人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用研究

郭美峰　何萌

摘 要：在計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用中，人工智能是其中非常重要的部分，也是科技發(fā)展到較高水平的要求，通過人工智能技術(shù)可以對(duì)電氣自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行發(fā)展和延伸，促進(jìn)整體技術(shù)的提升。文章對(duì)人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電氣自動(dòng)化控制;計(jì)算機(jī)

人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化控制中的應(yīng)用是電氣工程發(fā)展的必經(jīng)之路。在電氣工程自動(dòng)化控制當(dāng)中合理應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅能夠提升電氣工程自動(dòng)化控制的控制準(zhǔn)確性，還能夠極大程度的優(yōu)化整個(gè)控制系統(tǒng)的工作效率。為了促使電氣工程自動(dòng)化控制中更好的應(yīng)用人工智能技術(shù)。

1 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用

1.1 模糊控制

模糊控制系統(tǒng)主要分成五個(gè)部分，分別是輸入輸出接口、模糊控制器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、被控對(duì)象以及檢測(cè)裝置。

1.1.1 模糊控制器

模糊控制器是每一種模糊控制系統(tǒng)中最為重要的一個(gè)構(gòu)件。因?yàn)楸豢貙?duì)象的差異以及動(dòng)態(tài)特性、靜態(tài)特性需求、各個(gè)控制規(guī)則的不同，其最終會(huì)形成各種類型的控制器[2]。在模糊控制理論當(dāng)中，使用基于模糊控制的知識(shí)體現(xiàn)以及規(guī)則推理的言語型“模糊控制器”，同樣能夠體現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)與其他控制系統(tǒng)之間的差異和特點(diǎn)。模糊控制器主要具備三大功能，分別是費(fèi)模糊化處理、模糊化推理以及模糊量化處理。

1.1.2 輸入輸出接口

模糊控制器通過輸入輸出接口能夠?qū)⒈豢貙?duì)象轉(zhuǎn)變?yōu)槎喾N數(shù)字信號(hào)，并對(duì)模糊控制器所計(jì)算的結(jié)果通過輸出數(shù)字信號(hào)經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)變，轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)，從而傳輸至被控對(duì)象。在I/O接口裝置當(dāng)中，除了D/A、A/D之外，還包含電平轉(zhuǎn)換功能。

1.1.3 執(zhí)行機(jī)構(gòu)

執(zhí)行機(jī)構(gòu)主要是步進(jìn)電動(dòng)機(jī)、伺服電動(dòng)機(jī)、直流電動(dòng)機(jī)以及各種交流電動(dòng)機(jī)，其主要是針對(duì)輸出接口所輸出的模擬信號(hào)執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作[3]。

1.1.4 被控對(duì)象

被控對(duì)象能夠是一個(gè)裝置、設(shè)備或者是一個(gè)群體，也能夠是一個(gè)社會(huì)、自然、生產(chǎn)、生物對(duì)象。這些被控對(duì)象既可以是確定的，也可能是不確定的，既有可能是單變量也有可能是多變量，既有可能滯后也有可能布置后。對(duì)此，被控對(duì)象是無法確定的，針對(duì)某些難以精確計(jì)算的數(shù)學(xué)模型更加復(fù)雜，更適宜使用模糊控制。

1.1.5 檢測(cè)裝置

檢測(cè)裝置也就是傳感器，傳感器主要是對(duì)被控對(duì)象以及整個(gè)控制過程中形成的被控量轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)的一種設(shè)備。被控量往往是速度、溫度、壓力以及加速度等非電量信號(hào)。傳感器在模糊控制系統(tǒng)當(dāng)中非常重要，其檢測(cè)的精度將會(huì)直接決定整個(gè)模糊控制系統(tǒng)的控制精確度。對(duì)此，在選擇傳感器的過程中，應(yīng)當(dāng)尤為注重選擇高精度、高穩(wěn)定性的傳感器。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種經(jīng)驗(yàn)型網(wǎng)絡(luò)。人在受到一定的刺激之后，就會(huì)反應(yīng)出一種輸出行為，并與相關(guān)聯(lián)的其他神經(jīng)元傳遞這一輸出行為，從而在輸入與輸出之間形成一個(gè)非線性的變換關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是以許多單一的元件在多層次組成，以大規(guī)模的并行連接方式組成一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)?shù)姆椒ǚ治龊蛯?duì)待所輸入的信號(hào)。模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠快速、準(zhǔn)確處理輸入信號(hào)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是由多個(gè)處理單元相連接而組成的一種網(wǎng)絡(luò)。為了模擬人神經(jīng)行為特點(diǎn)，在神經(jīng)科學(xué)研究為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。但是，在實(shí)際的應(yīng)用中，并沒有真正體現(xiàn)人大腦的功能，只是對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了模擬、抽象、簡(jiǎn)單化的體現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理主要是借助神經(jīng)元之間的交流與傳遞來體現(xiàn)，信息與知識(shí)的儲(chǔ)存與應(yīng)用體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)原件的物理關(guān)聯(lián)之間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別與學(xué)習(xí)主要來源于各種神經(jīng)元的連接權(quán)系數(shù)的動(dòng)態(tài)性演化過程。多個(gè)神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)中某一個(gè)神經(jīng)元接收到多個(gè)輸入信號(hào)之后，便會(huì)按照預(yù)定的規(guī)則輸出相應(yīng)的信號(hào)。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中神經(jīng)元構(gòu)建非常復(fù)雜，所以輸入與輸出信號(hào)能夠形成非常多的種類。對(duì)此，便可以借助這一特點(diǎn)構(gòu)建黑箱模型，體現(xiàn)某些機(jī)理模型還無法客觀描述、準(zhǔn)確模擬的規(guī)律。對(duì)此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種經(jīng)驗(yàn)型模型，在電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中的作用和應(yīng)用也顯得格外重要。

2總結(jié)

綜上所述，人工智能技術(shù)是對(duì)人類智力技術(shù)的延伸、擴(kuò)展以及替代，在目前的勝寒技術(shù)以及控制需求之下，電力自動(dòng)化控制必須重視對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新。電力是確保我國(guó)經(jīng)濟(jì)的根本，在電力行業(yè)中有效應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)化控制，對(duì)于電力企業(yè)的發(fā)展而言有著顯著的扶持作用，是提升我國(guó)電網(wǎng)工作效率，確保電網(wǎng)安全、高效運(yùn)行的根本。

參考文獻(xiàn) ：

[1]紀(jì)文革.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用思路分析[J].電子測(cè)試，2014（3）：137-138.

[2]汪萬彩.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用探討[J].現(xiàn)代制造，2013（12）：125-125.

[3]陶夢(mèng)春.關(guān)于人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的運(yùn)用探討[J].城市建設(shè)理論研究：電子版，2011（21）：120-120.

作者簡(jiǎn)介：

程炳波（1987―），男，漢族，廣東省佛山市人，2014年畢業(yè)于廣東石油化工學(xué)校 電氣自動(dòng)化技術(shù)專業(yè)，現(xiàn)供職于廣東圣輝電力工程有限公司及職稱助理工程師，研究方向：電氣工程師。