【人工智能技术在电气自动化中的应用探究（任务书+开题报告+论文）14000字】

绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景随着我国经济的快速健康发展，信息技术也开始实现了快速发展，经济发展的能源需求有力地促进了人工智能技术在电气自动化中的发展。此外，许多学者和工程技术人员已经深入研究了人工智能在电气工业自动化相关工作过程中的重要应用。人工智能技术在电气自动化的应用主要针对电气技术，工程技术和人工智能技术的全面应用。这就需要实践经验和专业知识相互融合，才能将人工智能技术应用到实处。然而，电气自动化中有工作经验的工程人员往往并不具备全面和系统的理论知识储备，而具有专业知识的研究人员却缺乏相关工作经验。这也就不难理解，人工智能在电气自动化实际应用中难以发挥其作用的原因了。1.1.2研究意义人工智能技术在电气自动化中的应用可以有效地提高电气控制的水平和效率。特别是将人工智能应用于电气工程自动化，使员工能够更有效地收集，处理和利用设计过程中的数据。这意味着通过人工智能技术，可以实时监控电气设备的运行状态，获得精准的数据，不仅大大降低了员工的操作难度，而且还降低了人为因素对数据采集造成的影响。同时，随时记录相关信息和数据，为后续工作的良好发展提供坚实的基础。在人工智能的监督和控制下，系统可以自动控制电气自动化系统的运行，并在出现问题或紧急情况时提醒相关人员，以便通知员工调整系统的运行状态。社会的快速发展对人工智能提出了更高的要求，并在分析的基础上，探索符合当代人工智能发展的新控制理论体系。电气设计过程的优化也是非常有必要的。我国明确提出将人工智能深度融入实体经济，为实现该领域的加速全面发展做好准备。力争在人工智能的国际竞争中占据一席之地。为此，必须拥有一个健康和谐的环境来发展人工智能技术。研究人工智能的应用问题符合新时期社会的发展要求。1.2国内外研究现状1.2.1人工智能的发展尼尔逊教授在美国斯坦福大学任职期间，提出了人工智能的理念，在他看来人工智能包含了众多领域属于重要的知识合集，针对这些支持的点要进行获取和应用合理人工智能的技术，属于重要的科学内容，这种机器人作为重要的载体，需要使用人工智能技术，让机器人能够实现自我表达这种思维方式和人类类似这种特点也代表了人工智能的本质。分析人工智能期间需要考虑到人类的行为思维特点，以此作为基础，通过分析人工智能的知识获取途径和表达方式，还能够掌握人工智能的使用原理。通过分析人工智能技术的发展经历，我们可以看出人工智能主要可以分成两个阶段，分别是孵化阶段以及发展阶段。WarrenMcCulloch跟WaterPits构建出了人工神经元模型，这也是较早的孵化期成果。唐纳德.海布对于规则进行了更新，同时使用新的方法对神经元的连接长度进行了修改。2名普林斯顿的研究生在1951年研究出了神经元网络计算机，这也是当时的第1台新型计算机，同时还有AI智能程序。亚里斯多德曾经也提出过演绎法的原则，其中的三段理论在现今社会应该有很多使用。通常情况下人工智能主要有三种发展阶段，第一个阶段从1950年到1960年此时概念性得到了发展，主要集中在陈述逻辑、谓词逻辑和启发式搜索算法提出的逻辑推理的机器翻译上。其中，人工智能的名字诞生于1956年，来自美国数学、神经病学、心理学、信息科学和计算机科学的几位杰出青年学者举行了一次历史性的聚会。麦卡锡一起讨论并正式采用了“人工智能”一词。因此，一门研究如何使用机器模拟人类智能的新学科诞生了。然而，1969年的国际人工智能联合会议标志着国际上对人工智能的承认。第二阶段是1976年到1980年，费根鲍姆在1977年召开的国际人工智能会议上最早提出了知识工程的理论。