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电气自动化则是目前一门新兴的学科,主要对计算机应用、信息处理、系统运行、电气工程自动控制等领域进行研究。在具体进行电气自动化研究的过程中,通过人工智能算法的应用,进一步提高了自动化的运行效率、率。
1.人工智能算法概述
1.1人工智能技术与人工智能算法
伴随着计算机技术的进一步发展,计算机技术逐渐与先进的生产技术进行融合,并在此基础上形成了智能化的生产技术。就现阶段而言,人工智能技术已经被广泛地应用到社会生产每一个领域中,有效地减少了社会生产中的人力、物力资源浪费现象,最呆限度提高了资源的利用效率,并降低了生产成本。人工智能是计算机科学的一个重要分支,主要是结合人的思维、模拟人的操作,将智能化系统置入机器人之中,确保其具备人类的思维和感知能力,能够很好地应对所遇到的各种情况。在人工智能技术的发展条件下,人工智能算法也随之出现。人工智能算法也称之为机器智能,是一门边缘性的学科。主要是通过智能机器人,利用技能机器人对人类的智能反应进行模拟。可以说,人工智能算法这门新型的学科,已经在语言、图像理解、遗传变成、机器人等领域中得到了广泛的应用[1]。
1.2人工智能算法特点分析
人工智能算法融合了多个学科的知识,包括计算机科学、数学、哲学、认知科学等,并呈现出显著的特点,集中体现在以下四方面:(1)性:主要体现在人工智能算法语言高端智能电器数字化的应用系统进行了有效的结合,在具体进行计算的过程中,无需再使用其他的传统设备。如此一来,通过智能算法可对电力系统进行更加便利的操作,进一步提升了电力系统控制的效率、精准度,进而提高了工业生产的效率,促进了现代企业的进一步发展;(2)利用人工智能算法进行电气设计的过程中,无需对人工智能算法的控制对象的实际动态、非线性、参数变化等进行详细的了解;(3)在人工智能算法中,智能化的人工控制器、驱动器两者之间存在较强的一致性,可进一步提高人工智能算法预测的精准性;(4)在对控制器进行设计的过程中,通过人工智能算法,可以进一步提高其抗干扰能力,并增加信息和数据的适应性,使得设计修改和设计扩展变得更加便利[2]。
2.人工智能算法在自动化控制中具体应用
2.1人工智能算法在电气设备设计中应用
电气设备设计工作是一项复杂的、系统性的工作,其中涉及到的知识相对比较多,对设计人员的知识水平、设计经验等要求相对比较高,同时在设计的过程中,还必须要投入大量的人力、物力。但是在人工智能技术条件下,就可以充分利用CAD技术、人工智能算法,对电气设备设计过程中繁琐的计算、模拟环节进行快速、精准的计算。可以说,通过人工智能算法在电气设备设计中的应用,进一步提升了设备设计方案的精准度、科学度,并大大缩短了产品的开发周期。人工智能算法在电气设备设计中应用的时候,重点表现在遗传算法上,因为这一算法较为先进,且计算结果精度较高。基于此,电气设备设计人员在使用人工智能算法的时候,必须要对设备进行科学的设计,并确保设计人员的计算机水平、设计经验,以更好地利用人工智能算法进行电气设备设计。
2.2人工智能算法在电气设备控制中应用
在电气设备自动化过程中,电气控制过程十分关键,直接影响了整个电气化系统能否稳定和高效运行。在具体进行电气设备控制的过程中,由于其操作程序较为复杂,要求十分严格,对相关工作人员要求较高。在这种情况下,如何提高电气系统控制效率已经成为研究的重点。而在人工智能算法条件下,则可以对电气设备进行自动化控制,进而提升了控制的效率和质量,同时也在一定程度上减少了控制中的人力、物力和财力投入。利用人工智能算法进行电气设备控制的过程中,主要体现在模糊控制、专家系统控制、神经网络控制三个方面。其中,模糊控制重点在于借助传统电气过程中的交流和自流传动进行,可取代代PI、PID控制器的应用。并且模糊控制操作较为简单,与实际的联系较为紧密,应用范围较为广[3]。
2.3人工智能算法在电力系统中应用
目前,不少规模较大的电气企业在对整个电力系统进行控制的过程中,都采用了PLC人工智能技术,利用这一人工智能技术对某个工艺流程进行有效的控制,进而实现了整个系统的安全、协调和稳定运行。同时,利用PLC人工智能技术进行电力系统控制,也在一定程度上提升了电气系统的生产效率,实现了系统的稳定性提升,进而大大提升了供电的稳定性和性。人工智能算法在电力系统中的应用,主要体现在四个方面,即:启发式搜索、模糊集理论、专家系统和神经网络。其中,专家系统的程序非常复杂,里面融合了大量的专业规则、知识、经验等,并运用专家的经验进行推理和判断,并在此基础上对专家的决策方法、决策过程和模式进行模拟,进而对需要解决的问题进行分解和解决。在转接系统中,主要包括咨询解释、推理机、知识库、人机接口、知识获取、数据库等几个重要的部分。在具体进行使用的过程中,必须要结合实际情况,对专家系统中的知识库、规则库等进行更新处理。目前,人工智能算法在电气系统中应用的时候,主要体现在多种神经网络和训练算法上,并且该人工智能算法的存储方式、学习方式和分布方式的灵活性较高,可大规模地进行信息处理,并在复杂状态下进行功能分类和识别。神经系统则可以迅速对样本和模型进行分类,并构建一个周/日预测模型。在复杂的电力系统中,还可以利用元件的关联性分析、人工神经网络对故障进行诊断。
3.结语
综上所述,人工智能算法是一种新型技术,是计算机信息技术发展到一定阶段的必然产物。通过人工智能技术在自动化控制中的应用,进一步提高了控制效率和精准度,并减少了人力、物力和财力的投入,大大提升了控制的效果。在未来,伴随着人工智能算法的而进一步发展,必然会在自动化控制中发挥着更加重大的作用。
参考文献
[1]黄慧媛.试析电气自动化控制中人工智能技术的应用[J].内燃机与配件,2019(02):212-214.[2]宋伟华.人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析[J].科技经济导刊,2019,27(01):32.[3]张博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[J].居舍,2018(36):67.
作者：王秋童华中科技大学人工智能与自动化学院