1人工智能理論

人工智能技術(shù)就本質(zhì)而言是對于模擬人腦的思維和處理事務(wù)的方式，但有別于人腦思維的是人工智能只是進(jìn)行無意識的機(jī)械的物理操作，并不具備像人腦一樣的創(chuàng)造性（見圖1）。人工智能的最終目標(biāo)是通過不斷研究人類智能生產(chǎn)出能夠高度和人類智能及思維方式的相似反應(yīng)的智能機(jī)器。研究領(lǐng)域主要有：機(jī)器人、語言識別、圖像識別以及自然語言處理和專家系統(tǒng)等。目前人工智能在我國電氣化控制中的技術(shù)實(shí)際應(yīng)用還不是很多，這需要我們今后不斷地去探索研究，去更好地促進(jìn)電氣領(lǐng)域快速發(fā)展。

2人工智能控制技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

人工智能控制不同分支通常需要有針對性的研究方法。但其中采用神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳等算法的AI控制器都可看成為一類非線性函數(shù)近似器。既然有利于從總體上的直觀了解，并且有利于實(shí)現(xiàn)對控制策略的進(jìn)行統(tǒng)一開發(fā)。這些AI函數(shù)近似器大大優(yōu)于通常的函數(shù)估計(jì)器。表現(xiàn)有以下幾個方面。（1）設(shè)計(jì)之前無需事先準(zhǔn)備控制對象的模型。由于無法確定參數(shù)的具體情況導(dǎo)致變化不確定性和非線性時(shí)的信息等不確定的。通過使用人工智能控制器可以很好的解決動態(tài)方程很難精確掌握實(shí)際控制對象現(xiàn)象。（2）人工智能控制器可以根據(jù)實(shí)際響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等變化適當(dāng)調(diào)整以提高自身性能。（3）人工智能控制器比傳統(tǒng)的控制器調(diào)節(jié)更容易，在沒有進(jìn)過相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)時(shí)，也能根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)、信息和語言等便捷的進(jìn)行設(shè)計(jì)操作。（4）人工智能控制器通常情況下表現(xiàn)出相當(dāng)好的一致性，即使驅(qū)動器的特性有差異，當(dāng)輸入一些新的未知數(shù)據(jù)它們也能很好的估計(jì)。

3人工智能的實(shí)際應(yīng)用

近年來人工智能技術(shù)快速的發(fā)展，高等院校及科研機(jī)構(gòu)研究人員開始展開將人工智能應(yīng)用到電氣工程自動化控制中的研究工作。在電氣方面的研究工作主要有電氣設(shè)備故障的預(yù)測、診斷、電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)、控制以及系統(tǒng)保護(hù)等方面。

3.1對電氣設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)

對電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作，不僅要有電路、電磁場、電機(jī)電器等方面的基礎(chǔ)知識，并能靈活應(yīng)用，而且還要有豐富的過去運(yùn)用設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)。以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中根據(jù)經(jīng)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)室通過人工手動制作的方式進(jìn)行，所以要想獲得最優(yōu)方案是很難的。計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中的手工設(shè)計(jì)方式逐漸被計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）所替代，產(chǎn)品開發(fā)周期得到極大縮短。通過在CAD技術(shù)里引人人工智能，幫助設(shè)計(jì)人員提升所設(shè)計(jì)產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)計(jì)的效率。用于電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能應(yīng)用主要集中在遺傳算法和專家系統(tǒng)兩方面。遺傳算法由于其計(jì)算方法先進(jìn)，計(jì)算結(jié)果精度高，因此遺傳算法及其衍生算法普遍應(yīng)用于對電氣產(chǎn)品的智能化優(yōu)化設(shè)計(jì)中。另外使用較多的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是專家系統(tǒng)。電氣設(shè)備發(fā)生故障一般是不確定和非線性的，但在故障之前有著一定的預(yù)兆，而這些預(yù)兆和故障之間又有著很緊密的聯(lián)系。通過人工智能加入可以使用專家系統(tǒng)得到最大限度的發(fā)揮。除此兩種方法外目前模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法也有被運(yùn)用到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)當(dāng)中。

