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常用的人工智能技術(shù)范文第1篇

 

0 引言

 

電氣自動化是一門實踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進(jìn)一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。

 

1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論

 

人工智能是一門新型的計算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備;后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。

 

人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機(jī)械的無意識的物理過程;無社會性;不具備人類意識的創(chuàng)造力;功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。

 

2 人工智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

 

近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以AI控制為主。

 

3 電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策

 

根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。

 

3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計

 

根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設(shè)備的設(shè)計中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計團(tuán)隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計時主要是采用遺傳算法升級計算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計產(chǎn)品。

 

3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷

 

電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關(guān)重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

 

3.3 應(yīng)用于電氣控制過程

 

人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?，F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為Surgeno和Mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。

 

在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設(shè)備智能化，及時掌控全局。

 

4 總結(jié)

 

綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。

常用的人工智能技術(shù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：電氣 自動化 人工智能

全面應(yīng)用人工智能技術(shù)的最新成就，充分推動電氣設(shè)備自動化的進(jìn)一步深化發(fā)展，提高其系統(tǒng)運行趨于智能化的同時，人工智能技術(shù)的應(yīng)用還利于強(qiáng)化系統(tǒng)工作的安全性、穩(wěn)定性，有利于企業(yè)生產(chǎn)效率的提升以及市場競爭力的增強(qiáng)。

一、人工智能技術(shù)研究與應(yīng)用的現(xiàn)實情況

近年來，大量科研單位以及專業(yè)院校都在人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與研究以及其電氣設(shè)備控制系統(tǒng)中的應(yīng)用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設(shè)備系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計、故障診斷、預(yù)警、監(jiān)控以及自動保護(hù)等方面都達(dá)到了一定的水平。

以結(jié)構(gòu)設(shè)計方面為例，因電氣設(shè)備系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計復(fù)雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機(jī)電器應(yīng)用等等大量的學(xué)科專業(yè)知識，更要求工作人員有豐富的實踐經(jīng)驗。目前，在數(shù)字技術(shù)空前創(chuàng)新發(fā)展的背景下，電氣產(chǎn)品及其控制系統(tǒng)的設(shè)計工作業(yè)已轉(zhuǎn)向了CAD，使得新產(chǎn)品新系統(tǒng)的構(gòu)建周期顯著縮短。在此基礎(chǔ)上加入人工智能技術(shù)，系統(tǒng)設(shè)計的質(zhì)量以及速度都可得到全面提升。

此外，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備系統(tǒng)故障控制與預(yù)警方面也有非常獨特的優(yōu)勢。電氣控制系統(tǒng)出現(xiàn)故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術(shù)中的模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等部分可以充分發(fā)揮其優(yōu)勢。

最后是人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的運用，主要的技術(shù)方法有、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術(shù)最為簡便，可應(yīng)用性最強(qiáng)。人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數(shù)近似器。與一般的函數(shù)估計設(shè)備相比較，AI控制系統(tǒng)在進(jìn)行設(shè)計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設(shè)計時需要考慮控制對象模型本身的參數(shù)變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調(diào)節(jié)，一致性強(qiáng)，對于新的數(shù)據(jù)信息適應(yīng)性良好；配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強(qiáng)。

二、電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用

電氣自動化控制系統(tǒng)當(dāng)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用有兩種，一是直流傳動控制；另一種是效流傳動控制。

在直流傳動控制中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用有模糊邏輯控制技術(shù)為主，有Mamdani與兩種可用于調(diào)速控制系統(tǒng)。它們均具備規(guī)則庫部分，規(guī)則庫實質(zhì)上是一個if-them的模糊規(guī)則集合。以后者為例，它最主要的規(guī)則就是“if x=A，且y=B，則z=f（x，y）z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設(shè)備以推理機(jī)為核心部分，它負(fù)責(zé)模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數(shù)對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化；第二部分就是由數(shù)據(jù)規(guī)則以及語言控制庫構(gòu)成所構(gòu)成的知識庫，本庫設(shè)計時就是應(yīng)用專家的知識與經(jīng)驗對電氣設(shè)備進(jìn)行控制，在建立設(shè)備模型時，模型操作設(shè)備依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的推理機(jī)制進(jìn)行模型建設(shè)；最后是以模型參數(shù)量化與中間平均技術(shù)等模糊化技術(shù)的應(yīng)用。

