常淑英

摘 要：人類日常生活隨著科技的不斷發(fā)展產(chǎn)生了越來越多的智能化要求。人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用顯著減少了電氣自動化成本，增強(qiáng)了電氣自動化系統(tǒng)的工作效率和安全性。作者在文章中針對人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中應(yīng)用進(jìn)行探討，以期為電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供一些有價值的參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣自動化；智能控制

1 人工智能控制算法概述

現(xiàn)在人工智能技術(shù)正逐漸取代傳統(tǒng)的控制器技術(shù)，通常傳統(tǒng)的控制器技術(shù)采用PID控制算法，按照固定的程序來控制電氣系統(tǒng)的運作，在控制過程中，通常采用的PID控制算法，如圖1所示，PID控制算法的參數(shù)無法確定，而且參數(shù)一旦變化，PID算法很難適應(yīng)其變化。另外其也容易受到外來干擾因素的影響，經(jīng)常會出現(xiàn)較大的超調(diào)情況，從而導(dǎo)致調(diào)試的難度增大難以起到合理地調(diào)節(jié)作用。而人工智能技術(shù)恰恰解決了PID控制存在的這些問題，模糊控制算法是人工智能技術(shù)的主要算法之一。模糊控制算法常被運用在出現(xiàn)較大誤差的情況，改進(jìn)后的PID控制算法被運用在誤差較小的情況。PID控制算法中的P、I、D分別指比例作用、積分作用、微分作用，輸出等于這三者之和，如果積分作用降低，一旦參數(shù)有變化，則難以消除靜誤差，而超調(diào)情況又會伴隨積分作用升高出現(xiàn)?，F(xiàn)在將PID算法結(jié)合人工智能技術(shù)加以改進(jìn)，得到輸出等于比例作用、積分作用、微分作用和微分積分作用（∫I）之和。由此可以看出，新算法在原有算法的基礎(chǔ)上新增了一個新的參數(shù)微分積分作用（∫I），盡管確定參數(shù)的難度有所增加，但是可以依據(jù)各個參數(shù)之間的相互作用，確定比例作用為K（1/t），微分作用為K（1-1/t）d，因此可以得到輸出=P[1/t+（1-1/t）d]+（1/M）∫[1/t+（1-1/t）d]，在這個公式中，速率參數(shù)P的作用是調(diào)節(jié)微分和比例的大小，如果增加P等于增加微分時間同時減少比例帶。相反，如果減少P，相當(dāng)于是減少微分作用的同時增加比例帶。從而提高了人工智能技術(shù)控制對象的精確度。

2 人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用

最近幾年，許多科研機(jī)構(gòu)和科研人員都在開展人工智能技術(shù)的研究，極大地推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。如今人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在電氣自動化控制方面，如智能診斷電氣設(shè)備故障、電氣產(chǎn)品的設(shè)計、電氣系統(tǒng)的人工智能控制以及系統(tǒng)安全保護(hù)等方面。

2.1 優(yōu)化設(shè)計電氣設(shè)備

優(yōu)化設(shè)計電氣設(shè)備，需要綜合考慮電路、電機(jī)電氣、電磁等多個方面，還需要結(jié)合過去豐富的設(shè)計經(jīng)驗。因此，非常復(fù)雜，難度很大。以前人們通常是在實驗室通過手工制作的方式來進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計，這種方式難以獲得最佳方案。現(xiàn)在，計算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，很多電氣設(shè)備的設(shè)計中都運用了計算機(jī)輔助設(shè)計（CAD），CAD技術(shù)可以大大縮短產(chǎn)品開發(fā)周期。設(shè)計人員將人工智能融入到CAD技術(shù)中，可以提高產(chǎn)品的設(shè)計效率和質(zhì)量。人工智能在電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在專家系統(tǒng)和遺傳算法兩方面。雖然我們無法確定電氣設(shè)備何時發(fā)生故障，但是發(fā)生故障之前一般都有預(yù)兆，這些預(yù)兆預(yù)示著故障將要發(fā)生。因此我們可以在電氣設(shè)備中引入專家系統(tǒng)，盡量及時地發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備中的故障預(yù)兆，做到平時預(yù)防，發(fā)生故障及時處理。而具備先進(jìn)計算方法，高精度計算結(jié)果的遺傳算法被廣泛應(yīng)用于電氣產(chǎn)品的智能化設(shè)計中。除了專家系統(tǒng)和遺傳算法這兩種方法之外，目前電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計中經(jīng)常使用的還有模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

