基于人工智能的電氣自動化控制研究

常淑英

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

關鍵詞：人工智能；電氣自動化；智能控制

1 人工智能控制算法概述

現在人工智能技術正逐漸取代傳統的控制器技術，通常傳統的控制器技術采用PID控制算法，按照固定的程序來控制電氣系統的運作，在控制過程中，通常采用的PID控制算法，如圖1所示，PID控制算法的參數無法確定，而且參數一旦變化，PID算法很難適應其變化。另外其也容易受到外來干擾因素的影響，經常會出現較大的超調情況，從而導致調試的難度增大難以起到合理地調節作用。而人工智能技術恰恰解決了PID控制存在的這些問題，模糊控制算法是人工智能技術的主要算法之一。模糊控制算法常被運用在出現較大誤差的情況，改進后的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，一旦參數有變化，則難以消除靜誤差，而超調情況又會伴隨積分作用升高出現。現在將PID算法結合人工智能技術加以改進，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上新增了一個新的參數微分積分作用（∫I），盡管確定參數的難度有所增加，但是可以依據各個參數之間的相互作用，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P的作用是調節微分和比例的大小，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控制對象的精確度。

2 人工智能在電氣自動化控制中的應用

最近幾年，許多科研機構和科研人員都在開展人工智能技術的研究，極大地推動了人工智能技術的發展。如今人工智能技術已經被廣泛應用在電氣自動化控制方面，如智能診斷電氣設備故障、電氣產品的設計、電氣系統的人工智能控制以及系統安全保護等方面。

2.1 優化設計電氣設備

優化設計電氣設備，需要綜合考慮電路、電機電氣、電磁等多個方面，還需要結合過去豐富的設計經驗。因此，非常復雜，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行產品設計，這種方式難以獲得最佳方案。現在，計算機技術飛速發展，很多電氣設備的設計中都運用了計算機輔助設計（CAD），CAD技術可以大大縮短產品開發周期。設計人員將人工智能融入到CAD技術中，可以提高產品的設計效率和質量。人工智能在電氣產品的優化設計中的應用主要體現在專家系統和遺傳算法兩方面。雖然我們無法確定電氣設備何時發生故障，但是發生故障之前一般都有預兆，這些預兆預示著故障將要發生。因此我們可以在電氣設備中引入專家系統，盡量及時地發現電氣設備中的故障預兆，做到平時預防，發生故障及時處理。而具備先進計算方法，高精度計算結果的遺傳算法被廣泛應用于電氣產品的智能化設計中。除了專家系統和遺傳算法這兩種方法之外，目前電氣產品優化設計中經常使用的還有模糊邏輯和神經網絡等方法。

2.2 智能診斷電氣設備的故障

工業生產的不斷發展，科學技術的不斷進步，使得現在的電氣自動化系統越來越復雜，設備種類和數量越來越多。一般來說系統越復雜，出現故障就越難診斷。如果不能及時處理故障，就可能會中斷工業生產，造成經濟損失，甚至會造成生產人員的人身傷害。傳統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備故障，導致設備故障不斷擴大。現在，使用人工智能技術對電氣設備進行監控，就可以實時監測設備的運行情況，可以精確地定位設備的故障點，還可以自動生成故障解決方案，這就大大降低了維護人員處理故障的難度，提高了設備維護效率。

2.3 人工智能在電氣控制過程中的應用

電氣系統中的電氣控制過程至關重要，運用人工智能實現智能化的電氣控制過程極大地提高了系統的工作效率，大大降低生產成本。人工智能技術在電氣控制中的運用主要包括模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制等。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，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，而實際應用中主要通過Mamdani來控制調速。在交流傳動控制過程中模糊控制器基本取代了常規調速控制器，從而發揮相應的功能。

2.4 人工智能在電力系統中的應用

現在，電力系統的穩定性和安全性要求越來越嚴格，因此PLC控制系統漸漸取代了比較落后的繼電控制器。PLC控制系統可以實時監測系統某個環節的同時對整個系統的安全生產進行協調。比如火力發電的輸煤系統由煤的裝運，存儲，卸載，分配及輔助系統等幾個部分組成。主站層，現場傳感器、遠程IO站構成了輸煤控制系統的網絡體系，其中主站層由PLC和人機接口構成。只需要安排少量人員在主站層的集控室內，通過顯示屏對整個系統進行監測。軟繼電器大量的取代了原先的實體元件，從而提高了生產效率的同時減少了故障發生頻率，提高了系統的可靠性。

3 結束語

總之，電氣自動化控制中的人工智能技術的運用時是大勢所趨，雖然我國的人工智能技術近幾年有了較大進展，但是還遠遠無法滿足社會經濟的發展要求，所以，我們要用發展的眼光來看待人工智能技術，繼續努力，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

[1]曹承志.人工智能技術[M].清華大學出版社，2010.

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