人工智能技術方案
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人工智能技術方案范文第1篇
1人工智能技術概述闡述
對于人工智能技術的概念也可以簡單的稱之為機器智能，是通過計算機操控技術對一整套的系統進行合理的控制，將眾多的理念融合起來，最大限度地提升某項領域的技術。如果單單從計算機領域去理解人工智能，人工智能則是主要依靠科學的手段對某項技術或者某個系統進行電腦控制，將人造機器進行智能控制，達到人們想要的技術水平。通過智能水平按照時能技術手段進行控制，這樣能夠使得機器或者系統按照人們智能活動的能力，從而延伸人們智能的一門科學。
2空中交通管理人工智能系統構成簡述
在空中交通管理中，通過合理的運用人工智能技術，能夠有效的幫助科學家建立一套完整的人工智能輔助系統，建立新的空中管理模式，有利于提高空中的空間利用效率，特別是在新興技術迅猛發展的今天，通過人工智能技術在空中交通管理技術中的應用，能夠有效的拓展空中交通管理模式，并提高空中交通管理水平，使得空中交通合理、安全、有序的進行工作，有助于空中交通飛行沖突的解決。空中交通管理的核心就是幫助科學合理安排空中的交通流量。空中交通管理通過人工智能輔助系統能夠實現空中模塊之間系統的實施，這樣有利于幫助空中飛行相互輔助，最終形成智能飛行流量管理、智能沖突探測和解脫模塊系統，這樣能夠在有效的時間內向空中管理員提供有效的解決措施，輔助空中飛行任務的順利完成，有效的減輕空中管理員的工作負擔。經過長時間的實驗，能夠有效的提高空中管理的質量的同時提升了空中飛行的安全性和有序性。
3空中交通管理人工智能輔助系統的實現方式
3.1飛行流量管理輔助決策的實現
在我國專家學者的努力研究下，人工智能這項技術得到了不斷的完善發展，從理論、專家研究、語言等眾多的項目展開研究，不斷的擴展人工智能領域研究的范圍，使得人工智能技術得到了迅猛的發展。在飛行管理方面，飛行流量管理系統應該通過輔助決策系統相結合，構成人工智能輔助決策系統的飛行流量管理模塊，避免飛行流量的沖突。隨著我國計算機行業的快速發展，這就進一步的為人工智能技術提供了技術支持，有利于人工智能技術運用到人們的生產生活中，為人們的生產生活帶來更多的便利，能夠使得人工智能技術為空中交通管理提供有效的幫助。同時，建立準確客觀的飛行流量管理數據庫是非常重要的，這樣能夠保持原始數據的可靠性，因為它能夠直接影響到輔助決策的有效性，能夠保證空中交通依據數據庫的準確信息，合理的安排飛行路線，這樣有效地提高了空中空間的利用效率，提高了飛行的安全性。通過人工智能技術合理的安排飛機的飛行時間，合理的列出飛行沖突時間和地點，這樣能夠有效地避免出現空中交通堵塞的現象。同時，空中管理員通過人工智能技術可以對航空的航班時間做出調整，確保航空通道的暢通無阻。
3.2飛行沖突探測與解脫輔助決策的實現
航空飛行的速度是比較快的，但是在安全上還需要我國相關部門進行嚴格的偵測，在航空技術的基礎上，利用人工智能手段，對飛行沖突進行檢測，這樣能夠最大限度的避免在空中出現兩機相撞的事件。這需要在空中交通管理員進行檢測的基礎上，通過飛行沖突檢測和解脫輔助決策兩種方案進行幫助空中管理員工作，及時地找出空中飛行過程中的不足，通過采取相對應的措施提升飛行的安全。這兩個方面主要是將人工智能技術的進步應用到飛行當中，將空中航空器進行評估工作，制定合理的方案設計避撞方案，加強管理力度，提升我國航空檢測技術，幫助航空交通管理工作高效的運行。從以往的空中交通管理的相關資料來看，在空中交通管理中運用人工智能技術引起了我國的足夠重視，在實踐的過程中取得了非常重要的成就，在人工技術中的人工網絡管理以及飛行間隔控制技術、飛行沖突智能調配等方面都對空中交通管理做出了非常重要的貢獻。所以，將人工智能技術運用到空中交通管理中，建立一套完整的人工智能空中交通管理輔助系統，在發展的過程中不斷地完善，這樣才能夠使我國空中交通業更加繁榮昌盛。人工智能技術保證了系統推理的有效性，管制人員需要在平時做好知識庫系統的更新和維護，保證系統推理的有效性，順利的進行飛機航班的排序工作。
4結束語
人工智能技術方案范文第2篇
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M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
人工智能技術方案范文第3篇
關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化控制；應用；
中圖分類號：F407.6 文獻標識碼：A 文章編號：
隨著時代的進步與社會的發展以及人們生活水平的提升，對社會生產力的發展水平提出了更高更好地要求。而電氣自動化產業作為推動社會經濟發展的動力之一，在實際的發展過程中存在著一些問題，需要進行創新與改革，以提升電氣自動化產業的生產力水平。將人工智能技術應用到電氣自動化控制領域中，不僅有助于優化電氣自動化產業的生產控制流程，降低企業的生產成本，而且有助于提升企業的生產效率，增強企業的市場競爭力。1、關于人工智能技術的研究
