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人工智能技术在电气自动化控制中的运用

作者:原创论文网 时间:2018-11-06 16:42 加入收藏

摘要

  目前, 人工智能和自动化控制很多人并不清楚之间明显界限, 认为人工智能就是自动化的升级版, 实际上, 人工智能和自动化控制之间还是有本质区别的。本文通过不同视角和方式初探电气自动化控制和人工智能领域联系和区别, 使我们能够更全面理解和认知两个解放人类行为的智慧成果。

人工智能技术在电气自动化控制中的运用

  1、定义和概念

  1.1、自动化控制

  自动化控制通俗的白话定义是最高级的机械化和电气化, 自动化控制属于一门基础性学科。

  从学科方向上而言, 包含三大类, 一类是工业过程控制方向;第二类是电气工程方向;第三类是嵌入系统方向。

  从自动基础学科涉及的专业深度而言, 以工业生产为例, 小到一个普通的设备电机, 大到企业的整个加工、制造系统乃至企业的整个生产过程都属于自动化控制。

  从自动基础学科涉及的广度而言所涉及第二产业工业自动化控制、第一产业农业自动化控制、第三产业服务自动化控制涉及的系统可有人造系统和自然系统, 涉及的过程有生产过程、管理过程、决策过程等。

  1.2、人工智能

  “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上被首先确定下来的后, 从此, 学者专家提出了更多的关于人工智能的理论, 后来人工智能的概念被逐渐统一和明确下来。人工智能理论定义就是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学, 英文缩写为AI。

  人工智能主要复制人的大脑智慧, 通过现代智能机器技术把人类大脑智慧所特有的语言能力、图像辨识、语言应变进行学习型获取并模拟人的大脑原理进行思考和判断并形成行动程序和路径。人工智能不仅是对人的意识、思维的信息过程的模拟, 更是具有自我学习, 自我逻辑思维而进行正确的识别和正确操作。

  人工智能不是简单的学习某个体思维和能力, 就是一个活生生的有生命的钢铁人, 理想是完全像人一样可以独立学习、独立思考、独立判断, 通过学习和交流自我形成能力, 因此是有可能超过人的智能和能力的“新生命”。

  1.3、自动化控制和人工智能的区别

  驱动着自动化控制和人工智能就是数据, 自动化系统负责收集数据, 同时人工智能负责理解数据。自动化是遵循着预先设置好的编程规则的软件;而人工智能则是设计用来模拟人类的思考和行为, 因此都是精准处理数据的技术, 只不过一个是技术型的, 一个是学习智能型的。

  2、在电气自动化控制领域应用初探

  目前自动化控制和人工智能在当今社会方方面面都在不断创新和应用, 近年来技术人员就电气各领域自动化控制和人工智能两者进行了结合探索, 取得了一定的效果。

  2.1、电力系统

  电气自动化控制在电力领域当中应用是按照人规定的程序实施电力控制, 应用已很娴熟, 但将人工智能技术开发应用其中, 可以解决复杂电力系统中专家智慧, 使分析, 准确判断能力上起到不可替代的作用, 从而提升电力系统各方面工作:

  (1) 顶级工程师站。应用人工智能的自我学习能力和知识积累, 通过掌握多维度分析数据模型, 在集聚的电力各专业知识基础上, 随时可确定变电站发生故障时最优的处理方案;人工智能技术开发成果确定了工程师站的顶级理想能力, 未来可主导电力系统整体运行情况进行时时管控。

  (2) 人工神经元网络。思维学普遍认为, 人类大脑的思维分为抽象 (逻辑) 思维、形象 (直观) 思维和灵感 (顿悟) 思维三种基本方式。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

图1
图1

  据有关研究资料显示, 利用大量的人工神经元网络, 完全实现电力系统故障发现, 可确保电力系统安全、稳定、高效运行;人工神经元网络可仿真各种电力系统可能的故障, 各种工况下自我学习和判断, 并形成最佳或多种处理方案供选择, 对每一种方案从不同维度进行安全评价。

  (3) 优化电力模糊控制。模糊控制理论广泛应用于输电系统、发电机励磁系统、单元扩展、发电全局计划等工作统筹协调方面人工智能更能起到关键作用。

  (4) 模糊集理论。有关研究表明, 通过模糊集理论可对电力配电系统负荷配置快速分析, 并对各类客户需求快速响应调配, 同时完成多目标用户的需求, 相比人更能胜任复杂多用户配置, 且准确性、可靠性更是传统的操作工程师, 如图2所示。

  2.2、故障诊断

  电力故障诊断主要包括3个部分: (1) 检测设备状态信息; (2) 在检测的信息当中提取关键条目; (3) 根据关键条目及其他诊断信息对设备状态进行判断和辨识。有关研究认为人工智能设备故障诊断智能系统是通过各类诊断方法的学习和应用, 并通过采集大量数据信息进行系统分析, 可对电力设备运行状态进行分析判断及自我解决的人工智能电力故障诊断处理系统。

