丁文淵

（上海交通大學(xué)，上海 200240）

1 人工智能理論

“人工智能”這一概念于20世紀(jì)50年代提出，主要用來(lái)模擬、擴(kuò)展及延伸人的智能，它涉及計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)及控制論等學(xué)科，可讓機(jī)器系統(tǒng)擁有與人相媲美的智慧，完成人類所需要的工作。智能化技術(shù)通過(guò)對(duì)智能本質(zhì)的闡述，使機(jī)器擁有了與人類類似的智能，其研究成果主要有語(yǔ)言圖像識(shí)別系統(tǒng)、專家系統(tǒng)及機(jī)器人等。電氣工程作為人類生產(chǎn)生活的重要活動(dòng)，與其密切相關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行、自動(dòng)化控制、計(jì)算機(jī)應(yīng)用及信息處理等功能，均有智能化技術(shù)涉及。不過(guò)相比于最為精密的人類大腦，人工智能不可能那么完美，它僅能通過(guò)計(jì)算機(jī)編程模仿人類大腦，完成信息收集、分析、處理及反饋等程序。這仍然有效促進(jìn)了電氣工程自動(dòng)化控制的發(fā)展，有效節(jié)省了人力資源，保障了人們生命安全，提升了工作效率。

2 智能化控制的優(yōu)點(diǎn)

人工智能種類不同，其控制方法也不同。為更好地理解分類總體，便于控制策略系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯與遺傳算法等，均可看做非線性函數(shù)的近似器，一般函數(shù)估計(jì)器并不具備此類優(yōu)勢(shì)。對(duì)動(dòng)態(tài)方程進(jìn)行精確掌握控制較為困難，在控制設(shè)計(jì)時(shí)具有較多不確定因素，像非線性及參數(shù)變化等。根據(jù)魯棒性能、下降時(shí)間與響應(yīng)時(shí)間等不同，智能化控制器在設(shè)計(jì)控制對(duì)象模型時(shí)可通過(guò)自身適當(dāng)調(diào)整來(lái)提高其性能，像下降時(shí)間因素，與最優(yōu)秀的PID控制器相比，模糊邏輯控制要快4倍多，普通控制更是無(wú)法相比，而在上升時(shí)間因素方面，它要比最優(yōu)秀的PID控制器高出2倍以上。與普通控制器相比，即使沒(méi)有專家系統(tǒng)指導(dǎo)，智能化控制器依然能應(yīng)用相應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)完成設(shè)計(jì)，也可通過(guò)語(yǔ)言及信息等方法，并且在調(diào)節(jié)方面，智能化控制器更易調(diào)節(jié)。智能化控制器具有很強(qiáng)的一致性，當(dāng)輸入未知數(shù)據(jù)時(shí)，智能化控制器可實(shí)施有效估計(jì)，其估計(jì)效率很高，對(duì)于驅(qū)動(dòng)器所產(chǎn)生的影響可忽略不計(jì)。智能化控制器還能解決一般方法無(wú)法解決的問(wèn)題，普通神經(jīng)控制器中的學(xué)習(xí)算法、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等已定型，需要很長(zhǎng)時(shí)間來(lái)計(jì)算，其應(yīng)用效果不是很理想，而運(yùn)用智能化控制器就有效解決了所遇難題，提高了學(xué)習(xí)算法的速度。在新數(shù)據(jù)信息方面，智能化控制器具有良好適應(yīng)性，其抗干擾能力更強(qiáng)，擴(kuò)展修改也很容易，對(duì)于配置應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，其價(jià)格實(shí)惠，尤其是最小配置的應(yīng)用。

3 智能化技術(shù)應(yīng)用

3.1 模糊邏輯及其控制應(yīng)用

電氣工程的自動(dòng)化控制系統(tǒng)中含有較多的模糊控制器，它能有效代替PID控制器，并可用于其他任務(wù)。模糊控制器由英國(guó)的阿伯丁大學(xué)開(kāi)發(fā)，它常應(yīng)用于各類數(shù)字動(dòng)態(tài)的傳動(dòng)系統(tǒng)里。對(duì)于模糊邏輯的控制應(yīng)用主要有M型與S型兩種，截至目前為止，僅有M型控制器用在調(diào)速控制當(dāng)中。不過(guò)，這兩種控制器均有規(guī)則庫(kù)，可稱為if them的模糊規(guī)則集。S型控制器的規(guī)則為if X是G，且Y是H，則W=f（X，Y），其中G與H為模糊集。M型控制器主要由模糊化、推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)與反模糊化所構(gòu)成，模糊化主要用來(lái)實(shí)現(xiàn)變量的量化、測(cè)量與模糊化，其隸屬函數(shù)具有很多形式；推理機(jī)為模糊控制器關(guān)鍵部分，可模仿人類對(duì)模糊控制行為進(jìn)行決策與推理；而知識(shí)庫(kù)主要是由語(yǔ)言控制的規(guī)則庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)所構(gòu)成，規(guī)則庫(kù)開(kāi)發(fā)方式為：將專家知識(shí)與經(jīng)歷放于控制及應(yīng)用目標(biāo)上，建設(shè)操作器控制的行動(dòng)，在建模過(guò)程當(dāng)中，應(yīng)用模糊控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理機(jī)來(lái)操作；反模糊化主要用來(lái)量化與反模糊化，包括中間平均技術(shù)與最大化的反模糊化等技術(shù)。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制應(yīng)用

