人工智能在電氣工程自動化中的應用——論文

1、人工智能在電氣工程自動化中的應用論文人工智能在電氣工程自動化中的應用摘要 :隨著社會不斷的進步與人類生活水平不斷的提高 ,信息自動化技術日益發(fā)達 , 人類經(jīng)濟生活更加智能化的要求越來越高 ,現(xiàn)在計算機技術已經(jīng)貫穿在技術生產(chǎn)的各個方面 ,電氣自動化如同人腦的程序 ,主要通過編程模仿人腦實現(xiàn)自動化 ,技術不斷的改進促使電氣自動化優(yōu)化設計過程中逐漸引進了人工智能技術 ,電氣自動化的革新需要人工智能技術推動 ,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的方法解決自動化系統(tǒng)中復雜的問題 ,幫助人們省去一些時間去做其她的有益事情。關鍵詞 :人工智能 電氣工程 自動化一、人工智能應用理論分析人工智能 (Artificial Intellig

2、ence),英文縮寫為 AI。它就是研究、開發(fā)用于模擬、延伸與擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能就是計算機科學的一個分支 ,它企圖了解智能的實質(zhì) ,并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器 ,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理與專家系統(tǒng)等。 人工智能就是研究、 開發(fā)用于模擬、延伸與擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能就是研究使計算機來模擬人的某些思維過程與智能行為 (如學習、推理、思考、規(guī)劃等 )的學科 ,主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機 ,使計算機能實現(xiàn)更高層次的

3、應用。人工智能就是包括十分廣泛的科學 ,它由不同的領域組成 ,它就是哲學 ,認知科學 ,數(shù)學 ,神經(jīng)生理學 ,心理學 ,計算機科學 ,信息論 ,控制論 ,不定性論 ,仿生學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。二、人工智能控制技術的實現(xiàn)大致有下面幾步:第一步 ,數(shù)據(jù)信息的采集與處理:首先采集設備端的開關量與模擬量等數(shù)據(jù),然后對這些數(shù)據(jù)進行處理或者按照某種格式進行存儲。第二步 ,界面展現(xiàn) :對設備與系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行顯示 ,同時顯示電壓、電流、隔離開關、模擬量開關狀態(tài)與一些掛牌檢修的功能。第三步 ,系統(tǒng)監(jiān)控與事件報警 :對系統(tǒng)中的設備模擬量的大小、開關量的狀態(tài)等進行實時地智能監(jiān)控。 一旦

4、有事故發(fā)生就向操作人員進行報價。包含越限、狀態(tài)變化等報警事件。同時可以對事件進行順序記錄,對事故的處理方式進行提示或者可以自動處理某類報警事件。另外 ,報警的方式可以有多方式 ,比如語音、電話、聲光、圖像報警等功能。第四步 ,操作控制的實現(xiàn) :操作人員可以通過鼠標、鍵盤等終端對斷路器、電動隔離開關等進行遠程智能控制。某一個操作可以同時完成多種復雜功能,簡化了操作人員的操作流程,同時也減少了人為的生產(chǎn)事故?？刂葡到y(tǒng)還可以對操作人員的控制權限進行設置 ,不同級別的人員可以做不同的操作 ,這樣就可以達到各級人員按權限值班管理的目的。第五步 ,設備故障的錄波 :包含開關量變位 ,模擬量故障錄波 ,順序

5、記錄 ,波形捕捉等。三、人工智能在電氣自動化中的應用現(xiàn)狀電氣自動化設備的優(yōu)化設計非常復雜 ,傳統(tǒng)的電氣產(chǎn)品設計需要運用經(jīng)驗知識手工進行 ,在對電氣設備的優(yōu)化的過程中常會涉及到電磁場、電機電氣等比較專業(yè)的知識 ,在實際過程中需要反復的進行探索 ,很難得到最優(yōu)的設計方案。而當人工智能應用到電氣自動化設備的優(yōu)化設計中 ,其 CAD技術減少了電氣設備的設計難度 ,大大縮短了產(chǎn)品的開發(fā)周期 ,提高了設計的工作效率與產(chǎn)品的質(zhì)量 ,實際生產(chǎn)的產(chǎn)品的數(shù)量與質(zhì)量都證明了這一點。 人工智能在電氣自動化中的應用上主要有以下幾個方面 :人工智能在電氣工程自動化中的應用論文1、在電氣產(chǎn)品優(yōu)化設計中的應用在電氣工程中 ,

