趙 巖
(齊齊哈爾工程學院,黑龍江 齊齊哈爾 161005)
人工智能的定義為:通過現代的信息技術方法,借助計算機系統和機械來模擬或計算人類的部分行為和活動。通過由人工智能技術來模擬人類代替較高的勞動強度或者單調的、枯燥的工作,從而能夠縮短工業上設計的周期時間,有利于工作效率的提高,也就能夠提升企業的經濟效益。人工智能的建設過程中,需要的是扎實的計算機信息技術知識,也需要具有高度融合、學科交叉的能力技術。人工智能的優勢使得其具有非常廣闊的發展前景,可以滲透到我們生活的各個方面,會成為未來新的發展趨勢。
人工智能如果能夠應用于電氣自動化控制之中,能夠使其操作方法更加簡便。分別體現在“模糊控制、專家系統和運作效率”3個方面。專家系統是具有良好應用的方面,通過專家系統僅僅輸入處理指令就能夠快速正確地得到數據結論;模糊控制則是最常見的應用方面,因為其操作簡單,可以用模糊控制融入于設備之中,來實現自動控制系統的智能控制。因此,人工智能優化了整個控制過程,從而使得生產控制自動化程度更高,簡化了電子自動化的操作過程。
人工智能技術基于計算機技術發展,通過在計算機平臺的計算來模擬人類答案的思考過程,將一些抽象的計算過程具體化為一些圖像和數據,并對這些圖像和數據進行智能分析,減少人工操作,提升效率,控制成本。人的大腦是一個精密的系統,運算和分析過程十分復雜,人工智能就是對于人類大腦思考過程的模擬和模仿,從而實現對生產中的數據達到精確控制的目的,提高智能化設備的功能,保證工作效果。
人工智能的引用,對于自動控制領域來說形成了所謂的“智能控制”,這樣可以更好地提高產品質量、提高控制精度、節約人力和能源、同時也能增強安全性。
目前,在工業過程中存在的各種問題,可以通過人工智能引入的方法來提供有效的解決手段;工業生產系統中操作的條件會隨著產品的使用制作要求而發生頻率很高的改變。因此,存在著許多具有周期性的操作,而智能技術能夠很好地處理這樣的問題難點;生產系統中對隨機發生的故障會提醒緊急處理,智能的故障診斷系統能夠非常高效地解決此類問題;不確定的模糊信息在傳統的控制系統中往往不能夠進行有效利用,而智能系統就可以做到更好地利用。
作為對人類大腦思維的延伸和替代,人工智能技術在控制與生產高度自動化的當今一定能夠更好地服務于人們的生活和生產之中,可以使得電氣工程系統的智能化運行更加便捷、使得系統的計算和控制的精度得到大大地提高,運行效率也會隨之提升。
神經網絡是一種經驗型模擬形式,主要是模仿生物神經網絡的功能和運行,生物神經元會受到某種刺激,刺激反應從輸出端口傳導到相關的神經元,輸入與輸出之間的關系不是線性的,是比較復雜的。神經網絡是具有多種層次的,是由很多簡單的,自適應的元件和層次構成的,主要以并行連接為主,規模較大,從而構建出神經網絡。模仿生物神經網絡的結構和方法處理輸入的數據和信息的方式和技術就是神經網絡控制技術,模仿生物的神經網絡建立的神經網絡具有較強的數據分析和處理能力。
專家控制也是一種數據信息控制技術,主要是指將專業系統中的設計規定、運行原理和傳統控制技術結合在一起,形成一種系統化的控制方法,這種計算分析模式較為傳統。專家控制可以理解為應用專家系統技術來模擬人類專家的控制知識和經驗來建造的控制體系,解決專家系統的主要問題表現在“知識的獲取、知識的表示、推理的機制、建立知識庫”等方面。
模糊控制一般包括5大方面,分別是模糊控制器、輸入-輸出接口、執行結構、被控對象、檢測裝置。模糊控制器是控制系統的中心部分,結合被控制對象的差異,對其靜態、動態系統性質進行分析,采取保養不同的規則,形成不同的控制器。模糊控制理論主要基于模糊控制的理論和相對規范的推理語言性“模糊控制器”,這也是區分模糊控制系統與其它控制系統的關鍵因素。模糊控制器具有模糊量化處理、模糊決策與推理、精確處理3大功能。執行結構是指智能技術的執行設備或儀器,包括各種交直流的電動機、伺服電機、步進電機等。被控對象是指被控制的設備儀器或裝置,或者是這些設備裝置構成的群體,被控對象可以是帶有生產性、社會性、自然性、生物性的對象,變量可能是單變量或多變量,有滯后或者無滯后的等等,可以是非線性的也可以是線性的,具有干擾的、具有強耦合等特征或狀態。電氣自動化控制體系運行中,智能技術對于一些復雜難以建立精確數學模型的控制對象,就可以采用模糊控制技術提高處理效果。監測裝置代表的就是傳感器,或者是操作過程被控量轉化為電信號的模擬或數字等裝置。被控的量多是速度、溫度、壓力、加速度等這些因素,傳感器在模糊控制系統中作用十分重要,不可忽視。
電氣控制過程是電器領域中非常重要的內容,發揮著關鍵的作用,自動化的電氣控制可以有效提高工作效率,降低人工的成本,隨著人工智能技術的發展,人工智能在電氣自動化控制領域中的應用也顯得越發重要,人工智能引入電氣自動化控制中有利于進一步地提高效率和降低成本。本文將人工智能引入電氣自動化控制,對其重要性和應用進行了具體的研究與分析,以期進一步解決人工智能在電氣自動化控制系統方面所面臨的問題。