智能化技术在电气工程自动化控制中的应用研究

智能化技术在电气工程自动化控制中的应用研究

梁嘉辉

梁嘉辉

广州电缆厂有限公司510000

摘要：本文主要对智能化技术的理论基础、技术优点及其在电气工程自动化控制过程中的应用进行了研究。

关键词：智能化技术；电气工程；自动化控制；应用

引言

智能化技术属于新型的自动化控制技术，其在进行人工智能的同时，充分运用计算机等多种高科技，大大提高电气工程自动化控制效率，推动电气工程的发展。目前，我国电气工程自动化控制中的智能化技术得到较快的发展，其前景十分广阔。

1智能化技术的理论基础

智能化技术在运用过程中的理论基础涵盖了控制学、语言学、信息学、生物学以及医学等众多学科，它的综合性相对较强。此项技术主要研究的是怎样让机器拥有人工智能，并具备独立完成某些高危险、高难度工作的能力。为了保证智能化技术在运用过程中具有实操性，可以通过结合计算机技术对其进行可操作性的实验，开发研究相关智能机器的时效性以及有效性。智能化技术的研发是整个电气自动化控制行业的主要研究内容，具体包括电子电气技术、信息的收集与处理，它在电气工程自动化控制中的应用早就有实例证实，其具有很强的适应性以及实用性。作为当今计算机技术中的高端分支，智能化技术正逐渐被应用到电气工程的自动化控制工作当中，大量的事实表明，智能化技术在电气工程的自动化控制过程中已经取得了一定的效果。智能化技术在电气工程中的应用，不仅提高了电气自动化控制过程中的工作效率，而且还降低了工程的投入成本，减轻了控制人员的工作压力，实现了对人力资源的合理配置。

2智能化控制技术的优点

针对不同的人工智能控制，需要使用不同的方法进行讨论。但是一些人工智能控制器，例如：模糊神经、模糊、遗传算法和神经都是一种类非线形的函数近似器。采取这种的分类有利于对总体的了解，同时会促进对控制策略的综合性开发。上述的人工智能函数近似器具有常规的函数估计器所不具备的优势。首先，在很多情况中，精确的掌握控制对象的动态方程是很复杂的，因此控制器在设计实际控制对象的模型时，往往会产生很多不确定的因素，例如：非线性时、参数变化等，这新信息通常无法掌握。而人工智能控制器在设计的时候可以不需要控制对象的模型。依据下降时间、鲁棒性和响应时间的不同，人工智能控制器通过适当的调整可以提高自身的性能。例如：在下降时间方面，模糊逻辑控制器比最优秀的PID控制器要快4倍。在上升时间方面，模糊逻辑控制器比最优秀的PID控制器要快2倍。与古典控制器相比，人工智能控制器具有更容易调节的特征。即使缺乏专家的现场指导，人工智能控制器也能够使用响应数据来进行设计。还可以通过相应信息、运用语言等方式来进行设计。人工智能控制器具有很强的一致性，输入陌生的数据就能够产生很高的估计，可以忽略驱动器对它产生的影响。对于某些控制对象来说，虽然暂时没有采用人工智能控制器也可以产生良好的效果，但是对其他的控制对象来说，不一定会产生相似的良好效果，因此在设计上必须坚持具体问题具体分析的原则。在反模糊化和模糊化的过程之中，如果采用规则库、隶属函数和适应模糊神经控制器，能够精确的进行实时确定。在实现这个成果的众多方法之中，只有通过系统技术的使用才能得到稳定的解，配合简单的拓扑的结构配置，能够实现迅速的自学习和快速收敛。

3智能化技术在电气自动化控制中的具体应用

3.1神经网络系统

在电气工程的驱动系统与交流电机等的诊断监测中运用了神经网络，其中，神经网络的反向转波算法要比梯形控制法性能更好，它有效减短了定位时间，并且有效控制了非初始速度与负载转矩大范围的变化。神经网络系统结构为多层的前馈性，可运用常规的反向学习算法，在两个子系统里，其中一个系统经过机电系统参数可辨别控制转子的速度，另一系统经过电气动态参数辨别控制定子的电流。智能神经网络已在信号处理与模式识别上获得了广泛应用，因智能神经网络具有非线性一致的函数估计器，所以被有效应用于电气传动的控制领域，其优势前文已提及，即具有较强的一致性，不用被控系统的数学模型，抗噪音能力强。而且智能神经网络为并行结构，较为适合很多个传感器的输入应用，例如用于诊断系统及条件监控中可使其决策可靠性得到加强。神经网络常用学习技术为误差反向的传播技术，当网络含有足够多的隐藏结点、隐藏层与激励函数时，网络神经仅能实现所需映射，而对最优隐藏结点、层数及激励函数等进行选择的问题，一般是通过尝试法来解决的。反向传播的算法为最快的下降法，结点误差反馈到网络可用来调整权重，应用反向传播技术可快速得到非线性函数的近似值，对网络结点具有较大影响。

3.2模糊逻辑控制

英国大学研发的模糊控制器在电气工程实现自动化控制的使用中有效的替代了PID控制器，模糊控制器也时常使用于数字动态的传动系统，还可以用作于其它的用处。至今，在M型与S型的模糊逻辑控制应用中，只有M型控制器可用在调速控制，不管是M型还是S型控制器都有其规则库，被人们称为ifthem模糊规则集。模糊集是G与H，而IFX是G，且Y是H，则W=（FX，Y），这是S型控制器的规则。推理机、知识库、模糊化与反模糊化是M型控制器的组成部分，其中最为关键的部分是推理机，当出现模糊控制行为，可以像人类一样对这些行为进行推理进而做出决定；知识库是由两部分组成，即数据库和语言控制的规则库，规则库有属于自己开发的方法：使用神经网络推理机与模糊控制器推理机在建模过程上进行操作，而在建立操作器的控制行动中，控制与应用目标上要放上专家的经历与知识。模糊化有多种函数表现形式，是进行变量的测量、量化与模糊化的重要手段；反模糊化的反模糊化技术用于模糊化，而中间平均技术则作用于量化。

3.3优化设计与故障诊断

电气工程中的电气设备设计是项复杂工作，需要应用到电磁场、电路及电机等有关学科知识，也需要运用经验知识。原来的产品设计一般是运用实验方法与经验手工方法，其所得方案并不是最优化的。可随着计算机技术的发展，电气工程产品设计已由手工方法转变为CAD设计，这有效减短了产品的开发周期，在此基础上引进智能化技术，可说为CAD设计添上了翅膀，使其设计质量与效率得到了更大提高。为进一步优化电气设计，当前正尝试在电气工程中应用专家系统，不过专家系统仍处于研究阶段，其应用于实际尚需进一步努力。我国的沈阳工业大学就研究了永磁同步的电动机专家系统，其他院校也都在积极开发设计专家系统，并获得了一定成效。智能化技术在优化设计方面的应用还体现在遗传算法上，遗传算法是种先进计算法，其计算精度高，在电气工程中十分常用，故作用不可忽视。在电气工程中，故障和它的征兆间具有错综复杂的关系，具有非线性与不确定的特点，应用智能化技术恰好发挥了它的优势。电气设备的故障诊断中应用的技术有神经网络、逻辑模糊与专家系统，在变压器、电动机与发电机等的故障诊断中，智能化诊断技术均得到了较为广泛的应用。

结语

综上所述，在激烈的市场竞争下，电气工程中应用智能化技术实现自动化控制，不仅能有效提高企业自身经济效益与竞争实力，还能将人类从繁重的劳动中解救出来，推动人类社会整体前进的步伐。

参考文献

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