常用的人工智能技术
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常用的人工智能技术范文第1篇
0 引言
电气自动化是一门实践性较强的应用性科学，主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步，主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用，有助于推动电气系统自动化的进一步发展，实现系统运行的智能化，使得其更加安全稳定，最终提高企业的生产效率，提高市场竞争力。
1 人工智能技术的应用理论
人工智能是一门新型的计算机科学，介于自然科学和社会科学边缘之间，研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程，主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟，制造出类似人脑的机器设备;后者模拟主要是从人脑的功能角度出发，对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机，顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。
人工智能不是人的智能，更不是对人的智力功能的超越，其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面：是机械的无意识的物理过程;无社会性;不具备人类意识的创造力;功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中，可以极大地节省人力资源，降低成本。同时，不控制目标模型就可以提高操作的准确度，降低误差。此外，这样还能保证产品的规范，提高性能。
2 人工智能技术的应用现状
近年来，人工智能技术得到了公众的高度重视，大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作，现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先，在电气自动化系统中电气设备的设计方面，设备的结构设计较为繁琐复杂，涉及面较广，要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次，在事故及故障诊断方面，人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势，做好预警监控工作。最后，在电气控制过程中应用人工智能技术，主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式，其中模糊控制应用较为普遍，以AI控制为主。
3 电气自动化控制中的人工智能技术的应用对策
根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状，可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性，对策主要有以下三个方面：应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。
3.1 应用于电气设备设计
根据诸多电气工程的实践证明，只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性，使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术，可以简化工作，降低人力成本。因此，企业拥有一批素质高的设计团队，这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外，企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作，尤其是结构设计工作。具体来说，人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统，全面提高产品的研发、设计和生产，优化设计产品。
3.2 应用于事故及故障诊断
电气故障诊断，指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定，判断技术和运行状况是否正常，如果出现异常，可以及时确定故障的具体内容和性质部位，找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时，不确定因素较多，使得系统容易出现各种类型的故障和事故，如果无法及时确定故障的性质和部位，将会给员工的人身安全带来威胁，企业也会承受较大的经济损失。因此，及时判断分析事故并做好故障诊断工作，是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中，采取一些新型的人工智能技术进行诊断。比如说，在诊断变压器的故障中，我们可以引入人工智能技术进行诊断，在节省人力物力的同时保证诊断的精确性，也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术，提高精确度，以达到良好的工作效果，实现企业的经济效益。
3.3 应用于电气控制过程
人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用，是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中，由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误，而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制，通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为Surgeno和Mamdan两种表现形式，前者是后者的特殊情况，两者均用来调速控制。