(1)關于人工智能技術含義的研究所謂人工智能（AI），是指研究開發用于延伸、模擬、擴展人的智能的方法、理論、技術以及應用系統的一門技術科學，屬于計算機科學的分支。其意圖了解并掌握智能的實質內容并開發生產出一種以人類智能相似的方式作出反應的職能及其，其內容包括語言識別、機器人、自然語言處理、圖像識別、專家系統等。其涉及控制論、信息論、仿生學、自動化、心理學、生物學、語言學、數理邏輯、哲學以及醫學等多門學科。人工智能技術是指以通過利用機器設備達到智能效果并依賴機器完成復雜性、危險性、難度高的工作的技術。
(2)關于人工智能技術特征的研究人工智能技術的特征內容包括：人工智能技術伴隨著計算機技術的產生與發展而產生，可以在生產生活中代替人類復雜性的腦力勞動，運用計算機設置的編程程序來有效解決難度高、復雜的問題，比如說信息的收集與識別、圖形文字的識別，根據數據分析結果制定相應的解決方案，將人類從繁重的工作中解放，減輕人類的勞動強度，提升生產與生活水平。2、人工智能技術在電氣自動化控制中的應用
(1)人工智能技術在電氣控制中的應用人工智能技術在電氣控制中的應用表現：電氣控制在電氣領域的生產發展過程中發揮著至關重要的促進作用，將人工智能技術應用其中有助于降低電氣控制成本，提升日常工作效率。其中模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制屬于人工智能技術在電氣控制應用中的主要體現。模糊控制主要通過交流傳動與直流傳動在電氣控制流程中的電氣傳動過程中發揮應有的作用，其中模糊控制器替代常規性控制器來解決交流傳動中存在的難點，而模糊邏輯控制在電氣直流傳動控制過程中的應用撥款Mamdani 與Sugeno，前者在調速控制中應用最為廣泛。而Mamdani控制器的內容包括反模糊化、知識庫、模糊化、推理機等。
(2)人工智能技術在電氣設備中的應用人工智能技術在電氣設備中的應用表現：由于在電氣自動化的生產過程中，電氣自動化系統的正常運轉需要涉及多方面的學科知識與領域，需要專業速度高、業務能力好、富有責任感的操作人員進行駕馭，以保障電氣設備的安全運行。而將人工智能技術應用其中，主要通過計算機網絡編程與程序進行操作，不僅有助于將操作人員從繁重的手動操作工作中解放出來，代替腦力勞動，而且有助于降低生產成本與人力資源成本，提升電氣自動化生產工作效率，提升企業的經濟效益。
(3)人工智能技術在日常操作中的應用人工智能技術在日常操作中的應用表現：傳統的電氣化設備操作流程與步驟十分嚴格與復雜，一旦出現操作失誤會造成嚴重的操作故障，不僅影響企業的生產進度，而且影響人們正常的工作、學習與生活，甚至會影響社會的穩定與發展。將人工智能技術應用其中，有助于優化電氣化領域的操作流程與步驟，或者對家用計算機進行改革以實現對家庭電氣設備的遠程操作。另外通過有效簡化電氣化領域的界面操作步驟，存儲重要的資料信息，有助于為以后的電氣化操了提供資料參考。
(4)人工智能技術在故障與事故診斷中的應用人工智能技術在故障與事故診斷中的應用表現：由于電氣自動化領域在生產發展過程中會由于各種各樣的原因產生各種類型的故障，如果不能及時地給予準確判斷，會給企業或者個人造成較為嚴重的經濟損失。但傳統的故障與安全事故診斷方法的步驟相對較為繁瑣，且診斷結果的精確率較低。比如說變壓器出現故障，很多技術人員所采取的方法是從變壓器的油箱中提取少部分油，對其進行分解提取其中的氣體，運用化學方法對氣體進行實驗分析，根據實驗結果判斷故障的類型與位置。這種類型的方法不僅浪費時間又浪費精力，不利于故障的有效排除。同時在診斷的過程中還可能出現由于故障原因分析錯誤而導致巨大經濟損失的問題。而神經網絡、模糊理論、專家系統作為人工智能技術的重要內容，三者相互配合，不僅有助于避免傳統診斷事故與故障方法中存在的問題，而且有助于提升故障與事故診斷的工作效率與降低人力資源成本。
(5)人工智能技術在電氣傳動控制過程中的應用人工智能技術在電氣傳動控制過程中的應用表現：人工智能技術在電氣傳動控制過程中的應用主要表現在直流傳動與交流傳動兩個方面，前者包括人工神經網絡與模糊邏輯控制，后者包括神經網絡與模糊邏輯。其中人工神經網絡具有一致性的非線性的函數估計器，在電氣傳動控制系統的應用過程中不需被控制系統的數學模型，對噪音不具有敏感性。再加上人工神經網絡所特有的并行結構適應于各種傳感器的輸入，比如說診斷系統與監控系統。
(6)人工智能技術在電氣設備設計中的應用人工智能技術在電氣設備設計中的應用表現是：由于電氣設備的設計工作涉及到電路、設計、電氣等多個學科的理論知識，運用傳統的老技工手工憑經驗設計或者實驗方法很難達到最好的設計效果。而將人工智能技術應用其中，采取優化設計的方法從產品的研發、設計、成品出售等各個環節進行優化，有助于優化配置企業的人力、物力、財力資源，減少設計時間與研發周期，全面提升產品的質量。其中優化設計的方法包括專家系統法與遺傳算法，其中遺傳算法以決策變量的編碼作為運算的對象，以適應度作為搜索信息，自動獲取與指導優化的搜索空間，有助于優化電氣設備設計的方案與流程，促進電氣自動化控制的發展。
