電氣工程自動化的智能化技術(shù)應(yīng)用分析

電氣工程自動化的智能化技術(shù)應(yīng)用分析

【摘要】智能化技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)電氣工程自動化學(xué)科尤其是自動

控制的領(lǐng)域發(fā)展，提升電氣設(shè)備的運行智能化，有效增強控制系統(tǒng)穩(wěn)

定的性能，是生產(chǎn)技術(shù)又一次巨大的革新。智能化技術(shù)運用于電氣工

程的自動化中，可發(fā)揮巨大的作用，促進(jìn)電氣優(yōu)化的設(shè)計，及時診斷

故障，并且還可實現(xiàn)智能控制，不斷提升電氣工程的效率，更好地服

務(wù)于社會。

【關(guān)鍵詞】電氣工程自動化智能化技術(shù)

一、智能化技術(shù)概述

隨著科技的發(fā)展與進(jìn)步，計算機編程技術(shù)可模仿人類的大腦，例

如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類

大腦的形式，在一定的程度上促進(jìn)電氣工程的自動化發(fā)展的步伐。在

日常生產(chǎn)、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且

通過電氣工程自動化的控制，可有效實現(xiàn)自動化電氣工程，提高工作

的效率，進(jìn)而促使生產(chǎn)與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性

是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而,

人工智能發(fā)展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的

新興學(xué)科，主要應(yīng)用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力

的技術(shù)、工業(yè)過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術(shù)

等領(lǐng)域。

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二、人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，很多研究人員展開了針對人工

智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應(yīng)該如何將人工智能

系統(tǒng)應(yīng)用于故障的診斷和預(yù)測、電氣產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化和保護(hù)與控制等領(lǐng)

域。在優(yōu)化設(shè)計方面，設(shè)計電氣設(shè)備是很繁瑣的工作。它需要對電

磁場、電路、電器電機等學(xué)科的知識綜合性的運用，同時還耍使用

以往設(shè)計中的經(jīng)驗。設(shè)計以往的產(chǎn)品時，通常是在根據(jù)經(jīng)驗和實驗的

基礎(chǔ)上，通過手工的方式開展的。這樣的設(shè)計過程很難取得最優(yōu)的

設(shè)計方案。電氣產(chǎn)品的設(shè)計隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，逐漸由手工設(shè)

計向計算機輔助設(shè)計不斷轉(zhuǎn)變，使開發(fā)產(chǎn)品的周期大大減少。尤其

是在引進(jìn)了人工智能技術(shù)之后，更加促進(jìn)了CAD技術(shù)的發(fā)展，大大提

高了設(shè)計產(chǎn)品的質(zhì)量和效率。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)計方面的應(yīng)用主

要包括專家系統(tǒng)和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優(yōu)化的先進(jìn)算法,

在產(chǎn)品的設(shè)計優(yōu)化上有舉足輕重的作用。因此電氣產(chǎn)品的人工智能化

設(shè)計很多都采用了這和方式進(jìn)行優(yōu)化。電氣設(shè)備的故障征兆和故障之

間有著很多必然和偶然的關(guān)系，具有非線性、不確定性的特點，它

的優(yōu)勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發(fā)揮。人工智能技術(shù)在電

氣設(shè)備診斷故障方面的應(yīng)用主要由：專家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

等。在電力系統(tǒng)之中，變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的

關(guān)注。

三、智能化技術(shù)控制的優(yōu)勢分析

對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進(jìn)行探討，由于部分

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人工智能的控制器，例如神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法均屬于

類非線形函數(shù)的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進(jìn)對人

工智能控制策略綜合性的開發(fā)，以上人工智能的函數(shù)近似器具備常規(guī)

函數(shù)的估計器不具有的優(yōu)點。

第一，在多數(shù)情況下，精確了解控制對象動態(tài)方程是相對比較復(fù)

