电气工程自动化中人工智能的运用

引言自第一次工业革命开始以来，无数的机器被科学家发明而诞生使其参与到社会的分工当中去，机器便和人开始了非常激励的斗争，随着时代的变化，人们的很多工作被机器取代了，出现了优胜劣汰的现象，很多新的岗位的出现，那些优秀的人抓住了这些新的机遇，而那些不是很优秀的人却淘汰在了那些日新月异的技术上。在19世纪30年代的时候，有一些裁缝试图冲进缝纫机发明家蒂莫尼亚所在的工厂，并且残忍的弄坏了那些代替人们去工作却抢走了他们饭碗的机器，然而这必将是一场徒劳的挣扎。200年之后的今天，我们又重新来到一个新浪潮的起点:人工智能。在2017年的8月8日这天，有一则新闻报道，在九寨沟地震发生的大概18分钟以后就出现了新闻稿，而这篇新闻稿竟然是智能机器所写下的，而且只能了25秒。这是人类无法办到的，却让机器给办到了，人类就这样败给了智能机器。虽然说无人送货的研究还并没有达到应用，还在研究当中，目前还没有实现这一方面的应用，但是我们熟知的随处可见的机器分拣却早已应用到相关工程中去了。在有些监控下的图像自动识别系统的准确率和发展速度早已经远远地超过了人类，现在已经能够轻松的做出辨认、标记和追踪由监控所记录下来的内容。自从第一台工业机器人的诞生至今，人工智能的发展已经遍及军事、医疗、工业、农业、教育、交通以及电气工程及其自动化等领域。近几年来智能化技术水平的不断提升，并且非常迅速地改变着人们的生活状态与生活方式。人们在不断地探索、改进、认识自然和不断专研的过程中，发明能替代人工工作的机器一直以来都可以说是人类非常迫切的梦想。然而人工智却可以作为智能化技术领域的典型代表。人工智能控制技术的广泛应用已是各大行业在发展过程中所不可磨灭的，在电气工程及其自动化中的运用也是随处可见的，那些比较传统的控制技术根本满足不了当前人们的需求，技术创新能够推进行业不断进步与飞速发展，我们可以将现代控制技术和传统控制技术去作比较，不难看出的是现代的控制技术是传统控制理念的升华与创新。人工智能对于人们来说是全新的学科，它与传统技术相比，不但实现了质的飞跃，而且使我们在当代的控制或者操作中变得更方便了。一、人工智能概述在二十世纪五十年代，人工智能一词第一次出现在我们的视野中，在后来也逐渐被我们所熟知和应用。我们所熟知的AI，其全称为ArtificialIntelligence，也就是我们所说的人工智能。智械、机器智能都是人工智能的另一种说法。它是根据人们的思维和想法从而制造出来的机器，能够体现出智能的机器，也可以是指依据普通的计算机程序来对人类智能进行控制的一种技术。简单来说，人工智能就是对每个人的思维和意识等的信息过程的模拟。人工智能不仅可以像人一样去做出各种动作，并且它在一定程度上还可能赶上或者超越人的智能。自1956年以后，人工智能逐渐引起了一些专业人士的关注与重视，传统的技术就目前来看还不能够满足当代社会的控制需求，只有勇于对技术进行不断的创新才能推进行业的进步与社会的发展，以现代技术与传统学科相比较，现代技术可以说是得到了全新全异的改变，是理念的不断创新。二、人工智能控制技术的主要方法1.模糊控制模糊语言变量、模糊集合以及模糊推理是模糊控制的基础,它的控制规则是专家经验作为以及以先验的知识。模糊控制的基本思想是根据机器来模仿人，以实现对系统的一系列的控制,也就是将模糊控制器近似推理等手段运用到被控对象的模糊模型的基础之上，从而实现对系统的控制。当它在实现模糊控制的时候我们应当主要考虑的是如何确定模糊变量的隶属度函数,以及制定相应的控制的规则。模糊控制系统属于自动控制系统的一种，它主要是由模糊语言形式的知识表现、模糊数学以及模糊逻辑的推理规则等作为它的理论基础，它采用的是计算机控制技术，从而组成的一类具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统。具有智能性的模糊控制器是它的组成核心，这也是它和其它的控制的不同的地方。2.专家控制专家系统的理论技术与控制理论技术相结合的过程叫做专家控制,它模仿的是专家的经验,从而实现一种对智能进行控制的专家控制系统。