除了模糊邏輯控制技術(shù)以外，還有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。這種技術(shù)主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發(fā)揮有效作用。這種技術(shù)以并行結(jié)構(gòu)為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監(jiān)控、診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性；該控制技術(shù)最常用的學(xué)習(xí)策略是誤差反向傳播，也就是說在網(wǎng)絡(luò)具備充足的隱藏層、結(jié)點和恰當(dāng)?shù)募詈瘮?shù)的情況下，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要利用反向傳播就可以計算出對應(yīng)的非線性函數(shù)近似參數(shù)，大大提高網(wǎng)絡(luò)運行速度。

在交流傳動控制中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也同樣有模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種具體運用。

就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設(shè)備為主，不過西方某大學(xué)研發(fā)了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數(shù)字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設(shè)備，又可以用于執(zhí)行它控制任務(wù)。

就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)而言，實踐研究中以其對交流電氣設(shè)備及其驅(qū)動環(huán)境參數(shù)監(jiān)測及診斷為主。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用作步進(jìn)電動機(jī)控制時，可采用一般的反向轉(zhuǎn)波計算方法，就是通過實驗數(shù)據(jù)的應(yīng)用，通過電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩以及電機(jī)的初始速度最終確定智能監(jiān)控系統(tǒng)可監(jiān)測的最大速度增加值。這種設(shè)計方案的實現(xiàn)，要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備識別三維圖形映射的能力，以便達(dá)到比常規(guī)梯形控制計算模式強(qiáng)的控制成效。在此模式下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以大大縮減電氣自動化系統(tǒng)定位所需要的時間，并且強(qiáng)化對于負(fù)載轉(zhuǎn)矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統(tǒng)：系統(tǒng)一是在辨識電氣動態(tài)參數(shù)的基礎(chǔ)上對通過定子的電流進(jìn)行自動調(diào)節(jié)與控制，系統(tǒng)二是在辨識機(jī)電系統(tǒng)的運行參數(shù)基礎(chǔ)上對轉(zhuǎn)子速度進(jìn)行自動調(diào)節(jié)與控制。

常用的人工智能技術(shù)范文第3篇

關(guān)鍵詞：人工智能自動化

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。隨著電氣的設(shè)計的發(fā)展，傳統(tǒng)的方法有時很難適應(yīng)。在此背景下，人工智能技術(shù)被引入電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計過程中，并取得了一些成功經(jīng)驗。本文在總結(jié)人工智能在電氣設(shè)備領(lǐng)域取得成果的基礎(chǔ)上，對具體應(yīng)用提出一些看法與策略。積極運用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學(xué)科特別是自動控制領(lǐng)域的發(fā)展，也有利于提高電氣設(shè)備運行的智能化水平，對改造電氣設(shè)備系統(tǒng)，增強(qiáng)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性，加快生產(chǎn)效率都有重大意義。

1人工智能控制器的優(yōu)勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些AI函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計器具有更多的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢如下：

（1）它們的設(shè)計不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程，實際控制對象的模型在控制器設(shè)計時往往有很多不確實性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道）。

（2）通過適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍，過沖更小。

（3）它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。

（4）在沒有必須專家知識時，通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計它們。

（5）運用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計它們。

（6）它們有相當(dāng)好的一致性（當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計），與驅(qū)動器的特性無關(guān)?，F(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設(shè)計。

（7）它們對新數(shù)據(jù)或新信息具有很好的適應(yīng)性。

（8）它們能解決常規(guī)方法不能解決的問題。

（9）它們具有很好的抗噪聲干擾能力。

（10）它們的實現(xiàn)十分便宜，特別是使用最小配置時。

（11）它們很容易擴(kuò)展和修改。

總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到最簡單的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速。