3.2對電氣設(shè)備的事故以及故障進(jìn)行診斷

電氣領(lǐng)域中通常而言，傳統(tǒng)的診斷方法不足之處就是準(zhǔn)確率不高。發(fā)動機(jī)、發(fā)電機(jī)和變壓器等事故和故障出現(xiàn)的頻率很高。傳統(tǒng)的方法是通過對收集的變壓器油產(chǎn)生的氣體進(jìn)行分析，然后根據(jù)氣體樣本的分析結(jié)果來對故障是否存在做出判斷。不僅消耗大量的時(shí)間，而且還很費(fèi)人力，時(shí)效比較低下，所以并不方便在平常的診斷中應(yīng)用。其中原因也是紛繁復(fù)雜多變的。而這些事故和故障往往都是事發(fā)突然。由于故障需要快速的解決的特性，如果得不到及時(shí)診斷處理或者診斷處理過程中使用的方法不當(dāng)，將會造成非常嚴(yán)重的損失。所以他們處理起來一般是非常棘手的。圖2為人工智能的故障診斷方法。在電氣故障和事故診斷中有效的運(yùn)用融入了人工智能技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論和專家技術(shù)主要技術(shù)可以很好解決傳統(tǒng)方法遇到的問題，大幅提升故障診斷準(zhǔn)確率，進(jìn)而成倍的提高生產(chǎn)效率，減少損失。

3.3對電氣控制過程中的有效應(yīng)用進(jìn)行分析

在電氣技術(shù)逐漸現(xiàn)代化的的今天，電氣控制過程起著相當(dāng)重要的作用，確保電氣化系統(tǒng)穩(wěn)定高效的運(yùn)行一直以來都是業(yè)界和學(xué)界所面臨的難題。電氣控制對技術(shù)人員的操作過程要求是非常嚴(yán)格，具體操作步驟也很復(fù)雜繁瑣。如何提高其操作效率是相關(guān)研究工作人員一直潛心研究最求的階段性目標(biāo)。而人工智能的出現(xiàn)有效地解決了這些問題，人工智能借助于計(jì)算機(jī)或自動計(jì)算等核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了代替部分需要人類智能額的負(fù)責(zé)勞動。界面化的形式不僅可以簡化了日常操作過程中操作流程，而且還可以了對電氣系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制及其操作。此外還可可對某些重要信息或資料進(jìn)行及時(shí)地儲存，以方便日后進(jìn)行查閱，通過此技術(shù)還可自動進(jìn)行表報(bào)的生成，大幅度降低了人力物力資源的投入，大幅提高工作效率及其精確度。人工智能在電氣自動化中的應(yīng)用主要在專家系統(tǒng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以及模糊控制等方面。其中模糊控制此過程主要是通過電氣傳統(tǒng)過程中的直流及交流傳動的作用而得以實(shí)現(xiàn)的。一般情況下電氣直流傳動控制過程中模糊邏輯控制主要包括了Mamdani和Sugeno。在具體應(yīng)用中，前者大多數(shù)是用來進(jìn)行調(diào)速控制，后者則屬于前者的一個例外情況。而在交流傳動過程中等相關(guān)問題的應(yīng)用而大多用模糊控制器取代傳統(tǒng)的常規(guī)調(diào)速控制器從而更好的實(shí)現(xiàn)控制功能。

3.4對控制及保護(hù)功能進(jìn)行實(shí)現(xiàn)

目前比較廣泛運(yùn)用的人工智能能實(shí)現(xiàn)對所有開關(guān)量、模擬量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)自動采集與處理，并能按照設(shè)計(jì)者預(yù)先設(shè)計(jì)好的要求進(jìn)行定時(shí)批量的整理和存貯。還可以通過運(yùn)用圖像生成軟件對于電氣系統(tǒng)進(jìn)行歷史運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行真實(shí)畫面模擬顯示。電流、電壓、隔離開關(guān)、斷路器等電機(jī)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)的到直觀形象的反應(yīng)，一目了然。操作人員可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的分析及建立圖表。這里需要注意的是因?yàn)閳D像和畫面比正常的字符數(shù)據(jù)所要占用的系統(tǒng)資源更多，因此也需要考慮實(shí)際控制端設(shè)備的硬件條件是否符合需求，這樣可以避免因控制終端因生成圖像等需要耗費(fèi)大量運(yùn)算資源而導(dǎo)致系統(tǒng)其它重要控制程序的運(yùn)行不穩(wěn)定或者卡死的情況發(fā)生。實(shí)現(xiàn)了對各主要設(shè)備的模擬量數(shù)值、實(shí)際開關(guān)狀態(tài)的實(shí)時(shí)智能監(jiān)視掛牌檢修功能，有事故報(bào)警越限和狀態(tài)變化事件報(bào)警，順序記錄系統(tǒng)中的各項(xiàng)事件，并進(jìn)行在線分析負(fù)序量計(jì)算等。綜合集成了聲光、語音、電話圖象等多模式同時(shí)或選擇性報(bào)警。在操作控制方面，智能化技術(shù)是技術(shù)人員可以通過鍵盤或鼠標(biāo)實(shí)現(xiàn)對隔離開關(guān)，斷路器等的現(xiàn)場或者遠(yuǎn)程控制，勵磁電流的調(diào)整。順序記錄并實(shí)時(shí)對模擬量故障進(jìn)行錄波，相關(guān)波形捕捉，開關(guān)量變位，在線參數(shù)設(shè)定及修改，保護(hù)定值包括軟壓板的投退。運(yùn)行管理操作票專家系統(tǒng)，自動保存運(yùn)行日志，隨時(shí)備查，自動生成報(bào)表的及存儲或打印，描繪系統(tǒng)運(yùn)行曲線等。圖3人工智能的控制功能示意圖。