从那时起，各种各样的系统为人们进行深入的研究，也有很多可以应用于商业化。在提出一系列专家系统后，由于半导体生产技术和设计的快速发展，所以人工神经网络的计算方式也得到了大量应用。随后知识专家的系统在多个领域都有广泛的发展，在人类的多个领域都已经产生了较大的价值，为我们创造了经济效益，专家系统也存在一部分的局限性问题，比如缺少最基本的常识，无法获取新的知识，应用领域并不多，没有进行实时访问，数据库比较有限的这些弊端都让人工智能发展遇到了瓶颈，现阶段人们要求多学科多领域的应用，这些都属于专家系统的新特点，在此期间需要使用多种人工智能语言，通过多种姿势表达和多种推理机制，他能够更新人工智能的优点，使用这种策略进行控制，所以专家系统的外壳并不适用，在此之间需要考虑到专家系统的开发工具和开发环境。因此我们需要提升设备的运算能力，所以在这一方面人工智能技术逐渐开始突破，分布式网络降低了人工智能的计算成本。第三阶段已经进入认知智能时代。信息技术以数据为中心，自20世纪末开始独立研究，特别是自2006年以来，主要信息技术巨头提出了更深入的学习。随着移动互联网的发展，人工智能应用的场景开始增加，在人工识别、语音识别、视觉感知等方面都可以实施深度学习算法，这一领域也取得了相应的成就。移动互联网设备在目前受到人们的普遍欢迎，所以互联网发展也迎来了新的局面，这种红利将会逐步失去。在全球范围内，各大互联网巨头开始重视人工智能的发展，同时也制作出了人工智能生态系统，比如2017年5月份苹果将当时的人工智能公司格构数据收购了下来，并使用人工智能分析机制处理非结构化数据，从而将这些数据完成转化。2014年谷歌公司宣布收购Deepmind，并且开始关注独立思考软件的研发。2016年10月，公司再次宣布要实施战略转型，在从移动优先向人工智能优先转变。Facebook目前拥有了全球最好的实验室以及机器学习团队，在许多产品方面都可以搭载这种技术。2016年9月，Alphabet，IBM，Facebook，与亚马逊微软进行了合作，共同成立AI合作伙伴组织，苹果公司在2017年也加入了这一组织。人工智能技术在中国也进入迅速发展的阶段。百度于2013年创建深度学习研究院，是世界上第一个以高等教育命名的研究机构。2016年，“天智”平台被研发出来，主要是平台级的人工智能解决模式，在智能机器人、大数据、智能终端、物联网等方面都有涉及。2016年，腾讯公司宣布进军人工智能领域，开始设置实验室，对于语言处理、机器学习、语音识别、计算机视觉等方面进行布局，同时在社交网络游戏平台等方面进行重点发展。阿里巴巴在人工智能方面也关注了工业脑，电子脑等推出了多种机器学习的平台。中国最大的旅游应用软件滴滴出行(DidiChuxing)也致力于深入研究、人机交互、计算机视觉和智能驾驶技术。香港科技大学迅飞注重智能语音识别技术，并且在这一方面拥有很多市场份额。Hyconway利用人工智能技术在安全领域进行了研发。1.2.2电气自动化发展现状随着经济的快速发展，科学技术也实现了快速的大规模发展，经济发展的能源需求有力地促进了人工智能技术在电气自动化中的发展。此外，许多学者和技术人员已经研究了智能技术在电气自动化和自动化研究工作中的应用。目前人工智能在我国电气自动化中的应用主要体现在以下几个方面：如何将人工智能技术应用于电气自动化的维护和检修，降低系统故障风险，从而减少企业的经济损失，加强电气自动化缺陷问题的检测工作从而提高检测的准确性和故障管理的有效性，从而降低维护检修的成本。人工智能技术在电气自动化的应用主要针对电气技术，工程技术和人工智能技术的全面应用。这就需要实践经验和专业知识相互融合，才能将人工智能技术应用到实处。