图2
图2

  2.3、数控优化

  在电气自动化控制过程中, 会对电力设备各种信息数据进行有效监测和获取数据, 但监测和获取的数据处理起来基本是按照规定的路径进行处理, 受其限制, 灵活和逻辑上远不如人工智能技术, 人工智能技术的大数据学习和处理能力可以对采集到的全部信息进行快速处理、记忆。

  2.4、大数据分析

  大数据和云技术是人工智能发展基础理论, 人工智能也是基于大数据和云计算能力进行技术开发。在电力系统中常遇到时间跨度大、客户范围分散、多种不同形式的需求等情况, 获取的数据规模庞大, 导致数据信息之间逻辑关系错综复杂, 如何在大数据库找到有规律和作用的信息提炼出来, 就需要通过云计算技术来解决, 从而作出准确的信息判断。

  2.5、过程优选

  电气控制领域日常操作频繁, 不但对员工技能要求较高, 特别是稳定的工作状态和心里素质要求高, 面对复杂工作程序执行出错率高, 一定程度上制约了工作效率和质量。当下人工智能控制技术的融合大大简化了电气工作的流程, 既保障了人员的生命安全, 又能够让整个工艺系统平稳的进行, 提高操作的准确性和工作效率。

  2.6、隐患问题预防处理

  电气隐患能其形成严重破坏前提前发现, 并对隐患或潜在隐患进行预防处理, 是电气隐患治理追求的最高管理目标。但依靠现有自动化控制技术显然做不到这一点, 在工作过程中出现的一些突发的故障, 人工智能技术就是可实现发生电气故障前通过自我智能分析做到提前预判, 把电气运行隐患提前发现并解决, 同时隐患及故障原因进行分析和永久记忆下来, 成为其本领的一部分。

  2.7、电气过程控制

  在电气过程控制是复杂电气自动控制中关键部分, 人工智能技术设计必须和每一个电气过程控制紧密联系, 进行严密的逻辑控制, 简化电气过程控制元器件, 缩短电气工艺系统。另外, 先进的计算机技术在人工智能中的运用可大大提升电气自动控制智能水平, 通过计算机电气进行编程、编程自我修订技术可更准确和高效。

  2.8、电气设备

  掌握电气设备的原理是多年学习和知识积累, 对学习能力和时间也是很大考验, 但通过人工智能技术不断从互联网丰富的知识库中获取技能, 同时借助人工智能特有的智能技术进行科学的开发和设计, 使电气设备具备了人的智慧, 不在是冷冷的机器, 带有人工智能技术的电气设备能在学习人的智慧基础上进行异常工况发现和区别。

  3、电气自动化控制应用人工智能技术需要解决的主要问题

  3.1、数据分析问题

  数据分析是指用科学的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析, 提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物, 人工智能通过大量的数据收集和进行持续且深度的学习, “越用越聪明, 越用能力越强”可以说是人工智能发展的目标, 也是人工智能大脑开发能力的主要区别, 人和人智慧和能力个体有差异, 同理人工智能开发出来的智能人也是有差异的。可否有大量的数据对人工神经网络进行高难度训练, 提升算法有效性是人工智能能否达到类人或超人水平的决定因素之一, 这也是电气自动化控制巨大数据量采集的难点。

  3.2、语义系统问题

  语义系统是个共时的体系, 但又具有在历史中存在并按一定规律不断演化、发展的结果。人类主要依靠语言进行沟通, 而任意性是人类语言一个很重要的基本特征。语义分析技术, 特别是深度学习技术近年来发展迅猛, 已经在围棋对弈、自动驾驶、图像识别、语音识别、智能生活等多个领域取得了突破性进展。要完全实现人工智能实现100%高可靠、无差错、会分析的在电气自动化控制应用中发挥绝对替代作用还要先解决人工智能语义系统问题。

  3.3、“智能大脑”结构问题

  人类的大脑是人体所有智慧器官中核心部分, 并且是所有神经系统的中枢;人类的大脑是非常复杂的, 即使借助今天的所有先进的超级计算机的强大功能, 还是不能完全模拟和取代人脑高达千亿个神经元与上成千上万亿神经网络之间的所有内在联系。

  4、结语

  电气工程自动化中将人工智能技术应用到电力系统各领域中解决难题问题, 本身就是一个复杂的过程, 技术要求非常高, 有关专家研究表明人工智能技术不但能在电气工程自动控制运营中发挥作用, 同时对电气产品的设计、电气设备事故诊断、模拟各种电气运营工况、技术人员培训等方面更能发挥其智能优势。人工智能技术与电气自动化控制技术的结合虽然离我们期望达到的理想状态即完全替代人脑智能还有一个相当长的路要走, 但我们不得不承认如今人工智能的发展速度趋势也必定会迎来电气自动化控制领域的一次巨变。

  参考文献
  [1]钱卓昊.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探究[J].中国高新技术企业, 2016.
  [2]杨启涛, 张裕林.电气自动化控制中的人工智能技术探讨[J].电子制作, 2015 (18) .
  [3]吴强.电气自动化控制设备可靠性探究[J].科技视界, 2015 (06) .
  [4]陈晓琪.电气自动化在电气工程中的应用探索[J].山东工业技术, 2016 (01) .

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