6、電氣設備的設計就是一個復雜的過程 ,不僅涉及到電氣自動化專業(yè)的各個學科與內(nèi)容 ,還對設計人員的經(jīng)驗有著較高要求 ,只有實現(xiàn)科學設計、經(jīng)驗與知識的有機融合 ,才能保證設計出來的電氣產(chǎn)品的科學性。人工智能的出現(xiàn)則為電氣設備的設計帶來了曙光 ,有效解決了很多依靠人腦也無法快速解決的繁瑣計算與模擬過程 ,大大提高了工作效率 ,縮短了設計周期 ,而設計出來的產(chǎn)品也越來越具有實用性與科學性。專家系統(tǒng)主要用于開發(fā)性設計 ,遺傳算法則用于優(yōu)化設計 ,在設計過程中 ,設計人員應當具備豐富的智能軟件應用能力與設計經(jīng)驗 , 以根據(jù)不同情況運用不同算法設計出高質(zhì)量產(chǎn)品。2、在電氣設備故障診斷中的應用在電氣設備故障診斷

7、中 ,人工智能技術中的模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)的應用比較廣泛 ,應用范圍主要為變壓器、發(fā)電機、電動機等的故障診斷。以前我們常常面臨的問題就是 ,當電氣設備出現(xiàn)問題或故障的時候 ,總就是表現(xiàn)出比較復雜的癥狀 ,采用傳統(tǒng)處理手法難以對問題做出準確判斷與查找 ,人工智能技術則很好解決了上述問題 ,比如發(fā)電機的設備故障具有非線性、不確定性與復雜性特征 ,傳統(tǒng)診斷方法準確率非常低 ,而通過人工智能技術中模糊理論與專家系統(tǒng)的綜合應用 ,能夠大大提升故障診斷的準確率。圖 1: 人工智能的診斷方法3、在電氣產(chǎn)品智能控制中的應用人工智能技術在自動化的控制領域的研究已經(jīng)非常成熟 ,但就是電氣自動化設備的控

8、制領域里人工智能技術的運用目前還就是比較少。 這就是整個行業(yè)非常期待與研究的一個大方向。人工智能技術在控制領域的應用主要有下面三種:神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊控制、專家系統(tǒng)控制。我們以專家系統(tǒng)為例 ,它就是一個對專業(yè)知識要求非常高的程序系統(tǒng) ,其儲存著大量某個專業(yè)技術領域的專家知識 ,這些知識經(jīng)過預先學習總結與分析 ,然后按照一種特定的模式記錄 ,同時該系統(tǒng)還有模擬領域?qū)＜覍嶋H問題解決時所用的推理機制。 專家系統(tǒng)首先對錄入的數(shù)據(jù)通過預先總結的專家知識進行推理 ,最后給出決策與判斷 ,所以在理論上 ,它解決問題的能力在一定程度上可以達到該領域?qū)＜业乃健?專家系統(tǒng)的研究就是人工智能技術中非?；钴S的一個

9、領域 ,它可以涉及到社會中各個領域 ,只要需要領域?qū)＜夜ぷ鞯牡胤?,就可以對專家進行模擬 ,對專家知識進行總結 ,開發(fā)出專家系統(tǒng)提高工作效率。4、在電氣設備維護中的應用對于配電線路中的電力設備,要加強管理與維護工作,及時排除設備中存在的安人工智能在電氣工程自動化中的應用論文全隱患。對于故障較小的設備 ,可以采取維修與保養(yǎng)的方式進行處理 ,而對于故障較大或者存在高風險性的設備 ,如果條件允許 ,要進行更換 ,近似計算 ,所以在電力系統(tǒng)中 ,模糊邏輯主要被應用于潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃與模糊控制中。此外 ,在電力系統(tǒng)運行中 ,日常操作與管理工作也很重要 ,如果在日常操作中應用人工智能技術 , 采用家用電

10、腦就能實現(xiàn)系統(tǒng)操作 ,有利于簡化工作流程 ,優(yōu)化操作界面 ,而系統(tǒng)還能自動進行日志與報表的生成、保存 ,這就使得系統(tǒng)操作更加簡便 ,更加具有可視性 ,大大提高了系統(tǒng)日常操作的效率 ,對于保證系統(tǒng)的安全、可靠運行有著積極作用。5、在電力系統(tǒng)中的應用專家系統(tǒng) (ES)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡 (ANNS)、啟發(fā)式探索、模糊理論在電力系統(tǒng)中的應用較為普遍。其中 ,ES就是一個非常復雜的程序系統(tǒng) ,集大量規(guī)則、知識、經(jīng)驗于一身 ,通過對系統(tǒng)中特定領域的專家知識以及專業(yè)經(jīng)驗對問題進行判斷與分析 ,然后模擬專家決策過程 ,處理需要依靠專家來解決的問題 ,當然 ,在使用專家系統(tǒng)時 ,應當根據(jù)實際情況更新系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫、

