電氣工程自動化中人工智能的應用研究

許志兵

摘要：科技的發展，智能化技術在各行業得到廣泛應用。在電氣工程當中應用人工智能技術，能夠遠程監控電氣工程的自動化設備，合理控制設備的穩定運行。在電氣工程自動化運行當中應用人工智能技術能夠對其進行合理控制，對于企業的健康發展有著一定的推動意義，本文就電氣工程自動化中人工智能的應用展開探討。

關鍵詞：電氣工程;自動化;人工智能;電力系統

引言

自從上世紀50年代智能化技術的概念被提出以來，一直受到人們的廣泛重視。隨著我國經濟建設方面取得的巨大成就，電力行業隨之蓬勃發展，發展態勢十分可觀，促進了建筑、工業等領域的全面發展。電力自動化控制在過去很多年的發展中，因為技術和工藝上的缺陷，發展上受到種種限制，難以進行突破性的發展，智能化技術的應用，極大地促進了電氣工程自動化的發展，電氣工程正式進入快速發展的模式。但是，和西方發達國家相比，我國電氣工程自動化控制仍處在初級階段，在理論基礎和實踐經驗方面還存在一定的不足。可以肯定的是，智能化技術在電氣工程自動化控制中發展前景十分樂觀。

1 概述

1.1人工智能技術

時代的不斷進步加速了人工智能技術的產生，同時也是進入信息化的標志之一，主要是研究智能發展模式和人們的工作狀態，其主要就是為了通過智能機器人系統對部分人工操作進行替代，進而從根本上保證工程運行的智能化。人工智能所包含的領域十分廣泛，主要有語言學、計算機科學等。所以，從另一方面來講，人工智能能夠將其劃分為思維科學技術的一種，其理論研究和具體實踐工作主要是圍繞思維科學來進行的。從思維方面來講，其同時涵蓋的有邏輯思維、形象思維以及靈感思維等。和其他學科相比，人工智能技術的發展離不開數學的大力支持。將人工智能和數學融合在一起，可以從根本上促進人工智能技術的不斷進步。

1.2電氣工程自動化中人工智能應用的優勢

1.2.1外界環境的干擾影響小

電氣工程的自動化工作的運行主要是通過控制器來完成的，而作為傳統的電氣工程的控制器在實現自動化的過程中需要根據模型參數和不同數值計算類型等指標來選擇構建自動化的模型，因此會受到較大的外界環境因素的干擾。而人工智能在電氣工程自動化中的應用減低了對于參數和模型環境的要求，并且在模擬中也無需獲得精細的自動化模型，所以對于電氣工程的自動化水平的提高起了較大的促進作用。

1.2.2簡化參數調節

人工智能相比于傳統的控制而言，更加簡便，人工智能控制可以通過相關參數運用語言及反應信息對建模的參數進行自動化設計。而且人工智能與傳統控制器相比，人工智能控制適應力強，操作簡單，使參數調節更加便捷。

1.2.3電氣產品性能的一致性較好，操作過程的誤差較小

在電氣工程自動化中人工智能的應用使得控制器的抗干擾性能大大的提高，并且即使向控制器中輸入具有未知的數據參數同樣也可以正常的運行并得到具有較高估計值的結果，不僅減少了參數在運行中的操作誤差同時也增加了產品的一致性和規范性。

2 在電氣工程自動化中人工智能的應用

2.1在電氣設備中人工智能的應用

在電氣設備中人工智能的應用主要是對電氣設備的性能進行優化設計使電氣設備的整體工作性能有所提高。但是在實際的優化過程中由于電氣設備的設計過程中所涉及了包括電磁學、電路學以及電機電器等多方面的物理知識，因此在要求優化和設計人員具備計算機知識的同時也要具備有一定的物理知識。而這種通過人工智能實現電氣設備的優化設計可以實現對產品的開發周期的縮短，在保障設計質量的同時提高了設計的效率。并且通過遺傳算法和專家系統輔助于人工智能優化電氣設備，可以提高電氣設備優化設計的精準度和對故障的非線性與不確定性進行合理性的設計。

