人工智能在电气自动化控制中的应用分析

1、人工智能在电气自动化控制中的应用分析人工智能在电气自动化控制中的应用分析引言人工智能一词产生于1956午的Dartuth学会上，其作为边沿学科，通常也被称作机器智能。与传统的方式比，人工智能是一种全新的科技，是研究、开发用于延伸、模拟和扩展人的智能的方法、理论、技术及应用系统的一门科学。它企图理解智能的本质，继而消费出以人类智能相似的方式作出反响的一种智能机器。这种技术主要通过计算机来完成，该领域的研究包括语言识别、机器人、自然语言处理、图像识别和专家系统等，从而到达完成需要人类智慧才能解决的复杂问题的目的。电气自动化这门学科研究对象主要为与电气工程有关的自动控制、系统运行、信息处理、研制开发

2、、电力电子技术、试验分析以及电子与计算机应用等。在电气自动化技术中应用人工智能技术，可以进步设备运行和处理的准确度与准确性，进一步进步自动化程度。随着技术和经济的开展，这项技术无论是从理论方面还是理论方面也得到了迅速开展。机械设备在无人参与的情况下自动、准确的操作和运行并实现自动化，就等于减少了人力本钱的投入并进步了运作的效率。一、人工智能控制器的优点人工智能(ArtifiialIntelligene)，英文缩写为AI，它是在电气自动化中应用较多的人工智能控制器。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但是AI，如遗传算法、模糊理论、神经算法、模糊神经算法都可以看做一类非线性函数近似器。

3、与常规函数估计器相比，采用AI函数近似器拥有一些特点：一、在许多场合由于实际控制对象的准确动态方程很难得到，其模型在控制器设计时往往有很多不确定性因素。而在进展人工智能电气设计时，不需要控制对象的模型，也不需要知道非线性、参数变化等详细因素。二、人工智能控制器拥有良好的一致性，即使在使用一些新的未知输入数据时预测结果也能很好，且跟驱动器的特性没有直接联络。如今没有使用人工智能的控制算法，对其他控制对象的效果就不会像对特定对象控制效果一般好，因此对详细对象必须详细设计。三、人工智能控制器在没有必须专家知识时，通过响应数据也能进展设计，且更容易调节。运用语言和响应信息进展设计，更易于扩展和修改，对

4、数据和信息的适应性更好，且具有较强的抗干扰性能。四、通过适当调整根据响应时间、鲁棒性能或者下降时间等，可以进步设计函数的性能。在进展适当调整本文由论文联盟搜集整理后，模糊逻辑控制器的下降时间比最优PID控制器快3.5倍，而上升时间比最优PID的快1.5倍。二、人工智能在电气自动化中的应用一、人工智能在优化设计中的应用电气设备的设计不仅要大量运用设计中的经历性知识，还要机电、电磁尝应用电路等学科的知识，可以说是一项复杂的工作。与传统的产品设计相比，为了获得最优方案，计算机辅助设计(AD)成为电气产品设计的重点，而人工智能的引进帮助改良传统AD技术，产品设计的效率及质量得到全面进步，也大大缩短了产

5、品开发周期。人工智能技术用于优化设计主要有专家系统和遗传算法两种技术手段。电气产品人工智能优化设计大局部采用遗传算法，这种算法合适于产品优化设计，相对前者比拟先进。二、人工智能在故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中人工智能技术中的神经网络、模糊理论、专家系统等应用较广泛，特别是在发电机和电动机故障诊断、变压器故障诊断中的应用。针对设备故障的复杂性、不确定性、非线性等特点，用传统的故障诊断方法无法进展诊断，致使诊断效率较低。为了进步诊断准确率，就要应用人工智能方法。专家系统、模糊逻辑和神经网络三大故障诊断方法是人工智能技术采用的主要手段。如在电动机和发动机的故障诊断中，结合神经网络和模糊理论，使

6、用人工智能化的故障诊断技术，可实现较强的神经网络与故障诊断知识模糊性共同诊断，起到进步故障诊断准确率的效果。三、人工智能在电气设备设计中的应用电气自动化专业中电力电子技术、电路、变压器、电机、电磁场等多门学科内容都在电气设备设计里涉及到，这是一个复杂过程，不仅需要大量的财力、物力和人力投入，也对设计者的实际工作经历要求很高。假如借助于人工智能技术，就能大大进步设计的精度和工作效率，解决很多人脑难以快速解决的模拟过程和繁琐计算。优化设计常常采用遗传算法，开发性设计通常采用专家系统，要进展高效率、高质量的设计工作，应用时就要注意不同的实际情况和不同算法的使用，此外还要求工作人员具有丰富人工智能软件

7、工作经历和较高程度的应用才能。四、人工智能在电力系统中的应用启发式搜索、专家系统、模糊集理论神经网络这四方面是人工智能技术在电力系统中的应用。专家系统主要是模拟专家的决策过程，依靠特定领域的专家的知识和经历进展推理判断。该系统由知识库、推理机、数据库、咨询解释、人机接口和知识获取六局部组成，对各种需要专家进展决策的难题进展处理，是集经历和专业知识、大量规那么于一身的复杂程序系统。现有许多种神经网络和训练算法在电力系统中得到广泛应用。神经网络的复杂状态分类才能、识别才能都很强，有完全分布式的存储方式和灵敏的学习方式，广泛应用于大规模信息处理中。模糊逻辑对负荷变化和电力消费等小确定因素建立求属函数

8、，可以完成高难度的数学近似计算，可以构建电力系统的最优化潮流模型。模糊理论广泛应用于电力系统的系统规划、潮流计算和模糊控制方面。五人工智能在电气控制中的应用实现增强分配、交换、消费、流通的关键环节就靠电气自动化控制，进步控制自动化，就可以进步系统的运作效率和质量，减少物力、人力、财力的投入。人工智能技术将专家系统控制、模糊控制、神经网络控制三种控制应用于电气设备控制中，其中用得最多的是模糊控制，因为其与实际联络最为严密。最新研究中，各种数字高动态性能传动系统中应用了模糊神经控制器，并得到了新的研究果。现举个实例论证模糊神经控制器在电气传动控制中的应用：模糊控制在电气传动控制中的应用主要是直流传动控制，包括Sugen和adani。Sugen控制器典型的规那么是：假设A和B是两个模糊集，假如x隶属于A，且y隶属于B，那么Z=f(x,y)。adani用于调速控制，其规那么库是个if-then模糊规那么集，Sugen控制器其实是adani控制器的特例。结语当今社会日新月异，计算机编程技术催生自动化运输、消费、传播的快速开展，科技的开展促进了智能技术的开展。模拟模拟人脑的机能，使机器可以胜任一些通常需要人类智能完成的复杂的工作正是实现自动化的一个主要目的，实现自动化，就等于进步了运作的效率，减少了人力资本投入。而在电气自动化控制中也应该