3、結語：隨著科學技術的發展與生產力的進步，電氣自動化控制系統在社會生產與生產各個方面中應用較為廣泛，給人們的生產生活帶來極大的便利。但在現實生活中，電氣自動化控制系統在應用過程中存在著一些問題與矛盾，嚴重影響著電氣自動化產業的發展進程。將人工智能技術應用其中，有助于降低電氣自動化產業生產過程中的人力資源與物質成本，提升電氣自動化產業的生產工作效率，推動電氣自動化領域的創新與改革，增加企業的社會效益與經濟效益。
參考文獻：
[1]周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷[J]，2012（08）
[2]趙勇.關于人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].城市建設理論研究，2011（13）
人工智能技術方案范文第4篇
的有關內容。
關鍵詞電氣；控制；智能；技術；理論；應用；自動化；
中圖分類號：F407.6文獻標識碼：A 文章編號：
引言
人類智能的特殊性在于它擁有感知能力，思維能力和行為能力三種能力，因此發展潛力巨大。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器。電氣自動化是電氣信息領域的一門新興學科，它主要運用運動控制、工業過程控制、電力電子技術、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策等領域。人工智能技術的運用極大地促進了電氣自動化學科特別是自動控制領域的發展，提高了電氣設備運行的智能化，增強了控制系統的穩定性，是對生產技術的又一次巨大革新。
一、人工智能應用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為 AI。人工智能也稱機器智能，是一門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。自從1956 年“人工智能”一詞在 Dartmouth 學會上提出以后，人工智能研究得到了飛速發展。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學，認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要應用于智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能不是人的智能，更不會超過人的智能。
目前，隨著科技的進步和計算機技術的廣泛使用，傳統的勞動密集型生產也不能滿足社會生產的需要，效率更高的技術密集型生產也扮演著越來越重要的角色，目前，勞動密集型產業仍是我國產業經營的主要形式，與西方發達國家相比生產力還比較落后，生產線的自動化水平還比較低，生產效率不高。隨著社會經濟發展水平的不斷提高，勞動密集型產業逐步向技術密集型產業轉變已是經濟發展的客觀要求，生產自動化已成為大勢所趨。人工智能應用于電氣自動化控制領域，能模擬人腦的機能對信息進行收集、分析、交換、處理、回饋，擁有對生產判斷、處理的能力，能大大提高生產效率，實現生產的自動化，調整和優化產業結構。
二、人工智能控制器的優勢
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。 但AI 控制器例如:神經 、模糊 、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。 這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開發。 這些 AI 函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，這些優勢如下。
2.1 它們的設計不需要控制對象的模型 （在許多場合 ，很難得到實際控制對象的精確動態方程， 實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素。 例如:參數變化，非線性時，往往不知道。
2.2 通過適當調整（根據響應時間 、下降時間 、魯棒性能等)它們能提高性能。 例如: 模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID 控制器快 1.5 倍，下降時間快 3.5 倍。
2.3 它們比古典控制器的調節容易。
2.4 在沒有必須專家知識時 ， 通過響應數據也能設計它們。
2.5 運用語言和響應信息可能設計它們。
2.6 它們有相當好的一致性 (當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關。 現在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好， 但對其他控制對象效果就不會一致性地好， 因此對具體對象必須具體設計。