2.2在對產品進行設計過程中人工智能的應用

設備產品的設計過程極為重要，因此，對設計人員的整體能力要求不低，要求工作人員具有專業的學科知識以及豐富的工作經驗，還需要設計者對設備產品有足夠的認知，才能更加直觀全面地對設備進行設計;只有對設備足夠了解，才能結合設備產品的實用性與適用上的便利性等進行考慮，從而對設備的正常工作運行有了保證，相應地也有利于提高設備的自動化程度。在對電氣設備的設計過程中，充分地采用現代化人工智能技術，解決以往人力所無法攻克的難題，利用人工智能技術的計算能力對電器設備進行設計運算，同時結合實際情況以及工作的需要，設計出更加科學實用的現代自動化設備產品，節省了大量的人力勞動，提高了我國電氣工程行業的自動化設計水平。

2.3在故障診斷中人工智能的應用

在具體運行的時候，由于在操作電氣設備的時候存在著操作不當的現象，再加上經過長時間的運行，零部件存在著老化的情況，難免會導致設備故障的產生。設備產生故障之后必須要及時找出發生故障的位置及其原因，進而采取對應的措施進行解決。發生故障之后對其進行準確的分析是非常重要的，現階段診斷故障的方法主要有以下三種：在規則的基礎上對故障進行推理、基于故障樹模型的故障診斷、基于案例對故障進行推理。以上三種對故障進行推理分析的方法可以只使用一種，也可以多種組合在一起進行使用。人們通過人工智能技術，進行了人工智能算法的開發，與傳感技術和數據采集技術相結合，進行了故障診斷系統的設計，可以及時準確的將故障所在位置及其原因找出來，從根本上減少了時間和維修成本的浪費。故障診斷系統在結構上主要包括機械故障案例庫、故障診斷規則庫、故障診斷數據庫、故障推理機、知識處理、故障診斷過程解釋機、學習系統和專家系統人機界面等部分。所謂的案例庫其實就是對相關知識和故障案例進行收集;在規則庫當中主要涵蓋了電氣工程與自動化領域的相關準則等;知識處理環節主要是為系統推理提供便利，對相關參數和案例特征進行提取，歸納整理相關知識和案例。而解釋器的主要作用就是將修改辦法、產生故障的原因以及故常類型等采用客戶可以接受的方式將其翻譯出來;作為故障診斷系統的核心部件，推理機主要是對用戶輸入的故障信息進行分析，結合診斷規則庫得出科學結論，然后在故障案例庫中尋找相似度最高的案例。在具體診斷故障的時候，首先要做的就是提取故障特征，這一部至關重要。診斷結構受提取特征的完整性和準確性的直接影響，所以在提取信號和分析等方面應用人工智能技術，在提取特征的時候可以采取敏感特征對比的方式來進行。

2.4在電力系統中人工智能的應用

在電力系統中人工智能的應用主要是體現在以下兩個技術的應用上，即專家系統技術和人工神經網絡技術。專家系統技術是指通過對電力系統的問題的分析來實現智能化的模擬專家的診斷決策的過程，同時根據實際情況對電力系統的數據庫進行實時的優化和更新;人工神經網絡技術則主要是對模型進行分類構建時間模型從而完成電力系統的短期負荷預測和可能發生的故障系統環節的全面分析。

結語

在電氣工程自動化發展過程中利用人工智能技術具有非常明顯的效果。隨著我國市場經濟的不斷深化，企業要想在激烈的市場競爭中立于不敗之地，就應不斷強化自身生產效率，提升人工智能在電氣工程自動化中的應用效果，為產品質量提供可靠的保障，為國民經濟的發展做出貢獻。

參考文獻

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