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电气自动化技术中人工智能的应用研究

电气自动化技术中人工智能的应用研究

  一、人工智能应用基础理论
  同一些热门的学科相比,人工智能作为一门比较边沿的学科,融合了社会科学与自然科学的相关知识体系,也可以表示为机器智能。早在1956年,人工智能的概念就被提出,人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现人类的智能,或者说人类让机器具有人类的智能、也可以说是人类的智能在机器上的模拟。电气自动化技术领域中人工智能的应用主要是集中在通过模拟人脑相关的机能来对目标信息进行有效的回馈、处理、收集、交换、分析等,并且还可以实现对生产进行处理与判断的能力,通过人工智能,电气自动化可以实现其生产上的全方位自动化,极大提高其生产过程的本文由论文联盟收集整理效率,以实现产业结构的调整与优化。
  二、电气领域人工智能化控制的特点
  在电气自动化的领域中,人工智能控制技术运用最多的就是包含了遗传算法、模糊形神经算法、模糊理论、神经算法等内容的非线性函数的近似器,其中AI函数的特点也十分显著:(1)在进行电气自动化人工智能相关设计的时候并不需要取得实际控制对象中精准的动态化模型,同时也不需要指明非线性或是参数变化等其他具体因素。(2)按照鲁棒特性、下降时间或是响应时间来进行相应的调整,便能够有效强化智能函数的性能:运用人工智能调整后,电气模糊逻辑的控制器具备的上升时间是一般控制器的1.5倍之多,并且下降时间也比一般控制器快了4倍,其中过冲也比较小。(3)由于电气人工智能的控制器具备一致性,同时不会与驱动器的相关特性产生直接联系,那么运行新的未知信息数据的时候也可以获取准确的预测结果。(4)电气人工智能的控制器能够通过应用时间和语言来设计,同时也比较容易调节,这就使得对信息与数据相关性更好,也易于进行修改与扩展,其抗干扰性能也较好,可以便于实现。
  三、电气自动化技术中人工智能的应用分析
  (1)电力系统中人工智能的应用。电力系统中人工智能技术相关应用主要集中于启发式搜索、模糊集理论、神经网络、专家系统这四个方面。专家系统作为一个集许多专业知识、经验、规则于一体的综合性程序系统,主要依靠的是某一特定领域相关的专家丰富知识与经验。对其进行具体操作时,要依照新的现实情况来对专家系统中的规则库以及知识库进行及时更新,这样才能适应发展的需求。神经网络则具备了全面的学习形式与完全分布式的基础存储方式,因此它在对大规模信息数据进行处理时加以应用,同时它具备了较强的复杂状态中相关分类能力和识别能力。那么在电力系统内进行短期负荷的预测时,BP神经网络就可以在充足的信息样本中开展对模型的合理分类工作,对输入数据进行分析选择,这样便可以构建出不同季节性的日预测与周预测模型。(2)电气控制技术中人工智能的应用。电气自动化的控制技术可以实现强化分配、交换、流通、生产等关键环节,在加大财力投入的同时尽可能减少人力,以便提高电气系统中的运作质量与效率。电气设备控制系统里面人工智能技术的应用包含了神经网络控制、专家系统控制与模糊控制等,而在实际的应用过程中,使用最多的则是模糊控制,这主要是源于其简单化的控制,同时又和现实情况联系密切。(3)电气设备设计中人工智能的应用。由于电气设备的具体设计是综合性、复杂性、专业性的过程,其涉及的范围也十分广,包括了电磁场、电子技术、变压器、电机、专业电路等领域,另一方面,这对其设计者也提出了更高的要求。通过人工智能方面的技术,能够实现大批较难迅速解决处理的模拟过程与相关繁琐计算,这就加强了设计过程内的工作精度和效率。当然,在电气设备设计进行的时候还要区别不同的情况与具体算法,比如说遗传算法会用在优化设计中,而专家系统总是用在开发性设计中。(4)电气故障诊断中人工智能的应用。在电气设备的故障诊断过程中,使用最为广泛的即是神经网络、专家系统、模糊理论等人工智能技术,尤其是对电气电动机、发电机进行的故障诊断。当前,电气系统中变压器的故障诊断通常适用方法为分析气体和分解变压器油中分解的气体,借助人工智能法可以有效提高相关诊断的准确性,其中人工智能技术通过结合模糊理论与神经网络,来完成故障诊断知识的神经网络以及模糊性的共同诊断过程,这样就可以从根本上提高诊断故障的全面性与准确性。

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电气自动化技术中人工智能的应用研究

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