發(fā)布時(shí)間：所屬分類：電工職稱論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)在諸多領(lǐng)域取得了較大發(fā)展成果，并且已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的重視，成了一門廣泛交叉的前沿性學(xué)科。目前已有多種人工智能技術(shù)應(yīng)用于工電氣工程中，人工智能模擬了人腦的工作方式，在機(jī)器設(shè)計(jì)當(dāng)中加以運(yùn)用，讓機(jī)器帶動(dòng)
摘要：經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)在諸多領(lǐng)域取得了較大發(fā)展成果，并且已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的重視，成了一門廣泛交叉的前沿性學(xué)科。目前已有多種人工智能技術(shù)應(yīng)用于工電氣工程中，人工智能模擬了人腦的工作方式，在機(jī)器設(shè)計(jì)當(dāng)中加以運(yùn)用，讓機(jī)器帶動(dòng)代替人類工作，能夠有效減少人類的工作量。目前已有很多電氣科技工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化、故障診斷以及控制過程等，并且取得了諸多成功經(jīng)驗(yàn)。
關(guān)鍵詞：電氣設(shè)備;人工智能
1 人工智能在電氣設(shè)備中的應(yīng)用
1.1 在電氣設(shè)備優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
電氣設(shè)備設(shè)計(jì)不僅涉及電機(jī)電器、電磁場(chǎng)、電路等諸多學(xué)科知識(shí)，同時(shí)還需要設(shè)計(jì)者掌握大量設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)。在應(yīng)用人工智能之前，電氣設(shè)備的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)主要采取簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)手段以及用手工方式，這種方式難以獲得最優(yōu)方案。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，逐漸實(shí)現(xiàn)手工設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，大大提高傳統(tǒng)輔助設(shè)計(jì)的技術(shù)的效率以及質(zhì)量。應(yīng)用與優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能技術(shù)，主要有專家系統(tǒng)和遺傳算法。
相關(guān)期刊推薦：《現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)》雜志是經(jīng)國(guó)家新聞出版批準(zhǔn)，面向國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行的一份大型政策指導(dǎo)與理論研究的學(xué)術(shù)期刊。具有較強(qiáng)的指導(dǎo)性、權(quán)威性、學(xué)術(shù)性、專業(yè)性和實(shí)用性。目前，設(shè)有：經(jīng)濟(jì)縱橫、管理科學(xué)、教育天地、經(jīng)濟(jì)與法、財(cái)會(huì)探析、計(jì)算機(jī)與電子商務(wù)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、政策研究、國(guó)際經(jīng)貿(mào)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、公共管理、企業(yè)管理、品牌倡議、物流平臺(tái)、企業(yè)文化、資本運(yùn)營(yíng)、案例研究、理論探索、技術(shù)開發(fā)、科技應(yīng)用、工商貿(mào)現(xiàn)代化等欄目。
目前所開發(fā)的專家系統(tǒng)，總體上還處于研究階段，離實(shí)際應(yīng)用還存在一定距離。沈陽工業(yè)大學(xué)特種電機(jī)研究所研制成功了永磁直流電動(dòng)機(jī)以及永磁同步電動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)，河北工業(yè)大學(xué)將CAD技術(shù)與專家系統(tǒng)相融合，開發(fā)出了電磁繼電器CAD專家系統(tǒng)。這些專家系統(tǒng)主要由最初設(shè)計(jì)、優(yōu)化設(shè)計(jì)以及零件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)三部分所組成，在使用時(shí)只需輸入繼電器的參數(shù)，專家系統(tǒng)就會(huì)按照要求自動(dòng)設(shè)計(jì)出電磁系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)尺寸、觸頭材料、線圈匝數(shù)等，而且繪制出特性曲線與結(jié)構(gòu)圖，大大提高了設(shè)計(jì)效率。
