彭淑花

內(nèi)蒙古交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院

人工智能在電氣應(yīng)用中的研究進(jìn)展

彭淑花

內(nèi)蒙古交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院

隨著人工智能技術(shù)以及電氣自動化技術(shù)的飛速發(fā)展，兩者的結(jié)合以及成為電氣應(yīng)用發(fā)展的主要趨勢之一。筆者通過本文來研究說明人工智能在電氣應(yīng)用中的研究發(fā)展?fàn)顩r。首先針對人工智能及主要分支概況進(jìn)行了詳細(xì)的說明，接著對人工智能的實(shí)現(xiàn)方式發(fā)展情況進(jìn)行了簡單的分析，并在以上兩者的基礎(chǔ)上對人工智能在電氣應(yīng)用中的研究現(xiàn)狀從優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷、智能控制三個(gè)角度進(jìn)行了詳細(xì)的分析，并對人工智能在電氣應(yīng)用中目前所存在問題有針對性地提出，并對其未來的發(fā)展情形進(jìn)行展望，以供各研究工作者分析參考。

人工智能；電氣應(yīng)用；研究進(jìn)展

引言

電力系統(tǒng)的主要組成器件有發(fā)電機(jī)、變壓器、電動機(jī)、斷路器、接觸器等設(shè)備，毫無疑的穩(wěn)定和可靠，與電網(wǎng)的復(fù)雜程度和規(guī)模是一對相反的因素。隨著電力系統(tǒng)的不斷擴(kuò)大，所使用的電氣設(shè)備的數(shù)量及種類的不斷增多，尋找新的提高電氣設(shè)備的性能指標(biāo)和可靠性的方法，顯得至關(guān)重要。

人工智能是一門隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器的計(jì)算能力不斷增強(qiáng)，數(shù)學(xué)算法的研究不斷深入，而逐漸發(fā)展起來的一門新興的前沿學(xué)科。它的主要功能是采用計(jì)算機(jī)通過一定的計(jì)算來模擬人類的思考過程以及解決問題的能力。這是以前的技術(shù)和設(shè)備所難以實(shí)現(xiàn)的，但是隨著近年來信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能幾乎在各個(gè)領(lǐng)域都能找到自己的用武之地。目前我國在人工智能領(lǐng)域的理論研究方面不斷取得突破性的進(jìn)展的同時(shí)，在應(yīng)用層面上，應(yīng)用的領(lǐng)域和使用的水平都迅速提高。

隨著電氣設(shè)備的需求量的不斷增加，并且其設(shè)計(jì)、生產(chǎn)到運(yùn)行、控制的整個(gè)生命周期都比較復(fù)雜，使用傳統(tǒng)的控制質(zhì)量的方法很難做到萬物一失，從而影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全以及運(yùn)行效率。但是人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以成功解決這個(gè)問題，在提高效率的同時(shí)控制產(chǎn)品質(zhì)量，以及保證運(yùn)行安全。國內(nèi)外已經(jīng)有一些將人工智能技術(shù)引入電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷及控制過程,并取得成功的經(jīng)驗(yàn)。所以筆者通過本文在總結(jié)人工智能在電氣設(shè)備領(lǐng)域取得成果的基礎(chǔ)上，對存在問題提出一些看法并對今后的發(fā)展趨勢作一展望，以供各技術(shù)人員參考研究。

1、人工智能及主要分支概況

第一次使用人工智能這一術(shù)語的是智能之父美國人約翰·麥卡錫，這標(biāo)志人工智能的誕生。人工智能是世界上三大尖端技術(shù)之一，涉及到控制論、信息論、系統(tǒng)論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)學(xué)科的內(nèi)容和概念。被各領(lǐng)域的專家學(xué)者研究使用，并且取得了許多研究成果，為許多行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供了動力。

人工智能的經(jīng)過今年的不斷發(fā)展，以及在各行業(yè)的不斷引用，產(chǎn)生了許多分支。其中模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法是其中最為活躍的四大分支，他們各有其優(yōu)缺點(diǎn)，限于篇幅原因，這里不再贅述。

2、人工智能的實(shí)現(xiàn)