3.5在電力系統(tǒng)自動化中應(yīng)用

在火力發(fā)電廠中，通常有順序控制和開關(guān)控制兩部分構(gòu)成輔助系統(tǒng)的工藝流程。隨著人工智能科技的不斷進(jìn)步，社會對電力行業(yè)在生產(chǎn)中要保持穩(wěn)定性和流暢性的要求不斷提高，現(xiàn)在很多大型的電力企業(yè)均將PLC控制系統(tǒng)逐步代替輔助系統(tǒng)中的比較傳統(tǒng)落后的繼電控制器。通過PLC控制系統(tǒng)可以一方面對某個工藝流程進(jìn)行實(shí)時(shí)的控制，另一方面協(xié)調(diào)全廠的安全生產(chǎn)。火力發(fā)電廠輸煤系統(tǒng)有上煤、儲煤、卸煤、配煤以及輔助系統(tǒng)等幾個部分共同構(gòu)成。輸煤控制系統(tǒng)由主站層、現(xiàn)場傳感器和遠(yuǎn)程IO站三部分組成連貫的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。其中由人機(jī)接口和PLC共同構(gòu)成主站層，少許工作人員在設(shè)置有主站層的集控室內(nèi)，通過系統(tǒng)的顯示屏以自動控制為主手動控制為輔對系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)視和控制，大幅可以提高發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)效率。由于PLC的在發(fā)電廠里的廣泛應(yīng)用，以往的實(shí)物元件大部分可以用軟繼電器來代替，既提高了系統(tǒng)的可靠性，又節(jié)省了電力企業(yè)的設(shè)備零配件的投入。隨著PLC技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了電廠不同發(fā)電機(jī)組在供電系統(tǒng)之間自動切換，供電的可靠性和穩(wěn)定性得到很大程度上提高是不言而喻的。圖4為NEMS智能綜合監(jiān)控系統(tǒng)。

4結(jié)語

綜上所述，隨人類社會不斷的發(fā)展進(jìn)步要求生產(chǎn)力更加先進(jìn)，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷飛速發(fā)展，微電子技術(shù)、軟件技術(shù)的不斷進(jìn)步更多的科研成果開始運(yùn)用到生產(chǎn)生活中來，這也促進(jìn)了人工智能技術(shù)的進(jìn)步。人工智能的實(shí)現(xiàn)在相當(dāng)長時(shí)期內(nèi)仍應(yīng)保持軟件和硬件齊頭并進(jìn)的發(fā)展。軟件方面,越來越多的新的開發(fā)工具不斷涌現(xiàn)，使人工智能越來越方便地被設(shè)計(jì)運(yùn)用于各種領(lǐng)域。硬件方面，隨著電子集成技術(shù)工藝的不斷更新?lián)Q代，人工智能芯片控制能力更強(qiáng)悍，性能覆蓋性更全面好、價(jià)格也變得更低廉。這些良好的條件都有利于人工智能技術(shù)更全面更快速應(yīng)用實(shí)際生產(chǎn)生活中。人工智能諸多方面應(yīng)用都體現(xiàn)了一個高度自動化的特征。提高機(jī)械的人類意識化能力，使其具備擬人化感知能力、行為能力和思維能力的強(qiáng)化控制自動化即為人工智能技術(shù)的核心主題。所以在未來時(shí)間里將人工智能化技術(shù)廣泛大量應(yīng)用在電氣工程自動化控制中將會是一個新的發(fā)展趨勢，我們有理由相信電氣自動化控制在有人工智能技術(shù)廣泛融入下將有廣闊的發(fā)展前景，進(jìn)而更好的為人類社會服務(wù)。

本文作者：朱金芳 單位：浙江工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院