人工智能的应用前景
随着人工智能在电气自动化领域的广泛应用，电气行业发生了革命性的变化。以下是边肖精心整理的《人工智能的应用前景》论文的相关资料。希望对你有帮助！
人工智能应用前景论文篇一
人工智能在电气传动控制中的应用
摘要：随着人工智能在电气自动化领域的广泛应用，电气行业发生了革命性的变化。本文结合当前人工智能在电气传动控制中的应用，进行相关探讨。
[关键词]人工智能；电气传输控制；应用；交流；直流
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它们能够模拟和扩展人类智能的学科。目前人工智能的研究大多是结合具体领域进行的，如专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解等。人工智能在电气自动化中的应用，给电气传动控制领域带来了前所未有的创新和变革，下面将进行讨论。
一、人工智能控制器的优点
不同的人工智能控制通常以不同的方式讨论。然而，人工智能控制器如神经网络、模糊网络、模糊神经网络和遗传算法可以看作是一种非线性函数逼近器。这种分类可以得到更好的整体理解，也有利于控制策略的统一制定。这些人工智能函数近似器比传统的函数估计仪器有更多的优点：
1.他们的设计不需要控制对象的模型。在许多情况下，很难得到实际被控对象的精确动力学方程，而实际被控对象的模型在控制器的设计中往往存在许多不确定因素，如参数变化、非线性等。
2.它们可以通过适当的调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性等)来改善性能。).比如模糊逻辑控制器上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，超调更小。
3.它们比传统的控制器更容易调整。
4.当没有必要的专家知识时，可以通过响应数据来设计它们。
5.它们可以通过使用语言和响应信息来设计。
6.它们具有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据时，可以获得良好的估计)，而不管驱动器的特性如何。目前没有人工智能的控制算法，对特定对象有非常好的控制效果，但对其他被控对象的效果不会一致，所以必须针对特定对象进行具体设计。
7.他们对新数据或信息有很好的适应性。
8.他们可以解决常规方法无法解决的问题。常规监督学习神经网络控制器的拓扑结构和学习算法已经定型，增加了这种结构的控制器的局限性，使得计算时间过长，常规非智能人工智能学习算法的应用效果不好。自适应神经网络和启发式方法可以克服这些困难，加快学习过程的收敛。
9.它们具有良好的抗噪声干扰能力。
10.它们实现起来非常便宜，尤其是在使用最小配置的情况下。
1.它们易于扩展和修改。
总之，当采用自适应模糊神经控制器时，可以在模糊化和去模糊化过程中实时自动确定规则库和隶属函数。实现这一过程的方法有很多，但主要目标是利用系统技术实现稳定的解，并找到最简单的拓扑配置，从而实现快速学习和收敛。
二、人工智能在电气传动控制中的应用
(一)人工智能在交流传动中的应用
1.模糊逻辑的应用。大多数讨论模糊逻辑在交流传动中的应用的文章介绍了用模糊控制器代替传统速度调节器的问题。然而，在英国阿伯丁大学开发的全数字高性能驱动系统中有许多模糊控制器，它们不仅用于代替常规的PI或PID控制器，还用于其他任务。该大学还使用模糊神经控制器开发具有高动态性能的全数字传输系统。它还控制感应电机的通量和扭矩。讨论这项技术的第一篇文章发表于1992年。本文讨论了两种控制策略。例如，第一种策略在规则表中有36条规则，模糊控制器的输入是磁链和转矩误差。根据转矩和磁链误差，改变磁链矢量的幅值和旋转方向。反模糊化技术采用中心梯度法，第一种策略不考虑最优电压矢量的梯度。考虑了第二个策略，这个方案成功地实施了。
2.神经网络的应用。目前，已有许多文章讨论了神经网络在交流电机及传动系统状态监测与诊断中的应用。本文介绍了人工神经网络在步进电机控制常规算法优化中的应用。该方案利用实验数据，根据负载转矩和初速度确定最大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。与常规控制算法(阶梯控制法)相比，该系统具有更好的性能，大大减少了定位时间，对负载转矩和非初速度的大范围变化具有满意的控制。
系统效应。人工神经网络的结构是多层前馈，采用传统的反向传播学习算法。该系统由两个子系统组成，一个通过辨识电气动态参数自适应控制定子电流，另一个通过辨识机电系统参数自适应控制转子转速。大部分发表的关于ANN估计各种电机参数的论文都有一个共同的特点。它们都使用多层前馈神经网络和常规的反向传播算法，但算法的模型不同或估计的参数不同。
(二)人工智能在DC大道的应用
1.模糊逻辑控制的应用。有两种模糊控制器，Mamdani和Sugeno。到目前为止，只有Mamdani模糊控制器被用于速度控制系统。限于篇幅，本文不详细讨论原因。值得注意的是，两个控制器都有一个规则库，是一个if-then模糊规则集。但是Sugeno控制器的典型规则是“如果x是a，y是b，那么Z=f(x，y)”。这里a和b是模糊集；Z=f(x，y)是x，y的函数，通常是输入变量x，y的多项式，当f为常数时，是零阶Sugeno模型，所以Sugeno是Mamdani控制器的特例。Mamdani控制器由以下四个主要部分组成：(1)模糊化实现输入变量的测量、量化和模糊化。隶属函数有多种形式；(2)知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法有：利用专家的知识和经验来应用和控制目标；控制建模操作员的操作；建模过程；采用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制；(3)推理机是模糊控制器的核心，可以模仿人的决策和推理模糊控制行为；(4)去模糊化，实现量化和去模糊化。反模糊化技术有很多，如最大反模糊化、中间平均技术等。
2.2 .人工神经网络的应用在过去的二十年里，人工神经网络已经广泛应用于模式识别和信号处理。由于人工神经网络具有一致的非线性函数估计器，因此也可以有效地应用于电气传动控制领域。它们的优点是不需要被控系统的数学模型，一致性好，对噪声不敏感。此外，由于人工神经网络的并行结构，它非常适合于多传感器输入的应用，例如，它可以增强状态监测和诊断系统中决策的可靠性。当然，最近电驱动一直在朝着传感器数量最小化的方向发展，但有时候多传感器可以降低系统对特殊传感器缺陷的敏感度，并且不需要太高的精度或复杂的信号处理。反向传播技术是多层前馈神经网络最常用的学习技术。如果网络有足够的隐层、隐节点和合适的激励函数，多层神经网络只能实现所需的映射，但没有直接的技术来选择最优的隐层、节点数和激励函数。通常采用试错法来解决这个问题。反向传播训练算法是基本的最快下降法，将输出节点的误差反馈给网络进行权值调整和寻优。输出节点的权重调整迭代不同于隐藏节点的权重调整迭代。通过使用反向传播技术，可以获得所需非线性函数的近似值。该算法包括学习率参数，它对网络的特性有很大的影响。
采用人工智能技术的电传动控制的工业产品出现时间不长，发展并不完善，甚至存在很多不足。使用人工智能技术的实用产品和应用并不多。但由于其不可替代的优势，相信在不久的将来，人工智能技术将在电气传动领域发挥重要作用，尤其是自适应模糊神经控制器将在高性能传动产品中得到广泛应用。
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