智能控制技术论文范文

智能控制技术论文篇1

电气工程是以计算机为操作平台，现代控制技术的应用可以为住户提供技术信息，在实现信息共享的同时，为住户提供极大的便利。在电气工程中，电气控制控制技术以电气工程的实时监控为基础，及时分析系统反馈的运行数据，并评价系统的运行状况，以便于能够及时、有效的发现运行故障，提高了电气工程的安全性；同时在节能环保的基础上极大的保证了居民生命财产的安全。

2电气控制技术的发展阶段

2.1手动化到自动化

电气控制技术的初始阶段是手工控制阶段，随着科学技术的发展，手工操作逐渐迈向了半自动化操作阶段，并随着应用经验的积累和科学技术的进步，逐渐实现了自动化。其主要的表现形式为控制方法和控制设备的自动化，这一阶段的电气控制技术是一次革命化的变化，极大解放了人力资源，优化了人力资源配置，为电气控制技术的发展奠定了基础。

2.2简单化到智能化

电气控制技术实现简单的自动化后，还需要借助人力的操作，因此其故障率一直比较的高，同时这些失误通过控制人力操作是难以避免的。因此，相关的专家把研究的重点放在了更高级的电气控制技术上，尤其是智能化技术更是科学家研究的重点，自动化的电气控制技术不可避免的会出现故障问题，人为故障比率较高，但是智能化控制技术则提高了机器的改错能力，极大提高了系统运行的可靠性，因此，电气控制技术实现了智能化的控制是一次深层次的革命，实现了控制技术的质的飞跃。

2.3逻辑化到网络化

电气控制技术在漫长的发展历史中已经实现了智能化的发展模式，但是随着人们需求的提高，智能化的控制技术已经不能满足时展的需求，因此进行控制技术的革新势在必行，尤其是简化控制技术是革新的重点。当前电器控制技术面临着从逻辑化到网络化的发展趋势，海量的统计数据整理发展到了信息化的处理模式，电气控制技术的控制原理也从单一的触头硬接线逻辑控制系统发展到了微处理器或者微计算机为中心的网络化自动控制系统，同时其控制设备的体积减小，设备操作更加简洁。

3智能化技术在电气工程中的应用

智能化技术在电气工程中应用取得了很好的效果，在自动化控制、设备故障监测、工程优化等方面发挥着重要作用，提高了自动化程度、加快了电气工程的设备事故监测维修速度，极大地优化了电气工程。

3.1智能化技术理论基础

人工智能技术的概念在20世纪50年代提出，随后被其他领域行业普遍接受采纳，并且智能化技术的应用广泛推展。电气工程是人类从事各种生产活动的基本技术要素，作为计算机技术中高端分支的智能化技术正逐渐被应用其中。人工智能技术通过模拟人的智能的方法和技术，开发研究升级的科学技术，人工智能的工作目的是设计出和人类智能相似的机器，以解决工作出现的复杂情况变化，提高工作的效率和精度，通过调查研究显示，在电气工程的自动化控制中使用智能化操作技术能合理整合电气工程中的资源配置，降低成本。

3.2智能技术在电气自动化控制中的应用

智能化技术在电气设备中的应用，涉及的工作领域较多，分工较为明确，是一项很复杂的工作，需要有极强的技术和人才支撑，同时还需要控制人员有较高的责任感和操作能力。另外，要加强电气控制中人工智能的有效使用，电气控制是整个工程中的重要一环，在电气工程中，要加强自动化控制的保护，把GPS定位系统安装在电气控制线路中，通过定位系统控制电气控制的线路工作，以便于能及时的传输、反馈电气工程中的运行数据，并做出智能化分析，及时采用有效的智能化控制措施。

3.3智能技术在电气工程故障检测分析中的应用

在电气工程中，可以使用智能化的控制手段进行系统故障的监测，通过问题的及时反馈，进行智能化的数据分析，以便于进行故障的维修，并能够进一步的实施监控措施，在故障检测中常用的方法有神经网络、模糊网络、专家系统等。对于电气的变压器、发动机、发电机进行有效的监控，利用智能化监测系统能清晰的判断故障的所在，通常在系统中采用模糊理论、神经网络、专家系统来分析，从而提高了工作效率和精度。尤其是在变压器的故障监控中，传统的诊断方法技术是通过检测变压箱中的气体来判断故障，其方法较为复杂、检测时间长，检测精确度差，很难有效的解决故障。

3.4智能技术在电气工程电气设备优化中的应用

主要包含两个方面：①智能化技术的遗传算法，这种算法是通过模仿生物遗传，利用生物的进化规律进行智能搜索和运算，利用生物遗传规律的完美型来优化系统内部缺陷。②智能化专家系统，通过设置完善的数据分析软件，把存在的问题和缺陷进行自我优化。在实际的工程中，一般要结合两种优化措施，以便达到最佳的优化效果。此外，在智能化系统中，也采用模糊逻辑、神经网络的方法进行设备的优化升级，其主要的作用原理是：利用物理学的方法和神经网络的方法进行设备和计算机算法的升级优化，从而解决了神经网络运算的速度问题，极大地提升了计算机的运行处理速度和智能化反应速度。

4数控技术在电气工程中的应用

4.1数控技术的电气工程中的应用前景

数控技术是一种数字化的控制方式，借助于精密的信息处理系统实现了系统数据的监控，同时通过传输系统把相关指令传输到控制中心，控制中心配备的高效、即时的控制系统，可以快速处理传输数据，并做出相关的指令。数控技术在各个领域中发挥着重要作用，数控在20世纪末技术已经逐渐得到了完善，各种系统内的漏洞也逐渐完善化，从而解决了一系列的工程问题，因此为了更好的实现控制技术的安全，保证了电气工程人员的人身安全，实现电气设备的自动化、无人化、程序化、数据化的操作模式应当前数控技术发展的重点。

