電氣工程自動化的智能化技術應用分析

電氣工程自動化的智能化技術應用分析

【摘要】智能化技術的應用促進電氣工程自動化學科尤其是自動

控制的領域發展，提升電氣設備的運行智能化，有效增強控制系統穩

定的性能，是生產技術又一次巨大的革新。智能化技術運用于電氣工

程的自動化中，可發揮巨大的作用，促進電氣優化的設計，及時診斷

故障，并且還可實現智能控制，不斷提升電氣工程的效率，更好地服

務于社會。

【關鍵詞】電氣工程自動化智能化技術

一、智能化技術概述

隨著科技的發展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例

如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類

大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發展的步伐。在

日常生產、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且

通過電氣工程自動化的控制，可有效實現自動化電氣工程，提高工作

的效率，進而促使生產與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性

是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而,

人工智能發展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的

新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力

的技術、工業過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術

等領域。

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二、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的不斷發展，很多研究人員展開了針對人工

智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應該如何將人工智能

系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領

域。在優化設計方面，設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電

磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用，同時還耍使用

以往設計中的經驗。設計以往的產品時，通常是在根據經驗和實驗的

基礎上，通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的

設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展，逐漸由手工設

計向計算機輔助設計不斷轉變，使開發產品的周期大大減少。尤其

是在引進了人工智能技術之后，更加促進了CAD技術的發展，大大提

高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主

要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法,

在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化

設計很多都采用了這和方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之

間有著很多必然和偶然的關系，具有非線性、不確定性的特點，它

的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電

氣設備診斷故障方面的應用主要由：專家系統、模糊邏輯和神經網絡

等。在電力系統之中，變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的

關注。

三、智能化技術控制的優勢分析

對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分

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人工智能的控制器，例如神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法均屬于

類非線形函數的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人

工智能控制策略綜合性的開發，以上人工智能的函數近似器具備常規

函數的估計器不具有的優點。

第一，在多數情況下，精確了解控制對象動態方程是相對比較復

雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現許多不確定

因素，例如參數變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息、。但人工

智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時

間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經過適當調整以提升自

身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器

還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比P1D控制器還

耍快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調節的

特點。盡管缺少專家現場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應

數據進行設計。

第二，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智

能的控制器一致性極強，輸入陌生數據便可以出現很高的估測，還可

忽視驅動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采

取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言,

不一定能產生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析

原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數、規則庫以及

適合模糊神經的控制器，便可精確進行實時的確定。

四、智能化技術的運用

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(-)電氣產品的優化設計。

電氣產品優化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方

面內容：理論學科的知識與經驗知識。電氣產品傳統的設計方式主要

是設計經驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比

較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅

速發展，以及人工智能的技術應用，電氣產品設計逐漸從手工轉入計

算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產品從構思至設計至生產

時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優質化以及高效化的時代。在人

工智能的技術運用在優化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與

專家系統。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內在隱并行性與

全局尋優的能力；可指導優化與自動獲取搜索空間，以及自行調整搜

索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產品的優

化設計，進而其廣泛運用在電氣產品人工智能的優化設計之中。專家

系統運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據某領域的一個

或是多個專家提供經驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專

家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產

品的優化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比

較少，未來的發展前景較大。

(二)人工智能控制技術。

人工智能的控制技術將是未來生產的發展趨勢，并且目前在電氣

工程的自動化方面也己廣泛運用?？刂频姆绞街饕心：目刂?、專

家系統的控制以及神經網絡的控制，主要運用的方面是：記錄故障且

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實行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關量實時的數據；實時智

能的監視各個主要的設施與系統運行的狀態；通過鼠標或是鍵盤達到

控制系統的目的。

（三）故障的診斷。

電氣設施故障具備非線性、復雜性以及不確定性等特征，運用傳

統方式進行的診斷效率較低、準確率低。人工智能的方式引進極大提

升了故障的診斷準確率，而人工智能的技術運用在故障的診斷方式主

要有三種：神經網絡、模糊邏輯以及專家系統。例如，運