吳梓豪

摘 要：隨著計算機技術(shù)的成熟以及網(wǎng)絡(luò)的普及，人工智能已經(jīng)在人們的生活以及工作中扮演者日益重要的角色，節(jié)約了大量的人力與時間成本。本文探討了人工智能在電氣設(shè)備中的具體應(yīng)用及前景展望，有助于加強對人工智能技術(shù)的認識，對于促進人工智能在電氣具有重要的作用。

關(guān)鍵詞：人工智能;電氣設(shè)備;電氣自動化;應(yīng)用

0 引言

經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)在諸多領(lǐng)域取得了較大發(fā)展成果，并且已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的重視，成了一門廣泛交叉的前沿性學(xué)科。目前已有多種人工智能技術(shù)應(yīng)用于工電氣工程中，人工智能模擬了人腦的工作方式，在機器設(shè)計當(dāng)中加以運用，讓機器帶動代替人類工作，能夠有效減少人類的工作量。目前已有很多電氣科技工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化、故障診斷以及控制過程等，并且取得了諸多成功經(jīng)驗。

1 人工智能在電氣設(shè)備中的應(yīng)用

1.1 在電氣設(shè)備優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用

電氣設(shè)備設(shè)計不僅涉及電機電器、電磁場、電路等諸多學(xué)科知識，同時還需要設(shè)計者掌握大量設(shè)計經(jīng)驗性知識。在應(yīng)用人工智能之前，電氣設(shè)備的傳統(tǒng)設(shè)計主要采取簡單的實驗手段以及用手工方式，這種方式難以獲得最優(yōu)方案。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，逐漸實現(xiàn)手工設(shè)計轉(zhuǎn)向計算機輔助設(shè)計，大大提高傳統(tǒng)輔助設(shè)計的技術(shù)的效率以及質(zhì)量。應(yīng)用與優(yōu)化設(shè)計的人工智能技術(shù)，主要有專家系統(tǒng)和遺傳算法。

目前所開發(fā)的專家系統(tǒng)，總體上還處于研究階段，離實際應(yīng)用還存在一定距離。沈陽工業(yè)大學(xué)特種電機研究所研制成功了永磁直流電動機以及永磁同步電動機的設(shè)計專家系統(tǒng)，河北工業(yè)大學(xué)將CAD技術(shù)與專家系統(tǒng)相融合，開發(fā)出了電磁繼電器CAD專家系統(tǒng)。這些專家系統(tǒng)主要由最初設(shè)計、優(yōu)化設(shè)計以及零件結(jié)構(gòu)設(shè)計三部分所組成，在使用時只需輸入繼電器的參數(shù)，專家系統(tǒng)就會按照要求自動設(shè)計出電磁系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)尺寸、觸頭材料、線圈匝數(shù)等，而且繪制出特性曲線與結(jié)構(gòu)圖，大大提高了設(shè)計效率。

遺傳算法是一種比較先進的優(yōu)化算法，對產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計具有非常廣泛的應(yīng)用，尤其是在電器產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計中。相關(guān)研究指出，將一種多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化高級遺傳算法引入到電磁電氣設(shè)計領(lǐng)域，并且應(yīng)用該算法優(yōu)化設(shè)計智能交流接觸器的結(jié)構(gòu)以及其控制參數(shù)，這種方法有比較好的搜索效率與魯棒性。同時，將效率作為目標(biāo)函數(shù)，采用遺傳算法對內(nèi)置式永磁同步電動機進行優(yōu)化設(shè)計。另外，也可以在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上進行改良，將其用于電機優(yōu)化設(shè)計。

1.2 在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用

電氣設(shè)備的故障與其征兆的關(guān)系非常復(fù)雜，在很多情況下這種關(guān)系是不確定的。傳統(tǒng)的人工故障診斷往往需要花費較高的人工成本。而采取人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等技術(shù)，能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，提高電氣設(shè)備故障診斷效率。在電力系統(tǒng)中，變壓器具有非常重要的地位，變壓器的故障診斷是保持變壓器正常運行的重要保障。目前在診斷變壓器故障的過程中，常用方法是通過分析變壓器油中分解的氣體來判斷變壓器的故障程度。而在人工智能背景下，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法，輸入特征矢量，再將電弧、電暈放電、油過熱以及正常這四種狀態(tài)作為輸出節(jié)點，再利用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練變壓器油的特征氣體和故障狀態(tài)二者之間的輸入輸出關(guān)系，詳細對比診斷結(jié)果與實際的檢查結(jié)果，得到的比較結(jié)論是一致的，這說明了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于變壓器故障診斷是有效的。有學(xué)者根據(jù)變壓器的故障特征提出了一種基于決策樹的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這一系統(tǒng)采用的是分級判別法，加強對變壓器故障的診斷與細化，通過這種分解方法可以大大降低使用單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性以及訓(xùn)練的難度這一問題。應(yīng)用結(jié)果表明，這種基于決策樹的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確性，具有較高的實用價值。

1.3 在電氣設(shè)備智能控制中的應(yīng)用

目前可用于電氣設(shè)備控制的人工智能方法主要包括三種：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制專家、系統(tǒng)控制以及模糊控制。其中，模糊控制是最簡單且最實用的方法。有研究者以模糊理論為基礎(chǔ)，提出了一個SF高壓斷路器操作機構(gòu)的模糊控制模型，根據(jù)電流、電壓、功率以及其他相關(guān)的參數(shù)，可以實現(xiàn)系統(tǒng)的自動調(diào)節(jié)和控制，進而實現(xiàn)斷路器的智能操作。有研究者將人工智能的自配合適控制與保護開關(guān)電器相結(jié)合，不僅可以實現(xiàn)實時在線檢測，而且還可以對故障進行提前預(yù)測，還可以實現(xiàn)在不改變原有的電氣原理的情況下，采取新的現(xiàn)有技術(shù)提高高器件的控制與保護性能。

2 人工智能在電氣設(shè)備應(yīng)用的前景展望

經(jīng)過半個世紀(jì)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得諸多進展，但仍然存在巨大的發(fā)展空間。實踐表明，混合式人工智能技術(shù)可以有效彌補單一技術(shù)存在的不足，獲得較優(yōu)性能，有助于開辟更為廣闊的應(yīng)用空間。例如，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與概率論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物細胞學(xué)相融合，可以產(chǎn)生隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?；谛〔ǚ治雠c神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而構(gòu)建的混合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其應(yīng)用于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計和故障診斷，已經(jīng)取得突出成效。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，在未來通過混合技術(shù)以及組合技術(shù)，有助于實現(xiàn)人工智能在電氣設(shè)備中應(yīng)用效率的大大提升。尤其是軟件技術(shù)與微電子技術(shù)迅猛發(fā)展，不斷出現(xiàn)新的開發(fā)工具，將會進一步改良人工智能的技術(shù)性能，進一步推動人工智能在電氣設(shè)備領(lǐng)域的應(yīng)用。

參考文獻

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