4.2数控技术在电气工程中应用的合理性与科学性

电气工程系统较为复杂，同时也是一个连续性的工程，因此，数控技术的应用应当结合电气工程的实际，确保电气工程中数控技术运用的合理性与科学性。数控技术的基础环节是数控体系，通常而言，数控体系的完成需要借助于服务主机和控制器，并通过两者之间的连接方式来确定系统的安全性和可靠性。当前KVM主机在电气工程中应用广泛，常采用CATS链接和KVM链接两种模式与数控系统机房进行连接，而本地的控制中心则通过KVM主机收集的信息数据来了解整个电气系统的运行状况，并根据运行数据对系统稳定性做出相应的评估。服务器的功能则是将系统的运行状况转化为数字化的电信号，同时担负着数据的存储和调取功能，这就提高了系统信息存储的科学化和全面，方便了控制工作的进行。此外控制中心也可以根据系统的运行做出相应的指令调整，而指令调整的信息也以同样的方式存储早服务器主机中，方面以后的信息调取工作。远程控制中心则是利用各种网络设备和电气系统与本地控制中心实现有效链接，在同一时内监控多个电气系统，常常应用于较为高层的片区系统。

4.3数控技术对电气工程设备运行环境的监控

数控技术在电气工程的一个重要作用就是运行环境的监控，包括对电气系统运行环境、管理环境的监控。对于电气系统环境的监控包括运行环境湿度和温度、电压、电量等，根据设置的参数来确定外部环境和内部控制系统的匹配度，如果电气控制监控系统的数据出现了异常，例如温度不稳、电压过大或者过小等情况都会造成内部环境的异常，而这些数据都会被及时反馈到控制中心，控制中心接收到相关数据信号后就会与预先设定的警戒值进行比较，从而根据比对的数据做出相应的判断，同时发出有效的指令信号。

5结语

总而言之，电气控制技术的发展象征人类文明的进步，电气控制技术涉及的电气原理、电气线路、电气系统也逐渐复杂，当前，随着我国科学技术的不断快速发展，电气控制技术也获得了飞速发展，为人类提供了极大的便利，同时还要求电气控制技术要向着智能化和数控化的技术方向发展，以便更好的满足时代的发展需求。

智能控制技术论文篇2

关键词：人工智能；电气工程；自动化

Abstract: Electrical automation control is to enhance the production, circulation, exchange, distribution and other key ring, realize the automation, is equal to the reduction of human capital investment, and improve the operational efficiency. With the development of information technology, many new methods and technology into engineering, product of stage, the automatic control of the new challenges, promote the theory of intelligent control technology application in the control of complex system, to solve with traditional methods can not solve the problem.

Key words: artificial intelligence; electrical engineering; automation

中图分类号：V242 文献标识码： 文章编号

引言：社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥。促进自动化控制的发展进步,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。人工智能主要包括思维能力、行为能力和感知能力三个方面。人工智能指的是人类制作的机器所表达出来的智能,体现了自动化的特征。因此智能化技术在电气工程自动化控制中可以发挥最大的效用,促进电气的优化设计、诊断故障和智能控制等。

一、人工智能应用理论分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质．并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

二、智能化技术应用优势

在电气自动化控制中应用到智能化技术，主要是以智能化控制器的形式，这种智能化控制器较过去的控制器相比的确具有不少优势，下面我们就对其进行详细的分析。

1.无需控制模型

过去的控制器在进行自动化控制时，往往会因为控制对象的动态方程比较复杂而无法精确到位地掌握，这会使得该对象模型的设计过程中会出现较多不可预估、不可测量的客观因素，比如一些参数的变化。无法掌握这些因素，也就不能设计出精准的模型，自动化控制工作的实际效率也会下降。而智能化控制器并不需要对控制对象模型进行设计，这就可以从根本上避免一些不确定因素的产生，提高自动化控制的精密系数。

2.方便调整控制

智能化控制器还有另一个大好处，就是可以随时根据下降时间、响应时间以及鲁棒性的变化来调节控制程度，从而有效提高自身工作性能，为自动化控制提供最基础的保障。无论是在什么样的情况下，智能化控制器的调节控制与过去的控制器相比具有更方便调节的优势，更适合投入实际使用。还有一点好处，就是智能化控制器在进行调节控制时完全只需要根据相关数据的变化来自行调节，即使没有专门的技术人员在旁边也可以，同样远程调节控制也是可行的，充分体现了电气工程自动化控制的无人操作性要求，对行业未来发展的重要性不言而喻。

3.一致性很强

智能化控制器的一致性很强，这表现在它对不同数据的处理上，及时输入完全陌生的数据也可以收到很高的估计，完美达到自动化控制的相关要求。不同的控制对象的效果也是不同的，虽然在对有些控制对象实施控制时智能化控制器暂时没有采取行动，其控制效果也是非常优秀的，但这并不是绝对的，可能在换了控制对象的时候就无法收到预期的效果了。所以我们技术人员在设计阶段还是不能松懈，要认真落实具体化原则，即在面对不同的对象时一定要根据其具体情况详细分析，不能因为马虎就降低了控制要求。一旦出现智能化控制器使用效果不佳的情况，不能盲目否定智能化技术，一定要从每个工程环节详细排查、认真分析，因为上述人为因素会给自动化控制结果带来很大的误差，影响试验的准确性。