11、知識庫、規(guī)則庫中的數(shù)據(jù)與信息 ,以適應電力系統(tǒng)應用需要。 ANNS的學習方式非常靈活 ,存儲方式也就是完全分布式的 ,被廣泛應用于大規(guī)模信息的處理中 ;具有很強的識別能力與分類能力 ,在足夠的馴良樣本中 ,ANNS 能夠?qū)δＰ瓦M行合理分類 ,并對輸入進行合理選擇 ,以此來構建不同季節(jié)的周、日預測模型 ,在電力系統(tǒng)短期負荷的預測中發(fā)揮著非常重要的作用 ;ANNS 與元件關聯(lián)分析的結合能夠?qū)崿F(xiàn)對復雜電力系統(tǒng)的故障診斷 ,并對故障進行定位與識別。由于模糊邏輯具有非常強的計算能力 ,能夠快速、準確地完成高難度的數(shù)學斜、變形甚至斷裂倒塌的現(xiàn)象。四、人工智能控制的優(yōu)勢1、受其她因素影響小傳統(tǒng)古典控制器在進

12、行模型構建時往往會受到眾多不確定因素的不利影響 , 比如模型設置參數(shù)的變化 ,計算中不同數(shù)值的類型等 ,而電氣自動化中的人工智能設計卻不需要獲得精確的動態(tài)模型 ,也不需要指定對參數(shù)等或環(huán)境的特殊要求 ,總體來瞧 ,受外界的影響較小。2、相關參數(shù)便于調(diào)節(jié)對人工智能的相關參數(shù)進行適當調(diào)整 ,可以有效提升智能函數(shù)的性能 ,與傳統(tǒng)的控制器比較而言 ,人工智能控制更便于調(diào)節(jié) ,并且簡單易學 ,適應能力強 ,就算專家不在現(xiàn)場指導 ,人工智能控制器也能夠參照合理的數(shù)據(jù) ,運用語言與響應的信息來進行設定 ,同時設定的參數(shù)也可以簡單根據(jù)情況進行修改與擴展 ,方便而快捷。3、具有優(yōu)良的一致性傳統(tǒng)的控制方法就是基于

13、特定的目標與具體的設計 ,所以針對特定對象 ,這種控制方法的控制效果非常好 ,但對其她對象的控制效果則就無法保證。與傳統(tǒng)的控制方法相比 ,電氣工程中的人工智能控制具有優(yōu)良的一致性 ,向系統(tǒng)內(nèi)輸入任何未知的數(shù)據(jù)也可以產(chǎn)生很高的估計 ,有些影響因素甚至可以忽略 ,此外 ,智能化設定程序?qū)⑻嵘a(chǎn)品的規(guī)范性 ,確保產(chǎn)品性能的一致。4、操作過程中出現(xiàn)的誤差小由于人工智能技術在運行過程基本不受外界的影響,加之其本身的抗干擾能力就很強 ,所以系統(tǒng)之前所設定的參數(shù)在操作過程中一般不會發(fā)生變動 ,從理論上講這些參數(shù)會一直保持在一個值上而不會發(fā)生變化 ,所以實際值與理論值相差太多的現(xiàn)象就不會發(fā)生。5、有效節(jié)省人力

14、物力人工智能在電氣工程自動化中的應用論文在傳統(tǒng)的電氣操作中要涉及到很多的電氣設備 ,機器、線路、變壓器等 ,甚至就是一個車間布滿了各種性質(zhì)的電線或電纜等 ,雜亂無章 ,這每臺機器都有需要工作人員的瞧管與調(diào)制才能正常的發(fā)揮功能 ,這些線路也只有梳理才能各盡其能 ,就是一個很復雜的整體 ,所以這就需要大量的人力資源 ,而人工智能化技術 ,機器的本身就具有數(shù)據(jù)分析能力不用外接很多線路利用其她設備來檢測其性能,并且在技術人員的控制下都就是自動化運行省去了很多繁瑣的工作 ,所以解放了人力資源。五、人工智能控制技術的發(fā)展趨勢人工智能系統(tǒng)在我國的電氣自動化控制中應用研究剛剛開始 ,但就是已經(jīng)有了良好的發(fā)展前

15、景 ,目前電氣自動化系統(tǒng)中人工智能技術的控制方法充分利用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)、專家與模糊集理論 ,目前混合智能即綜合多種智能技術成為人工智能技術的重要發(fā)展方向之一 ,分布綜合智能技術在處理故障時具有分類精度高與更好的模式識別能力 ,為故障的診斷開拓出了新的領域?？傊?,隨著先進的計算機編程系統(tǒng)推動著自動化生產(chǎn) ,人工智能在自動化方面的發(fā)展不僅可以促進電氣自動化控制領域的全面進步 ,更推動了自動化控制的發(fā)展進步 ,因此電氣自動化控制領域的革新需要人工智能的大力支持 ,利用人工智能技術提高人類的機械意識能力 ,強化電氣自動控制 ,更能對電力系統(tǒng)中存在的種種故障做到排除 ,促進人工智能技術在不斷地向前發(fā)展 ,開拓出新的方向 ,在電氣自動化控制中 ,通過智能技術的全方面理論應用使得人們的生活水平不斷提高。六、結語在電氣工程自動化控制系統(tǒng)應用中的人工智能技術