它的主体部分是由推理机构以及知识库所构成的,根据对知识的组织以及获得,按照某种事先预定好的策略合适的去选择恰当的规则从而进行相应的推理,达到了对控制对象进行控制的作用。专家控制操作比较的灵活，它不但可以灵活地去选择相应的控制率，而且就灵活性而言也是非常的高的；并且它也可以通过对控制器的参数进行相应的调整,同时它还能够适应环境的变化以及对象的特性，适应性是比较好；通过专家规则不但能够实现系统在大偏差而且是非线性的环境下稳定地工作,而且它的鲁棒性也很强。3.神经网络控制神经网络能够对人脑神经元的活动进行相应的模仿,利用权值的分布以及神经元之间的联系可以用来表示一些特定的信息,我们通过持续的修改使得连接的权值能够进行自我的学习,然后再根据理论知识去进行对神经网络的建模过程,并且实现实现智能控制的主要方式是神经网络预测控制、间接自校正控制以及直接自校正控制等。4.集成智能控制智能控制技术的集成主要包括以下两个方面：一是有机的融合几种机理以及智能控制方法,从而组成较为高级的混合智能控制的一种系统,譬如基于遗传算法的模糊控制系统、模糊神经(FNN)控制系统以及模糊专家系统等等；另一方面是结合于传统控制和理论智能控制技术,从而可以形成相应的智能复合型控制器,例如模糊滑模控制、神经元PID控制、神经网络最优控制以及模糊PID控制等等。三、人工智能控制技术常用的优化算法1.遗传算法遗传算法(GA)是以模拟遗传机制和进化论的并行为基础的一种随机的搜索优化算法。遗传算法主要根据选择的适配值函数去进行，通过遗传中的复制、交叉以及变异的功能对个体进行相应的筛选,适配值较高的一些个体就会因此而被保留下来,从而构成一些新的群体,在新群体中，不但继承了上一代的信息,并且还是优于上一代的,就这样无限的循环这样的过程，群体中的某些个体的适应度也会不断的提升,直到能够满足一定的条件之后才会停下来。2.蚁群算法群体智能的典型表现就是蚁群算法，它是一种以种群寻优为基础的启发式搜索算法。蚁群算法的基本思想是当一只蚂蚁在给定点进行路径选择时，先行的蚂蚁则会选择次数越多的路径，被选中的概率也会很大。全局优化以及智能搜索是蚁群算法的两个基本特点，当然它也具有鲁棒性，同时它还易与其它算法结合、分布式计算以及正反馈等这样一些特点。四、人工智能的发展1.智力方面众所周知，AlphaGo是一种下围棋的机器人，它在研究了几百万盘的棋谱和花了无数个小时的时间，却打败了在下棋方面可以说是专家的专业棋手：李世石。可能我们永远想不到，我们会在莫一天败给机器人，更何况是这方面的专家，我们所做的一切努力却不如机器人简简单单做出来的操作，这可能会使我们百思不得其解，当然，在这次事件以后，很多人都纷纷给出了他们的评价与说法，而有的人却说这不公平，对于一个正常下围棋的一个棋手来说，根本不可能去花费一百万个小时来研究棋谱，也没有时间把精力放在这件事上面。一百万个小时对于人来说也就是一百多年，一个正常人想活到100多年，谈何容易，更何况还得在这一百多年里一直去专注莫一件事。我们可以大胆的去做出猜想，如果在我们的生活中有一个人脸识别的人工智能机器人，它能够把全世界罪犯的脸通过扫描的方式将其全部记下，人类却不可能做到这一点。2.军事方面在当下，越来越多的国家都在竞相开发人工智能的军用价值。那么现目前，人工智能军用技术的研发方向又有哪些呢？关于这些问题，主要可以总结为以下三大方向:第一，作战机器人，这类机器人的外观是多种形式的，并不需要与人类相同。它们的特点是可以有记忆地识别所有的地形，选择预定的前进方向以及独立完成相应的侦查，运送必要的弹药和救助受伤的人员等一系列的任务，从而实现代替人类去完成一系列相对比较危险的军事行动。第二，智能电子战、舰船作战管理系统，智能电子战系统主要是针对敌方雷达的搜索并自动分析相关信号，预警敌方导弹的发射以及选择最佳干扰和御敌措施。简单来说就是给武器“长了个脑子”，可以识别主、敌、我之分。除此之外，还可以进行自主分析判以及决策，就好像是战场上的指挥官。我们都知道当下的无人机是比较笨拙的，无法完成太灵活的军事行动，如果无人机的智能终端能进一步发展，达到上诉的标准，那么将改3.