三、人工智能技术的应用

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。

1．优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

2. 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

3. 智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。

四、结束语

综上所述，本文主要介绍了智能化技术在电气工程自动化控制中的应用情况。只有加强电气工程的智能化程度，才是最终保证行业持续稳定发展的根本手段。

参考文献：

[1] 院丕文．浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J]．科技创业月刊.2010,8．

智能控制技术论文篇3

关键词：智能技术电力系统运用

中图分类号：TM76文献标识码：A文章编号：1674-098X（2017）12（a）-0131-02

经过这些年科学技术的发展，中国的电子自动化智能技术也得到了较大的发展，取得了较为显著的成果。与以往相比，智能化技术在解决问题和反馈问题上，都有很大的优势，然而，随着我国城市化的脚步越来越快，相关电力工程的建设也需要提升同等的步伐，这就使我们不得不去开发和研究。智能化技术在电力系统自动化中具有高效能的控制技術，由此，智能技术在电力系统的自动化应用中得以推广，从而保障电力系统运行的稳定性和安全性。

1模糊控制技术在电力系统中的应用

模糊控制技术，即通过建立模糊模型，在自动化过程实现对电力系统的控制。这种方法最大的特点是简单易行，家用电器领域常常采用这种方式。从应用效果和应范围上总结，这种方法是目前最有实用且最有优越性的一种技术。电磁炉、电饭煲等我们日常生活常用的这些家用电器，都是模糊控制方法在电力系统中应用的一种体现。斯洛文尼亚学者采用这种方法改造了常规恒温器，分为两种工作方式做对比：

冷态加热到100℃，具体情况见表1。

热态保持100℃，具体情况见表2。

通过表1，表2数据可知，采用模糊控制技术，把水从冷态加热到100℃，节电16.3%；恒温水100℃，可以节电15.7%，这是不小的数字。所以，模糊控制技术这种既操作简单，又行之有效，且使用范围之广的技术，在我们建立电力系统模型时，一定会是我们的优先选择。

2电力系统线性最优控制

将最优化的理论体现于控制问题上，就是我们所说的最优控制，也是组成现代控制理论的一个重要部分。将电力系统最优线性控制理论应用在水轮发电机制动电阻上，在最优时间控制方面获得了成功。目前，在生产电力系统中，已经普遍应用了最优线性控制，其控制效果发挥了非常重要的作用。其替代了传统励磁方式的最优励磁控制手段，不仅改善了输送电力动态的品质，而且还提高了远距离输送电力线路的能力。

3专家智能系统控制技术

将专家的解决方案集中到智能系统中，能够及时识别系统的异常运行状况，并且能够及时通过处理，防止扩大故障面，以及避免系统安全隐患的技术叫作专家智能系统控制技术。因为这种技术的安全防护功能较为特殊，因此，专家智能系统控制技术提供的控制管理涵盖的范围也特别广泛。不仅包括动态和静态的安全分析、紧急状态处理、系统控制的恢复，还涉及系统规划、隔离故障点、电压无功控制等各方面的问题。对当今城市范围广大的电力系统，能够实现配电管理自动化，控制电网系统中各个管理环节。以上列举了专家系统控制技术的优点，但其也有自身的局限性。系统控制没有专家人脑的创造性思维，也没有专家人脑的学习和分析能力，因此，只能是采用较为浅显的知识、而不能够深入层次地理解与运用，对于一些复杂的、以往没有出现的问题，不能进行深入分析，从而得出有效的处理结论。

4综合的智能系统控制技术

所谓智能系统控制技术，表现为两个方面：一方面是各种不同的智能控制技术之间的相互结合；另一方面是智能系统控制技术和现代的一些管理方法的结合，如模糊技术的变结构控制、自组织或自适应的模糊控制、自适应神经网络控制等。电力系统自动化智能技术是现如今庞大而复杂的电力大系统发展的必然需求，只有更加综合地运用各种智能控制技术，才能发挥电力系统自动化智能技术的优势。早在20世纪50年代初，就已经产生了人工神经网络，其发展历史悠久，在其发展过程中，也有着不同的高低潮时期，最终形成自己在模型结构等方面的优越特性，而且广泛应用于现在的智能控制系统中，尤其是电力系统自动化控制管理以及一些图像处理上，都有非常好的发展。这种人工神经网络和模糊控制技术，恰恰完美互补了对方，模糊控制技术能够为人工神经网络提供其应用的框架，而人工神经网络则能够把感智来的数据进行合理的安排和分析，两种技术相结合有非常优沃的技术土壤支持，电力智能系统从不同角度使用两种技术，模糊控制技术主要目的是处理一些不在常规统计范围内的非确定性问题，而人工神经网络则主是做用在浅显的计算的方法上，如此互补，相信对于电力系统自动化控制是再好不过。

5智能技术在电力系统自动化中应用的发展趋势

随着科学技术的不断发展，电力系统自动化进程也需要加快自己的步伐，紧跟时展节奏，伴随而来的是对电力系统自动化的高要求，只有通过技术的不断发展与完善，才能更好的与时俱进。实时监控技术，能够对电力系统的实时数据，进行科学而有效的数据分析和监管，从而从整体上提高整个电力系统的管控能力，强化电力系统的智能化自动控制，才能相对减少电力设备的耗损，从而创造更的经济和社会效益。

将人机相结合，这两者结合应用到电力系统自动中，从而达到电力系统自动化智能技术在电力系统中的完美应用。只单一利用智能控制技术，其必然是有所局限的，尤其是应对电力系统自动化中的一些问题和不常见故障等，一般性的故障诊断不能够大范围的涵盖整个电力系统网络，而且与现在科技发展相比，也确实是非显要有些迟缓，这对于我们整个电力系统的发展也是一个不利的影响。在电力系统故障诊断中，有了人工与智能相结合的故障诊断技术，无论是单个还是整体，无论是大范围还是小局部的问题的处理，都能够及时且有效的进行，从而能够更好的提高电力系统的运行质量和效果。