然而，电气自动化中有工作经验的工程人员往往并不具备全面和系统的理论知识储备，而具有专业知识的研究人员却缺乏相关工作经验。这也就不难理解，人工智能在电气自动化实际应用中难以发挥其作用的原因了。随着人工智能控制技术的发展，传统的电气自动化控制方法已被计算机的控制技术所取代，这些控制系统可以在短时间内有效地集成和优化各种电气资源，其控制模式相比于传统控制模式更加方便，并且由于计算机辅助控制模式的高效性，还缩短了产品的生产时间并降低了生产成本。我国大多数电气自动化公司都引入了智能技术来提高企业效率和生产力，但我国的人工智能技术起步晚于发达国家，并没有激励机制和容错纠错机制，我国智能技术的发展始终落后于国际水平。1.3主要研究内容本文主要是研究人工智能技术在电气自动化中的应用，首先对人工智能技术的内涵和特点展开分析，就人工智能技术在电气自动化中的应用优势进行探讨，其次通过人工智能专家系统、人工神经元网络、建立智能化现场控制体系等角度分析了人工智能技术在电气自动化中的应用，最后借助案例分析了人工智能技术在电气自动化控制中的应用。2人工智能技术相关简述2.1人工智能技术的内涵人工智能简称为“AI”，1956年人工智能正式被大众所熟知，人工智能技术在学术研究当中是一个集合多种的技术，这其中包括了行为、神经、控制、心理等多个方面。人工智能最为主要的就是为了通过模拟人脑从而做出一些判断和决策，并通过人工智能使设备实现智能化的操作等方面。人工智能能够对图像、语言、编程进行识别以及处理，是目前社会当中最具有发展的行业之一。人工智能技术在现代社会当中逐渐完善且发达，相关的技术更是不断涌出，一些大型数据分析以及超强的计算能力是目前人工智能技术发展的重要方向。2.2人工智能技术的特点现代社会人工智能技术主要在生活、生产等方面应用的居多，并且展现出了较大的优势。人工有着快速的学习能力以及信息处理能力。并且在学习能力上奠基人Hinton曾经提出深度学习能力是人工智能技术的革命支出，并提出了反向计算方法，通过反向计算方法有效的降低了人工智能的错误率，随着错误率的降低，纠错过程所耗费的计算量就同神经元的数量形成了正比。伴随着神经元的增加传统硬件便不能满足人工智能技术的硬件需求，反而反向传播的计算降低了神经元的需求，同时也在技术上解决了硬件技术不足的问题，提高了人工智能的计算能力，并且在语音、图像等方面的识别得到了阶梯式的成长。逐渐形成了高效、快速的处置能力，因此人工智能技术在目前已经可以对模糊数据进行处理，且处理过程能够更大程度模拟人脑，实现数据的准确核对，将零散信息通过整理转变成既定信息，这个过程当中能够按照人脑思考方式得出结果，并通过不同类型信息的关联，得出精确计算后的数据，对于人们生活当中起着至关重要的作用。2.3人工智能技术在电气自动化中的应用优势2.3.1受干扰因素小人工智能可以通过思维模拟并快速执行结果的可行性分析，从而可以在电气自动化的实际功能内完成最佳操作模式的选择和参数的精确设置。确保高效率的运行。该系统不同于传统的电子控制器：它不需要计算人工公式和模型参数，这些参数由人工智能自行定义设定，而且可以根据内部运行情况自行选择，无需人为干预，可以最大限度地减少外部因素。因此，这种操作方式将更加灵活，有效地提高了电气的操作水平和灵活性，并简化了操作流程。总的来说，传统控制器在构造模型中遇到许多不确定因素，这往往会对控制器模型产生不利影响。例如，控制器模型在定义参数时会经过一些修改，计算参数时会有不同类型的值，但人工智能控制器的设计是构建动态模型，对精准性有特定的标准，对外部环境的要求要少得多。2.3.2设计思路简单传统的控制器一般都是需要按照固定模型来制作，对于产品参数的变动则会使控制器更加麻烦。