教育方面人工智能技术在教育教学领域是非常广泛的，与印刷术的发展、电视的发展、电视广播的发展、互联网的发展等等相比较，人工智能在教育领域可以说是起到革命性的作用的，或者说人工智能和其他发展相结合的。从语音识别技术这件事来说，原来我们在学习英语时就需要老师来纠正发音，或者说有发错音的情况下就没有人纠正了。人工智能也具有打分系统，不但能够一直给还在们鼓励，使孩子们在学习中产生很大的兴趣，也能通过素材的收集他们能够接触到大量的英语学习方面的内容。再比如，原来在老师讲课的时候都是每道题每道题的给学生讲，就会搞不清楚教室里面坐的学生是不是每个人都会了，哪道题大家都不会。人工智能技术使学生的学习效率能够得到快速的提高。4.医疗方面人工智能技术在医疗方面的贡献也是不容小觑的，现在如果我们生了什么病，我们去医院，很多时候已经不需要医生去做出检查，更多的是通过机器对病人进行检测就可以识别出病人所患的症状。当然，在一些手术方面人工智能也得到了很大的应用，有些手术已经不需要医生亲自动手去做了，而是通过操作机器来实现手术的进行，一定程度上不禁减少了医生的工作压力，也提高了手术的成功率。五、电气工程及其自动化中人工智能的应用分析1.电气工程及其自动化中人工智能的应用对于电气工程及其自动化中设备进行优化设计的过程中，研究起来和操作起来都是较为复杂的，只有在我们积累了很多经验和知识之后，通过手工才能对传统的电气相关的产品进行合理的设计与控制，但是我们在优化的时候也难免会经常用到电气、电磁场、电机等专业性较强的知识的，当我们在实际操作的过程中想要得到最优的设计方案也是非常困难的。电气工程及其自动化设计与操作中的难度得到减少主要体现在人工智能的CAD技术上，不但能够缩短产品的开发周期，而且也可以使设计的工作效率和产品的质量得到提高，我们可以通过实际的生产产品的数量和质量来证明这一事实。我们对上述列举的几点进行逐一分析。2.在电气产品优化设计中的应用在电气工程及其自动化中，一个复杂的过程可以说就是对于电气设备的设计，不但会用到电器自动化专业的很多学科与内容，而且还会过高的要求设计的人的经验，只有将科学经验、专业知识与设计经验等结合起来，才能使设计出来的电气产品的科学性能够得到保证。电气设备的设计的曙光是由人工智能带来的，不但解决了较多根据人的大脑不能够快速地解决一些比较复杂计算和一些非常困难的模拟过程，从而我们所设计出来的产品具有了科学性与实用性。开发性设计是根据专家系统而设计出来的，而在优化设计的过程中需要用到遗传算法，在设计过程中，丰富的设计经验和丰富的智能软件应用能力是设计人员不可缺少的，设计出来的质量很高的产品是根据情况不同运用算法不同而得到的。3.在电气设备故障诊断中的应用在当电气设备出现一些问题或者故障时是我们以前很难解决的，而且他还会总表现出非常复杂的现象，我们利用传统的处理方法准确查找与判断问题出现在哪里，很好解决了上述问题。对于传统的诊断手法来说具有偏低的准确率，但是如果将人工智能技术中的专家系统与模糊控制理论进行结合应用，就可以提高在对故障进行诊断时的工作效率以及对故障进行判断时的准确率。4.在电气设备维护中的应用就配电线路中的很多电力设备来说，是需要去加强维护与管理等的工作的，也需要将设备中存在的一些安全隐患去进行排除。在对于故障相对来说比较小的设备来说，我们可以采取保养、维护的方式去进行相应的处理，但在存在很高风险性的设备和故障较大的一些设备来说，在条件允许的情况下，需要对出现此类问题的设备去进行及时的更换。因此在电力系统中，用于模糊控制、系统规划和潮流计算中的主要是模糊逻辑。除此之外，在电力系统的运行中，日常的管理工作与日常的操作也显得格外重要，如果将人工智能技术应用到日常的操作中的时候，是可以通过家里面所用的电脑来实现系统的操作的，可以使系统的工作流程得到简化，也可以使操作的界面得到简化，而且系统还能够使日志和报表的生成与保存的一系列操作自动的去进行，使系统的操作过程变得更加简单易懂，可视性也具有了。5.在电力系统中的应用当人工智能在电力系统中应用时，我们就不得不提到人工神经网络（ANNS）与专家系统（ES）了。