6总结

通过以上几个方面的介绍，由此，我们不难看出，电力系统自动化智能技术已经在电力系统中应用的非常广泛，而传统的电力系统控制已经不能够完全适应现代的科技发展的需求，而电力系统自动的控制也是势在必行的趋势，而且智能化的技术控制，又恰恰是重中之重，虽然智能化的技术还存在着一些局限性和一些缺点，但是经过不断研究和改善，加强电力系统自动智能技术的效果和作用，相信，一定会推动整个电力系统的发展，对综合智能控制电力系统起到不可或缺的作用。

参考文献 

[1] 刘圳.智能技术在电力系统自动化中的应用[J].广东科技，2014，Z1：35+39. 

[2] 黄安林.浅析智能技术在电力系统自动化中的应用[J].中国高新技术企业，2014，14：148-149 

智能控制技术论文篇4

关键字:机电一体化 ；智能控制 ；传统控制 TP273

中图分类号：TU85文献标识码： A

随着科学技术的不断发展和进步,机电一体化系统成功将机械技术与电子技术合为一体，并得以快速运转和发展。而对机电一体化系统的控制也由传统的控制技术发展到自动化智能控制技术。智能控制在机电一体化系统运作实践中得到广泛应用并取得良好成效，加速了机电一体化的发展，为社会经济发展和人们生活带来了许多的便利，相信随着对智能控制的研究和探讨，智能控制技术的不断发展会在机电一体化系统的运作中发挥更大的作用。

1 智能控制理论和系统概要

控制理论经历了反馈并传递函数的古典控制理论，到分析状态空间的现代控制理论，再到综合了自动控制、人工智能、信息论、运筹学等关于优化调控方式理论学科形成的智能控制理论三个阶段，而智能控制理论是控制理论发展至今的最高阶段。智能控制理论解决了传统控制理论的缺陷和问题，对传统控制理论无法实行控制的复杂系统采用分布式以及开放式结构解决机电一体化系统的控制难题。

智能控制系统集合了多项控制技术，主要分为外部环境与控制器。外部环境将通过传感器与执行器感应并判断的可能影响系统控制的一切外界因素信息传输到控制器。而智能控制器将外部环境传递过来的信息通过分析、评价、处理并规划所要应用的控制决策的同时将信息存入系统数据库，为以后的认知学习提供素材。所以说，智能控制系统不仅无模型参考，而且协调适应性极强，是值得投入更大研究力度的，以提高其性能为机电一体化系统所应用。

2 智能控制与传统控制的区别

（1）智能控制是对传统控制理论的延伸和发展，智能控制在传统控制的基础上发展出更高效的控制技术。智能控制系统运用分布式及开放式结构综合、系统地进行信息处理，并不只是达到对系统某些方面高度自治的要求，而是让系统做到统筹全局的整体优化。

（2）智能控制综合了很多有关调控方式理论知识的学科，与传统控制理论将反馈控制理论作为核心的理论体系相比，智能控制理论以自动控制理论、人工智能理论、运筹学、信息沦的交叉为基础。

（3）传统控制只是解决单一的、线性的控制问题，与之相比，智能控制解决了传统控制无法解决的问题，通常是将多层次的、有不确定性的模型、时变性、非线性等复杂任务作为主要控制对象。

（4）传统控制通过运动学方程、动力学方程及传递函数等数学模型来进行系统描述。相较而言，智能控制系统把对数学模型的描述、对符号和环境的识别以及数据库和推力器的设计等方面设为重点。

（5）传统控制由不同的定理和定律获取所需知识，而智能控制则通过学习专家经验来获取所需的知识。智能控制系统可以较好的运用相关被控对象和人的控制策略以及被控环境的知识，因此智能控制系统可以模拟或模仿人的智能。

3 智能控制系统的类别形式

智能化是顺应机电一体化系统需要的发展趋势，从某种程度来说，机电一体化系统的优劣是受智能控制系统好坏的影响。当前，被机电一体化系统所广泛应用的智能控制系统主要有专家控制系统、分级递阶智能控制系统、神经网络系统、模糊控制系统。

3.1 专家控制系统

专家控制系统是在把人的知识、经验和技能汇集在计算机系统中后按照相应的指令程序来操作运行的控制系统，其所涵盖的诸多理论知识在智能控制实行实际任务时发挥了很大作用，提高了控制系统的应用性能。

3.2分级递阶智能控制系统

分级递阶智能控制系统简称为分级控制系统，它是在自组织控制及自适应控制的基础上通过所关联的组织级、执行级以及协调级发挥的作用实行运行的。

3.3神经网络系统

人工神经网络控制系统是神经网络系统在机电一体化系统中应用最为广泛的，它通过运用人工神经元、神经细胞等构成的模式来实行其非线性映射、分布处理、模仿人的智能等主要功能的发挥，具有自适应控制、自组织控制以及大幅度并行处理等优势。

3.4模糊控制系统

模糊控制系统主要包括专家模糊控制以及以神经网络为基础的模糊控制。专家模糊控制能够充分表达并利用实行控制所需的多层次知识，提高了控制技术的智能。而以神经网络为基础的模糊控制利用神经网络来实行模糊控制的规则或推理以实现模糊逻辑控制的功能。

