孫 斌
福建省特種設(shè)備檢驗研究院泉州分院,福建泉州 362000
人工智能技術(shù)作為一項新型科學(xué)技術(shù),對哲學(xué)、數(shù)學(xué)、任職科學(xué)、計算機科學(xué)、心理學(xué)、不定性論以及控制學(xué)方面都有所涉及,在自然科學(xué)與社會科學(xué)中,存在范圍較廣的研究,例如:知識表現(xiàn)、推力、自然語言和處理、只能搜索、及其學(xué)習(xí)、感知問題、規(guī)劃、知識獲取、邏輯程序涉及、模式識別、人工生命、軟計算、不精確及不確定的控制、語言及圖像理解等,在遺傳編程上相當(dāng)于催化劑,促使工作能夠合理有效的實施?,F(xiàn)階段,無論是生產(chǎn)方面,還是生活方面,最為重要的則是效率的提升。當(dāng)今社會發(fā)展中,計算機技術(shù)的大范圍應(yīng)用作為有效保障,被大范圍的普及。通過對人腦機能的模范,使其工作實現(xiàn)自動化操作,不僅將大量的人力資源得到減少,而且還便于生產(chǎn)、傳播及運輸。在電氣自動化控制中,則是通過該原理實施生產(chǎn)等工作,進一步將其工作的效率得到提升,加快經(jīng)濟的發(fā)展。
通常情況下,人工智能控制的不同在討論中會有不同的方法存在。而人工控制技術(shù)可將模糊、神經(jīng)、遺傳算法等看為一種非線性函數(shù)近似器。該分類方式能夠使總結(jié)理解得到較好的接受,促使統(tǒng)一對控制策略實施開發(fā)。
與常規(guī)估算方法相比,人工智能控制有以下特點存在:
1)該設(shè)計無需對對象的模型進行控制。在大多數(shù)場合中,很難對實際控制對象的精確動態(tài)方程進行獲取,在控制器設(shè)計時,實際對象有較多不確定性因素存在,例如:參數(shù)變化等;
2)通過實施有效調(diào)整,能夠?qū)⑵湫阅艿玫教嵘?/p>
3)與古典控制方法相比,該方法更容易進行調(diào)節(jié);
4)在缺乏專家指示時,可通過對數(shù)據(jù)進行響應(yīng)的方法進行設(shè)計;
5)在設(shè)計時可通過語言和響應(yīng)信息進行實現(xiàn);
6)存在良好的一致性,和驅(qū)動器不存在聯(lián)系;
7)對于新信息或新數(shù)據(jù)來說,有良好的適應(yīng)性存在;
8)能夠?qū)⒊R?guī)無法有效解決的問題進行處理;
9)具有良好的抗干擾能力;
10)控制的實現(xiàn)具有較低成本,特別是在對最小配置進行使用時,對擴展和修改發(fā)揮著一定幫助。
也就是說,在對自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器進行運用時,在模糊化和反模糊化過程中,規(guī)則庫及隸屬函數(shù)能夠進行自動實施確定。該過程的實現(xiàn)有許多方法能夠進行,但最終還能通過系統(tǒng)技術(shù)對穩(wěn)定的解進行獲取,并將相對簡單的結(jié)構(gòu)配置進行找出,從而達到最終目的。
不僅對應(yīng)用電路、電氣電器以及電磁場等專業(yè)知識進行涉及,而且還對傳統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計中存在的經(jīng)驗進行運用,具有極其復(fù)雜的過程存在。它是幾何傳統(tǒng)的試驗方式與手工方法相結(jié)合進行使用的,因此,要想對最佳設(shè)計方案進行獲取,還需進行不斷的探索來實現(xiàn)。其次,隨著計算機技術(shù)的逐漸發(fā)展,通過運用CAD 技術(shù)(計算機輔助技術(shù))能夠促使電器產(chǎn)品設(shè)計的難度得到較大程度的減少,縮短產(chǎn)品的開發(fā)周期。通過引進人工和智能技術(shù),進一步將CAD 技術(shù)與現(xiàn)階段的時代需求相結(jié)合,大大增長了產(chǎn)品的數(shù)量及質(zhì)量。在人工智能技術(shù)中,最常運用的優(yōu)化設(shè)計技術(shù)則是遺傳算法和專家系統(tǒng),在該類優(yōu)化設(shè)計技術(shù)應(yīng)用中,遺傳算法作為先進且與產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計相適宜的一項技術(shù)被得到使用。因此,在電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用較為廣泛。
