李歆雨

摘 要：自1956年麥卡錫首次提出人工制造系統(tǒng)及智能化科學(xué)概念以來(lái)，在科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步的大背景下，人工智能逐步形成以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心納入數(shù)理邏輯、哲學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、信息論、自動(dòng)化及控制論等的綜合性科學(xué)技術(shù)，推動(dòng)相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)程切實(shí)解決實(shí)際生活及實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中所出現(xiàn)的問(wèn)題，而如何將人工智能應(yīng)用于電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域，成為電氣自動(dòng)化發(fā)展過(guò)程中所面臨的挑戰(zhàn)。本文以人工智能為切入點(diǎn)分析電氣工程自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的必要性，就提出具體的應(yīng)用要點(diǎn)進(jìn)行深入探究，旨在為相關(guān)技術(shù)人員積累更多的工作經(jīng)驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：人工智能;電氣工程;自動(dòng)化;應(yīng)用要點(diǎn)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP273 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2018）09-0017-01

自進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展的大背景下，我國(guó)電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平已取得一定進(jìn)步及發(fā)展，而如何將人工智能應(yīng)用于電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域，得到相關(guān)部門(mén)及技術(shù)人員重視及關(guān)注[1]。相較于傳統(tǒng)學(xué)科，人工智能屬于新興學(xué)科范疇不止徹底擺脫傳統(tǒng)技術(shù)及應(yīng)用領(lǐng)域限制，具有學(xué)科融合性及廣泛衍生性等鮮明特點(diǎn)，頗具應(yīng)用優(yōu)勢(shì)徹底解決實(shí)際生活及實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中所出現(xiàn)的問(wèn)題。不論交通信號(hào)控制領(lǐng)域、航空領(lǐng)域及國(guó)防領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用范圍較為廣泛。有學(xué)者經(jīng)研究表明，生產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)能大大提高其工作效率壓縮總體成本投入，尤其是人力成本投入。鑒于此，本文針對(duì)電氣工程自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的研究具有重要意義。

1 人工智能的概述

自1956年麥卡錫首次提出人工制造系統(tǒng)及智能化科學(xué)概念以來(lái)，意味著人工智能學(xué)科誕生。人工智能又稱(chēng)機(jī)器智能，指人工制造系統(tǒng)所表現(xiàn)出的職能，是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心納入數(shù)理邏輯、哲學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、信息論、自動(dòng)化及控制論等的綜合性科學(xué)技術(shù)，并且以操作及移動(dòng)物體、感知、交流、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、知識(shí)及推理為技術(shù)核心問(wèn)題，普遍應(yīng)用統(tǒng)計(jì)算法以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能為最終目標(biāo)[2]。相較于傳統(tǒng)意義AI，人工智能技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)范疇，主要研究擴(kuò)展、延伸及模擬人的智能理論、技術(shù)、方法及應(yīng)用系統(tǒng)以達(dá)到機(jī)器自主完成需要人類(lèi)智能參與工作項(xiàng)目的目標(biāo)。

從本質(zhì)角度來(lái)看，人工智能技術(shù)是模擬人類(lèi)大腦思維及事務(wù)處理方式的技術(shù)手段，但是與人類(lèi)大腦相比，人工智能技術(shù)屬于無(wú)意識(shí)機(jī)械物理操作且不具備人類(lèi)大腦創(chuàng)造性思維，以通過(guò)深入研究人工智能生產(chǎn)出與人類(lèi)智能及思維方式相似的智能機(jī)器為最終目標(biāo)，其研究領(lǐng)域可分為專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)、圖像識(shí)別系統(tǒng)、語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)及機(jī)器人等[3]。目前我國(guó)人工智能應(yīng)用于電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的研究力度不足，亟待深入探索研究推動(dòng)電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。此外，人工智能研究具備高度專(zhuān)業(yè)性及技術(shù)性，其各個(gè)分支領(lǐng)域較為深入且無(wú)法相互連通。