目前大多數(shù)的人工智能系統(tǒng)都是在基于計(jì)算機(jī)的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)的。這些計(jì)算機(jī)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)或者哈弗結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，具有比較強(qiáng)大的獨(dú)立計(jì)算能力，從而滿足了人工智能系統(tǒng)的計(jì)算需求。這些計(jì)算機(jī)一般都需要通過軟件編程后才能實(shí)現(xiàn)其特定的人工智能功能，常用的人工智能語言包括，傳統(tǒng)的函數(shù)型語言Lisp、邏輯型語言Pro log及面向?qū)ο笳Z言Smalltalk、VC++及VB等。

由于使用編程的方法對某些人工智能算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，對許多程序員來說并不是一件容易的事情，這需要程序員不僅對計(jì)算機(jī)的硬件知識有所掌握，精通一門編程語言，還需要程序員有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)功底，才能實(shí)現(xiàn)算法的效率與占用的計(jì)算機(jī)資源兩方面上的優(yōu)化。從而為了縮短人工智能應(yīng)用程序的開發(fā)周期，許多計(jì)算工具應(yīng)用而生。MATLab就是其中之一，這個(gè)可視化的軟件不僅包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，還提供了許多人工智能相關(guān)的Matlab函數(shù)，從而使得實(shí)現(xiàn)人工智能的算法更加簡單，大大降低了對程序員數(shù)學(xué)能力的要求。另外，還有多種專家系統(tǒng)工具用于開發(fā)特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，如IN SIG HT、GU RU、CLIPS、ART等。這些實(shí)用工具都降低了開發(fā)人工智能應(yīng)用程序的門檻，為開發(fā)人員提供了便利條件。

人工智能相關(guān)的計(jì)算機(jī)硬件方面也在不斷地發(fā)展，為人工智能的應(yīng)用提供強(qiáng)大的動力。首先是哈佛結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生，將程序與數(shù)據(jù)分開存儲，各有自己總線，從而執(zhí)行程序與讀取數(shù)據(jù)兩者并行，大大提高了運(yùn)行速度。硬件的發(fā)展，也就使得許多由于計(jì)算能力和計(jì)算機(jī)存儲的限制而難以實(shí)現(xiàn)的人工智能的應(yīng)用成為了現(xiàn)實(shí)。同時(shí)許多芯片生產(chǎn)廠家已經(jīng)開發(fā)出需要集成有人工智能算法的專用芯片，這種芯片相比帶獨(dú)立計(jì)算機(jī)的芯片，由于其硬件結(jié)構(gòu)針對一種算法進(jìn)行的強(qiáng)大的優(yōu)化，其運(yùn)行效率強(qiáng)大很多。

3、人工智能在電氣上的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，應(yīng)用領(lǐng)域的不多增多，受到了許多高等院校及科研機(jī)構(gòu)的重視。

3.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)

電氣設(shè)備與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是一項(xiàng)對人力財(cái)力消耗都很大的工作。電氣設(shè)備與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)十分復(fù)雜，涉及到許多電路、電磁場、電機(jī)電器等學(xué)科的知識以及大量的經(jīng)驗(yàn)公式和數(shù)據(jù)。如果僅通過手工計(jì)算和試驗(yàn)，很難提高工作效率和保證工作質(zhì)量。但是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在電氣設(shè)備與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)工作中的引入，極大地提高了產(chǎn)品研發(fā)的效率，并且質(zhì)量相比之前也更有保證。人工智能是對使傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)的又一次的改革，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率及質(zhì)量保證方面具有十分重要的意義。

用于優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)比較先進(jìn)的人工智能優(yōu)化算法。在電氣產(chǎn)品人工智能領(lǐng)域內(nèi)優(yōu)化設(shè)計(jì)工作中有許多都是使用這種方法或者由其衍生出來的方法。專家系統(tǒng)是另一個(gè)優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能技術(shù)，但從已經(jīng)成型的相關(guān)系統(tǒng)來看，這種系統(tǒng)雖然具有強(qiáng)大潛力，不過總體上仍處于研究階段。目前我國許多大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)在專家系統(tǒng)方面以及取得技術(shù)性的突破。