從人類社會向工業(yè)化階段發(fā)展以后,越來越多的復(fù)雜及其設(shè)備逐漸產(chǎn)生,設(shè)備故障診斷作為一項重要的研究課題被廣泛關(guān)注。從診斷方法進行分析,現(xiàn)階段,診斷中除了傳統(tǒng)的單一參數(shù)和單一故障的技術(shù)方法以外,多故障、多參量也被大范圍的應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展的逐漸興起,故障診斷技術(shù)及方法也被逐漸完善,從而向智能化階段發(fā)展。在故障診斷中,人工智能的發(fā)展作為一種智能化的診斷方法,不僅在理論上故障診斷被逐漸應(yīng)用,而且還在實際操作中被有效使用。同時,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索也逐漸朝故障診斷方向發(fā)展,逐漸成為故障診斷中的一項研究熱點被逐漸關(guān)注。通過結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng),將其自身獨特的優(yōu)勢得以展現(xiàn)。
3.3.1 處理數(shù)據(jù)的收集
在所有模擬量、開關(guān)量以及人工智能控制器中都可對數(shù)據(jù)進行采集,確保在要求明確的狀況下,人工智能控制器能夠?qū)崟r自動存貯或處理。
3.3.2 界面的顯示
當(dāng)設(shè)備和系統(tǒng)處于運行狀態(tài)時,都會真實的在模擬畫面上進行顯示,從而可以對計算量、模擬量、斷路器以及隔離開關(guān)的實際狀況進行了解。當(dāng)出現(xiàn)問題時,畫面上會出現(xiàn)掛牌檢修功能,還能將其對應(yīng)的歷史趨勢圖進行形成。
3.3.3 運行過程中的監(jiān)視
當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)開關(guān)量狀態(tài)、模擬數(shù)值等問題時,智能監(jiān)視的目的則會逐漸發(fā)揮,出現(xiàn)自動報警的現(xiàn)象,還會將事件發(fā)生的整個過程進行記錄。
3.3.4 人工控制
良好人機界面,操作人員可通過鍵盤或鼠標(biāo)對斷路器及電動隔離開關(guān)進行控制,操作人員會受到系統(tǒng)的操作限制,對值班過程發(fā)揮著重要效果。
3.3.5 故障錄波
故障錄波的記錄及其詳細(xì),主要包括記錄開關(guān)量、波形以及順序等。
3.3.6 對不對稱的應(yīng)用進行分析,并對負(fù)序量進行計算
3.3.7 對參數(shù)的設(shè)定及修改進行及時處理,并實施合理保護
3.3.8 在人工智能控制中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制以及專家系統(tǒng)控制作為三種主要方法被得到運用
總之,在特種設(shè)備開發(fā)制造以及運行控制的自動化系統(tǒng)中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用存在較好的發(fā)展前景。隨著特種設(shè)備發(fā)展的逐漸加快,特種設(shè)備開發(fā)制造以及運行控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)總量也在持續(xù)增長,大幅度增加了管理的復(fù)雜程度,加大特種設(shè)備市場的競爭影響,促使在特種設(shè)備開發(fā)制造以及運行控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供條件。因此,在特種設(shè)備開發(fā)制造中人工智能科學(xué)技術(shù)應(yīng)用及科研的加強,進一步將特種設(shè)備安全、經(jīng)濟及穩(wěn)定效果得以實現(xiàn)。
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