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《試析智能化技術(shù)在電氣工程自動化控制中應(yīng)用》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、試析智能化技術(shù)在電氣工程自動化控制中應(yīng)用 【摘要】文章基于智能化的相關(guān)技術(shù)理論，對其在電氣工程的自動化控制方面的應(yīng)用情況做了闡述。從其具有的優(yōu)點(diǎn)以及故障的診斷、模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PLC控制層面進(jìn)行了分析和論述?！娟P(guān)鍵詞】智能化；自動化控制；電氣工程；應(yīng)用引言通常來說，人工智能相關(guān)技術(shù)理論牽涉的其它理論內(nèi)容有虛擬人工智能、開發(fā)等各個方面。由于人工智能屬于計算機(jī)應(yīng)用科學(xué)中的一部分，因此此技術(shù)能較好地詮釋智能的根本含義。能夠基于此制造出同人腦功能雷同的機(jī)器。而對人工智能的研究通常包含著語言的處理和識別。而電氣工程的自動化控制為對電氣工程有
2、關(guān)技術(shù)、信息處理以及自動化的控制等不同內(nèi)容的研究。一、人工智能的相關(guān)技術(shù)理論6人工智能概念是在上世紀(jì)中葉提出的，其通常被用來模擬拓展和延伸人類的智能，具體牽涉到控制論、計算機(jī)、心理學(xué)、哲學(xué)以及數(shù)學(xué)等各相關(guān)學(xué)科，能夠使機(jī)器具備同人類類似的能力和智慧，并代替人類做需人完成的工作。正因為智能化的技術(shù)經(jīng)過在機(jī)器制造中的運(yùn)用，讓這些機(jī)器有了某些和人類差不多的能力，而進(jìn)行此項研究的主要成就為語言與圖像的識別技術(shù)，專家系統(tǒng)與機(jī)器人。另外電氣工程屬于人類在生產(chǎn)生活活動中的重要活動內(nèi)容，同它具有緊密聯(lián)系的有計算機(jī)應(yīng)用、自動化控制、信息處理和系統(tǒng)運(yùn)行等各方
3、面的不同功能。雖然同精密的人腦相比人工智能并非完美，但是它可以使用計算機(jī)編程來仿照人腦的活動，并進(jìn)行信息的收集和處理、分析與反饋，這些功能對促使電氣工程的自動化控制水平進(jìn)步非常有利，可以有效到將人力資源節(jié)省出來，代替人類做一些危險性教強(qiáng)的工作，因此保護(hù)了人的健康和安全，增強(qiáng)工作質(zhì)量。二、智能化技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)越性6人工智能的種類有所差別，那么所使用的控制辦法也就有差異。為了更好地進(jìn)行控制和開發(fā)，可把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯以及遺傳算法都看成是近似非線性函數(shù)的內(nèi)容。通常的函數(shù)估算器是沒有這種優(yōu)勢的，而且控制和把握精確函數(shù)和動態(tài)方程難度較大，進(jìn)行控制
4、方面的設(shè)計方面有很多難確定的因素，如非線性和參數(shù)變化都需要按照魯棒性能的下降同響應(yīng)時間上具有的不同，進(jìn)行智能化的控制設(shè)計方面，對象模型能經(jīng)過自身的適當(dāng)調(diào)整進(jìn)行性能的提升，如下降時間因素等，同最優(yōu)秀的PID控制器比較之下模糊邏輯的控制要快了4倍多，顯然是普通控制方式不能比擬的。但是上升的時間因素上，一定要比最優(yōu)秀的PID控制人員高了兩倍多。而跟一般的控制器比較，就算專家沒有進(jìn)行系統(tǒng)指導(dǎo)，此系統(tǒng)仍可用有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計，還能經(jīng)過語言和信息法調(diào)節(jié)自身，而智能化的控制器調(diào)節(jié)就更方便了。智能化的控制器系統(tǒng)有很強(qiáng)的一致性，在未知數(shù)據(jù)錄入時，智能化的
5、控制器能夠進(jìn)行很準(zhǔn)的估算。那既然效率很高，對于驅(qū)動器產(chǎn)生的影響能夠忽略一下，進(jìn)行智能化的控制器還要解決正常方法下所不好或解決的問題，而普通的神經(jīng)控制器里的學(xué)生拓?fù)湟呀?jīng)學(xué)成，可能要很久才可恢復(fù)。且智能化的控制器有良好的適應(yīng)性，能夠當(dāng)成個重要的大事情來做，自然為在出問題時再干擾。三、智能化相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用（一）對于模糊邏輯和相應(yīng)的控制系統(tǒng)的應(yīng)用6在電氣工程自動化的控制系統(tǒng)內(nèi)包含比較豐富的模糊控制器，可以替代PID型的控制器，還能夠用在別的任務(wù)中。模糊控制器的發(fā)明單位是英國的阿伯丁大學(xué)，比較常用的是M型和S型，到現(xiàn)在只有M型的控制器得以在調(diào)速的
6、控制內(nèi)應(yīng)用。但是M、S這2類控制器都有自身的規(guī)則庫。模糊化的作用是對變量進(jìn)行量化測量和模糊化處理，隸屬其上的函數(shù)形式眾多；而推理機(jī)屬于模糊控制器最為關(guān)鍵的內(nèi)容，能仿照人對模糊的控制作出決策和推理；但是知識庫通常被語言控制的規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫構(gòu)成，所以規(guī)則庫進(jìn)行開發(fā)的方法是：把專家的知識同經(jīng)歷置于控制和應(yīng)用的目標(biāo)中，對于操作器的控制行動，在建模實施的過程中，要使用模糊控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機(jī)進(jìn)行操作；而反復(fù)的模糊化主要指的是中間平均和最大化的反模糊相關(guān)技術(shù)。（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制與應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用在電氣工程驅(qū)動系統(tǒng)和交流電機(jī)診斷和監(jiān)測中。神經(jīng)網(wǎng)
7、絡(luò)相關(guān)的反向轉(zhuǎn)波的算法比較梯形的控制法性具有性能更佳和時間更短的優(yōu)勢。還能更好地對非初始的速度以及負(fù)載轉(zhuǎn)矩的大范圍變化進(jìn)行有效控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是多6層前饋性，能使用常規(guī)反向?qū)W習(xí)其算法，處于2個子系統(tǒng)內(nèi)的一個系統(tǒng)通過機(jī)電系統(tǒng)參數(shù)能夠分辨出制轉(zhuǎn)子的適合速度，而另一個系統(tǒng)在通過電氣的動態(tài)參數(shù)判定后控制定子電流。目前的智能神經(jīng)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在信號的處理上。由于智能神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是含有非線性一致函數(shù)的估算器具，因此要有效應(yīng)用在電氣的傳動控制方面，她所具有的優(yōu)勢在文中的前部分已提到。不但具備很強(qiáng)的一致性，而且還不用背系
8、統(tǒng)抓取當(dāng)數(shù)學(xué)模型。如用在診斷系統(tǒng)和條件監(jiān)控里能讓其決策可靠性獲得的加強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用學(xué)習(xí)技術(shù)為誤差反向的傳播技，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)包含足夠多的隱藏和隱藏與激勵函數(shù)時，通常通過嘗試法來解決的反向傳播的算法為最快的下降法，結(jié)