由此可見(jiàn)，人工智能控制分支領(lǐng)域研究方法存在顯著差異性，而應(yīng)用遺傳、模糊神經(jīng)、模糊及神經(jīng)等算法的AI控制器可視為同一類(lèi)非線性函數(shù)近似器，不止有利于從總體角度直觀了解，更有助于實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一開(kāi)發(fā)控制策略，上述AT函數(shù)近似器普遍優(yōu)于常規(guī)函數(shù)估計(jì)器[4]。受無(wú)法明確參數(shù)具體情況的影響，存在非線性信息不確定及變化不確定等問(wèn)題，應(yīng)用人工智能控制器能切實(shí)解決動(dòng)態(tài)方程難以精確控制實(shí)際對(duì)象等問(wèn)題，并且人工智能控制器能結(jié)合魯棒性能變化、下降時(shí)間及實(shí)際響應(yīng)時(shí)間適當(dāng)調(diào)整自身性能。同時(shí)，與傳統(tǒng)控制器相比，人工智能控制器調(diào)整方法較為簡(jiǎn)單便捷，可結(jié)合語(yǔ)言、信息及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)操作。

2 電氣工程自動(dòng)化應(yīng)用人工智能的要點(diǎn)

伴隨人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，高等院校及科研機(jī)構(gòu)著手將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域，對(duì)于實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備故障預(yù)測(cè)診斷、優(yōu)化電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)模式及控制保護(hù)電氣系統(tǒng)具有顯著價(jià)值作用。由于電氣設(shè)備優(yōu)化設(shè)計(jì)難度大及專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)，不止涉及電機(jī)電器、電磁場(chǎng)及電路等方面知識(shí)，更要求技術(shù)人員能靈活應(yīng)用相關(guān)知識(shí)具備較為豐富的工作經(jīng)驗(yàn)[5]。然而，從現(xiàn)階段我國(guó)電氣設(shè)備設(shè)計(jì)水平來(lái)看，多數(shù)電氣設(shè)備以設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)為依托通過(guò)實(shí)驗(yàn)室人工制作方式完成生產(chǎn)，客觀上加劇最佳設(shè)計(jì)方案獲取難度。在計(jì)算機(jī)技術(shù)蓬勃發(fā)展的大背景下，電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)模式由手工設(shè)計(jì)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)變，大大減少產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間。

同時(shí)，將計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)模式與人工智能技術(shù)相結(jié)合能幫助設(shè)計(jì)人員提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率保證產(chǎn)品設(shè)計(jì)質(zhì)量，而用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能算法可分為專(zhuān)家系統(tǒng)及遺傳算法兩大方面。其中，遺傳算法具有計(jì)算方法先進(jìn)及計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性高等鮮明特點(diǎn)，促使遺傳算法及其衍生算法被廣泛應(yīng)用于電氣產(chǎn)品智能優(yōu)化設(shè)計(jì)環(huán)節(jié);專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用范圍相對(duì)狹窄，適用于攻克技術(shù)性難題。此外，按故障類(lèi)型，電氣設(shè)備故障可分為非線性故障及不確定性故障，但是故障發(fā)生前期普遍存在一定預(yù)兆，預(yù)兆與故障間存在著密切聯(lián)系，而應(yīng)用人工智能及專(zhuān)家系統(tǒng)算法能充分發(fā)揮其作用提高設(shè)計(jì)效率。