遺傳算法是一種比較先進(jìn)的優(yōu)化算法，對(duì)產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)具有非常廣泛的應(yīng)用，尤其是在電器產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計(jì)中。相關(guān)研究指出，將一種多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化高級(jí)遺傳算法引入到電磁電氣設(shè)計(jì)領(lǐng)域，并且應(yīng)用該算法優(yōu)化設(shè)計(jì)智能交流接觸器的結(jié)構(gòu)以及其控制參數(shù)，這種方法有比較好的搜索效率與魯棒性。同時(shí)，將效率作為目標(biāo)函數(shù)，采用遺傳算法對(duì)內(nèi)置式永磁同步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。另外，也可以在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改良，將其用于電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)。
1.2 在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用
電氣設(shè)備的故障與其征兆的關(guān)系非常復(fù)雜，在很多情況下這種關(guān)系是不確定的。傳統(tǒng)的人工故障診斷往往需要花費(fèi)較高的人工成本。而采取人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等技術(shù)，能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，提高電氣設(shè)備故障診斷效率。在電力系統(tǒng)中，變壓器具有非常重要的地位，變壓器的故障診斷是保持變壓器正常運(yùn)行的重要保障。目前在診斷變壓器故障的過程中，常用方法是通過分析變壓器油中分解的氣體來判斷變壓器的故障程度。而在人工智能背景下，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法，輸入特征矢量，再將電弧、電暈放電、油過熱以及正常這四種狀態(tài)作為輸出節(jié)點(diǎn)，再利用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練變壓器油的特征氣體和故障狀態(tài)二者之間的輸入輸出關(guān)系，詳細(xì)對(duì)比診斷結(jié)果與實(shí)際的檢查結(jié)果，得到的比較結(jié)論是一致的，這說明了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于變壓器故障診斷是有效的。有學(xué)者根據(jù)變壓器的故障特征提出了一種基于決策樹的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這一系統(tǒng)采用的是分級(jí)判別法，加強(qiáng)對(duì)變壓器故障的診斷與細(xì)化，通過這種分解方法可以大大降低使用單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性以及訓(xùn)練的難度這一問題。應(yīng)用結(jié)果表明，這種基于決策樹的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確性，具有較高的實(shí)用價(jià)值。
1.3 在電氣設(shè)備智能控制中的應(yīng)用
目前可用于電氣設(shè)備控制的人工智能方法主要包括三種:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制專家、系統(tǒng)控制以及模糊控制。其中，模糊控制是最簡(jiǎn)單且最實(shí)用的方法。有研究者以模糊理論為基礎(chǔ)，提出了一個(gè)SF高壓斷路器操作機(jī)構(gòu)的模糊控制模型，根據(jù)電流、電壓、功率以及其他相關(guān)的參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)節(jié)和控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)斷路器的智能操作。有研究者將人工智能的自配合適控制與保護(hù)開關(guān)電器相結(jié)合，不僅可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)，而且還可以對(duì)故障進(jìn)行提前預(yù)測(cè)，還可以實(shí)現(xiàn)在不改變?cè)械碾姎庠淼那闆r下，采取新的現(xiàn)有技術(shù)提高高器件的控制與保護(hù)性能。
2 人工智能在電氣設(shè)備應(yīng)用的前景展望