三、人工智能的應用
隨著人工智能技術的發展。人工智能控制的應用領域也越來越廣闊，包括人工智能用于電氣產品優化設計、故障預測及診斷、控制與保護等。
3.1優化設計。電氣產品的優化設計是一項復雜的工作，集中了理論學科知識和經驗知識兩方面的內容。在傳統的電氣產品設計中，主要采用的方法是設計經驗結合大量的實驗手段驗證，缺乏足夠的技術支持，工作量龐大，效率低下，難以得到合理最優的設計方案。隨著計算機技術的突飛猛進，加上人工智能技術的運用，電器產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計，極大地減少了產品從構思到設計到生產的時間，設計越來越優質化、高效化、智能化。遺傳算法和專家系統是人工智能技術用于優化設計的兩種主要的方法。遺傳算法的特點是直接對結構對象進行操作，具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力；能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質非常適合于產品優化設計，因此廣泛應用于電氣產品的人工智能優化設計。專家系統應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。它也是產品優化設計的一個重要手段，目前仍處于研究階段，實際運用較少，未來具有很大的發展前景。
3.2故障診斷。電氣設備的故障具有非線性、不確定性和復雜性等特點，采用傳統的方法診斷效率低、準確率不高。人工智能方法的引進大大提高了故障診斷的準確率。模糊邏輯、專家系統、神經網絡是人工智能技術用于故障診斷的方法。例如人工智能故障診斷技術運用于發電機及電動機進行的故障診斷時，將模糊理論與神經網絡相結合，不僅保留了故障診斷知識的模糊性，還結合了神經網絡學習能力強的優點，共同實現對電機故障的診斷，大大提高了故障診斷的準確率。
3.3智能控制。人工智能控制技術是未來生產發展的一個趨勢，在電氣自動化上也已經得到了廣泛的應用。控制方法主要是專家系統控制、模糊控制、神經網絡控制。目前主要應用于以下方面：對所有開關量、模擬量的實時數據進行采集與處理；對各主要設備和系統的運行狀態進行實時智能監視；通過鍵盤或鼠標實現對系統的控制；記錄故障并進行在線分析。
四、恒壓供水案例分析
恒壓供水在工業和民用供水系統中已普遍使用， 由于系統的負荷變化的不確定性， 采用傳統的 PID 算法實現壓力控制的動態特性指標很難收到理想的效果。 在恒壓供水自動化控制系統的設計初期曾采用多種進口的調節器， 系統的動態特性指標總是不穩定，通過實際應用中的對比發現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。 在實施過程中選用了 AI 一 808 人工智能調節器作為主控制器，結合 FXIN PLC 邏輯控制功能很好地實現了水廠的全自動化恒壓供水。 對于單獨采用 PLC 實現壓力和邏輯控制方案， 由于PLC 的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應用，也是電氣元件生產供給的一個方向，實現機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進的最新成果應用于電氣自動化控制的實踐是一個誘人的課題。
結束語
人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復雜的工作， 電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行。 人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應用體現在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統，機器人學等方面。 而這諸多方面都體現了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題， 即提高機械的人類意識能力， 強化控制自動化。 因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。
參考文獻
[1]葉干洲.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].科技咨詢，2010(15).
[2]陳洪峰.國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J].科技創新導報，2009.
[3]張培銘，繆希仁等.展望21世紀電器發展方向———人工智能電器[J].電工技術雜志，2006(4).