在電氣工程的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)與交流電機(jī)等的診斷監(jiān)測(cè)中運(yùn)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向轉(zhuǎn)波算法要比梯形控制法性能更好，它有效減短了定位時(shí)間，并且有效控制了非初始速度與負(fù)載轉(zhuǎn)矩大范圍的變化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為多層的前饋性，可運(yùn)用常規(guī)的反向?qū)W習(xí)算法，在兩個(gè)子系統(tǒng)里，其中一個(gè)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)機(jī)電系統(tǒng)參數(shù)可辨別控制轉(zhuǎn)子的速度，另一系統(tǒng)經(jīng)過(guò)電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)辨別控制定子的電流。智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在信號(hào)處理與模式識(shí)別上獲得了廣泛應(yīng)用，因智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性一致的函數(shù)估計(jì)器，所以被有效應(yīng)用于電氣傳動(dòng)的控制領(lǐng)域，其優(yōu)勢(shì)前文已提及，即具有較強(qiáng)的一致性，不用被控系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，抗噪音能力強(qiáng)。而且智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為并行結(jié)構(gòu)，較為適合很多個(gè)傳感器的輸入應(yīng)用，例如用于診斷系統(tǒng)及條件監(jiān)控中可使其決策可靠性得到加強(qiáng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用學(xué)習(xí)技術(shù)為誤差反向的傳播技術(shù)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)含有足夠多的隱藏結(jié)點(diǎn)、隱藏層與激勵(lì)函數(shù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)僅能實(shí)現(xiàn)所需映射，而對(duì)最優(yōu)隱藏結(jié)點(diǎn)、層數(shù)及激勵(lì)函數(shù)等進(jìn)行選擇的問(wèn)題，一般是通過(guò)嘗試法來(lái)解決的。反向傳播的算法為最快的下降法，結(jié)點(diǎn)誤差反饋到網(wǎng)絡(luò)可用來(lái)調(diào)整權(quán)重，應(yīng)用反向傳播技術(shù)可快速得到非線性函數(shù)的近似值，對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)具有較大影響。

3.3 優(yōu)化設(shè)計(jì)與故障診斷

電氣工程中的電氣設(shè)備設(shè)計(jì)是項(xiàng)復(fù)雜工作，需要應(yīng)用到電磁場(chǎng)、電路及電機(jī)等有關(guān)學(xué)科知識(shí)，也需要運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。原來(lái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)一般是運(yùn)用實(shí)驗(yàn)方法與經(jīng)驗(yàn)手工方法，其所得方案并不是最優(yōu)化的?？呻S著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，電氣工程產(chǎn)品設(shè)計(jì)已由手工方法轉(zhuǎn)變?yōu)镃AD設(shè)計(jì)，這有效減短了產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期，在此基礎(chǔ)上引進(jìn)智能化技術(shù)，可說(shuō)為CAD設(shè)計(jì)添上了翅膀，使其設(shè)計(jì)質(zhì)量與效率得到了更大提高。為進(jìn)一步優(yōu)化電氣設(shè)計(jì)，當(dāng)前正嘗試在電氣工程中應(yīng)用專家系統(tǒng)，不過(guò)專家系統(tǒng)仍處于研究階段，其應(yīng)用于實(shí)際尚需進(jìn)一步努力。我國(guó)的沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)就研究了永磁同步的電動(dòng)機(jī)專家系統(tǒng)，其他院校也都在積極開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)，并獲得了一定成效。智能化技術(shù)在優(yōu)化設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用還體現(xiàn)在遺傳算法上，遺傳算法是種先進(jìn)計(jì)算法，其計(jì)算精度高，在電氣工程中十分常用，故作用不可忽視。在電氣工程中，故障和它的征兆間具有錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，具有非線性與不確定的特點(diǎn)，應(yīng)用智能化技術(shù)恰好發(fā)揮了它的優(yōu)勢(shì)。電氣設(shè)備的故障診斷中應(yīng)用的技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯模糊與專家系統(tǒng)，在變壓器、電動(dòng)機(jī)與發(fā)電機(jī)等的故障診斷中，智能化診斷技術(shù)均得到了較為廣泛的應(yīng)用。

3.4 PLC技術(shù)的應(yīng)用

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，電力生產(chǎn)要求也越來(lái)越高，有些大型電力企業(yè)里的輔助系統(tǒng)，其繼電控制器被PLC技術(shù)所代替。用PLC系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)輔助系統(tǒng)某工藝流程控制，并可協(xié)調(diào)整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)。在電力企業(yè)當(dāng)中，其輸煤系統(tǒng)由儲(chǔ)煤、上煤、配煤與輔助系統(tǒng)等所構(gòu)成，并通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)傳感器、主站層與遠(yuǎn)程的I/O站等組成輸煤的控制系統(tǒng)，其中，主站層由PLC及人機(jī)接口所組成，設(shè)立在集控室里，集控室中以自動(dòng)控制系統(tǒng)為主、手動(dòng)控制為輔，并通過(guò)顯示屏監(jiān)視及控制系統(tǒng)，這大大提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。供電系統(tǒng)中應(yīng)用PLC技術(shù)，有效實(shí)現(xiàn)了其自動(dòng)切換，且實(shí)物元件被軟繼電器所取代，極大提高了供電系統(tǒng)的安全可靠性。

4 結(jié)語(yǔ)

電氣工程作為人類生產(chǎn)生活的重要組成部分，其生產(chǎn)自動(dòng)化程度直接關(guān)系著電氣工程的工作效率與安全性。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下，在電氣工程中應(yīng)用智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制，不僅能有效提高企業(yè)自身經(jīng)濟(jì)效益與競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，還能將人類從繁重的勞動(dòng)中解救出來(lái)，推動(dòng)人類社會(huì)整體前進(jìn)的步伐。

［1］翟輝.淺談人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用［J］.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009（27）

［2］郝俊華，李春麗.基于人工智能技術(shù)的電氣自動(dòng)化控制研究［J］.中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品，2012（9）