不仅如此，传统控制器在手设计上还有这众多需要克服的困难，就比如在电路分配上，就要考虑排除干扰、保持平衡等方面，并且传统控制器的设计又比较复杂。但人工智能的控制器就并不需要针对多个模型进行设计，在设计上就大大的降低了难度，从而提高了效率。2.3.3控制性能优越电气自动化当夜，最为核心的就是控制器的使用。而随着社会的发展进步，人工智能技术在自动化控制当中的运用逐渐增多。其中人工智能最为重要的就是通过控制器来控制，对于不同的数据有着不同的操作方法，对于传统控制器来说，灵活性更高。这种控制方式，能够更大程度的节省人工，甚至不需要针对加工方案进行制定，人工智能控制器完全可以根据不同的数据来完成内容。此外，人工智能控制器对于数据的处理相比传统控制器则有着非常大的差距，人工智能对于微调的数据能够进行准确的调整和分析，并且在精确度上高于传统控制器非常之多，对工作效率以及质量的提高有着重要的帮助。2.3.4使用更加便捷在工业生产当中，传统控制器对于一些较为复杂的数据的错误率比较高，而长时间的使用传统控制器就会造成资源上的浪费以及操作难度较大的问题。但人工智能技术不但能够实现自动化调整，更能够实现细微数据的变化，从而在生产上适应程度更高，资源更节省，对于一些专业知识掌握不强的人员，也能够根据语言进行设计，上手性更强。人工智能技术能够全面的替代传统控制器，在短时间内能够解决大量的设计工作，并能够明显的解放劳动力，且在人力上能够降低更多的成本，提高了生产、管理效率，使企业能有长期有序的发展。2.3.5减少人力成本传统电气自动化中使用的程序很麻烦，并且还有复杂的电气设备，例如：电线及其变压器。由于设备数量众多，需要特殊人员进行维修和整理，以及维护机器。设备的工作量很大，同时人力和财力资源非常昂贵。但人工智能技术可以大大简化其设备数量，设备的维护工作就变得相当简单了，可以节省这些维护代理的支出，从而可以实现人力资源的最佳分配。在电气自动化中使用自动化设备可以尽可能地节省资源和能源消耗。首先，由于人工智能下的电气产品降低了生产不合规的风险，这使得可以很大程度上确保每个产品的合格率，从而直接减少由产品故障引起的生产浪费。其次，人工智能不需要通过传统的控制器控制，如电缆和变压器所需的操作设备，由于其抗干扰能力比传统的控制器的高得多，降低了失败的频率。最后，作为现代高科技产品的人工智能将受到设计过程中现代绿色生产文化概念的影响。同时，它还必须保证公司利润的整体改善，以便在耗尽时能源消耗量大大降低。在传统的控制器中，公司的投资成本降低，从而可以获得更大的利润。3人工智能技术在电气自动化中的应用体现3.1人工智能专家系统专家系统是以前工业的一种重要的智能发展形式，具有诸如时事、互操作性、可靠性和便利性等特点。经过调节电气自动化过程的优化控制系统。专家操作系统主要应用原理是根据电气设备数据的实时上传和识别处理，从源头上控制整个人工智能算法，确定控制周期。当发现有异常讯息的时候，专家系统能做到操控人工智能计算方法，迅速思考诊断，并实施对应的解决方法。这项技术在电力系统里重要运用是LISP处理器，把当时的信息和底层信息并行处理，提高算法运算的准确性。假设专家系统使用技术研发和保护系统，在一定的条件下提升了电网的设计和网络保护的一致性。专家系统可以补充电智能控制系统，控制和预测系统的总体功能，第一时间解决问题。经过启发优化，计算机允许专家系统预先预测和确定分配系统中接地电容器和电压调节器的设计位置，这可以帮助整体电气系统还有电气设备的计划，做到降低线损和投资成本。3.2人工神经元网络人工的神经网络有着多输入、多输出的作用，能做到电气系统的并行整合。它有着强大的并行计算作用，能最大限度地提高工作效率。