人工智能与电气工程及其自动技术论述

关键词：人工智能、电气工程、自动化

人工智能概述

人工智能是个非常宽泛且变化较快的概念，其研究范畴包括知识表示、自动推理、智能搜索、专家系统、机器学习、神经网络、计算机视觉、模式识别、自然语言处理、自动程序设计、智能机器人等；应用领域包括家居、零售、交通、医疗、教育、物流和安防等。自诞生以来，人工智能的技术、理论不断发展，而且随着应用的不断深入，其范围在快速扩大。有些观点认为，人工智能属于社会科学和自然科学交叉学科，涉及数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定信论以及控制论等。因此，人工智能不仅仅是一个学科专业，作为一个新时代的科学核心技术，它更应是一种知识技能基础，是一种普及型的知识平台，通过推动人工智能普及教育，结合大学传统专业，形成人工智能加传统专业的大学人才专业培养模式，是加快建设人工智能相关产业，培养人工智能的相关复合型人才的一条重要途径。

电气工程概述

第二次技术革命所引发的产业革命使人类的生产力大大提高,其主要推动力由电力技术和电子技术为基础而形成的电气工程学科。经过100多年的发展,电气工程学科已形成一门学科的覆盖面广、学科理论体系已经逐渐完善、其工程实践成功,应用领域宽广的独立学科。它给人类社会的许多方面带来了巨大而深刻的影响。 传统的电气工程定义为“用于创造产生电气与电子系统的有关学科的总和”。这一定义本来已经十分宽广,但随着科学技术的飞速发展,21世纪的电气工程概念已经远远超出了上述定义的范畴。由于电气工程领域知识宽度的巨大增长,要求重新检查甚至重新构造电气工程的学科方向、课程设置及其内容,以便使电气工程学科能有效地回应社会的需求和科技的进步，从广义上讲,电气工程学科盖的主要内容是研究电磁现象的规律及应用有关的基础科学、技术科学及工程技术的综合。这包括电磁形式的能量、信息的产生传输、控制、处理、测量及其相关的系统运行、设备制造技术等多方面的内容。19世纪末,电工科学技术已形成了电力和电信两大分支。进入20世纪以后,电工科学技术的发展更为迅速,应用电磁现象的技术门类日益增多,发展和形成了许多独立的学科,如无线电技术、电子技术、自动控制技术等电工科学技术常主要是指电力工程及其设备制造的科学技术。 电工科学技术所依据的基本原理大都是由物理学、数学等纯科学中提出来的。依据基本原理,结合技术、工艺、经济等各方面的条件,研究可供应用的电工技术,制造出适应各种需要的电工产品,就是电工学科的主要领域。与电工技术直接有关的部门已形成庞大的工业体系,有关的理论也有许多分支。电力工业与社会生产、公众生活、文化教育等各方面有着十分密切的关系,是现代社会的重要支柱。自动化自动化技术现在已经广泛地应用于生产过程、科学研究、军事技术、社会经济管理和日常生活中。单机自动化已达到了很高的水平。如已经有能够加工出工件比头发丝还要细得很多的微加工设备；有能够在每小时内印刷上万张印刷品的高速印刷自动校准装置。世界上目前有成千上万的机器人在工作。先进的机器人有感觉装置，由计算机进行控制，能够根据内部和外部信息产生适应外界条件变化的控制作用，在完成复杂操作中具有适应外界条件变化的能力。例如能自动寻找复杂工件的焊缝以进行正确焊接，能根据需要自动装配产品的零部件。 工业过程控制自动化生产现在也已从单机自动化发展到全盘综合自动化，出现了柔性生产线、自动化车间和工厂。例如，日本的日野工厂是专门生产机器人和数控设备的工厂，其中有一个车间有92名工人和101台机械手，工人们在白天把程序编好，晚上完全由机械手来进行生产。 自动化技术在国防现代化建设中起着极其重要的作用。例如：高射火炮系统装有自动搜索、自动指挥和自动跟踪的系统；坦克车内装有自动测量目标、自动瞄准目标和自动发射炮弹的系统；战斗机和轰炸机上不仅装有自动驾驶仪，而且还装有发射导弹和控制导弹飞行的自动装置；在精确的制导武器上，装有能自动寻找目标并实行攻击的“自动寻的”设备，可使导弹的单发命中率提高10～100倍。正是在制成了具有高度自动化技术水平的宇宙飞船之后，人类遨游月宫的幻梦才得以实现。自动化系统可以根据搜集到的信息来产生管理的决策，并做出计划和进行指挥。现在办公自动化已经实现。至于把家庭生活中所用的气、水、电以及各种电气设备统统用计算机控制起来，实现家庭自动化，目前正在发展中。

