探究电气自动化设备智能性论文_罗宇

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这里所说的智能性,实际上也被称作为人工智能,人工智能技术是涵盖了多方面科学的一种在当今时代最为前沿的科学技术。至今为止,人工智能技术已经发展了几十年,近些年来人工智能技术已经逐渐的成为社会生产力高速发展的最大突破口。从目前的情况来看,人工智能技术已经逐渐的融入到了工业行业领域中的各个控制过程中,尤其是人工智能技术与电气自动化的结合,极大的提升了电子自动化设备的智能性。通过对人工智能技术的应用,有利于企业突破生产技术的限制,极大的提升企业生产力,促进企业得到更好的发展。

1.人工智能技术的概念

人工智能技术涵盖了仿生学、心理学等多种学科内容,通过和自动化以及计算机技术的结合,根据相应的经验及知识,通过对人类思维方式的模仿来对于相应问题进行解决。可见人工智能技术是来源于对人类思维方式的模拟,通过对信息的收集和处理来实现对工业生产过程的智能化控制。人工智能技术自出现以来,已经为定义为改变我们未来的重要技术之一,具有非常广泛的应用范围,无论是在自动化工业还是在精细化生产过程中,以及在为人们提供实体服务方面,人工智能技术都得到了应用。人工智能技术也成为了当前人们进行科学研究最为活跃的领域。

2.电气自动化设备智能性的优势分析

人工智能技术的诞生是对于人类的智能特征和理性特征进行模拟,并且能够把这种模拟过程应用在机器人当中,使得机器人能够具有人类的部分能力,从而代替人类去完成一部分工作。电气自动化设备的智能性主要体现在以下几个方面:

2.1增强电气自动化设备中的系统控制统一性

人工智能技术在电气自动化设备中的应用,使得电气自动化设备在数据的处理上及对机械的控制上都实现了控制的统一,使之不会受到外界因素的影响,仅仅需要按下按钮,就能够对于所有的电气控制系统进行控制。通过对人工智能技术的的应用,极大的解放了劳动力,减少了企业的人力资源成本,同时也进一步发展了企业的生产力。因为电气自动化设备的操作过程较为复杂,所以在对劳动力的使用过程中,对于劳动力自身的文化技术水平提出了更高的要求。人工智能技术通过对数据的收集审核以及对于结果的分析来节约更多的劳动力。

2.2提升工作效率,减少工作失误

人工智能技术需要以计算机为基础来进行运行,所以运行的章程是由计算机来进行编写和测试的,在实际的运行过程中,不会出现较大变化,从而避免了因为人工失误而导致的电气自动化设备运行紊乱情况的出现,确保工作效率的稳定。从理论的角度上来看,只要计算机编写的程序没问题,那么人工智能就不会出现问题,这样一来,电气自动化设备就会一直处于平稳运行的状态当中。

2.3简化运行程序,降低成本投入

以往电气设备为了保持持续稳定的运行,需要在设备运行前进行模型的构建过程,这个过程需要花费掉大量的人力和物力。并且在复杂的模型构建过程中,不但容易出现失误,同时也会影响工作效率,造成人力资源的损失。电子自动化设备应用人工智能技术后,则不需要进行构建模型过程,这不但提升了工作效率,同时也跳过了前期的尝试过程,节约了人力成本。另外一方面,人工智能技术对于电气自动化设备的整体调整具有重要影响,从而降低系统运行反映时间,让项目的开展变得更加游刃有余。

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3.电气自动化设备智能性的具体应用

3.1对于电气设备进行智能控制

电气自动化设备的未来研究方向就是智能化控制,在电气自动化设备中加入人工智能技术,能够非常容易实现对电气自动化设备的远程控制。对于电气设备的智能控制目前主要应用在这样几个方面:(1)对电气设备和系统运行情况进行监控。(2)对电气设备故障进行判断、处理和记录。(3)对电气设备开关量数据进行采集和处理。电气自动化设备对于人工智能技术的应用,能够充分的体现出电气自动化设备智能化的优势,从而为人工智能技术应用在其他领域建立良好的基矗

3.2对于神经网络进行控制

神经网络技术与梯形控制方法,其反向转波算法有更高的性能,既大幅缩短了定位时间,又实现了对负载转矩变化、非初始速度的有效控制。神经网络的结构具有多层次性,可以实现反向学习算法,神经网络的子系统中,其中一个子系统可根据电气动态参数实现对电流控制和判断,另一个子系统可以依据电机系统参数实现对转子速度控制和判断。智能神经网络具有一致性强、对噪音的抵抗力较强、不需要对被控制对象进行数学建模等特点。

3.3 PLC技术

PLC作为一个辅助系统,正逐步取代电力生产企业中各种继电控制器,为了满足日益增长的电力需求,PLC技术可以有效的协调电力生产、可以有效控制某些工艺流程,如在电力企业中,企业的输煤系统主要由储煤、上煤、配煤及辅助系统构成,输煤控制系统的集控室主站层包括人机接口和PLC,集控室系统是由自动化控制及辅助手动控制配合完成,现场传感器和远程I/O站可以实现远距离监控,推动了生产效率的提高。

3.4对于电气自动化设备故障进行诊断

电气设备发生故障的特点在于其所具有的非线性特征,同时故障点也具有一定的复杂性和随机性,使得故障的诊断和解决很难保证足够的精准和高校。在电气自动化设备故障诊断中加入人工智能技术,能够提升对于故障进行诊断的效率和精准度。目前来看,在电气自动化设备中所使用的智能诊断方式包括:神经网络技术、模糊逻辑技术以及专家系统诊断技术等等。如果把电气自动化设备中的人工智能诊断技术应用在大型的发电设备中,通过把神经网络与模糊逻辑技术进行结合,能够极大的提升智能诊断范围,从而提升对大型发电设备的诊断效率。

3.5对于控制系统进行优化

电气系统的优化控制是一项复杂的工程,集合了控制工程理论科学及控制技术经验知识两方面的内容,对系统的优化者提出了非常高的要求。因为传统电气产品设计工作主要是将大量设计经验进行积累结合,然后结合相应的实验手段给予验证。这种优化方式不但工作量非常大且工作效率低下,同时也缺乏充分的技术理论支持,因此难以得到最优的系统控制方案。

结束语:本文首先对于人工智能技术的概念进行阐述,同时对于电气自动化设备智能性所具有的优势进行分析,最后对于电气自动化设备智能性的具体应用进行研究和探讨,希望通过本文,能够为电气自动化设备智能性的应用发展提供一些参考和帮助。

参考文献:

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[2]油飞.人工智能技术特点及其在电气自动化控制中应用研究[J].山东工业技术,2016,(20):151.

[3]张明.电气自动化控制中人工智能技术的应用[J].数字化用户,2018,24(39):97.

[4]刘娟,井伟.基于智能技术的电气自动化控制及实现分析[J].科技风,2018,(3):98.

论文作者:罗宇

论文发表刊物:《中国西部科技》2019年第11期

论文发表时间:2019/9/19

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