人工智能与电气工程及其自动化

人工智能与电气工程及其自动化摘要：在自动化领域中，最先进的当属人工智能技术，在这个信息技术时代，人工智能己经彻底改变了工程学、物理、医学和管理学领域。传统的数学模型用于解决问题或决策过程中，这是人工智能的关键原则。人工智能由于其智能特性,可以为各种问题提供更好的解决方案。在人工智能的帮助下，可以取得显著的效果。人工智能方法和应用最近在许多领域得到了广泛的关注，包括数学、神经科学、经济学、工程学、语言学、游戏和其他许多领域。这是由于创新和复杂的人工智能技术应用于高度复杂的问题，以及高速计算中的新发展。人工智能通常的应用包括机器学习、数据处理、模式识别、机器智能和分析等。电气工程行业要实现自动化必须依靠计算机技术，事实上，人工智能技术最近被应用于电气工程领域，受到了人们的广泛关注。关键词：人工智能；电气工程；自动化1人工智能的概念人工智能是一个计算机科学领域，可以模拟人类智能和人类感官能力的特征。人工智能系统由于其智能性质，能够提供优于经典系统的优越解决方案。例如，使用传统的系统来实现装配线平衡问题的全局优化是非常困难的，这可以通过使用遗传算法实现。传统的计算机缺乏学习的能力，这限制了它们的使用条件一一只能在编程下运行。从本质上说，计算机的局限性可以概括为：不智能；没有自我意识；不了解环境。与计算机相比，虽然人类缓慢而不可靠，但人类拥有智慧和理解力，使之能够解决无穷无尽的问题。人工智能是机器的创造的可以模拟人类的智力，并据此进行工作的产物。人工智能的智能特性有助于在经典技术上提供更好的解决方案。2人工智能技术在电气工程自动化中的应用优势人工智能技术可以使电气工程自动化效率不断提高。人工智能技术在电气工程自动化运用过程中发挥了良好作用，在电气工程自动化中非常适用，与其有效融合可以使其优点充分发挥。人工智能与过去的控制器相比有很大不同，其操作具有便捷性、简单性，可以使电气工程自动化的工作效率大幅提升。最重要的是,即使工作人员没有丰富的操作经验，不具备全面的电气工程专业知识，也可以对其进行指导进而迅速掌握操作。人工智能控制器可以以电气工程自动化的变化为依据进行灵活调节，从而使本身功能不断提升。以前的控制器与人工智能控制器相比比较繁琐，先要明确参数，可是电气工程的自动化控制中参数变化是不可预测的，依据以前的控制器是不能对其进行准确判断的。智能控制器不一样，其可以对电气工程自动化的参数变化进行精确掌握，与传统控制器相比，人工智能控制器更加便捷。以前的电气工程自动化工作中会涉及到许多电气装置，由于装置过多，进而使电气工程操作相对繁琐，只要这些装置出现问题，检修过程也非常复杂，需要消耗大量的时间。人工智能技术与过去的电气工程自动化有所不同，在电气工程过程中不会产生过多电气装置，使整个电气工程自动化更加便捷，并节省了大量的人力、物力、财力。3电气工程及其自动化中应用人工智能策略3.1在故障诊断方面电气设备运行过程中因操作不当、零部件老化等原因，难免会出现设备故障。出现设备故障后需要准确界定故障原因、故障部位，尽快确定故障修复措施。故障发生后高效准确地分析故障是重中之重，当前故障诊断类型有三类：一是基于故障树模型的故障诊断；二是基于案例推理故障；三是基于规则推理故障。上述三种故障推理方式并非单一使用，多是组合使用。人们借助人工智能技术，通过开发人工智能算法，结合高速数据采集以及传感技术，陆续设计出一些故障诊断系统，能够对故障精准定位，故障分析准确，最大程度降低维修成本与时间成本。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面等部分。案例库主要是收集海量的故障案例与相关知识；规则库则囊括了电气工程及其自动化领域的行规等；知识处理环节主要是对所获取的知识、案例等进行归类整理，提取案例特征与相关参数，便于系统的推理及检索要求。解释器的功能是将故障原因、类型及修理措施等以客户能接受的方式进行翻译输出；推理机是故障诊断系统的核心部件，分析用户输入的故障信息，结合诊断规则库得出科学结论，然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。在故障诊断中，故障特征提取是第一步，也是非常关键的一步。故障特征提取的准确性、完整性直接影响故障诊断的准确性，因此可将人工智能技术应用于信号的提取、分析等方面，通过比对敏感特征进行特征提取。3.2在电气控制方面传统的电气控制烦琐，操作方式复杂多变，控制时间长，控制效率低，而且操作结果与操作人员的水平息息相关，具体操作过程中难免会出现误操作等情况。利用人工智能技术中的人工神经网络、模糊控制及专家系统等，可实现对电气设备的远程控制，操作人员可通过相关软件即使了解电气设备的运行状况，精确调节设备使用中的各类运行参数，大大提升了对电气设备的控制效果，将工作人员从烦琐的电气操作中解放出来，例如利用模糊控制中的Mamdani模糊系统或者TS模糊模型（一种动态系统的模糊模型辨识方法），能够高效处理交流传动控制相关问题，实现对设备速度的精确控制，从而提升电气设备的工作效率。在具体操作过程中往往需要记录相关参数，例如电气设备的能耗、电量等，当前主要是人工记录，不仅工作量大而且极易出错，但是利用人工智能技术该项问题就可以迎刃而解。其通过编写相关算法，设计相关记录表格及数据采集系统,可实现对数据的实时采集与即时保存。在电气设备运行监控方面，借助人工智能算法，对电气设备模拟量、数字量、开关量等进行采集整理后进行智能分析，当设备的运行参数（例如速度、电流、输出功率）等异常时，系统依托人工智能技术的分析结果可发出保护性指令，设备断电或急停并实施报警，通过采取上述保护性或者应急性措施，实现对电气设备的保护。3.3发展电子技术，提高电气设备的运行效率在整个电气工程装置运行过程中，对设备的管理及操作相对落后，不能使目前人们的物质文化需求得到满足，只有通过高效运行，才能使整个过程的精准操作得到保障，但是电子装置是一个相对繁杂的体系，人工智能技术使这一困难得到有效处理，并运用专业水平及专业知识，从而促进电气工程设备顺利运行。只有使生产安全性、实用性及操作性得到保障，电气工程的电子技术不断提升，才能不断推动运行效率的不断提升，进而达到更好的运行效果，从而使电气工程的工作效率不断提升，使人们的物质文化生产生活需求得到保障，进而使人们的生活更加幸福，使人们生活幸福感不断提高。结论人工智能技术在生产生活中应用范围广泛，在电气工程及其自动化领域同样展现出巨大的优越性，主要体现在数据的采集与整理、电气设备的监控保护、故障诊断、生产控制等方面。因此，在未来的电气工程及其自动化发展中，需要我们灵活运用人工智能技术，为该领域的发展不断注入新的动力，从而推动工业化生产与经济发展。参考文献：[1]龚成.电气工程及其自动化的发展现状分析及发展趋势[J].现代经济信息，2017(16):338.⑵杨国华.人