4 智能控制在机电一体化系统中的应用

4.1智能控制在机电一体化系统中的应用优势

智能控制已得到机电一体化系统的广泛认可和应用，并正在慢慢取缔着传统的控制技术，主要是因为其在机电一体化的应用中表现出来的有别于传统控制技术的优势，主要有：（1）优化效能。对于群控系统可以借助相关操作流程使系统的调整符合标准及要求；（2）程序控制。系统根据产品所需尺寸及精度编制操作程序指令进行运行；（3）改进加工。可以通过优化操作流程并缩短加工时间来实行复合加工，改进并优化了加工程序。

4.2智能控制在机电一体化系统中的实际应用

4.2.1机械制造中的智能控制

以经典的机械理论和计算机辅助技术并结合智能控制方法，在机电一体化系统的制造过程中形成了新行的机械制造工艺，并不断向智能制造系统方面发展。智能控制技术解决了现代较为先进的制造系统必须依靠不够精准和完备的数据来处理无法预测状况的问题，利用神经网络和模糊数学的方法，建立制造过程的动态模型，并以神经网络的学习和并行处理信息的能力实行在线的模式识别操作，对残缺不全的信息进行及时有效处理。

4.2.2电力电子学研究领域中的智能控制

包括变压器、电动机、发电机在内的电机电器设备在规划设计、投入生产、实际运行及控制过程等方面都是相当复杂的。将智能控制技术引入电力系统，在电机电器设备的优化设计、故障控制和诊断等方面，都相当有成效。对电器设备的设计优化，可用先进的遗传算法进行优化计算，能大幅度缩短计算时间，有效节约成本，并提高电机电器的设计质量和效率。而神经网络系统以及模糊逻辑专家系统是在电机电器设备的故障控制和诊断中所应用的智能控制技术。

智能控制在电力电子学应用领域中发挥重要作用的最具代表性的现象是将其电流控制技术中广泛应用，智能控制技术在电力系统中的应用方向是电力电子学研究领域极具研究价值的一个项目，可以推动电力电子领域的进步和电力系统不断的发展。

4.2.3工业过程中的智能控制

智能控制在工业过程中的应用主要包括全局级与局限级两个方面。全局级智能控制针对整个生产过程的操作工艺，主要在规划过程中操作处理异常、控制过程的故障诊断等情况下发挥作用。而局限级智能控制在在线自适应调整、参数整定方面有明显优势，并且对解决非线性一类的复杂控制问题有显著成效。局限级智能控制在主要是神经网络控制器和专家控制器的智能控制器上投入研究力度，通过将智能应用到工业过程的某一单元来设计控制器。

4.2.4数控领域中的智能控制

数控领域所应用的智能控制有相当高的性能要求，尤其是在延伸、扩展和模拟的知识处理方面，如加工运动推理、网络通信制造能力以及感知加工环境的能力等，必须能进行自适应控制、自组织控制等，智能控制可以解决信息模糊、不确定性等控制问题，取得良好的成效。例如模糊控制系统可以处理信息模糊的问题从而优化加工过程，而专家控制系统可以综合数据库里的专家经验并根据推理规则解决结构不明确的问题。

4.2.5交流伺服系统中的智能控制

伺服驱动装置在机电一体化系统中的控制质量和系统动态性能方面发挥着关键性的作用，但交流伺服系统有着相当复杂的非线性和时变性等不确定因素，而智能控制技术以非线性控制方式将人工智能引入智能控制器，能很好地适应系统参数的时变情况，其在交流伺服系统的应用解决了建立精准数学模型的困难，提高了机电一体化系统的稳定性。

综上而言，机电一体化系统应用智能控制技术改变了传统的机械自动化运行模式，智能控制是在社会经济与科学技术同步发展的现代机电一体化系统中应用极为广泛的控制方式，而机电一体化系统采用智能控制策略的原因是智能控制技术高性能、高水平、高效率的控制优势，这种合理、科学的选择不仅促进了机电一体化的发展和进步，而且推进了人们生活与工业生产向信息化、智能化的发展。

参考文献

[1]罗杨宇.机电系统的智能控制技术[J].机电一体化,2008,(3).

[2]杨鹤年,机电一体化系统中的智能控制技术[J].煤炭技术,2011,(7).

智能控制技术论文篇5

关键词：电力系统自动化 智能技术 应用

电力系统自动化调度是电力行业发展的必然趋势，引用自动控制技术有助于电网运行效率的提升。智能技术是自动控制的关键技术之一，决定着电力设备操作与控制的功能状态。供电部门应发挥宏观管理智能，从供配电需要强化智能操作，从而维持电网处于良好的工作状态。现分析了电力系统中智能技术的应用情况，为电网工程改造提供科学的指导。

一、智能控制理论的提出

智能控制是当今控制理论发展的新阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。特别适于那些具有模型不确定性、具有强非线性、要求高度适应性的复杂系统。电力行业关系着社会现代化事业发展的进程，对我国社会主义改革建设有着重要的意义。经过较长时间的应用发现，传统电网调度模式已适应不了运行控制的要求。这是由于早期电网控制缺乏必要的指令设备及控制技术，使得指令执行后发生拒动作、误动作等现象，影响了整个电网的正常运转。智能控制理论对解决电网工作故障有着显著的意义，采用新型数据控制模块，如图1，促进了新型电力控制系统的功能升级。

图1 智能数据的控制

二、智能控制的关键技术

智能控制应用于电力系统是行业技术的创新表现，促进了人工操作模式转向自动化作业。由于各地区供配电情况不一，系统在调度阶段还要经过必要的调整，这样才能发挥出最佳控制效果。结合当前电力系统的运行情况，系统智能控制应从监测技术、网络技术、控制技术等方面进行调整，未来供电单位应加强这几个方面的优化改进。

