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    人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用研究

    2021-07-03 04:16:08任瑾龔圣高
    電子測(cè)試 2021年10期
    關(guān)鍵詞:電氣建模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    任瑾,龔圣高

    (1.肇慶學(xué)院,廣東肇慶,526100; 2.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司肇慶供電局,廣東肇慶,526100)

    0 引言

    伴隨互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速發(fā)展與普及,人工智能技術(shù)作為一種新型現(xiàn)代化信息技術(shù),利用計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐步取代人工的機(jī)械操作,幫助諸多企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能化運(yùn)作,并在一定程度上取得巨大進(jìn)步與突破式的進(jìn)展。例如,人工智能技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域有VR 、AR等。因此,在新時(shí)代背景下,相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域要充分將人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化控制有機(jī)結(jié)合起來,逐步發(fā)揮出智能技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),提高電氣自動(dòng)化在不同生產(chǎn)領(lǐng)域中的效率[1]。

    由于電氣自動(dòng)化系統(tǒng)操作復(fù)雜,操作人員需要較高的專業(yè)性以保證企業(yè)電氣設(shè)備與系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。加入人工智能技術(shù)后系統(tǒng)得到優(yōu)化具體主要體現(xiàn)在如下4個(gè)方面:(1)能夠很好的代替人工對(duì)電氣系統(tǒng)與設(shè)備進(jìn)行操作,并確保操作的準(zhǔn)確性及提高企業(yè)整體的工作效率;(2)能通過信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)減輕操作人員的壓力,逐步改變對(duì)人工操作的依賴性;(3)一定程度上提高電氣自動(dòng)化控制精準(zhǔn)度;(4)智能監(jiān)測(cè)記錄系統(tǒng)中的信號(hào)與信息,操作人員僅需要對(duì)相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行核對(duì),并及時(shí)找出、處理有安全問題的環(huán)節(jié)即可[2]。

    1 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中應(yīng)用策略

    科學(xué)設(shè)計(jì)電氣自動(dòng)化系統(tǒng)。由于系統(tǒng)復(fù)雜且涉及范圍較廣,對(duì)于操作人員的要求也非常高,生產(chǎn)中規(guī)范工作人員的操作方式,以減少運(yùn)行中可能出現(xiàn)的種種失誤。研發(fā)人員需掌握多學(xué)科多領(lǐng)域的知識(shí),利用人工智能技術(shù)保證電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)智能化運(yùn)作[3]。又考慮到MATLAB所具備深度學(xué)習(xí)相關(guān)功能,可有效助推人工智能技術(shù)更好的應(yīng)用于控制系統(tǒng)中,三者融合起來能更有效提高各個(gè)環(huán)節(jié)的控制質(zhì)量水平,形成一套準(zhǔn)確、穩(wěn)定且完善的電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)。

    科學(xué)設(shè)計(jì)電氣控制過程。人工智能技術(shù)的應(yīng)用一定程度上提高了MATLAB在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用運(yùn)行效率,人工智能技術(shù)重點(diǎn)在對(duì)設(shè)備控制與管理,而MATLAB的應(yīng)用則作為調(diào)節(jié)控制主要算法以提高整體系統(tǒng)的精準(zhǔn)性與智能化。例如圖1所示的基于人工智能技術(shù)的電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng),智能識(shí)別部分利用MATLAB中PID仿真模糊控制器可有效控制電氣自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行的精準(zhǔn)度。加入人工智能技術(shù)后,操作人員能通過更精準(zhǔn)的操作方式實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣系統(tǒng)的控制與優(yōu)化,減少外界的影響。

    圖1 基于人工智能技術(shù)的電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)

    診斷控制過程中的故障。傳統(tǒng)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)所采用的診斷方法較為落后,在診斷過程中通常會(huì)增加諸多流程,造成時(shí)間、人力、物力等資源的浪費(fèi)。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于故障診斷中,就能極大程度上解決傳統(tǒng)電氣設(shè)備診斷的不足,更加方便、準(zhǔn)確的處理故障點(diǎn),對(duì)解決系統(tǒng)存在的問題起著重要的作用[4]。特別是在發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)等電氣設(shè)施出現(xiàn)問題時(shí),人工智能技術(shù)能夠更好精準(zhǔn)的診斷出這些故障,降低人為因素的影響,減少或避免出現(xiàn)更大損失。

    2 應(yīng)用策略在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的建模與仿真

    2.1 建模

    人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法有諸多不同,人工智能系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過程中更加強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”過程,這種學(xué)習(xí)方式既可以是自主“無導(dǎo)”式,也可是“有導(dǎo)”式?;诖?,文章將選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成MATLAB的建模與仿真。主要流程為:先搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CNN等),接著對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多次訓(xùn)練,保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸對(duì)已經(jīng)學(xué)習(xí)過的樣本內(nèi)容擁有預(yù)判與記憶能力。然后,評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判斷效果。若無法達(dá)到設(shè)計(jì)要求則需繼續(xù)重復(fù)建立新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

    通常情況下,這一方式下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程屬于“有導(dǎo)“式的[5],需要準(zhǔn)備樣本數(shù)據(jù)庫,這些樣本數(shù)據(jù)庫要人工進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)記無誤后輸入輸出系統(tǒng)中并將收集好的數(shù)據(jù)整理分為訓(xùn)練集與測(cè)試集兩大類[6]。接著采用MATLAB對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)建模與編程。最后在借助訓(xùn)練集樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),促使其學(xué)習(xí)過程中獲取模型參數(shù),進(jìn)一步利用測(cè)試樣本展開測(cè)試直到證明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型科學(xué)有效,模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    根據(jù)上述圖表與MATLAB相關(guān)公式得出關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID字符識(shí)別系統(tǒng)修正算式。

    2.2 仿真驗(yàn)證

    由于被控制的對(duì)象具備非線性特征,仿真模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)構(gòu)模型與上述模型相同,唯一不同的是上述模型采用1*3*1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中,借助公式(3)計(jì)算控制器。

    式中,取λ=0.4,則p1=0.9;p3=0.2。并設(shè)公式:

    運(yùn)行結(jié)果如圖3所示:

    圖3 神經(jīng)PID控制運(yùn)行結(jié)果

    上述公式中y(k)表示系統(tǒng)輸出,a2k表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別器NNI輸出,u(k)是指控制器輸出。由模型仿真的結(jié)果可見,由于k呈現(xiàn)出逐漸增大的趨勢(shì),a2k向y(k)靠近,系統(tǒng)誤差小且運(yùn)行狀態(tài)穩(wěn)定。

    3 結(jié)論

    隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展到逐漸成熟,其應(yīng)用范圍愈發(fā)普遍,影響也逐漸加深,在電子自動(dòng)化控制系統(tǒng)中諸多問題能夠被很好解決這極大促使電氣自動(dòng)化的發(fā)展與完善。且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能技術(shù)中的重要分支,電氣控制系統(tǒng)借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可不需要建立被控制對(duì)象相關(guān)數(shù)學(xué)模型,操作人員僅需對(duì)其做出在線或離線訓(xùn)練,通過訓(xùn)練結(jié)果對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制設(shè)計(jì)。通過建模與仿真可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠用于自矯正控制器與神經(jīng)控制器的設(shè)計(jì)當(dāng)中,借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠保證控制器快速相應(yīng)外界環(huán)境,且具有非常小的誤差及長(zhǎng)時(shí)間處于穩(wěn)定狀態(tài)。因此,重視人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)間的聯(lián)系,不斷加深兩者間的融合,保證自動(dòng)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的優(yōu)化完善,最終實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制精準(zhǔn)度的提升。

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