2 人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多高等院校及科研機(jī)構(gòu)就人工智能在電氣設(shè)備的應(yīng)用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計、故障預(yù)測及診斷、控制與保護(hù)等領(lǐng)域。

2.1 優(yōu)化設(shè)計

電氣設(shè)備的設(shè)計是一項復(fù)雜的工作，它不僅要應(yīng)用電路、電磁場、電機(jī)電器等學(xué)科的知識，還要大量運用設(shè)計中的經(jīng)驗性知識。傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計是采用簡單的實驗手段和根據(jù)經(jīng)驗用手工的方式進(jìn)行的，因此很難獲得最優(yōu)方案。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，電氣產(chǎn)品的設(shè)計從手工逐漸轉(zhuǎn)向計算機(jī)輔助設(shè)計(CAD)，大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能的引進(jìn)，使傳統(tǒng)的CAD技術(shù)如虎添翼，產(chǎn)品設(shè)計的效率及質(zhì)量得到全面提高。

用于優(yōu)化設(shè)計的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進(jìn)的優(yōu)化算法，非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計。因此電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計大部分采用此種方法或其改進(jìn)方法。

2.2 故障診斷

電氣設(shè)備的故障與其征兆之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，具有不確定性及非線性，用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢。已用于電氣設(shè)備故障診斷的人工智能技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

變壓器由于在電力系統(tǒng)中的特殊地位而備受關(guān)注，有關(guān)方面的研究論文較多。目前對變壓器進(jìn)行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進(jìn)行分析，從而判斷變壓器的故障程度。

人工智能故障診斷技術(shù)在發(fā)電機(jī)及電動機(jī)方面的研究工作也較為活躍。

2.3 智能控制

人工智能控制技術(shù)在自動控制領(lǐng)域的研究與應(yīng)用已廣泛展開，但在電氣設(shè)備控制領(lǐng)域所見報道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種：模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法，因而它的應(yīng)用實例最多。

常用的人工智能技術(shù)范文第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣工程自動化；功能

中圖分類號：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

人工智能是近年來被國人廣泛探究及應(yīng)用的一種新技術(shù)，其探究范圍不僅囊括了智能控制及語音識別，甚至還囊括了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)等。而電氣工程自動化研究的核心則為和電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運用、自動控制技術(shù)、電子電氣技術(shù)與信息處理技術(shù)。把人工智能巧妙地運用于電氣工程自動化中能夠讓電氣自動化系統(tǒng)對有關(guān)數(shù)據(jù)展開實時地探究及處理，進(jìn)而完成電氣自動化生產(chǎn)的目標(biāo)。正因為如此，所以如何促進(jìn)人工智能在電氣工程自動化中的運用便成了電氣自動化領(lǐng)域亟待解決的問題。

一、人工智能定義簡析

人工智能即以人力制成的智能機(jī)器從事某種原本需要人力完成的工作，此種機(jī)器叫作人工智能機(jī)器。當(dāng)下的人工智能往往以電腦技術(shù)為基礎(chǔ)，選用人工方法及技術(shù)，把人類智慧匯聚于機(jī)器模型上，進(jìn)而實現(xiàn)機(jī)器的自動化及智能化。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展均有利于科技進(jìn)步。伴隨機(jī)器智能化的持續(xù)發(fā)展，機(jī)器從以前的自動化機(jī)器發(fā)展成了當(dāng)下的人工智能機(jī)器，當(dāng)中所牽涉的技術(shù)遠(yuǎn)不止計算機(jī)科學(xué)這一種。當(dāng)前的人工智能所涉及的范圍特別廣，比方說心理學(xué)、哲學(xué)、計算機(jī)學(xué)等等，其發(fā)展前景不可估量。