1、监测技术。设置智能监测模块是为了防范安全事故的发生，提前做好系统监测准备以解决故障造成的不利影响。电力系统新一代动态安全监测系统，主要由同步定时系统，动态相量测量系统、通信系统和中央信号处理机四部分组成。采用GPS实现的同步相量测量技术和光纤通信技术，为相量控制提供了实现的条件。如：借助光纤通信网络能及时地传递各种信息，维持了系统调度作业的有序性，抵制了外界环境引起的干扰。

2、网络技术。计算机网络提供了虚拟化操作平台，智能网络则是对传统网络的功能改进，选择了更高级别的网络平台。如：智能控制在电力系统工程应用方面具有非常广阔的前景，其具体应用于快关汽门的人工神经网络适应控制，基于人工神经网络的励磁、电掣动、快关综合控制系统结构等。神经网络使系统调控更符合人工操作的特点，如：由电力人员自动编写及执行操作指令，网络可及时地传输各项数据信号，协调了设备的正常运转。

图2 基于神经网络的数据处理

3、控制技术。智能控制技术是决定系统作业效率的关键因素，应根据电网实际运行要求添加控制模块。一般条件下，智能电网可选择人机工程作为控制指导，综合性地调度人员及设备的工作次序，让控制系统起到最优化的作业效果。如：设备控制环节里，用智能机器人取代人工操控，及时发现电气设备或控制系统故障，并提供自诊断、自处理的操作平台，这样有助于系统自动化调度水平的提高。

三、结论

伴随着科学技术的改革发展，电力系统控制将朝着自动化方向改进，智能控制是此项技术的关键点。供电单位应灵活应用各种智能技术，协调电网执行好各项操作命令，这样才能使电力资源的利用率有所提升。同时，应做好智能网络的功能调节，避免内控元件运行时发生冲突。

参考文献

[1] 张凯. 电力系统调度自动化中远动控制技术的应用[J]. 科技风. 2010（24）； [2] 祁宏. 110kV综合自动化系统调试中存在的问题及其对策[J]. 农村电气化. 2009（06）；

[3] 陈学利，李宏毅. 现场总线技术在电力系统中的应用综述[J]. 科技信息（学术研究）. 2008（25）；

[4] 梁运华，张颖，罗志平. IEC TC57通信规约在电力系统中的应用[J]. 电力系统通信. 2005（07）；

[5] 许林冲. 浅论现代电力系统自动化技术[J]. 中国城市经济. 2011（18）；

[6] 电力系统自动化产品联合广告（第一辑） 电力系统远动装置（一）[J]. 电力系统自动化. 1985（01）；

[7] 郭占武，林榕. 浅谈变电站自动化系统的现场调试[J]. 河北电力技术. 2003（05）；

智能控制技术论文篇6

关键词：智能控制；火控技术；思考方向

现代控制逐渐向综合性科学技术方向发展，如非线性控制、随机控制等，且加大了对其他学科领域的渗透和吸收。现代控制理论主要是以线性代数和微分方程作为数据控制，针对控制系统进行分析与设计[1]。在全新思想的推动下，如今智能控制越来越受到重视，进一步实现了火控系统技术的推动发展。尤其是随着指挥与控制系统工程学科的成立，火控系统成为该学科的重要内容。

1 智能控制的理论概述及方法研究

智能控制主要是指自动控制与运筹，包含计算智能、人工智能等结合，能够满足模拟人一定智能和经验，实现识别、推理、决策和执行等[2]。近年来我国各项先进的科学技术发展较快，并在多个领域逐渐实现智能控制系统，但由于武器火控系统等比较复杂，且存在非线性、时变性和不确定性等，难以对其进行精确数学模型的建立，因此通过联合人工智能、计算智能和控制理论，可以确保在进行控制系统的设计时，对被控对象的数学模型要求不高，能够直接根据设计人员的专业知识，促使被控对象达到预期目的。智能控制理论将专家系统、神经网络、遗传算法优化等作为基础，属于人工智能与控制理论的结合，即智能控制需要依据计算机和数值方法实现各项功能。

虽然如今已经有很多领域应用智能控制系统，但发展还不够完善，然而价值已经逐渐凸显出来，可以判断智能控制进一步发展，将会给控制科学与工程学科带来革命性的进步。依据中国科学技术出版社相关报告，控制理论发展主要分为调节原理代表、状态空间代表和智能控制代表等三个阶段[3]。智能控制的发展方向主要有人工神经元网络发展方向，主要表现为收敛性、稳定性等；模糊逻辑与模糊控制发展方向，其具有高度可行性和合理性，尤其是在复杂系统与行为中，优势比精确控制更加明显；学习控制发展方向，主要应用在生物与工程的应用研究中。

2 智能控制人工神经元网络的应用

人工神经元网络是体现智能控制发展的重要依据，属于近年来高速发展的边缘学科，属于复杂生物神经网络研究基础上的新型技术。人工神经元网络主要是由适应性简单单元组成的并行互连网络，实现满足模拟人类大脑活动，大规模并行处理和自训练学习、容错能力等能力。人工神经元网络为建模系统的输入输出提供刻画方法，具有重要的价值，如今其已经发展出几十种网络，其中应用比较广泛且发展比较成熟的为反向传播网络和径向基网络，均为前向型网络。其他网络则因为各种原因，限制了应用[4]。反向网络作为多层前馈神经网络，能够模拟任意复杂的非线性映射，且应用空间较大，但精确无法与径向基网络相比。径向基神经网络具有全局最佳逼近的能力，包含输入层、隐含层和输出层，其中输入层主要为信号源节点，隐含层为非负非线性数，输出层则为线性。