以电气自动化中的人工神经网络控制为例，经过对神经网络的设计，在轴承中加入模糊逻辑控制设备，并设计相应的计算程序，完成控制电机还有交流变频。假如是相对大的电气系统，运用人工神经元系统，能够提升工作的效率。神经元网络的基本概念是调节认知模型，尽可能缩小输出的差异。在电气工程里，人工神经元获得了一致认同和使用。在电力系统中，利用各种人工神经网络可以完成在系统出现故障时的自动检查和控制，保障电力系统的安全稳定运行；人工神经网可以模仿未来不确定系统事故的出现，在紧急的状况下，人工智能可以帮助选择最好的解决方法。假如是多层前向神经网络，可以用非线性优化方式预知电压电流的正弦波形联系，以保确保科学高效的功率匹配。依据人工神经的网络，设备可以自助习惯网络运行情况，尽可能的保证设备稳定运转。3.3建立智能化现场控制体系电气自动化的控制系统构建和组合很繁杂。在实际的使用中，每个步骤都需要严谨按照自动操作的过程一步步实行，尽最大的可能性简单化它的功能性。把大数据和计算机等新技术有效融合组成了人工的智能技术，因此使自控控制的操作更加简便。此为增强自动化设备控制成效的最好途径，而提高设备的运行效率和质量是关键。比如，在污水处理工厂的运作管理中，大部分的钱财都作为了电能消耗的支持。所以，使用人工智能的技术对污水处理厂的运行电耗进行管理是重要的关键点。构建智能现场控制的系统，能够提升每个操作环节的精准性，也能够预测水质处理，还可以做到对水质的在线监测，对提升污水处理工厂其智能化很有帮助。3.4人工智能技术在日常操作中的应用伴随工业现代化的飞速发展，对电气设备的要求也持续增多。所以，电气设备的安全运转对在工作中起着非常重要的作用。在电气自动化的操作当中，电气设备的平时运行要依照操作流程的指挥，来做到规范化运作。在以往的电气运行当中，大部分的工作都得人为进行。因为有的操作相当繁杂，人力操作会浪费很多的时间和体力。除此之外，因为操控要求严格规范，一旦工作失误，就会造成巨大的损失和后果。所以，在电气设备运行中运用人工智能技术是完善电力工业生产的好方法，能够简化往常繁杂的操控，实现电气设备运行效率的有效提高。在此同时，人工智能技术的应用还可以大大的降低因为人为产生的失误，防止出现故障问题或发生事故。由此可见，人工智能的技术的运用对电气设备平时运转的安全性和稳定性有良好的见效，电气系统的运行效果也可以得到很大的提升。4人工智能技术在电气自动化功能中的应用分析在电气自动化的设计阶段，系统功能的设计非常重要。电气自动化的设计相对复杂，主题多样。因此，在设计人员的工作阶段时，应遵循实际情况进行实践，需要掌握整个操作过程，分析关键点以防止不正确的操作，并快速找出各方容易出现的问题，进行优化和调整。电气设备在运行阶段不需要人工检查，智能技术是电气设备正常运行的重要保证。由于采用了智能监控技术，电气设备可以在传统结构上添加自动报警的操作，确保设备的有序，高效运行，避免重大事故的发生。可以了解到，功能故障过滤技术在电气自动化的应用过程中也非常重要，因为在运行阶段，可以记录基础设备的故障记录，然后可以智能捕获波形，从细节到整体提升了效率和科学性，提高了工作效率。4.1信息收集信息收集是电力系统发展的重要部分，有效运用信息收集功能能够有效的促进电气自动化的运行，终端系统需要从系统中收集关于系统和软件环境运行情况以及设备状况的信息，包括操作时间、故障情况、环境温度和警报信号。将人工智能运用到电气自动化中，对信息数据进行收集，进行智能识别，运用电子计算机技术进行信号识别，加强系统运行的效率。基于人工智能技术的电气自动化，如图4-1所示。基于计算机技术和编程理论实现的人工智能控制，通过电气设备的智能操作，解决了人脑工作不足的问题，降低了劳动力成本，并提高了工作效率。