二、人工智能運用于電氣工程自動化的優(yōu)點及其具有的功能

（一）人工智能運用于電氣工程自動化的優(yōu)點

就目前而言，人工智能運用于電氣工程自動化所具有的優(yōu)點主要有如下兩個：其一，不易受外界因素的干擾。與傳統(tǒng)控制器在運轉(zhuǎn)時會遭受外界不良因素的干擾相比，人工智能不易受外界因素的干擾。比方說人工智能對環(huán)境要求不高，如此它在運行的過程中便可以免受不確定因素的干擾，可以完成相對精確的自動化控制。其二，操作便捷，運行效率高。人工智能在電氣工程自動化中的運用通常借助如下幾種方式實現(xiàn)：（1）模糊控制；（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；（3）專家系統(tǒng)控制。其可以對開關(guān)量與模擬量等有關(guān)數(shù)據(jù)展開集中采集，同時展開一定的處理及存儲。人工智能擁有優(yōu)秀的界面顯示功能，可以幫助使用者異常清晰地了解機(jī)器的整體運行情況。同時，人工智能便于操作的特性也有助于其工作效率的提升。

（二）人工智能所具有的功能分析

一般情況下，人工智能所具有的功能往往有以下幾種：第一，數(shù)據(jù)的采集與處理。人工智能運用于電氣工程自動化能夠較好地收集電氣設(shè)備里的模擬量及開關(guān)量，并且在一定情況下，其亦可以對部分?jǐn)?shù)據(jù)展開處理及存儲。第二，監(jiān)控運行系統(tǒng)、且及時發(fā)出警報。人工智能技術(shù)不但能夠監(jiān)視及模擬電氣系統(tǒng)，甚至能對機(jī)器開關(guān)量情況展開智能監(jiān)控，監(jiān)控事件狀態(tài)的改變。一旦發(fā)現(xiàn)異常，它便會馬上報警。

三、新形勢下促進(jìn)人工智能運用于電氣工程自動化的方法研究

（一）在電氣設(shè)備中的運用

人工智能運用于電氣設(shè)備即人工智能對電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計。眾所周知，電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計工作特別復(fù)雜。鑒于此，所以從事設(shè)備優(yōu)化和設(shè)計的工作者不但需具有電路、電機(jī)及電器等方面的知識，亦需有豐富的經(jīng)驗及非常好的應(yīng)變能力。伴隨國民經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步前進(jìn)，傳統(tǒng)的設(shè)備設(shè)計方式已然無法順應(yīng)電氣工程自動化的發(fā)展需求，同時以計算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的CAD這一新型產(chǎn)品設(shè)計方式慢慢地登上了歷史舞臺。就電氣設(shè)備的設(shè)計而言，若我們可以巧妙地把人工智能置入CAD，那么設(shè)備的設(shè)計質(zhì)量與設(shè)計效率自然可以得到較好地提升。就目前來看，人工智能于電氣設(shè)備設(shè)計優(yōu)化的運用通常為如下兩大層次：第一，遺傳算法；第二，專家系統(tǒng)。鑒于前者所使用的計算方法相對先進(jìn)，同時其計算結(jié)果的精度也特別高。所以該法往往被運用于與電氣相關(guān)產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計里。至于后者的運用，由于電氣設(shè)備發(fā)生故障前必然會出現(xiàn)某些相應(yīng)的征兆，因此我們以電氣設(shè)備故障的非線性及不確定性為依據(jù)，將人工智能運用于專家系統(tǒng)里，如此專家系統(tǒng)對產(chǎn)品恰當(dāng)性的設(shè)計作用便能夠淋漓盡致地展現(xiàn)出來，最終電氣產(chǎn)品的綜合性能也能夠得到相應(yīng)的提升。