在电气领域里，人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说，是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程，实现设备智能化，及时掌控全局。
4 总结
综上所述，电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究，既能实现工作效率的提高，还能降低运行成本，更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战，需要学者们不断研究和完善，使其得到更好的应用。
常用的人工智能技术范文第2篇
关键词：电气 自动化 人工智能
全面应用人工智能技术的最新成就，充分推动电气设备自动化的进一步深化发展，提高其系统运行趋于智能化的同时，人工智能技术的应用还利于强化系统工作的安全性、稳定性，有利于企业生产效率的提升以及市场竞争力的增强。
一、人工智能技术研究与应用的现实情况
近年来，大量科研单位以及专业院校都在人工智能技术的创新与研究以及其电气设备控制系统中的应用上开展了大量工作，人工智能用于电气设备系统的结构设计、故障诊断、预警、监控以及自动保护等方面都达到了一定的水平。
以结构设计方面为例，因电气设备系统结构设计复杂性高，涉及到诸如电路、电磁、电机电器应用等等大量的学科专业知识，更要求工作人员有丰富的实践经验。目前，在数字技术空前创新发展的背景下，电气产品及其控制系统的设计工作业已转向了CAD，使得新产品新系统的构建周期显著缩短。在此基础上加入人工智能技术，系统设计的质量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技术在进行电气设备系统故障控制与预警方面也有非常独特的优势。电气控制系统出现故障之前征兆呈非线性，因此人工智能技术中的模糊逻辑、神经网络等等部分可以充分发挥其优势。
最后是人工智能技术在电气自动化控制系统中的运用，主要的技术方法有、神经网络、专家系统以及模糊控制三种，其中以最后一种控制技术最为简便，可应用性最强。人工智能技术在电气自动化控制系统中以AI控制器为主，其可以视为非线性函数近似器。与一般的函数估计设备相比较，AI控制系统在进行设计时不一定必须工作对象的具体模型，这就避免在设计时需要考虑控制对象模型本身的参数变等不确定性。此外，其性能提升的空间比较大，而且易于调节，一致性强，对于新的数据信息适应性良好；配置成本低而且更新简便、抗干扰能力强。
二、电气自动化控制系统中人工智能技术的具体应用
电气自动化控制系统当中，人工智能技术的应用有两种，一是直流传动控制；另一种是效流传动控制。
在直流传动控制中，人工智能技术的应用有模糊逻辑控制技术为主，有Mamdani与两种可用于调速控制系统。它们均具备规则库部分，规则库实质上是一个if-them的模糊规则集合。以后者为例，它最主要的规则就是“if x=A，且y=B，则z=f（x，y）z则z”。其中的都是模糊集。模糊控制设备以推理机为核心部分，它负责模仿人脑的智能化决策以及模糊控制命令的推理。除此以外还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分，第一个部分是通过多种不同形式的函数对所输入的变量做出测量，并将其量化、模糊化；第二部分就是由数据规则以及语言控制库构成所构成的知识库，本库设计时就是应用专家的知识与经验对电气设备进行控制，在建立设备模型时，模型操作设备依据人工神经网络系统的推理机制进行模型建设；最后是以模型参数量化与中间平均技术等模糊化技术的应用。
除了模糊逻辑控制技术以外，还有人工神经网络控制技术。这种技术主要用于不同模式的识别以及各种信号的处理，可以在电气传动控制工作中发挥有效作用。这种技术以并行结构为主，适用范围比较广，可以大大提升条件监控、诊断系统的准确性；该控制技术最常用的学习策略是误差反向传播，也就是说在网络具备充足的隐藏层、结点和恰当的激励函数的情况下，多层人工神经网络只要利用反向传播就可以计算出对应的非线性函数近似参数，大大提高网络运行速度。
在交流传动控制中，人工智能技术的应用也同样有模糊逻辑与神经网络两种具体运用。
就模糊逻辑而言，到目前为止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制设备为主，不过西方某大学研发了一种高性能的带有多个模糊控制器的全数字化传动控制体系，该体系所带有的模糊控制器即可以用来代替普通的速度控制设备，又可以用于执行它控制任务。
就人工神经网络控制技术而言，实践研究中以其对交流电气设备及其驱动环境参数监测及诊断为主。人工神经网络用作步进电动机控制时，可采用一般的反向转波计算方法，就是通过实验数据的应用，通过电机负载转矩以及电机的初始速度最终确定智能监控系统可监测的最大速度增加值。这种设计方案的实现，要求神经网络具备识别三维图形映射的能力，以便达到比常规梯形控制计算模式强的控制成效。在此模式下，人工神经网络可以大大缩减电气自动化系统定位所需要的时间，并且强化对于负载转矩以及非初始速度变化范围的控制工作。人工神经网络的结构以多层前馈型为主，具体可分为两个系统：系统一是在辨识电气动态参数的基础上对通过定子的电流进行自动调节与控制，系统二是在辨识机电系统的运行参数基础上对转子速度进行自动调节与控制。
常用的人工智能技术范文第3篇
关键词：人工智能自动化
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着电气的设计的发展，传统的方法有时很难适应。在此背景下，人工智能技术被引入电气设备的优化设计过程中，并取得了一些成功经验。本文在总结人工智能在电气设备领域取得成果的基础上，对具体应用提出一些看法与策略。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展，也有利于提高电气设备运行的智能化水平，对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性，加快生产效率都有重大意义。
