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浅谈人工智能在电气工程的应用

发布日期:2020-03-04 16:55:50来源:土木工程网推荐:土木龙


上一篇:电力土建地基处理技术研究   下一篇:电气工程自动化技术探究
导读:
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在科学技术快速发展的推动下,人工智能的完善性、应用范围日渐提升,基于此,本文就人工智能控制技术优势进行分析,并围绕电气设备优化设计、电气控制过程有效应用分析等四方面对人工智能在电气工程自动化中的应用进行
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 摘要:在科学技术快速发展的推动下,人工智能的完善性、应用范围日渐提升,基于此,本文就人工智能控制技术优势进行分析,并围绕电气设备优化设计、电气控制过程有效应用分析等四方面对人工智能在电气工程自动化中的应用进行了详细论述,希望论述内容能够为相关业内人士带来一定启发。

关键词:人工智能;电气工程自动化;控制技术

由于人工智能摆脱了传统技术和方法的束缚,这就使得其相较于传统学科在衍生性、学科相融性方面表现较为优秀,这种优秀表现正是其在电气工程自动化领域应用的优势所在,而为了最大化发挥这种优势,正是本文就人工智能在电气工程自动化中应用展开具体研究的原因所在。

1人工智能控制技术优势

神经、模糊、遗传算法、模糊神经、AI控制器均属于常见的人工智能研究方法,这类研究方法可以被视作一类非线性函数近似器,而基于这一角度入手本文认为具备高度技术性和专业性特点的人工智能在控制领域具备以下几方面优势:(1)无需实现准备模型。在传统的函数估计器应用中,事先准备控制对象模型属于必备控制环节,这是由于其无法确定参数具体情况,但人工智能控制技术却能够实现精准掌控实际控制对象。

(2)实时调整性能。在响应和下降时间、鲁棒性的变化支持下,其性能可实现实时调整。

(3)调节容易。通过信息、语言、数据,哪怕是没有经过相关技术培训的人员也能够轻松实现人工智能控制技术的调节,这在函数估计器应用中几乎不敢想象。

(4)控制一致性优秀。输入新的未知数据时,人工智能控制技术能够实现较高质量的估计,其实践应用价值由此得以进一步提升[1]。

2人工智能在电气工程自动化中的应用

2.1电气设备优化设计。传统意义上的电气设备优化设计往往较为复杂,设计人员必须较好掌握电路、电磁场等基础知识,并具备丰富的设计经验,但这些仍旧不能保证电气设备优化设计取得最优方案,因此在计算机辅助进行的电气设备优化设计中,引入人工智能开始逐渐被学界所重视,遗传算法、专家系统两种典型人工智能研究方法均属于其中的应用典型,电气设备优化设计的时间缩短、水平提升实现也得益于此。例如,很多时候电气设备的优化设计是建立在实际应用出现的故障上的,而由于故障的发生往往是非线性、不确定的,人工智能中的专家系统研究方法由此便能够结合故障发生预兆开展优化设计,由此优化设计的质量便能够得到较好保障。

2.2电气设备事故、故障诊断。电气领域传统的事故、故障诊断方法存在准确率不高的问题,如发动机、发电机、变压器的事故与故障往往通过收集变压器油产生气体进行诊断,这种诊断虽然在气体样本的分析支持下具备较高准确性,但大量的时间消耗、人力成本浪费却很容易对工业生产等领域带来较为负面影响,这也是该诊断方法往往不用于日常诊断的原因。由于电气设备事故、故障的发生原因繁复多变且往往事发突然,这就使得相关事故、故障诊断对速度和准确性均有较高要求,诊断出错很容易带来严重损失,而这就为人工智能故障诊断提供了应用契机,神经网络、模糊理论、专家技术均能够较好应用于该领域。例如,近年来在业界流行的基于小波分析神经网络理论的电气设备故障诊断便属于其中代表,在Chaari复值小波、递推算法、特征提取支持下,该人工智能的应用能够围绕故障种类、故障性质、故障定位三个方面开展深入分析,由此电气设备的故障发生范围能够不断得以缩小,并最终明确故障发生部位,生产效率提升、故障损失减少由此便能够顺利实现。

2.3电气控制过程有效应用分析。电气技术的快速发展使得电气控制的重要性不断提升,越来越多的学者也因此致力于电气化系统稳定高效运行的研究,某种程度上这类研究可以称得上是困扰学界的难题。电气控制对技术人员的操作有着较高要求,但在严格操作流程、繁琐操作步骤最大程度避免了操作事故出现的同时,较低的操作效率对行业的发展带来了不小的负面影响,而这同样为人工智能提供了应用契机。在计算机、自动计算技术支持下,人工智能得以实现部分人类负责劳动的代替,同时实现的电气系统远程操作和控制,也为人力物力资源的投入降低、工作效率和精准度提升带来了有力支持。在笔者的实际调查中发现,人工智能领域典型的专家系统控制、神经网络控制、模糊控制均能够较好用于人工智能下的电气控制过程,其中模糊控制需要结合电气直流与交流的通过实现,Mamdani、Sugeno均属于模糊逻辑控制下电气控制过程代表,Mamdani控制主要负责电气控制中的调速控制,而Sugeno则负责前者例外情况的控制。相较于传统调速控制器,结合模糊控制的电气控制在控制功能方面更为优秀,而其高度自动化特征也使得电气控制效率、质量将实现大幅度提升,相关企业的控制成本投入也将大大缩减,由此可见人工智能在电气控制领域的应用价值。

3结语

综上所述,人工智能能够较好用于电气工程自动化领域,文章的第二节直观说明了这一认知。而在此基础上,本文涉及的基于小波分析神经网络理论的电气设备故障诊断、模糊控制下的电气控制过程,则证明了研究的价值。因此,在相关领域的理论研究和实践探索中,本文内容便能够发挥一定参考作用。

参考文献:

[1]王茹鑫.人工智能在电气工程自动化中的应用研究[J].科技创新导报,2016,13(14):15+17.

[2]郑全举.电气工程自动化中人工智能的应用[J].科技创新与应用,2016(23):138.

 

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