2.2 智能診斷電氣設(shè)備的故障

工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，使得現(xiàn)在的電氣自動化系統(tǒng)越來越復(fù)雜，設(shè)備種類和數(shù)量越來越多。一般來說系統(tǒng)越復(fù)雜，出現(xiàn)故障就越難診斷。如果不能及時處理故障，就可能會中斷工業(yè)生產(chǎn)，造成經(jīng)濟(jì)損失，甚至?xí)斐缮a(chǎn)人員的人身傷害。傳統(tǒng)的故障診斷方式難以精確定位故障點，往往不能及時處理設(shè)備故障，導(dǎo)致設(shè)備故障不斷擴(kuò)大?，F(xiàn)在，使用人工智能技術(shù)對電氣設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，就可以實時監(jiān)測設(shè)備的運行情況，可以精確地定位設(shè)備的故障點，還可以自動生成故障解決方案，這就大大降低了維護(hù)人員處理故障的難度，提高了設(shè)備維護(hù)效率。

2.3 人工智能在電氣控制過程中的應(yīng)用

電氣系統(tǒng)中的電氣控制過程至關(guān)重要，運用人工智能實現(xiàn)智能化的電氣控制過程極大地提高了系統(tǒng)的工作效率，大大降低生產(chǎn)成本。人工智能技術(shù)在電氣控制中的運用主要包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制等。比如使用的最廣泛的模糊控制主要通過直流和交流傳動來實現(xiàn)，Sugeno和Mamdani是電氣直流傳動控制過程中最主要的兩種模糊邏輯控制。其中Sugeno屬于Mamdani的特殊情況，而實際應(yīng)用中主要通過Mamdani來控制調(diào)速。在交流傳動控制過程中模糊控制器基本取代了常規(guī)調(diào)速控制器，從而發(fā)揮相應(yīng)的功能。

2.4 人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

現(xiàn)在，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性要求越來越嚴(yán)格，因此PLC控制系統(tǒng)漸漸取代了比較落后的繼電控制器。PLC控制系統(tǒng)可以實時監(jiān)測系統(tǒng)某個環(huán)節(jié)的同時對整個系統(tǒng)的安全生產(chǎn)進(jìn)行協(xié)調(diào)。比如火力發(fā)電的輸煤系統(tǒng)由煤的裝運，存儲，卸載，分配及輔助系統(tǒng)等幾個部分組成。主站層，現(xiàn)場傳感器、遠(yuǎn)程IO站構(gòu)成了輸煤控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)體系，其中主站層由PLC和人機(jī)接口構(gòu)成。只需要安排少量人員在主站層的集控室內(nèi)，通過顯示屏對整個系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測。軟繼電器大量的取代了原先的實體元件，從而提高了生產(chǎn)效率的同時減少了故障發(fā)生頻率，提高了系統(tǒng)的可靠性。

3 結(jié)束語

總之，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的運用時是大勢所趨，雖然我國的人工智能技術(shù)近幾年有了較大進(jìn)展，但是還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展要求，所以，我們要用發(fā)展的眼光來看待人工智能技術(shù)，繼續(xù)努力，堅持探索如何更好地將人工智能運用于電氣自動化控制中。

參考文獻(xiàn)

[1]曹承志.人工智能技術(shù)[M].清華大學(xué)出版社，2010.

[2]張聰一，劉穎超.電氣自動化控制中人工智能技術(shù)[J].科技傳播，2012，04（15）.