人工智能在电气传动控制中的应用

【摘要】随着电气自动化领域中人工智能的广泛应用，电气行业发生了革命性的变化。本文结合当前电气传动控制中人工智能的应用情况，做了相关的探讨。
　　【关键词】人工智能；电气传动控制；应用；交流；直流
　　人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。目前，人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别和自然语言理解等。人工智能在电气自动化方面的应用，给电气传动控制领域带来了前所未有的革新变化，下面主要讨论人工智能在电气传动控制中的应用。
　　一、人工智能控制器的优势
　　不同的人工智能控制通常用采用不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势：
　　1．它们的设计不需要控制对象的模型。在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时等。
　　2．通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。
　　3．它们比古典控制器的调节容易。
　　4．在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
　　5．运用语言和响应信息可以设计它们。
　　6．它们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
　　7．它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
　　8．它们能解决常规方法不能解决的问题。常规的监督学习型神经网络控制器的拓朴结构和学习算法已经定型，这就给这种结构的控制器增加了限制，使得计算时间过长，常规非智能人工智能学习算法的应用效果不好。采用自适应神经网络和试探法就能克服这些困难，加快学习过程的收敛速度。
　　9．它们具有很好的抗噪声干扰能力。
　　10．它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
　　11．它们很容易扩展和修改。
　　总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，达到学习迅速，收敛快速的效果。
　　二、人工智能在电气传动控制中的运用
　　（一）人工智能在交流传动中的应用
　　1．模糊逻辑的应用。大多数讨论模糊逻辑在交流传动中运用的文章中，介绍的都是用模糊控制器取代常规的速度调节器的问题，可英国Aberdeen大学开发的全数字高性能传动系统中有多个模糊控制器，这些模糊控制器不仅用来取代常规的论文联盟.Ll.PI或PID控制器，同时也用于其他任务。该大学还把模糊神经控制器用于各种全数字高动态性能传动系统开发中。也有控制感应电机的磁通和力矩。讨论这种技术的第一篇文章发表于1992年。该文中讨论了两种控制策略，如用第一种策略，规则表有36条规则，模糊控制器的输入是磁通和转矩误差，根据转矩和磁通误差，改变磁通矢量的辐值和旋转方向，反模糊化技术用到的是中心梯度法，第一种策略没有考虑最优电压矢量选择的梯度。而第二种策略考虑了，这种方案被成功地实现了。
　　2．神经网络的应用。目前，有大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。介绍了使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控常规算法的最优化。该方案使用实验数据，根据负载转矩和初始速度来确定最大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大减少了定位时间，对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控

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