雜的，所以控制器設(shè)計實際的控制對象模型，通常會出現(xiàn)許多不確定

因素，例如參數(shù)變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息、。但人工

智能的控制器設(shè)計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應(yīng)時

間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經(jīng)過適當(dāng)調(diào)整以提升自

身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器

還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比P1D控制器還

耍快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調(diào)節(jié)的

特點。盡管缺少專家現(xiàn)場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應(yīng)

數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計。

第二，還可由相應(yīng)的信息以及語言等形式開展設(shè)計工作，人工智

能的控制器一致性極強，輸入陌生數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)很高的估測，還可

忽視驅(qū)動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采

取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言,

不一定能產(chǎn)生良好的效果，因而，設(shè)計時需遵守具體問題應(yīng)具體分析

原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數(shù)、規(guī)則庫以及

適合模糊神經(jīng)的控制器，便可精確進(jìn)行實時的確定。

四、智能化技術(shù)的運用

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(-)電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計。

電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計的工作是相對比較復(fù)雜的，其主要綜合了兩方

面內(nèi)容：理論學(xué)科的知識與經(jīng)驗知識。電氣產(chǎn)品傳統(tǒng)的設(shè)計方式主要

是設(shè)計經(jīng)驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關(guān)技術(shù)的支持，效率比

較低，工作量比較大，難以設(shè)計出科學(xué)合理的方案。由計算機技術(shù)迅

速發(fā)展，以及人工智能的技術(shù)應(yīng)用，電氣產(chǎn)品設(shè)計逐漸從手工轉(zhuǎn)入計

算機輔助的設(shè)計，從一定程度上而言，減少產(chǎn)品從構(gòu)思至設(shè)計至生產(chǎn)

時間，并使得設(shè)計逐漸邁向智能化、優(yōu)質(zhì)化以及高效化的時代。在人

工智能的技術(shù)運用在優(yōu)化設(shè)計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與

專家系統(tǒng)。遺傳算法特征是直接操作結(jié)構(gòu)對象，具備內(nèi)在隱并行性與

全局尋優(yōu)的能力；可指導(dǎo)優(yōu)化與自動獲取搜索空間，以及自行調(diào)整搜

索的方向，不需標(biāo)準(zhǔn)的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產(chǎn)品的優(yōu)

化設(shè)計，進(jìn)而其廣泛運用在電氣產(chǎn)品人工智能的優(yōu)化設(shè)計之中。專家

系統(tǒng)運用于計算機技術(shù)與人工智能的技術(shù)，主要是依據(jù)某領(lǐng)域的一個

或是多個專家提供經(jīng)驗與知識，進(jìn)行合理的判斷與推理，模仿人類專

家決策的過程，以此處理需人類專家處理復(fù)雜的問題，并且其更是產(chǎn)

品的優(yōu)化設(shè)計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應(yīng)用比

較少，未來的發(fā)展前景較大。

(二)人工智能控制技術(shù)。

人工智能的控制技術(shù)將是未來生產(chǎn)的發(fā)展趨勢，并且目前在電氣

工程的自動化方面也己廣泛運用。控制的方式主要有模糊的控制、專

家系統(tǒng)的控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制，主要運用的方面是：記錄故障且

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實行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關(guān)量實時的數(shù)據(jù)；實時智

能的監(jiān)視各個主要的設(shè)施與系統(tǒng)運行的狀態(tài)；通過鼠標(biāo)或是鍵盤達(dá)到

控制系統(tǒng)的目的。

（三）故障的診斷。

電氣設(shè)施故障具備非線性、復(fù)雜性以及不確定性等特征，運用傳

統(tǒng)方式進(jìn)行的診斷效率較低、準(zhǔn)確率低。人工智能的方式引進(jìn)極大提

升了故障的診斷準(zhǔn)確率，而人工智能的技術(shù)運用在故障的診斷方式主

要有三種：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯以及專家系統(tǒng)。例如，運