“人工智能”这个术语是1956年下午在达特茅斯学会产生的。作为一门前沿学科，通常被称为机器智能。与传统方式相比，人工智能是一种全新的技术，是研究和开发延伸、模拟和扩展人类智能的方法、理论、技术和应用系统的科学。以下是大学生选修课边肖编的人工智能论文的相关资料。欢迎阅读！
人工智能作为大学生选修课，论文1
介绍
“人工智能”这个术语是1956年下午在达特茅斯学会产生的。作为一门前沿学科，通常被称为机器智能。与传统方式相比，人工智能是一种全新的技术，是研究和开发延伸、模拟和扩展人类智能的方法、理论、技术和应用系统的科学。它试图理解智能的本质，然后生产出一种智能机器，以类似于人类智能的方式做出反应。这项技术主要由计算机完成，该领域的研究包括语言识别、机器人技术、自然语言处理、图像识别和专家系统等。从而达到解决需要人类智慧的复杂问题的目的。
电气自动化的研究对象主要是电气工程相关的自动控制、系统运行、信息处理、研究开发、电力电子技术、实验分析、电子与计算机应用。人工智能技术在电气自动化技术中的应用，可以提高设备运行和处理的精度和准确度，进一步提高自动化水平。随着科技和经济的发展，这项技术在理论和实践上都得到了迅速的发展。机械的自动化、精准化操作和自动化，无需人工参与，意味着人力成本的投入减少，运行效率提高。
一、人工智能控制器的优点
人工智能(Artificial Intelligence)简称AI，是一种人工智能控制器，广泛应用于电气自动化领域。不同的人工智能控制通常以完全不同的方式讨论。然而，人工智能，如遗传算法、模糊理论、神经算法和模糊神经算法，都可以看作是一种非线性函数逼近器。与传统的函数估计器相比，使用AI函数逼近器有一些特点：
(1)在许多场合，由于实际被控对象的精确动力学方程难以获得，控制器的设计存在许多不确定因素。而在人工智能的电气设计中，不需要控制对象的模型，也不需要知道非线性、参数变化等具体因素。
(2)人工智能控制器具有良好的一致性，即使在使用一些新的未知输入数据时，预测结果也能很好，与驾驶员的特性没有直接联系。现在没有人工智能的控制算法，在其他被控对象上的效果会不如在特定对象上的效果好，所以必须针对特定对象进行具体设计。
(3)在没有必要的专家知识时，人工智能控制器可以通过响应数据来设计，更容易调整。利用语言和响应信息进行设计，更易于扩展和修改，对数据和信息有更好的适应性，抗干扰性能强。
(4)可以通过适当的调整(根据响应时间、鲁棒性或下降时间等)来提高设计功能的性能。).经过适当调整后，模糊逻辑控制器的下降时间比最优PID控制器快3.5倍，上升时间比最优PID控制器快1.5倍。
二、人工智能在电气自动化中的应用
(1)人工智能在优化设计中的应用
电气设备的设计不仅要运用设计中大量的经验知识，还需要机电、电磁场、应用电路等学科的知识，可以说是一项复杂的工作。与传统产品设计相比，为了获得最佳方案，计算机辅助设计(CAD)已经成为电气产品设计的重点。人工智能的引入有助于改进传统的CAD技术，全面提高产品设计的效率和质量，大大缩短产品开发周期。人工智能技术主要用于优化设计，包括专家系统和遗传算法。遗传算法主要用于电气人工智能的优化设计。该算法适用于产品优化设计，比前者更先进。
(2)人工智能在故障诊断中的应用
神经网络、模糊理论和专家系统广泛应用于电气设备故障诊断，尤其是发电机和电动机故障诊断以及变压器故障诊断。鉴于设备故障的复杂性、不确定性和非线性，传统的故障诊断方法无法对其进行诊断，导致诊断效率低下。为了提高诊断的准确性，应该应用人工智能。专家系统、模糊逻辑和神经网络是人工智能技术的主要方法。比如在电机和发动机的故障诊断中，将神经网络和模糊理论相结合，利用人工智能故障诊断技术，可以实现神经网络和故障诊断知识的强模糊联合诊断，提高故障诊断的准确率。
(3)人工智能在电气设备设计中的应用
在电气自动化专业中，许多学科，如电力电子技术、电路、变压器、电机、电磁场等。参与电气设备的设计。这是一个复杂的过程，不仅需要大量的财力、物力和人力投入，而且对设计师的实际工作经验要求很高。借助人工智能技术，可以大大提高设计精度和工作效率，解决很多人脑无法快速解决的仿真过程和复杂计算。遗传算法常用于优化设计，专家系统常用于开发设计。为了高效率、高质量地进行设计工作，在应用中应注意不同的实际情况和不同算法的使用。此外，还要求工作人员具有丰富的人工智能软件经验和高层次的应用能力。
(4)人工智能在电力系统中的应用
启发式搜索、专家系统和模糊集理论神经网络是人工智能技术在电力系统中的应用。专家系统主要模拟专家的决策过程，依靠专家在特定领域的知识和经验进行推理和判断。该系统由知识库、推理机、数据库、咨询与解释、人机界面和知识获取六部分组成。它处理各种需要专家做出决定的难题。它是一个复杂的程序系统，需要经验、专业知识和大量的规则。
许多现有的神经网络和训练算法广泛应用于电力系统。神经网络具有很强的对复杂状态进行分类和识别的能力，并且具有完全分布式的存储模式和灵活的学习模式，因此被广泛应用于大规模信息处理中。模糊逻辑可以为负荷变化、发电量等小的确定性因素建立隶属函数，完成困难的数学近似计算，构建电力系统最优潮流模型。模糊理论广泛应用于电力系统规划、潮流计算和模糊控制。
(5)人工智能在电气控制中的应用
实现分配、交换、生产和流通的关键环节依赖于电气自动化控制。提高控制自动化可以提高系统的运行效率和质量，减少物力、人力和财力的投入。人工技术将专家系统控制、模糊控制和神经网络控制应用于电气设备控制，其中模糊控制由于与实际联系最紧密，应用最为广泛。在最新的研究中，模糊神经控制器已经应用于无功功率控制
模糊控制在电气传动控制中的应用主要是DC传动控制，包括Sugeno和Mamdani。Sugeno控制器的典型规则是：假设A和B是两个模糊集，如果X属于A，Y属于B，那么Z=f(x，Y)。Mamdani用于速度控制，其规则库是一个if-then模糊规则集。Sugeno控制器实际上是Mamdani控制器的特例。
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如今，社会日新月异。计算机编程技术促进了自动化运输、生产和通信的快速发展，科学技术的发展促进了智能技术的发展。模仿人脑的功能，使机器能够胜任一些通常需要类似智能的复杂任务，是自动化的一个主要目标。实现自动化意味着提高运行效率，减少人力资本的投入。
这种人工智能技术也应该应用在电气自动化控制中，对经济和社会发展起着巨大的作用。人工智能的应用体现了自动化的一个特点，可以提升产品生产、流通、交换和分配的效率，提高电气设备的质量和使用效率。相信人工智能将在未来的电气自动化应用中充分发挥优势，为我国电气设备的发展提供更大的技术支持和帮助。
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