從電氣領(lǐng)域角度來(lái)看，傳統(tǒng)電氣故障診斷方法診斷準(zhǔn)確率過(guò)低，不適用于變壓器、發(fā)電機(jī)及發(fā)動(dòng)機(jī)等故障發(fā)生頻繁的區(qū)域，并且傳統(tǒng)故障診斷方法主要通過(guò)收集變壓器油氣味進(jìn)行深入分析產(chǎn)生氣體分析結(jié)果評(píng)估設(shè)備故障等級(jí)及故障區(qū)域，不止耗費(fèi)大量時(shí)間，更是消耗大量人力物力難以保證其時(shí)效性，無(wú)法應(yīng)用于日常診斷。同時(shí)，受電氣設(shè)備故障突發(fā)性的影響，如何快速處理故障問(wèn)題選擇適宜的故障處理方法避免造成不可預(yù)估性損失，是相關(guān)技術(shù)人員在實(shí)際工作過(guò)程中所面臨的主要問(wèn)題。由此可見(jiàn)，電氣設(shè)備故障及事故診斷應(yīng)用人工智能技術(shù)中專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能切實(shí)解決實(shí)際問(wèn)題提高診斷準(zhǔn)確性及生產(chǎn)效率。

在電氣技術(shù)蓬勃發(fā)展的大背景下，電氣控制過(guò)程作用日趨凸顯，而如何保證電氣系統(tǒng)處于穩(wěn)定高效運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，是相關(guān)業(yè)界及研究人員所面臨的主要挑戰(zhàn)。受電氣控制具體操作環(huán)節(jié)復(fù)雜性及專(zhuān)業(yè)性的影響，對(duì)于技術(shù)人員操作要求較為嚴(yán)格，促使相關(guān)研究人員以提高操作效率為潛心研究的階段性目標(biāo)。人工智能技術(shù)不止切實(shí)解決上述問(wèn)題，更能憑借自動(dòng)計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)等核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)替代部分人工智能輔助勞動(dòng)，而界面化操作形式一定程度上簡(jiǎn)化日常操作流程，對(duì)于實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)遠(yuǎn)程控制及遠(yuǎn)程操作具有不可比擬的積極作用，便于及時(shí)存儲(chǔ)重要信息及重要資料自動(dòng)生成報(bào)表，大大壓縮人力物力投入，進(jìn)一步提高工作效率。

此外，伴隨人工智能技術(shù)不斷進(jìn)步，社會(huì)對(duì)于電子行業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性及持續(xù)性要求更為嚴(yán)格，部分大型電力企業(yè)初步實(shí)現(xiàn)PLC控制系統(tǒng)替代輔助系統(tǒng)中較為落后的繼電控制器，利用PLC控制系統(tǒng)能實(shí)時(shí)控制某個(gè)工藝流程協(xié)調(diào)總體生產(chǎn)流程，而PLC技術(shù)廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)不同電廠間不同發(fā)電機(jī)組自動(dòng)切換供電系統(tǒng)，大大增強(qiáng)供電系統(tǒng)穩(wěn)定性及持續(xù)性。

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)本文探究，認(rèn)識(shí)到伴隨社會(huì)進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)發(fā)展，生產(chǎn)力水平不斷提高，軟件技術(shù)及微電子技術(shù)更多研究成果被廣泛應(yīng)用于實(shí)際生活，為人工智能技術(shù)發(fā)展提供強(qiáng)有力的保障，而實(shí)現(xiàn)人工智能仍停留于長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)軟件與硬件共同發(fā)展趨勢(shì)。從軟件角度來(lái)看，開(kāi)發(fā)工具類(lèi)型日趨豐富，促使人工智能被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。從硬件角度來(lái)看，電子集成技術(shù)工藝不斷更新?lián)Q代，大大增強(qiáng)人工智能控制芯片促使其價(jià)格更為低廉且覆蓋性能更為全面。同時(shí)，人工智能多領(lǐng)域應(yīng)用體現(xiàn)其高度自動(dòng)化特征，而提高機(jī)械人類(lèi)意識(shí)化能力促使其具備擬人化思維能力、行為能力及感知能力是人工智能的核心內(nèi)容。因此，電氣控制自動(dòng)化應(yīng)用人工智能技術(shù)是全新的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，具有廣闊的發(fā)展前景，為社會(huì)進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供有效服務(wù)。

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