1人工智能控制器的优势
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：
（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）。
（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。
（3）它们比古典控制器的调节容易。
（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
（5）运用语言和响应信息可能设计它们。
（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。
（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。
（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（11）它们很容易扩展和修改。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
2 人工智能的应用现状
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域。
2.1 优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的，因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。
用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
2.2 故障诊断
电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。
人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。
2.3 智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。
常用的人工智能技术范文第4篇
关键词：人工智能；电气工程自动化；功能
中图分类号：TM76 文献标识码：A
人工智能是近年来被国人广泛探究及应用的一种新技术，其探究范围不仅囊括了智能控制及语音识别，甚至还囊括了人工神经网络与专家系统等。而电气工程自动化研究的核心则为和电气工程有关的系统运用、自动控制技术、电子电气技术与信息处理技术。把人工智能巧妙地运用于电气工程自动化中能够让电气自动化系统对有关数据展开实时地探究及处理，进而完成电气自动化生产的目标。正因为如此，所以如何促进人工智能在电气工程自动化中的运用便成了电气自动化领域亟待解决的问题。
一、人工智能定义简析
人工智能即以人力制成的智能机器从事某种原本需要人力完成的工作，此种机器叫作人工智能机器。当下的人工智能往往以电脑技术为基础，选用人工方法及技术，把人类智慧汇聚于机器模型上，进而实现机器的自动化及智能化。人工智能的出现及发展均有利于科技进步。伴随机器智能化的持续发展，机器从以前的自动化机器发展成了当下的人工智能机器，当中所牵涉的技术远不止计算机科学这一种。当前的人工智能所涉及的范围特别广，比方说心理学、哲学、计算机学等等，其发展前景不可估量。
二、人工智能运用于电气工程自动化的优点及其具有的功能
（一）人工智能运用于电气工程自动化的优点
就目前而言，人工智能运用于电气工程自动化所具有的优点主要有如下两个：其一，不易受外界因素的干扰。与传统控制器在运转时会遭受外界不良因素的干扰相比，人工智能不易受外界因素的干扰。比方说人工智能对环境要求不高，如此它在运行的过程中便可以免受不确定因素的干扰，可以完成相对精确的自动化控制。其二，操作便捷，运行效率高。人工智能在电气工程自动化中的运用通常借助如下几种方式实现：（1）模糊控制；（2）神经网络控制；（3）专家系统控制。其可以对开关量与模拟量等有关数据展开集中采集，同时展开一定的处理及存储。人工智能拥有优秀的界面显示功能，可以帮助使用者异常清晰地了解机器的整体运行情况。同时，人工智能便于操作的特性也有助于其工作效率的提升。
（二）人工智能所具有的功能分析
一般情况下，人工智能所具有的功能往往有以下几种：第一，数据的采集与处理。人工智能运用于电气工程自动化能够较好地收集电气设备里的模拟量及开关量，并且在一定情况下，其亦可以对部分数据展开处理及存储。第二，监控运行系统、且及时发出警报。人工智能技术不但能够监视及模拟电气系统，甚至能对机器开关量情况展开智能监控，监控事件状态的改变。一旦发现异常，它便会马上报警。
三、新形势下促进人工智能运用于电气工程自动化的方法研究
（一）在电气设备中的运用
人工智能运用于电气设备即人工智能对电气设备的优化设计。众所周知，电气设备的优化设计工作特别复杂。鉴于此，所以从事设备优化和设计的工作者不但需具有电路、电机及电器等方面的知识，亦需有丰富的经验及非常好的应变能力。伴随国民经济的进一步前进，传统的设备设计方式已然无法顺应电气工程自动化的发展需求，同时以计算机技术为基础的CAD这一新型产品设计方式慢慢地登上了历史舞台。就电气设备的设计而言，若我们可以巧妙地把人工智能置入CAD，那么设备的设计质量与设计效率自然可以得到较好地提升。就目前来看，人工智能于电气设备设计优化的运用通常为如下两大层次：第一，遗传算法；第二，专家系统。鉴于前者所使用的计算方法相对先进，同时其计算结果的精度也特别高。所以该法往往被运用于与电气相关产品的优化设计里。至于后者的运用，由于电气设备发生故障前必然会出现某些相应的征兆，因此我们以电气设备故障的非线性及不确定性为依据，将人工智能运用于专家系统里，如此专家系统对产品恰当性的设计作用便能够淋漓尽致地展现出来，最终电气产品的综合性能也能够得到相应的提升。