ES系统相对来说是一个极为复杂的程序系统，它是将大量知识、许多经验和无限规则融为一体的一个系统，根据对系统中的某些特定领域的专家知识和一些专业的经验来对问题做出分析和判断，再模拟出专家做出决策的过程，要根据专家来解决的问题得以处理。然而，当我们在对专家系统进行使用的时候，可以依据实际的情况，从而使电力系统应用需要得以适应。其中学习的方式非常灵活的一个系统要属ANNS系统了，也是完全分布式的一种存储方式，在大规模的信息处理中应用得非常广泛；而且具有非常强的分类的能力与识别的能力，在很多的样品中，能够对模型进行合理分类的也是ANNS系统，还能对系统的某种输入进行合理的选择与分配，用这个来构造出不同季节的月、周、日等的模型去进行预测，从而使其应用到电力系统的一些短期的负荷预测中去；并且也能够对故障去相应的进行识别与精确的定位。所以模糊逻辑具有很强的计算能力，能够正确、迅速地完成很高难度的数学斜或者变形导致断裂或倒塌等一系列现象。上述所描述的都是人工智能在电气工程及其自动化中的一些应用，有了人工智能技术，不仅能代替人们去工作，还能够提高工作效率。在以前，人工智能的应用并不是很突出，大多数都是人们自己通过手力或者脑力去完成，人们经常会感觉到疲惫，疲惫之后难免会做出错误的判断，也难免会出现一些低级错误。但是随着社会的发展，人工智能逐渐实现了全面覆盖，人工智能技术在工作中却不会出现人们所犯的那些低级错误，而且人工智能工作起来也会不知疲惫，也能够按时完成人们预先设计好的任务。人工智能技术一般情况下受外界因素影响相对较小，在操作过程中相关参数也能够方便的去进行调节，如果和传统的控制技术效果去做比较的话，人工智能技术具有优良的一致性，便于在控制过程中实现良好的控制。在操作的过程中出现的误差也会很小，并且能够有效地节省人力物力等资源。结论人工智能的发展趋势。技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。人工智能的发展潜力巨大。人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始,离我们的目标还很遥远，但人工智能在某些方面将会有大的突破。自动推理是人工智能最经典的研究分支,其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，并且，它们有一个共同的特点：都是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。

它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。

这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模型的一种新的诠释，跳出了冯·诺依曼机的圈子，按照这种思想来设计的计算机有着广阔的发展前景人工智能频繁的出现在我们的生活中，我们会经常运用到很多关于人工智能的事物，比如我们手机上的人脸识别，指纹识别等。虽然人工智能伴随着我们，也非常的常见，但是我们想要真正意义的去理解它却不是一件容易的事情。本次毕业论文主要介绍了人工智能的概念，以及人工智能的在一些领域中的应用，比如在教育、军事、医疗等领域。本次毕业论文主要是对电气工程及其自动化中人工智能的应用进行介绍，比如在电气设备故障诊断、优化设计、电力系统等方面。本次毕业论文的不足主要是只对人工智能在电气工程及其自动化中的应用的某一些方面进行了举例说明，而在其他方面都没有更加深入的了解。在今后，一定要对人工智能在电气自动化的其他方面的应用进行进一步的研究与探讨。人工智能在电气工程自动化中的运用至关重要，因此，在电气领域的后续发展中，要不断提高自动化的技能，加强对人工智能自动化的在电气工程中的运用，促进电气工程技术领域的发展。本文通过对人工智能在电气系统中的问题分析，人工智能控制器可以根据实际情况适当调整自身性能，进一步明确了其在电气工程运用中的方向，为电气工程自动化奠定了坚实基.础。在科技占主导地位的21世纪，将人工智能技术运用于电气自动化控制系统中，实现了智能化设计