，與西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比生產(chǎn)力還比較落后，生產(chǎn)線的自動(dòng)化水平還比較低，生產(chǎn)效率不高。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐步向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變已是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀要求，生產(chǎn)自動(dòng)化已成為大勢(shì)所趨。人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制領(lǐng)域，能模擬人腦的機(jī)能對(duì)信息進(jìn)行收集、分析、交換、處理、回饋，擁有對(duì)生產(chǎn)判斷、處理的能力，能大大提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的自動(dòng)化，調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
二、人工智能控制器的優(yōu)勢(shì)
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。 但AI 控制器例如:神經(jīng) 、模糊 、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。 這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。 這些 AI 函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器具有更多的優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)如下。
2.1 它們的設(shè)計(jì)不需要控制對(duì)象的模型 (在許多場(chǎng)合 ，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)，往往不知道。
2.2 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)它們能提高性能。 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。
2.3 它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。
2.4 在沒有必須專家知識(shí)時(shí) ， 通過(guò)響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。
2.5 運(yùn)用語(yǔ)言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。
2.6 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)。 現(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對(duì)特定對(duì)象控制效果非常好， 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)。
三、人工智能的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣闊，包括人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障預(yù)測(cè)及診斷、控制與保護(hù)等。
3.1優(yōu)化設(shè)計(jì)。電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，集中了理論學(xué)科知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)兩方面的內(nèi)容。在傳統(tǒng)的電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，主要采用的方法是設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合大量的實(shí)驗(yàn)手段驗(yàn)證，缺乏足夠的技術(shù)支持，工作量龐大，效率低下，難以得到合理最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，加上人工智能技術(shù)的運(yùn)用，電器產(chǎn)品的設(shè)計(jì)從手工逐漸轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，極大地減少了產(chǎn)品從構(gòu)思到設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的時(shí)間，設(shè)計(jì)越來(lái)越優(yōu)質(zhì)化、高效化、智能化。遺傳算法和專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)用于優(yōu)化設(shè)計(jì)的兩種主要的方法。遺傳算法的特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力;能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)，因此廣泛應(yīng)用于電氣產(chǎn)品的人工智能優(yōu)化設(shè)計(jì)。專家系統(tǒng)應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過(guò)程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問(wèn)題。它也是產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)的一個(gè)重要手段，目前仍處于研究階段，實(shí)際運(yùn)用較少，未來(lái)具有很大的發(fā)展前景。論文的代寫 http://www.lw54.com
3.2故障診斷。電氣設(shè)備的故障具有非線性、不確定性和復(fù)雜性等特點(diǎn)，采用傳統(tǒng)的方法診斷效率低、準(zhǔn)確率不高。人工智能方法的引進(jìn)大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)用于故障診斷的方法。例如人工智能故障診斷技術(shù)運(yùn)用于發(fā)電機(jī)及電動(dòng)機(jī)進(jìn)行的故障診斷時(shí)，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，不僅保留了故障診斷知識(shí)的模糊性，還結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障的診斷，大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。
3.3智能控制。人工智能控制技術(shù)是未來(lái)生產(chǎn)發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì)，在電氣自動(dòng)化上也已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用�？刂品椒ㄖ饕菍＜蚁到y(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。目前主要應(yīng)用于以下方面：對(duì)所有開關(guān)量、模擬量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與處理;對(duì)各主要設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能監(jiān)視;通過(guò)鍵盤或鼠標(biāo)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制;記錄故障并進(jìn)行在線分析。
四、恒壓供水案例分析
恒壓供水在工業(yè)和民用供水系統(tǒng)中已普遍使用， 由于系統(tǒng)的負(fù)荷變化的不確定性， 采用傳統(tǒng)的 PID 算法實(shí)現(xiàn)壓力控制的動(dòng)態(tài)特性指標(biāo)很難收到理想的效果。 在恒壓供水自動(dòng)化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初期曾采用多種進(jìn)口的調(diào)節(jié)器， 系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性指標(biāo)總是不穩(wěn)定，通過(guò)實(shí)際應(yīng)用中的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統(tǒng)中有較好的效果。 在實(shí)施過(guò)程中選用了 AI 一 808 人工智能調(diào)節(jié)器作為主控制器，結(jié)合 FXIN PLC 邏輯控制功能很好地實(shí)現(xiàn)了水廠的全自動(dòng)化恒壓供水。 對(duì)于單獨(dú)采用 PLC 實(shí)現(xiàn)壓力和邏輯控制方案， 由于PLC 的運(yùn)算能力不足編寫一個(gè)完善的模糊控制算法比較困難，而且參數(shù)的調(diào)整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價(jià)比。本案例中只是一個(gè)人工智能在電氣自動(dòng)化中的一個(gè)小小的應(yīng)用，也是電氣元件生產(chǎn)供給的一個(gè)方向，實(shí)現(xiàn)機(jī)械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進(jìn)的最新成果應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制的實(shí)踐是一個(gè)誘人的課題。
結(jié)束語(yǔ)
人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復(fù)雜的工作， 電氣自動(dòng)化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行。 人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)在問(wèn)題求解，邏輯推理與定理證明，自然語(yǔ)言理解，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)等方面。 而這諸多方面都體現(xiàn)了一個(gè)自動(dòng)化的特征，表達(dá)了一個(gè)共同的主題， 即提高機(jī)械的人類意識(shí)能力， 強(qiáng)化控制自動(dòng)化。 因此人工智能在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域?qū)?huì)大有作為，電氣自動(dòng)化控制也需要人工智能的參與。 畢業(yè)
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