（二）在電氣控制過程中的運用

鑒于電氣控制過程對電氣工程自動化技術(shù)與電氣技術(shù)的綜合運用有著舉足輕重的作用，所以如何確保電氣系統(tǒng)有序運轉(zhuǎn)便成了電氣自動化探究領(lǐng)域備受關(guān)注的問題。對技術(shù)工作者來說，電氣控制過程的要求特別嚴(yán)格，同時它的控制過程也異常煩瑣，現(xiàn)實生活中時常出現(xiàn)因為技術(shù)工作者操作失誤而導(dǎo)致電氣設(shè)備出現(xiàn)故障，抑或設(shè)備運行效率降低的情況。人工智能運用于電氣工程自動化不但能夠有效地促進(jìn)電氣控制過程精確度的提升，同時還能夠較好地提高電氣系統(tǒng)的綜合運行效率。第一，人工智能通過選用電腦自動計算的高新技術(shù)，完成了取代某些人工智能操作的電氣控制功能，在縮減人力及物力開銷的同時，促進(jìn)了控制精度的提升。第二，人工智能的運用選用界面化的方式精簡了控制流程，不但提升了電氣系統(tǒng)控制效率，同時也完成了對電氣系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制。第三，人工智能的運用讓系統(tǒng)能夠適時地對相關(guān)關(guān)鍵信息及數(shù)據(jù)實施保存，進(jìn)而選用自動生成報表的方式，縮減人力物力開銷，同時為技術(shù)工作者今后的數(shù)據(jù)查詢工作供給了諸多便利。第四，在人工智能模糊控制里，我們甚至可以以電氣系統(tǒng)傳統(tǒng)控制中的交、直流傳動為依據(jù)完成對電氣系統(tǒng)所有環(huán)節(jié)的控制。①就以直流傳為核心的電氣控制過程而言，人工智能模糊邏輯控制往往由Sugeno及Mamdani構(gòu)成。Mamdani通常用來對電氣系統(tǒng)運轉(zhuǎn)速度展開調(diào)控；Sugeno便屬于Mamdini的特殊情況之一。②就以交流傳動為核心的電氣控制過程而言，其通常選用以人工智能理論為基礎(chǔ)的模糊控制器取代傳統(tǒng)電氣高速控制器，以實現(xiàn)電氣系統(tǒng)所有方面的功能。

（三）在電氣設(shè)備故障診斷中的運用

通過對電氣工程自動系統(tǒng)和其運行過程展開探究我們可以知道：電氣設(shè)備，比方說發(fā)電機(jī)及變壓器等設(shè)備事故發(fā)生幾率是相當(dāng)高的。傳統(tǒng)故障診斷方式即：對搜集的變壓器油釋放的氣體展開探究，隨后以所采集氣體樣本的探究結(jié)果為依據(jù)判斷是否存在故障。此種故障診斷方式不僅會消耗許多時間，同時還需相關(guān)維護(hù)工作者對設(shè)備檢測展開實時監(jiān)控，再者電氣設(shè)備故障原本便兼具突發(fā)性及不確定性特性，如此必然會導(dǎo)致設(shè)備故障診斷難度大大提升的結(jié)局出現(xiàn)。而以人工智能為核心的電氣設(shè)備故障診斷方法于設(shè)備診斷時增加了模糊理論與以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及專家技術(shù)，從而切實促進(jìn)電氣設(shè)備故障診斷質(zhì)量的提升，且在促進(jìn)電氣工程生產(chǎn)效率提升的過程中，節(jié)省了人力及物力資源。

（四）在電氣系統(tǒng)中的運用

當(dāng)前，人工智能里的專家系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于電力系統(tǒng)自動化里的運用特別廣泛。眾所周知，專家系統(tǒng)屬于一個相對繁雜的程序系統(tǒng)，它兼具諸多規(guī)則、知識及經(jīng)驗，借助對電力系統(tǒng)里的問題展開探究及判斷，隨后模擬專家決策過程以解決相應(yīng)的問題。在選用專家系統(tǒng)對電力系統(tǒng)實施優(yōu)化及調(diào)控過程中，我們理應(yīng)以系統(tǒng)運行的現(xiàn)實情況及有關(guān)要求為依據(jù)，優(yōu)化電力系統(tǒng)里數(shù)據(jù)庫，規(guī)則庫與知識庫里的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而讓它和電力系統(tǒng)的運用需求相符合。