優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法除了遺傳算法與專家系統(tǒng)還有模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊數(shù)學(xué)非常善于解決不精確與不確定因素相關(guān)的設(shè)計(jì)問題，從而分別將模糊理論用于電磁電器及感應(yīng)電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，可以收到設(shè)計(jì)出來的系統(tǒng)概念明確,易于實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)效果?；谛〔ㄗ儞Q的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使用在電氣設(shè)備的電磁設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，可以克服單純采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度較慢的缺陷，提高其使用價(jià)值。

3.2 故障診斷

電氣設(shè)備發(fā)生故障的征兆總是錯綜復(fù)雜的，具有相當(dāng)?shù)牟淮_定性及非線性。當(dāng)一個(gè)征兆發(fā)生了，并不能確定故障是否接下來就發(fā)生，或者什么時(shí)候發(fā)生，從而給電氣系統(tǒng)的故障診斷帶來很大的困擾。但是使用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢，給電氣系統(tǒng)的故障診斷帶來幫助。已在電氣設(shè)備故障診斷方法發(fā)揮重要作用的人工智能分支主要有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如在發(fā)電機(jī)及電動機(jī)的故障診斷方面，可以采用模糊理論對汽輪發(fā)電機(jī)及感應(yīng)電動機(jī)的故障進(jìn)行模糊診斷，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的功能對電機(jī)故障進(jìn)行自動識別，采用兩個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對同步發(fā)電機(jī)定子繞組進(jìn)行保護(hù)都是非常成熟的故障診斷案例。

3.3 智能控制

智能控制的概念在自動控制領(lǐng)域已經(jīng)逐漸成熟，而在電氣設(shè)備領(lǐng)域的報(bào)道卻并不多見?？捎糜陔姎鈶?yīng)用方面的智能控制人工智能方法主要有3個(gè)，分別是模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)。其中最簡單、并有應(yīng)用物理意義的方法是模糊控制，從而它的使用案例比較多。也有高校和研究機(jī)構(gòu)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)在電氣系統(tǒng)上的應(yīng)用進(jìn)行研究，并取得一定的成果。

4、人工智能在電氣應(yīng)用中的存在問題及對未來的展望

首先雖然我國在人工智能在電氣應(yīng)用方面的研究工作已經(jīng)取得了一定成績，并形成一些十分優(yōu)秀的理論成果，但整體相比西方發(fā)達(dá)國家來說，其應(yīng)用的水平仍較低。對電氣科技工作者而言，當(dāng)務(wù)之急是解決科研成果向?qū)嵱棉D(zhuǎn)化的問題，形成產(chǎn)品，將科學(xué)技術(shù)真正轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。其次在電氣領(lǐng)域內(nèi)部各行業(yè)的發(fā)展水平并不平衡。再次人工智能由于實(shí)際應(yīng)用需求很大，從而受到優(yōu)先的發(fā)展和完善。

隨著計(jì)算機(jī)硬件軟件水平的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)的功能也逐漸得到良好的實(shí)現(xiàn)，其理論也得到長足的發(fā)展，在電氣應(yīng)用上的應(yīng)用也越來越廣泛，許多學(xué)者在這個(gè)方面上作出了卓越的貢獻(xiàn)。但是我們在人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域相比發(fā)達(dá)國家依然具有一定的差距，從而各科研工作人員，仍需加強(qiáng)合作，在前人的基礎(chǔ)上不斷推動這一技術(shù)的發(fā)展。

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圖6.600t全回轉(zhuǎn)浮吊應(yīng)力云圖

5.結(jié)語

本文介紹了600t全回轉(zhuǎn)浮吊的研制、設(shè)計(jì)、計(jì)算和總裝計(jì)劃。風(fēng)力發(fā)電是可持續(xù)發(fā)展的清潔能源，本項(xiàng)目可應(yīng)用于海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的安裝。

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作者簡介：蔣克勤（1974-），女，江蘇無錫人，本科，實(shí)驗(yàn)師，江蘇省無錫交通高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校。

彭淑花（1981-），女，內(nèi)蒙古赤峰人，講師，本科，研究方向：自動化。