人工智能技術方案范文第5篇
關鍵詞 人工智能；電氣控制；自動化系統
中圖分類號TM92 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）72-0083-02
電氣自動化是一門以電氣系統的運行、控制、研發為對象的實踐應用性學科。人類社會發展到當代，解放人類的雙手，最大程度實現機械運行與控制的自動化。全面應用人工智能技術的最新成就，充分推動電氣設備自動化的進一步深化發展，提高其系統運行趨于智能化的同時，人工智能技術的應用還利于強化系統工作的安全性、穩定性，有利于企業生產效率的提升以及市場競爭力的增強。
1 人工智能技術研究與應用的現實情況
近年來，大量科研單位以及專業院校都在人工智能技術的創新與研究以及其電氣設備控制系統中的應用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設備系統的結構設計、故障診斷、預警、監控以及自動保護等方面都達到了一定的水平。
以結構設計方面為例，因電氣設備系統結構設計復雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機電器應用等等大量的學科專業知識，更要求工作人員有豐富的實踐經驗。目前，在數字技術空前創新發展的背景下，電氣產品及其控制系統的設計工作業已轉向了CAD，使得新產品新系統的構建周期顯著縮短。在此基礎上加入人工智能技術，系統設計的質量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技術在進行電氣設備系統故障控制與預警方面也有非常獨特的優勢。電氣控制系統出現故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術中的模糊邏輯、神經網絡等等部分可以充分發揮其優勢。
最后是人工智能技術在電氣自動化控制系統中的運用，主要的技術方法有、神經網絡、專家系統以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術最為簡便，可應用性最強。人工智能技術在電氣自動化控制系統中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數近似器。與一般的函數估計設備相比較，AI控制系統在進行設計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設計時需要考慮控制對象模型本身的參數變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調節，一致性強，對于新的數據信息適應性良好；配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強。
2 電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體應用
電氣自動化控制系統當中，人工智能技術的應用有兩種，一是直流傳動控制；另一種是效流傳動控制。
在直流傳動控制中，人工智能技術的應用有模糊邏輯控制技術為主，有Mamdani與兩種可用于調速控制系統。它們均具備規則庫部分，規則庫實質上是一個if-them的模糊規則集合。以后者為例，它最主要的規則就是“if x=A,且y=B,則z=f（x，y）z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設備以推理機為核心部分，它負責模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化；第二部分就是由數據規則以及語言控制庫構成所構成的知識庫，本庫設計時就是應用專家的知識與經驗對電氣設備進行控制，在建立設備模型時，模型操作設備依據人工神經網絡系統的推理機制進行模型建設；最后是以模型參數量化與中間平均技術等模糊化技術的應用。
除了模糊邏輯控制技術以外，還有人工神經網絡控制技術。這種技術主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發揮有效作用。這種技術以并行結構為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監控、診斷系統的準確性；該控制技術最常用的學習策略是誤差反向傳播，也就是說在網絡具備充足的隱藏層、結點和恰當的激勵函數的情況下，多層人工神經網絡只要利用反向傳播就可以計算出對應的非線性函數近似參數，大大提高網絡運行速度。
在交流傳動控制中，人工智能技術的應用也同樣有模糊邏輯與神經網絡兩種具體運用。
就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設備為主，不過西方某大學研發了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設備，又可以用于執行它控制任務。
就人工神經網絡控制技術而言，實踐研究中以其對交流電氣設備及其驅動環境參數監測及診斷為主。人工神經網絡用作步進電動機控制時，可采用一般的反向轉波計算方法，就是通過實驗數據的應用，通過電機負載轉矩以及電機的初始速度最終確定智能監控系統可監測的最大速度增加值。這種設計方案的實現，要求神經網絡具備識別三維圖形映射的能力，以便達到比常規梯形控制計算模式強的控制成效。在此模式下，人工神經網絡可以大大縮減電氣自動化系統定位所需要的時間，并且強化對于負載轉矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經網絡的結構以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統：系統一是在辨識電氣動態參數的基礎上對通過定子的電流進行自動調節與控制，系統二是在辨識機電系統的運行參數基礎上對轉子速度進行自動調節與控制。
3 結論
電氣自動化控制系統作為提高電氣設備的生產能力、流通交換速度的重要環節，脫離了人力操作控制，最大程度實現智能化，不僅可以為企業節約人力成本，而且有利于生產效率的增加。人工智能技術是專門研究人類智能模擬的科學，其應用范圍以問題求解、邏輯推理、語言理解、以及專業知識數據庫和自動性強的機器人等多個方面，最大的特征就是自動化。即以推動機械向人類行為意識能力靠攏，從這個意義上來說，人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用前景非常廣闊，在數字控制理念的指導下，傳統上使用的控制器設計技術將逐漸會為控制效果更好的人工智能軟件技術所取代，因此有關單位與部門須加強這方面的技術研究力度。
參考文獻
