人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究

232014.10理论与算法人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究许立(河北北方学院附属第一医院,075000)摘要：随着国内外控制理论和控制技术的高速发展，电气自动化控制技术也日新月异。特别是各种新技术新理论的应用电气自动化控制的效率和自动化水平都有飞跃式的提高。本文主要以电气自动化控制中人工智能技术的应用和发展，并且研究分析了人工智能技术在电气自动化控制系统的应用中面临的问题。关键词：自动化；智能控制；应用ResearchonApplicationofartificialintelligencetechnologyinelectricalautomationcontrolXuLi(FirstAffiliatedHospitalofHebeiNorthUniversity,075000)Abstract：Thispaperstudiestherelatedproblemsofintelligentengineeringandelectricalautomationcontroltechnology.Thispapermainlydescribesthemanynewmethodsandtechnologyintoengineering,productstage,theautomaticcontroltechnologychallenges,promotethetheoryofintelligentcontroltechnologyapplicationinthecontrolofcomplexsystems,inordertosolvethedifficulttosolveusingtraditionalmethods.Keywords：automation;intelligentcontrol;application1国内外电气自动化控制发展与现状电气自动化控制系统是由包括软件、电路和执行机构组成的自动控制系统。电气自动化控制系统可以使控制效率得到较大程度的提升，同时电气自动化控制技术的应用可以通过微电子的应用大大提高各种设备的精确性，因此电气自动化控制技术已经得到了非常广泛的应用。中国自1980年前后开始研究和引进相关技术，最初的应用范围较小，只在PLC、变频器和工控机等设备中有小范围的应用。这些技术的运用推动中国自动化技术的进步，并且为电气自动化技术的推广做出了较大的贡献。随着OPC技术的出现，和IEC6113的颁布，以及Microsoft的Windows平台的广泛应用，使得电气自动化控制技术和计算机技术紧密结合。目前欧美有超过两百多家PLC厂家生产超过近400种PLC产品，这为电气自动化技术的推广奠定了基础。电气自动化控制技术的发展是工业现代化程度的标志之一，也是现代科学技术的在工程应用中的直接体现。从控制理论上讲，电气自动化控制是科学进步产生的结果；从人因工程上讲，现代科学技术的进步必然要求人从相关工作中解放出来，因此这是电气自动化控制发展的必然选择也是必然要求；从企业的角度来看，电气自动化技术的推广可以明显降低企业的成本，并能够实现控制过程的定量化，从而使检测的准确度、时效性得到保证。电气自动化控制经过几十年的发展，已经取得了显著的成效，在国内目前已经形成了中低档电气自动化产品以国内企业为主、高中档电气自动化产品国外企业为主、大中型项目依靠国外电气自动化产品、中小型项目选用国内电气自动化产品的市场格局。目前，工厂电气自动化系统的应用与不断优化，不但有效地节约了资源，也大大提高了电气设备的效率，带来了良好的经济效率和社会效益。我国的工厂电气自动化控制系统的发展呈现信息化和网络化的现代开放式发展趋势。信息化不但使电气自动化控制系统与外界取得了紧密联系，而且提高了电气自动化控制系统本身的信息处理能力。电气系统还是设备与互联网技术结合起来的，真正实现了电气自动化控制系统的网络自动化和管理控制的集成化，从而实现了分散危险，以保证系统的稳定正常运行。随着科学技术的发展，电气自动化控制系统的不断普及，电气自动化控制系统在工厂中应用逐步扩大，影响深远流长，不断降低了企业的生产成本，而且提高了企业的经济效益和社会效益。随着计算机技术和互联网技术的迅速发展和不断普及，以计算机为主导的信息技术和网络技术以及自动化、智能化的电气自242014.10理论与算法动化控制系统得到了快速的发展。2智能控制在电气自动化控制的应用随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。2.1神经网络控制神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。生物神经元受到传入的刺激，其反应又从输出端传到相联的其它神经元，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。神经网络是由若干简单（通常是自适应的）元件及其层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息。模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信号有功能强大的反应和处理能力。神经网络是由大量的处理单元互相连接而成的网络。为了模拟大脑的基本特性，在神经科学研究的基础上，提出了神经网络的模型。但是，实际上神经网络并没有完全反映大脑的功能，只是对生物神经网络进行了某种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的互相作用来实现，知识与信息的存储表现为网络元件互相分布式的物理联系。神经网络的学习和识别取决于各种神经元连接权系数的动态演化过程。若干神经元连接成网络，其中的一个神经元可以接受多个输入信号，按照一定的规则转换为输出信号。