（二）在电气控制过程中的运用
鉴于电气控制过程对电气工程自动化技术与电气技术的综合运用有着举足轻重的作用，所以如何确保电气系统有序运转便成了电气自动化探究领域备受关注的问题。对技术工作者来说，电气控制过程的要求特别严格，同时它的控制过程也异常烦琐，现实生活中时常出现因为技术工作者操作失误而导致电气设备出现故障，抑或设备运行效率降低的情况。人工智能运用于电气工程自动化不但能够有效地促进电气控制过程精确度的提升，同时还能够较好地提高电气系统的综合运行效率。第一，人工智能通过选用电脑自动计算的高新技术，完成了取代某些人工智能操作的电气控制功能，在缩减人力及物力开销的同时，促进了控制精度的提升。第二，人工智能的运用选用界面化的方式精简了控制流程，不但提升了电气系统控制效率，同时也完成了对电气系统的远程控制。第三，人工智能的运用让系统能够适时地对相关关键信息及数据实施保存，进而选用自动生成报表的方式，缩减人力物力开销，同时为技术工作者今后的数据查询工作供给了诸多便利。第四，在人工智能模糊控制里，我们甚至可以以电气系统传统控制中的交、直流传动为依据完成对电气系统所有环节的控制。①就以直流传为核心的电气控制过程而言，人工智能模糊逻辑控制往往由Sugeno及Mamdani构成。Mamdani通常用来对电气系统运转速度展开调控；Sugeno便属于Mamdini的特殊情况之一。②就以交流传动为核心的电气控制过程而言，其通常选用以人工智能理论为基础的模糊控制器取代传统电气高速控制器，以实现电气系统所有方面的功能。
（三）在电气设备故障诊断中的运用
通过对电气工程自动系统和其运行过程展开探究我们可以知道：电气设备，比方说发电机及变压器等设备事故发生几率是相当高的。传统故障诊断方式即：对搜集的变压器油释放的气体展开探究，随后以所采集气体样本的探究结果为依据判断是否存在故障。此种故障诊断方式不仅会消耗许多时间，同时还需相关维护工作者对设备检测展开实时监控，再者电气设备故障原本便兼具突发性及不确定性特性，如此必然会导致设备故障诊断难度大大提升的结局出现。而以人工智能为核心的电气设备故障诊断方法于设备诊断时增加了模糊理论与以人工智能技术为基础的神经网络及专家技术，从而切实促进电气设备故障诊断质量的提升，且在促进电气工程生产效率提升的过程中，节省了人力及物力资源。
（四）在电气系统中的运用
当前，人工智能里的专家系统及人工神经网络于电力系统自动化里的运用特别广泛。众所周知，专家系统属于一个相对繁杂的程序系统，它兼具诸多规则、知识及经验，借助对电力系统里的问题展开探究及判断，随后模拟专家决策过程以解决相应的问题。在选用专家系统对电力系统实施优化及调控过程中，我们理应以系统运行的现实情况及有关要求为依据，优化电力系统里数据库，规则库与知识库里的数据信息，进而让它和电力系统的运用需求相符合。
就人工神经网络的运用而言，因为此种方法原本便拥有异常灵活的学习方式，它的存储方式亦为完全分布式。所以，它被频繁运用在了电力系统大规模数据处理之中。人工神经网络借助对模型展开恰当地分类，从而科学地挑选相应输入，借此构筑类型各异的季节性时间模型，选用此模型可对电力系统的短期负荷展开科学地预测，进而帮助技术工作者对可能产生故障的系统环节展开综合分析，最终促进系统运行效率的提升。
结语
总之，人工智能是伴随社会发展，科技进步而出现的一种新技术，它顺应了时代的发展需求。把人工智能运用于电气工程自动化可以助推电力产业结构的优化，给电气工程自动化的发展注入新鲜的血液，可以使电气工程自动化焕发出新的生机。所以在今后电气工程自动化的前进道路上，我们理应进一步加强对人工智能技术探究及运用的关注，为社会的可持续发展奠定坚实的基础。
参考文献
[1]王景.电气工程自动化中人工智能的运用分析[J].通信世界，2015（2）：173-174.
常用的人工智能技术范文第5篇
Evolution of Communication
and Language in
Embodied Agents
2010
Hardback
ISBN9783642012495
Nolfi 等著
交流和语言的本质及其发展演变目前依然是科学界的一个难题。随着人工智能技术的不断发展，“怎样使多个人工智能体之间进行类似于人类或其他动物一样的交流”成为一个重要的研究热点，吸引了越来越多学者的兴趣。这个领域的研究将使我们了解交流产生的根源及其演变过程，使我们能制造可以进行沟通的人工智能来解决目前遇到的诸多问题。本书对这一领域的研究进行了全面的介绍和分析，介绍了这个领域的基本理论和常用分析研究方法，还分析了该技术的应用前景和本领域的发展方向。书中还给出了若干具体的实验过程，介绍了常用的软硬件工具。
本书除第1章外共有五部分组成，1.交流和语言发展的研究综述；第二部分交流和语言的理论分析，包括第2-6章，主要介绍了人类语言的几个特点，随着历史的变迁，个体交流和语言研究常用的理论、语法体系的形成和发展等。第二部分交流的演变，包括第7-12章，主要介绍了仿真智能体的交流方式的演变，促使交流产生的环境因素，怎么解决交流中遇到的问题，多智能体体系中信息的传递与获取，多智能体之间交流产生的演变的条件等。第三部分语言的发展演变，包括第13-16章，主要介绍了应用于仿真智能体的语言体系模型的建立及其面临的挑战，介绍了一些相关实验，介绍了一些语言游戏的数学模型等。第四部分结论，含第17章，表达和交流的人，旨在构建坚固的理论模型和方法框架。第五部分附录，含第18-20章，本书研究工作用到的软硬件工具。
本书的主要作者Stefano Nolfi是意大利国家研究理事会认知科学研究中心的资深科学家，领导着自主式机器人实验室，并且是进化机器人学的创始人。本书适用于认知领域、人工生命、人工智能和语言学等领域科研工作者、研究生和教师。
刘军涛，助理研究员
(中国科学院电子学研究所)