通过将AI技术应用于电气自动化，提高设备运行的科学性和稳定性，并优化了设备运行环境。图4-1基于人工智能技术的电气自动化控制系统4.2信息传输由测试仪器和解决方案系统收集的数据信息必须发送到数据处理服务中心。传输数据路径一般是双向数据发送。在用户收到相关信息后，处理中心必须将执行指示退回设备。因此，信息无线传输技术是完全实现工业控制管理系统控制基本功能的重要关键。在现代电力系统中，电缆设备是主要的数据传输通信设备（语音信号、视频、光学电缆和轴线电缆）。根据系统模板、传输节点距离和其他影响因素，选择不同的数据运输处理方式，以利于确保数据传输的准确速度和传输质量，避免编码混淆和误编码、信息数据丢失、信息混乱和及早发送。必须确保控制单位、能源供应、自由化和系统通信之间的协调。4.3信息分析在检测和控制过程中，控制系统必须分析和处理终端软件发送的信息，通过数据库发送收集信息，并将信息处理的结果送回终端。一些无法自动处理的问题，需要员工通过系统协调处理。首先，通过人工智能技术的合理应用，员工可以更好地了解电气设备的运行状态。有以下细节：将人工智能技术应用于电气设备管理，对于提高电气系统的运行效率非常重要，可以很好提高电气设备管理效率。在实际操作中，可以根据设备的运行状态进行分析，大大提高电气设备的可管理性，优化系统资源分配，使电气管理系统更安全可靠。其次，在使用人工智能技术控制电气管理系统时，可以根据系统各个环节的状态自动调整整个系统，通过分析系统的异常状态，可以及时调控系统。目前，大多数电气设备都有自动控制，但控制过程比较复杂，需要大量的设备和较多的工作人员。而智能化技术的优势在于单功能电气设备可以控制多个仪器和系统，精简设备的数量，减少人为分析环节，使得整个流程更加科学。因此，与传统的自动控制设备相比，可以省去一部分设备并且也大大减少了所使用的人工成本。4.4诊断控制人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用也很重要，但在实际应用中，需要注意以下两点：一是电气设备不能进行正常工作时，设备需要立即进行故障测试，以便及时发现故障的起因，为后续故障排除争取更多时间。其次，在此过程中，与传统的手动方式相比，人工智能技术更加高效，利用人工智能技术诊断故障设备，可以准确地发现问题，快速找到具体原因，提高诊断效率。当使用电气设备时，将不可避免地发生故障，并且在故障发生之前和之后将出现一些迹象，即借助各种故障症状的标识，确定故障类别及其位置，迅速找到和消除故障。因此，在设备出现故障之前，通过标识检测是否存在故障是非常重要的。一旦检测到故障迹象，就可以通过症状标识识别故障类型，对故障发生的位置及时定位和纠正，以确保设备的正常运行。5人工智能技术在某发电厂电气自动化控制中的应用案例5.1应用概况某火力发电厂拥有6台主交流变压器，5台直流发电机和一台备用高压总线备用直流变压器，输出直流电压主要分三个直流等级，即南北两端35kv高压母线，东西两端10kv高压母线和110kv高压母线一端，通过高压总线控制开关和备用变压器互相连接。发电机组的最大输出能源电压为6kv，厂家使用电流可借助高压电抗器进入发电机端。主控和抑制室装置可以同时控制五台高压发电机的所有电气控制部件。每台风力发电机都分别配有一个立式锅炉驱动控制室及泵和气机驱动控制室，使用户和控制室的信号相互连接。5.2人工智能在发电厂机组中的应用对发电厂机组进行的改造，上海新华动力控制工程有限公司生产的DCS热控系统，采用河北省电力试验研究所研发的自动控制设备进行模糊控制。原始控制系统以汽温控制系统为例，如图5-1所示。