3 智能控制促进火控技术进步的思考

3.1 火控技术的知识结构和层次

指挥与控制学科体系下火控技术知识结构主要分为三个层次，即系统知识层、控制知识层和基础知识层。其中系统知识层有包含指挥与系统工程、复杂系统、运动控制系统、管理信息系统、人机系统等。控制知识层包含控制与智能、网络与通信、计算与处理、执行与驱动、传感与检测、对象与建模等。基础知识层则包含数理基础、机电一体化基础、计算机基础、数学、力学、物理、化学、生命科学、计算机原理、军事学、电工电子基础、微机原理等。

3.2 智能控制与火控技术的关系

随着我国工业化水平和新计划技术的发展，推动了控制科学的创新，实现全新控制理论和全新控制方法在火控系统中的应用[5]。智能控制对于不同层次的控制采用不同的控制方法，即低层次控制采用常规控制器，而高层次控制则利用具备在线学习、修正、组织、规划等能力的控制器，通过模拟人类思维和经验进行求解过程的引导。将智能控制引导到火控系统中，则为智能火控。

此外复杂系统控制的理论和方法对火控系统的进步有一定的价值，如混杂与切换系统、多自主体的涌现等。通过研究复杂控制系统的涌现现象，如自组织与趋同性，可以在机器人协作、飞行器队列控制中得到应用。

3.3 智能控制在火控系统中的应用

在当前的火控系统中，主要采用射表逼近法进行解算，如非标准弹道方程结算、气象条件修正量的弹道方程解算等，即需要依据相应的情况建立多个射表，造成降低解算精确和毁伤概率的降低。如果运算量过大，还会出现实时性的问题。因此为了能够有效提高解算精度，可以通过设计RBF网络进行解算。在RBF网络中输出层和隐含层的任务不同，学习策略也存在不同，其中输出层采用线性优化策略，隐含层采用非线性优化策略，学习速度相对较慢。通过随机选取中心学习方法，利用最小二乘原则，结合样本信号进行隐含层参数和输出层参数的校正，有效提高网络的精度。

4 结束语

综上所述，随着科学技术的繁荣发展，传统自然科学学科的深入研究，学科之间的相互渗透性越来越强，很容边缘学科和交叉学科逐渐涌入人们的视野。随着自动化技术、指挥与控制系统的发展，智能控制受到重视，将其应用在火控技术中，能够进一步推动火控技术的进步。

参考文献

[1]马玲.科技打造精准火控 创新铸就坚固国防――记何梁何利科技创新奖获得者、中国指挥与控制学会秘书长秦继荣[J].海峡科技与产业，2014，05：100-103.

[2]寇英信，李战武，陈哨东，周德云.火控系统在航空作战中的作用――作战飞机之“魂”[J].电光与控制，2013，12：1-5.

[3]陆君，吕彤光.光电探测技术在火控系统中的应用及发展[J].红外与激光工程，2012，04：1047-1051.

[4]韩洋，常天庆，刘水泉.半自主式火控系统Petri网建模与作战效能[J].火力与指挥控制，2012，05：159-163.

智能控制技术论文篇7

【关键词】分层递阶控制理论；自动化；电力系统

随着电力业的发展以及科学技术的进步，电力系统的结构组成及运行方式越来越复杂多变，对电力系统的可靠性及运行的经济性都提出了更高的要求。近年来，控制技术在不断地拓展，控制方法也越来越多样化，尤其是智能控制技术，在电力、冶金、化工、建材等行业得到了广泛的应用。本文探讨了职能控制技术在电力系统中的应用。

一、分层递阶控制理论

（一）分层递阶控制理论产生及发展

1977年，Saridis在针对机器人控制提出了一种智能控制的三级递阶结构。该思想在智能控制中有广泛应用，并进一步推广到了结合信息融合的集散递阶智能控制系统。分层递阶是人们分析和组织复杂系统的一种常用方法。无论是信息分析、还是行为控制，都有其层次性，在高层负责宏观的信息和决策，在低层负责具体的数据和控制。其基本控制原理是精度随智能降低而增大，即IPDI（Increasing　Precision　with　Decreasing　Intelligence）原理。分级递阶控制系统是由一个三层结构组成的，三层结构的主要内容包括组织级、协调级和执行级三个层次。分级递阶控制系统的结构示意图见图1。

1.组织级

组织级代表控制系统的主导思想具有最高的智能水平，负责整个系统的推理、规划、决策、长期记忆、信息交流，并由人工智能起主导作用，主要进行基于知识的各种信息处理和决策。

2.协调级

协调级为组织级和执行级之间的连接装置，涉及决策方式的表示，主要负责将组织级的指令进行整合分配成为各项子任务，并将任务的执行信息反馈出来，由人工智能和运筹学起主导作用。

3.执行级

执行级是智能控制系统的最低层次，要求具有最高的控制精度，并由常规控制理论进行控制，一般是由多个硬件控制器组成的，负责具体过程的控制。

（二）仿人智能控制

我国著名学者周其鉴、李祖枢教授提出的仿人智能控制理论（HSIC）是分层递阶控制理论的一个重要发展分支。仿人智能控制理论（HISC）研究的基本方法是：从分级递阶智能控制系统的最低层（运行控制级）着手，充分应用已有的控制理论成果和计算机仿真结果，直接对人的控制经验、技巧和各种直觉推理逻辑进行测辨、概括和总结；并将其编制成各种简单实用、精度高、能实时运行的控制算法，并直接应用于实际控制系统。仿人智能控制理论认为，智能控制为对控制问题求解的二次映射的信息处理过程，即从“认知”到“判断”的定性推理过程和从“判断”到“操作”的定量控制过程。

类似与Saridis的三元机构，仿人智能控制提出了由任务自适应级（TA）、参数自校正级（ST）和运行控制级（MC）组成的2阶产生式系统结构，作为仿人智能控制体系中最基本的单元控制器（UC），如图2所示。