經(jīng)過半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得諸多進(jìn)展，但仍然存在巨大的發(fā)展空間。實(shí)踐表明，混合式人工智能技術(shù)可以有效彌補(bǔ)單一技術(shù)存在的不足，獲得較優(yōu)性能，有助于開辟更為廣闊的應(yīng)用空間。例如，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與概率論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物細(xì)胞學(xué)相融合，可以產(chǎn)生隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而構(gòu)建的混合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其應(yīng)用于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)和故障診斷，已經(jīng)取得突出成效。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，在未來通過混合技術(shù)以及組合技術(shù)，有助于實(shí)現(xiàn)人工智能在電氣設(shè)備中應(yīng)用效率的大大提升。尤其是軟件技術(shù)與微電子技術(shù)迅猛發(fā)展，不斷出現(xiàn)新的開發(fā)工具，將會(huì)進(jìn)一步改良人工智能的技術(shù)性能，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能在電氣設(shè)備領(lǐng)域的應(yīng)用。
3 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的有效應(yīng)用分析
3.1有效提高電氣自動(dòng)化產(chǎn)品的設(shè)計(jì)水平與設(shè)計(jì)效果
電氣設(shè)備的性能以及其使用價(jià)值是電氣自動(dòng)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)需要考慮的第一要素，其性能的優(yōu)良與否對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的質(zhì)量會(huì)造成決定性的影響。因此，在進(jìn)行產(chǎn)品實(shí)用性能以及可靠性和操作性能夠都要進(jìn)行仔細(xì)的考量，這也就要求設(shè)計(jì)師必須要具備及其豐富的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度以及極高的專業(yè)水平。隨著時(shí)代的高速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)也在不斷的研究與創(chuàng)新，而隨著人們經(jīng)濟(jì)水平的提高也越來越追求與科技產(chǎn)品性能的多樣性與先進(jìn)性。人們的追求造就了市場(chǎng)的需求，而市場(chǎng)的需求也是生產(chǎn)新技術(shù)與新產(chǎn)品誕生的動(dòng)力，產(chǎn)品的更新發(fā)展與功能性的研發(fā)應(yīng)時(shí)代的發(fā)展要求與人們理念行的需求而得到告訴的研發(fā)與投入生產(chǎn)，要想掌握市場(chǎng)的主動(dòng)性就必須能夠抓住市場(chǎng)的變化規(guī)律以及人們對(duì)新功能與新產(chǎn)品的趨向，實(shí)際是也需要持續(xù)的進(jìn)行新產(chǎn)品與新技術(shù)的研發(fā)，及時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，一切實(shí)的保障產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方案具有一定的前沿性與可行性。通過人工智能的運(yùn)用所生產(chǎn)出的電氣產(chǎn)品不管是在其產(chǎn)品的功能調(diào)試還是生產(chǎn)的效率上都具有極大的優(yōu)勢(shì)。如今人們通過計(jì)算機(jī)設(shè)備的專業(yè)設(shè)計(jì)程序直接就可以進(jìn)行產(chǎn)品的構(gòu)造模擬，功能的擬造，并在模擬演練當(dāng)中針對(duì)其所發(fā)現(xiàn)的不足進(jìn)行及時(shí)的修正與解決，并在設(shè)計(jì)方案上進(jìn)行調(diào)整，最大程度的提高設(shè)計(jì)方案的使用價(jià)值。
3.2準(zhǔn)確的進(jìn)行故障分析診斷并優(yōu)化診斷功能
在進(jìn)行一些復(fù)雜的機(jī)械化產(chǎn)品生產(chǎn)的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)時(shí)，其所應(yīng)用生產(chǎn)的電氣設(shè)備在結(jié)構(gòu)的構(gòu)造上通常也會(huì)非常復(fù)雜，能夠?qū)ζ湓斐筛蓴_影響的因素也有很多，其所出現(xiàn)故障的概率也就越來越多。因此，要想保證機(jī)械生產(chǎn)設(shè)備的性能穩(wěn)定，就要求操作人員必須要具備能夠?qū)⒃O(shè)備異常情況作出及時(shí)發(fā)現(xiàn)、及時(shí)解決的能力，一旦無法作出必要的處理，就會(huì)因?yàn)橛布O(shè)備的損壞進(jìn)而因此嚴(yán)重的故障事故，甚至?xí)霈F(xiàn)人員的傷亡事故。其嚴(yán)重性必須要做到足夠的重視。所以在進(jìn)行電氣設(shè)備的故障維修與實(shí)際的故障解決時(shí)運(yùn)用人工智能技術(shù)可以節(jié)省大量的維修時(shí)間，最為主要的是人工智能能夠快速的找到故障問題所發(fā)生的位置，并提出具體的解決方案，極大的降低了設(shè)備維修與維護(hù)的成本，在很大程度上保障了企業(yè)的電氣自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。——論文作者：楊明