研究智能化技术在电气工程自动化控制中应用

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1、研究智能化技术在电气工程自动化控制中应用摘要：随着社会经济的不断发展以及市场竞争的日趋激烈，智能化技术开始广泛应用于各个领域当中，尤其是在电气工程自动化控制当中，智能化技术所发挥的效应更大，其不仅能够对电气的设计进行优化，及时诊断所出现的故障，而且还可以达到自动化控制的目的。基于此，本文就从人工智能应用理论出发，着眼于智能化技术的优点，对其在电气工程自动化控制当中的具体应用进行分析与探讨。关键词：智能化技术；电气工程；自动化控制；具体应用所谓“人工智能”就是对人的智能进行模拟、扩展和延伸，其能够让

2、机器系统更加智能化，自主完成人类工作。作为人类生产当中的重要活动，电气工程当中的每一个功能，包括处理信息功能、系统运行功能、计算机应用功能和自动化控制功能等均涉及到了智能化技术。此项技术加快了电气工程自动化控制发展的速度，使人力资源得到有效节省，人们的生活安全得到了保障，工作效率大大提高。一、人工智能应用理论人工智能理论首次提出的时间是在上世纪五十年代，至今发展态势良好，其包括了许多综合性科学，主要有心理、哲学、控制理论、数理逻辑和信息理论等。人工智能理论主要是对如何模拟以及延伸人的智能进行研究。

3、作为计算机科学的重要分支，人工智能技术阐述了智能的本质，并生产了相似于人类智能的机器。在现代科技不断发展的形势下，计算机技术已经渗透到了人们日常生活的每一个角落，其中计算机编程技术加快了自动化运输的速度。通过计算机编程能够模仿人类大脑，例如收集信息、分析信息、处理信息、交换信息和回馈信息等，基于此计算机通过模仿人类大脑加快了电气工程自动化发展的脚步。目前，电气自动化控制已经融入到了人们的日常生活当中，通过自动化控制，电气工程能够实现自动化，不仅节约了人力资源，而且还提高了工作的总体效率。二、智能化

4、控制优势人工智能的控制方式会随着其种类的不同而不同。为了能够对分类总体进行更好地理解，以有利于对策略系统开发进行控制，可把遗传算法以及神经网络等当做非线性函数近似器，而以往传统的函数没有这个优势，也难以精确掌握控制动态方程，一些参数变化和非线性等不确定因素多影响到控制设计。智能化控制器对控制对象模型进行设计时依照鲁棒性能以及下降、响应时间的不同来适当调整自身以使控制对象模型的性能得到提高，模糊逻辑控制要比PID控制器快4倍之多，这是传统的控制所没有办法比拟的，同时，相比PID控制器，模糊逻辑控制在

5、上升时间因素上要高出2倍以±o相比普通控制器，智能化控制器在没有专家指导的情况下也可以把设计完成（应用响应数据），而且智能化控制器调节起来更容易。智能化控制器的一致性非常强，其能够有效控制输入的未知数据，并且有着很高的估计效率，可忽略掉驱动器所造成的影响。另外，智能化控制器还可以把一般方式没有办法解决的问题进行解决，例如，学习算法以及拓扑结构已经在普通控制器当中定型，要想对其进行计算需要的时间比较长，同时也达不到理想的应用效果，而通过智能化控制器就可以把以上难题进行有效解决，使学习算法的速度得到了

6、提高。智能化控制器在新数据信息上的适应性良好，有着很强的抗干扰能力，也很容易扩展修改，有着优惠的价格，这种情况尤其在最小配置当中体现的淋漓尽致。三、智能化技术在电气工程自动化控制中的应用（一）模糊逻辑应用事实上，有许多模糊控制器存在于电气工程自动化控制系统当中，并且可以把PID控制器有效替代。模糊控制器通常在传统系统（各类数字动态）当中应用。其中M型与S型是模糊逻辑控制应用的两种类型，到目前为止，在调速控制当中只有M型控制器得到应用。不过，有规则库在这两种控制器中存在，称为模糊规则集（ifthem

7、）。ifX为G,并且Y是H,W=f（X,Y）,其中G和H是模糊集为S型控制器的规则。M型控制器的构成内容主要有模糊化、反模糊化、知识库以及推理机等，模糊化主要是以达到变量的量化、模糊化以及测量为目的，其隶属函数的形式有很多；反模糊化的作用就是反模糊化以及量化，主要有最大化反模糊化技术和平均技术。（二）神经网络应用神经网络一般用在诊断监测驱动系统以及交流电机（电气工程）当中，相比梯形控制法，神经网络的反向转波算法在性能上要更好，它不仅使定位时间得到了有效缩短，而且还把非初始速度以及负载转炬大范围变化

8、有效控制住。多层前馈性是神经网络系统的主要结构，可通过反向学习算法进行计算，里面有两个系统，一个系统可以通过机电系统参数对控制转子速度进行辨别，另外一个系统可通过电子动态参数把控制定子的电流给辨别出来。目前，在处理信号以及识别模式上已经广泛应用了智能神经网络，同时电气传动控制领域也因为智能神经网络有着函数估计器（非线性一致）而对其广泛运用，它的优势正如上文所说，一致性强，不必使用数学模型（被控系统），有着很强的抗噪音能力。另外，平行结构为智能神经网络的主要结构，在条件监控和诊断系统