郭美峰　何萌

摘 要：在計算機技術(shù)的使用中，人工智能是其中非常重要的部分，也是科技發(fā)展到較高水平的要求，通過人工智能技術(shù)可以對電氣自動化技術(shù)進行發(fā)展和延伸，促進整體技術(shù)的提升。文章對人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用進行研究。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電氣自動化控制;計算機

人工智能技術(shù)在電氣工程自動化控制中的應(yīng)用是電氣工程發(fā)展的必經(jīng)之路。在電氣工程自動化控制當中合理應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅能夠提升電氣工程自動化控制的控制準確性，還能夠極大程度的優(yōu)化整個控制系統(tǒng)的工作效率。為了促使電氣工程自動化控制中更好的應(yīng)用人工智能技術(shù)。

1 人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用

1.1 模糊控制

模糊控制系統(tǒng)主要分成五個部分，分別是輸入輸出接口、模糊控制器、執(zhí)行機構(gòu)、被控對象以及檢測裝置。

1.1.1 模糊控制器

模糊控制器是每一種模糊控制系統(tǒng)中最為重要的一個構(gòu)件。因為被控對象的差異以及動態(tài)特性、靜態(tài)特性需求、各個控制規(guī)則的不同，其最終會形成各種類型的控制器[2]。在模糊控制理論當中，使用基于模糊控制的知識體現(xiàn)以及規(guī)則推理的言語型“模糊控制器”，同樣能夠體現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)與其他控制系統(tǒng)之間的差異和特點。模糊控制器主要具備三大功能，分別是費模糊化處理、模糊化推理以及模糊量化處理。

1.1.2 輸入輸出接口

模糊控制器通過輸入輸出接口能夠?qū)⒈豢貙ο筠D(zhuǎn)變?yōu)槎喾N數(shù)字信號，并對模糊控制器所計算的結(jié)果通過輸出數(shù)字信號經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)變，轉(zhuǎn)換成模擬信號，從而傳輸至被控對象。在I/O接口裝置當中，除了D/A、A/D之外，還包含電平轉(zhuǎn)換功能。

1.1.3 執(zhí)行機構(gòu)

執(zhí)行機構(gòu)主要是步進電動機、伺服電動機、直流電動機以及各種交流電動機，其主要是針對輸出接口所輸出的模擬信號執(zhí)行相應(yīng)動作[3]。

1.1.4 被控對象

被控對象能夠是一個裝置、設(shè)備或者是一個群體，也能夠是一個社會、自然、生產(chǎn)、生物對象。這些被控對象既可以是確定的，也可能是不確定的，既有可能是單變量也有可能是多變量，既有可能滯后也有可能布置后。對此，被控對象是無法確定的，針對某些難以精確計算的數(shù)學模型更加復雜，更適宜使用模糊控制。

1.1.5 檢測裝置

檢測裝置也就是傳感器，傳感器主要是對被控對象以及整個控制過程中形成的被控量轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘柕囊环N設(shè)備。被控量往往是速度、溫度、壓力以及加速度等非電量信號。傳感器在模糊控制系統(tǒng)當中非常重要，其檢測的精度將會直接決定整個模糊控制系統(tǒng)的控制精確度。對此，在選擇傳感器的過程中，應(yīng)當尤為注重選擇高精度、高穩(wěn)定性的傳感器。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種經(jīng)驗型網(wǎng)絡(luò)。人在受到一定的刺激之后，就會反應(yīng)出一種輸出行為，并與相關(guān)聯(lián)的其他神經(jīng)元傳遞這一輸出行為，從而在輸入與輸出之間形成一個非線性的變換關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是以許多單一的元件在多層次組成，以大規(guī)模的并行連接方式組成一個完整的網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當?shù)姆椒ǚ治龊蛯Υ斎氲男盘枴Ｄ７律锷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)所組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠快速、準確處理輸入信號。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是由多個處理單元相連接而組成的一種網(wǎng)絡(luò)。為了模擬人神經(jīng)行為特點，在神經(jīng)科學研究為基礎(chǔ)，設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。但是，在實際的應(yīng)用中，并沒有真正體現(xiàn)人大腦的功能，只是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了模擬、抽象、簡單化的體現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理主要是借助神經(jīng)元之間的交流與傳遞來體現(xiàn)，信息與知識的儲存與應(yīng)用體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)原件的物理關(guān)聯(lián)之間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別與學習主要來源于各種神經(jīng)元的連接權(quán)系數(shù)的動態(tài)性演化過程。多個神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)，當中某一個神經(jīng)元接收到多個輸入信號之后，便會按照預(yù)定的規(guī)則輸出相應(yīng)的信號。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當中神經(jīng)元構(gòu)建非常復雜，所以輸入與輸出信號能夠形成非常多的種類。對此，便可以借助這一特點構(gòu)建黑箱模型，體現(xiàn)某些機理模型還無法客觀描述、準確模擬的規(guī)律。對此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種經(jīng)驗型模型，在電氣自動化控制當中的作用和應(yīng)用也顯得格外重要。

2總結(jié)

綜上所述，人工智能技術(shù)是對人類智力技術(shù)的延伸、擴展以及替代，在目前的勝寒技術(shù)以及控制需求之下，電力自動化控制必須重視對人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新。電力是確保我國經(jīng)濟的根本，在電力行業(yè)中有效應(yīng)用人工智能技術(shù)進行自動化控制，對于電力企業(yè)的發(fā)展而言有著顯著的扶持作用，是提升我國電網(wǎng)工作效率，確保電網(wǎng)安全、高效運行的根本。

參考文獻 ：

[1]紀文革.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思路分析[J].電子測試，2014（3）：137-138.

[2]汪萬彩.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用探討[J].現(xiàn)代制造，2013（12）：125-125.

[3]陶夢春.關(guān)于人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的運用探討[J].城市建設(shè)理論研究：電子版，2011（21）：120-120.

作者簡介：

程炳波（1987―），男，漢族，廣東省佛山市人，2014年畢業(yè)于廣東石油化工學校 電氣自動化技術(shù)專業(yè)，現(xiàn)供職于廣東圣輝電力工程有限公司及職稱助理工程師，研究方向：電氣工程師。