由于神经网络中神经元间复杂的连接关系和各神经元传递信号的非线性方式，输入和输出信号间可以构建出各种各样的关系，因此可以用来作为黑箱模型，表达那些用机理模型还无法精确描述、但输入和输出之间确实有客观的、确定性的或模糊性的规律。因此，人工神经网络作为经验模型的一种，在电气自动化控制系统中的应用也越来月广泛。2.2专家控制粗略的说，专家控制是指将专家系统的设计规范和运行机制与传统控制理论和技术相结合而成的实时控制系统设计、实现方法。著名智能控制领域专家蔡自兴教授给专家控制系统如下定义，应用专家系统概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统。由以上定义可知，专家控制系统应用的是专家系统概念和技术。解决专家系统的主要问题就是知识获取、知识表示、推理机制、知识库的建立等，因而，专家控制系统的建立需要的以下关键因素。专家控制中的问题求解机制可以表示为如下的推理模型：　　　其中：　　　而f表示智能算子函数，即根据输入信息E和系统中的知识信息K进行推理，然后根据推理结果I确定相应的控制行为U。在此智能算子的含义用了产生式的形式，这是因为产生式结构的推理机制能够模拟任何一般的问题求解过程。实际上智能算子也可以基于其他知识表达形式（语义网络、谓词逻辑、过程等）来实现相应的推理方法。专家控制推理机制的控制策略一般仅仅用到正向推理是不够的。当一个结论不能自动得到推导时，就需要使用方向推理的方式，去调用前链控制的产生式规则知识源或者过程式知识源验证这一结论。2.3模糊控制一个典型的模糊控制系统如下图所示：模糊控制系统一般可以分为五个部分：（1）模糊控制器。它是各类模糊控制系统的核心部分。由于被控对象的不同，以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的控制规则各异，可以构成各种类型的控制器，在模糊控制理论中，则采用基于模糊控制的知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，这也是模糊控制系统区别于其他控制系统的特点所在。模糊控制器的主要功能有三个：模糊量化处理；模糊推理（决策）；非模糊化处理（精确化处理）。（2）输入-输出接口。模糊控制器通过输入-输出接口从被252014.10理论与算法控对象获取数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模转换，转变为模拟信号，然后送给被控对象。在I/O接口装置中，除了A/D、D/A转换外，还包括必要的电平转换。（3）执行结构。包括各种交、直流电动机、伺服电动机、步进电动机等。（4）被控对象。它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个生产的、自然的、社会的、生物的或其他的各种的对象过程。这些被控对象可以是确定性的或是不确定的、单变量的或多变量的、有滞后或是无滞后的，也可以是线性或非线性的、定常或时变的以及具有强耦合的和干扰的等多种情况。对于那些难以监理精确数学模型的复杂对象，更适宜采用模糊控制。（5）检测装置。即传感器，传感器是将被控对象或各种过程的被控量转化为电信号（模拟或数字）的一类装置。被控量往往是非电量，如速度、加速度、温度、压力等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，它的精度往往直接影响整个模糊控制系统的精度，因此，在选择传感器时，应十分注意选择精度高且稳定性好的传感器。3智能技术在工业过程系统中的必要性在自动控制领域，人工智能的引入形成了所谓智能控制，其目的无非是要更好地改善产品质量，提高控制精度，节约能源和加强生产安全性。我们知道，工业过程中广泛存在着病态结构问题。单纯依靠计算机的数值处理能力难以解决这类非数值和非算法信息处理问题，而人工智能技术恰恰能显示出无可比拟的优势。在电气自动化系统的控制中，有以下多个方面迫使人们去寻求智能技术：1）工业过程存在着病态结构问题，同时这些问题也难以用形式化来表达，这使得经典的模型化方法和纯数值方法几乎失效，而AI技术为这类问题的解决提供了有效手段。2）工业生产系统的操作条件常常随产品要求而频繁变化，存在着许多周期性操作过程。智能技术非常适于处理这类问题。3）生产系统要求对随机发生的故障进行紧急处理。大量实例表明，智能故障诊断系统能有效地处理这类复杂情况。4）不确定和模糊信息大量高于实际生产系统，传统控制系统往往对此缺少或不可能进行有效利用，而智能系统可以有效地处理这些不精确信息。5）智能控制技术是一个新的技术挑战，它冲击和改变着传统过程控制的观念和方法。开发一个实时的智能控制系统，大致需经三个步骤：参考文献[1]刘红波,李少远,柴天佑.一种设计模糊PID复合控制器的新方法及其在电厂控制中的应用[J].动力工程,2004,24(1):78-82.[2]GeorgeF.Luger.人工智能复杂问题求解的结构和策略［M］.机械工业出版社,2003[3]严宇,刘天琪.基于神经网络和模糊理论的电力系统动态安全评估[J].四川大学学报,2004,36(1):106-110.[4]刘红波,李少远,柴天佑.一种设计模糊PID复合控制器的新方法及其在电厂控制中的应用[J].动力工程,2004,24(1):78-82.[5]顾伟军，彭亦功.智能控制技术及其应用.PROCESSAUTOMATIONINSTRUMENTATION.2006[6]蔡自兴,徐光.人工智能及其应用第三版［M］.清华大学出版社,2003（上接54页）后，结合企业的实际需求提出了企业信息平台的设计思路。参考文献[1]李知杰，赵健飞.OpenStake开源云计算平台[J].软件导刊,2012（12）.[2]李小宁等.基于OpenStack构建私有云计算平台[J].电信科学，2012（9）.[3]姜毅等.基于开源软件的私有云计算平台构建[J].电信科学，2013（1）.作者简介李仁飞（1989-），男，安徽滁州人，河海大学硕士研究生图4系统的功能层次结构图