采用串级PID控制系统，喷水前温度作为主PID的测量值，喷水后的温度作为子调节器的测量值，其定值是主调节器的输出，并且子调节器的输出受到控制。此调整方案有非常大的缺点存在：图5-1原主汽温控制系统结构图（1）控制系统参数不易调整，无法根据负载的变化调整，负载变化时整体的测量质量下降。（2）串级控制系统的主要缺点是由于积分饱和使系统控制量一直增大，从而导致误差变大，并且自调节反应缓慢：当参数改变时，系统的稳态调节质量下降。（3）传统的PID调节器中存在比例作用，积分作用和微分作用等影响，容易相互干扰。设备经过改造后，在初始调试期间采用了原机组的单元控制策略，即PID串级控制方案，运行时间超过一个月，调节质量与原机组的调节质量大致相同，然后采用模糊控制策略。如图5-2，控制方案采用模糊调节和常规PID调节，表示为主汽温度设定值与主汽温度偏差值，得出差值e，即获得间隙的变化率。图5-2模糊控制系统原理框图对偏差变化率等精确量进行模糊化，并且执行模糊检索根据场来获得模糊输出的范围内，再对模糊输出进行精确的量化，而模糊的输出作为PID调节器的偏差输入。喷水后温度作为PID输出端的预施加信号。对系统进行模拟和测试，并在调整参数后，将应用于主汽温，中间汽温和再加热汽温。根据仿真结果，模糊控制比PID控制对受控对象参数的变化具有更好的适应性，当对象模型的结构发生显著变化时，模糊控制也可以获得更好的控制效果。根据运行情况，控制效果比改造前的PID控制策略显著提高。以主汽温调节系统为例，采用串级PID控制时，稳态精度为±3℃，负载变化时为±6℃，并且很容易因为积分饱和增大误差；改造后，稳态精度±1.5℃，负载变化时±4℃。该系统还对外部干扰具有强烈的抑制作用，确保在启动和停止磨煤机时，主汽温不会出现超温现象。由于处在测试阶段，对其性能无法完全掌握，参数的微调不准确，所以汽温的稳态出现不稳定情况，需进一步调整参数。热控系统的改造，只是更换原设备，它就不会产生非常大的改造效果，主汽温采用先进的控制系统，由于控制精度的提高，主蒸汽的温度增加，降低超温现象的出现概率，降低了煤耗，提高了机组的经济效益，确保了机组的安全运行。5.3人工智能在电气设备控制中的应用科学自动化技术的发展降低了运行成本，模糊控制在电子控制设计过程中有许多应用。模糊控制基于模糊语言变量和论证，根据专家经验，模糊控制是被控对象的模糊模型，电子控制系统由模糊控制器控制。系统结构如图5-3所示。图5-3模糊控制系统结构通过有意义地应用人工智能技术，这个问题可以有效避免如下：首先，基本的人工智能算法用于自动控制电子设备产生的信息自动控制效果，同时，简化设备控制和改进设备操作，提高设备的安全和效率。其次，人工智能的使用还可以有效地简化电气设备的控制接口，使员工更容易发出操作指令，这大大简化了数据的分类、存储和检索。5.4人工智能在系统升级改造中的应用整个系统为完整的电气系统，包括5套发电机变压器，6kV电源系统，励磁系统和人工智能调节器。在转换过程中，保护屏和原控制面板被拆除，微型电脑的保护和控制装置被更换。控制面板的第一个自动注射装置及保护装置和微反应器和自投装置的测量和控制取代了电抗器的温度和直流信号控制：在相应的控制柜中拆除原有的微机保护测控装置，并相应安装新装置，设置工厂电度表并安装在相应的控制柜内，以保护设备的电源。经过系统的升级改造，原始控制台和屏幕显示基本已经消除，更换成计算机工作站和微机监测控制屏幕。此外，全面地考虑电气操作人员的工作习惯，使用人工操作参数，完善电气设备管理，将事故率和故障率降到最小化，系统运行安全操作水平和自动化操作水平得到显著提高。此外，通过合理规划安排，扩大了主控室的控制范围，使工厂的管理更加科学，提高了管理效率。模拟值的智能