人工智能与电气工程及其自动化技术结合与未来的展望

人工智能技术在故障诊断中的运用在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确地将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面等部分。所谓的案例库其实就是对相关知识和故障案例进行收集；在规则库当中主要涵盖了电气工程与自动化领域的相关准则等；知识处理环节主要是为系统推理提供便利，对相关参数和案例特征进行提取，归纳整理相关知识和案例。而解释器的主要作用就是将修改办法、产生故障的原因以及故常类型等采用客户可以接受的方式将其翻译出来；作为故障诊断系统的核心部件，推理机主要是对用户输入的故障信息进行分析，结合诊断规则库得出科学结论，然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。在具体诊断故障的时候，首先要做的就是提取故障特征，这一部至关重要。诊断结构受提取特征的完整性和准确性的直接影响，所以在提取信号和分析等方面应用人工智能技术，在提取特征的时候可以采取敏感特征对比的方式来进行。

采用智能技术控制电气工程通过对人工智能技术的充分应用可以实现电气工程的自动化控制。神经网络控制技术应用于电气自动化控制当中，从根本上增多了控制结构，在进行具体控制的过程当中采用多种控制方法相结合的方式，同时通过对反向学习算法的应用来优化并完善电气自动化控制水平。电气工程控制系统的子系统在具体运行的时候，通过对系统参数的应用能够完成电气设备的调节和控制的工作，对转子的具体运行情况进行精准的判断。神经网络控制技术在电气自动化控制中的应用，能够准确、及时的处理电气自动化信息，应用人工智能技术能够有效增强信息的准确性，信息的传递十分可靠和安全，一般情况下不会有误差产生，人工智能技术在故障诊断中的运用。在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确地将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面等部分。所谓的案例库其实就是对相关知识和故障案例进行收集；在规则库当中主要涵盖了电气工程与自动化领域的相关准则等；知识处理环节主要是为系统推理提供便利，对相关参数和案例特征进行提取，归纳整理相关知识和案例。而解释器的主要作用就是将修改办法、产生故障的原因以及故常类型等采用客户可以接受的方式将其翻译出来；作为故障诊断系统的核心部件，推理机主要是对用户输入的故障信息进行分析，结合诊断规则库得出科学结论，然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。在具体诊断故障的时候，首先要做的就是提取故障特征，这一部至关重要。诊断结构受提取特征的完整性和准确性的直接影响，所以在提取信号和分析等方面应用人工智能技术，在提取特征的时候可以采取敏感特征对比的方式来进行。

采用智能技术控制电气工程。通过对人工智能技术的充分应用可以实现电气工程的自动化控制。神经网络控制技术应用于电气自动化控制当中，从根本上增多了控制结构，在进行具体控制的过程当中采用多种控制方法相结合的方式，同时通过对反向学习算法的应用来优化并完善电气自动化控制水平。电气工程控制系统的子系统在具体运行的时候，通过对系统参数的应用能够完成电气设备的调节和控制的工作，对转子的具体运行情况进行精准的判断。神经网络控制技术在电气自动化控制中的应用，能够准确、及时地处理电气自动化信息，应用人工智能技术能够有效增强信息的准确性，信息的传递十分可靠和安全，一般情况下不会有误差产生。

人工智能在电气自动化控制中应用展望

人工智能在电气自动化控制中应用可归纳为传统方式的智能化改进, 关键技术的延展与创新, 多元因素的智能化融合。电气自动化控制已经发展多年, 并具备了较为成熟的技术体系, 但在部分领域依然具有较大的发展潜力及空间。借助人工智能技术, 能够进一步提升电气自动化控制效率, 拓展电气自动化控制应用范围。除了专家系统、人工神经元网络等技术外, 未来大数据和云技术也将逐渐融入电气自动化控制当中。在面对大时间跨度、大用户范围、多类型行为等因素时会涉及庞大的数据规模, 数据信息之间关联关系不易分析。大数据可将潜在性的数据信息充分发掘出来, 借助云计算技术则可以解决信息数据规模过大的难题, 进行更为准确的信息数据分析。

参考文献：【1】张广渊 周凤宇人工智能概论 【2】孙元章 李裕能电气工程与自动化（专业）概论 【3】徐凯用机器人流程自动化和人工智能驱动服务型经济[J].机器人产业,2018(01):115-120. 【4】李银锁.浅析人工智能在电气自动化控制中的应用[J].建材与装饰, 2016 (28) :212-213.

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（编辑：555手机网）

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