仿人智能控制系统（如图3）的单元控制级UC具有二阶产生式系统结构，能够独立地面向实际被控制的对象，自组织、自适应和自校正地完成实时控制任务。作为一高阶产生式系统的各级，MC、ST和TA三级都有各自的规则库RB、各自的特征辨识器Cl和推理机IE，三级之间蕴含的信息交换通过对公共数据库CDB直接存取数据来完成。这种紧藕合的并行运行机制，便于单元控制器快速自适应过程的完成。对于某一个单一的被控对象，一个单元控制器已足以自主地完成控制问题的求解。同时，其中各级产生式系统还可通过特征记忆，实现学习功能，不断提高控制品质。

此外，仿人智能控制理论提出了智能控制的分层信息处理与决策机构，是求解控制问题的一种高阶产生式系统结构.按层次高低可分为，中枢司令级（CC）、组织协调级（（X二）和单元控制级UC。

总之，仿人智能控制系统在结构和功能上具有以下基本特征：分层递阶的信息处理和决策机构（高阶产生式系统结构）、在线的特征辨识和特征记忆、开闭环控制结合和定性决策与定量控制、结合的多模态控制、启发式和直觉推理逻辑的应用。

二、仿人智能控制理论和电力系统自动化

（一）仿人控制理论在电力系统自动化中的应用

1995年，汪涛基和吕林等人把仿人智能控制理论中的部分理论和成果运用到了同步发电机组励磁控制器中。由于励磁控制过程可以理解为一个单输人单输出的单一被控对象，一个单元控制器已足以自主地完成控制问题的求解，汪涛基和吕林等人只使用了单元控制级中的ST和MC两层。采用同步发电机组的Pe、、I、UG及其导数作为特征量，制定9条推理规则，即达到了比常规控制以及PSS控制方式更为优越的控制效果。1996年6月，依据仿人智能控制理论设计的励磁控制器在云南省大寨电厂1#机组上正式投人运行，设备运行情况良好，性能稳定。但目前还没有明确给出其设计的理论来源。对HSIC理论的应用在于对基本理论的应用。因此将HSIC理论全面地引人电力系统运行与控制中来，有利于集思广义，促进电力系统自动化的进一步发展。

（二）电力自动化系统结构

电力系统自动化通常指对电力设备及系统的自动监视、控制和调度。按电力系统运行管理区域，可以将电力系统自动化分成电力系统调度白动化、发电厂自动化和变电站自动化。调度自动化系统的基本构成如图4所示。其中主站（MS）安装在调度所，远动终端（RTU）安装在各发电厂和变电站。MS和RTU之间通过远动通道相互通信实现数据采集和监视与控制。主计算机是主站的核心，负责信息加工和处理，检测一些参数是否越限，断路器是否有变位等，将结果通过人机联系设备向调度员报告，或向上级调度中心转发等。电力系统调度自动化系统构成的一个重要特点是其分层结构。电力系统调度控制一般分为主调度中心、区域调度中心和地区调度中心三级。电力系统调度自动化的结构，与分层递阶的高阶产生式智能控制系统非常一致。

电力自动化系统运作过程中，符合Sar-idis的“精度随智能降低而提高”的原理。主调度中心只分配大的电网运行指标，低层的单元控制器只负责根据上级的指令，具体地实施对本单元内设备的控制。层次越低，则控制系统的被控量、控制量和参考值等指标越具体。

三、结束语

自动控制理论在电力系统的控制与运用中的应用有利于促进电力系统的自动化、智能化水平的提升，在今后的电力系统自动化发展过程中，广大科研人员还应加强对分层递阶控制理论等先进的控制理论的理解和应用，并将其利用与仿人智能控制理论的研究和发展中，以加快电力系统自动化的发展，提高供电的安全性和可靠性。

参考文献

[1]周建平，林韩，温步瀛等.基于层次分析法与灰关联理论的输电网规划方案综合决策[J].电网与清洁能源，2011，27（9）：66-70.

[2]杨星.电力系统自动化的实现及其发展[J].科技致富向导，2011（24）：42.

[3]智静.电力系统自动化与智能技术分析[J].机电信息，2011（30）：39-39，41.

[4]孙从勇.浅谈电力系统自动化技术应用[J].电子世界，2012（11）：62，67.

智能控制技术论文篇8

关键词：人工智能 电气 自动化

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法 技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支 它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器．该领域的研究包括机器人．语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制，电力电子技术、信息处理、试验分析 研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化，让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是电气自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展．也有利于提高电气设各运行的智能化水平．对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性．加快生产效率都有重大意义。

1、人工智能应用理论分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质．并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面．计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产．流通、交换、分配等关键一环．实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

2、人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但Al控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解．也有利于控制策略的统一开发。这些Al函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势．这些优势如下：

(1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道)。

(2)通过适当调整(根据响应时间 下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍 ，下降时间快3.5倍， 过冲更小。

(3)它们比古典控制器的调节容易。

(4)在没有必须专家知识时．通过响应数据也能设计它们。

(5)运用语言和响应信息可能设计它们。

总而言之，当采用自适应模糊神经控制器、规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置．自学习迅速，收敛快速。

3、人工智能的应用现状

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。

3.1 优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

3.2 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

3．3智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开．但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法．因而它的应用实例最多。

4、结语

人类智能主要包括三个方面．即感知能力．思维能力 行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的 机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解．逻辑推理与定理证明，自然语言理解 自动程序设计．专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征．表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化．因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。

参考文献：

[1]陆伟民．人工智能技术及应用[M].上海： 同济大学出版社,1998．