就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用而言，因為此種方法原本便擁有異常靈活的學(xué)習(xí)方式，它的存儲方式亦為完全分布式。所以，它被頻繁運用在了電力系統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理之中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助對模型展開恰當(dāng)?shù)胤诸?，從而科學(xué)地挑選相應(yīng)輸入，借此構(gòu)筑類型各異的季節(jié)性時間模型，選用此模型可對電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷展開科學(xué)地預(yù)測，進(jìn)而幫助技術(shù)工作者對可能產(chǎn)生故障的系統(tǒng)環(huán)節(jié)展開綜合分析，最終促進(jìn)系統(tǒng)運行效率的提升。

結(jié)語

總之，人工智能是伴隨社會發(fā)展，科技進(jìn)步而出現(xiàn)的一種新技術(shù)，它順應(yīng)了時代的發(fā)展需求。把人工智能運用于電氣工程自動化可以助推電力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，給電氣工程自動化的發(fā)展注入新鮮的血液，可以使電氣工程自動化煥發(fā)出新的生機(jī)。所以在今后電氣工程自動化的前進(jìn)道路上，我們理應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對人工智能技術(shù)探究及運用的關(guān)注，為社會的可持續(xù)發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]王景.電氣工程自動化中人工智能的運用分析[J].通信世界，2015（2）：173-174.

常用的人工智能技術(shù)范文第5篇

Evolution of Communication

and Language in

Embodied Agents

2010

Hardback

ISBN9783642012495

Nolfi 等著

交流和語言的本質(zhì)及其發(fā)展演變目前依然是科學(xué)界的一個難題。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，“怎樣使多個人工智能體之間進(jìn)行類似于人類或其他動物一樣的交流”成為一個重要的研究熱點，吸引了越來越多學(xué)者的興趣。這個領(lǐng)域的研究將使我們了解交流產(chǎn)生的根源及其演變過程，使我們能制造可以進(jìn)行溝通的人工智能來解決目前遇到的諸多問題。本書對這一領(lǐng)域的研究進(jìn)行了全面的介紹和分析，介紹了這個領(lǐng)域的基本理論和常用分析研究方法，還分析了該技術(shù)的應(yīng)用前景和本領(lǐng)域的發(fā)展方向。書中還給出了若干具體的實驗過程，介紹了常用的軟硬件工具。

本書除第1章外共有五部分組成，1.交流和語言發(fā)展的研究綜述；第二部分交流和語言的理論分析，包括第2-6章，主要介紹了人類語言的幾個特點，隨著歷史的變遷，個體交流和語言研究常用的理論、語法體系的形成和發(fā)展等。第二部分交流的演變，包括第7-12章，主要介紹了仿真智能體的交流方式的演變，促使交流產(chǎn)生的環(huán)境因素，怎么解決交流中遇到的問題，多智能體體系中信息的傳遞與獲取，多智能體之間交流產(chǎn)生的演變的條件等。第三部分語言的發(fā)展演變，包括第13-16章，主要介紹了應(yīng)用于仿真智能體的語言體系模型的建立及其面臨的挑戰(zhàn)，介紹了一些相關(guān)實驗，介紹了一些語言游戲的數(shù)學(xué)模型等。第四部分結(jié)論，含第17章，表達(dá)和交流的人，旨在構(gòu)建堅固的理論模型和方法框架。第五部分附錄，含第18-20章，本書研究工作用到的軟硬件工具。

本書的主要作者Stefano Nolfi是意大利國家研究理事會認(rèn)知科學(xué)研究中心的資深科學(xué)家，領(lǐng)導(dǎo)著自主式機(jī)器人實驗室，并且是進(jìn)化機(jī)器人學(xué)的創(chuàng)始人。本書適用于認(rèn)知領(lǐng)域、人工生命、人工智能和語言學(xué)等領(lǐng)域科研工作者、研究生和教師。

劉軍濤，助理研究員

(中國科學(xué)院電子學(xué)研究所)