2022年人工智能在控制领域的理论与应用 .pdf
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1、人工智能在控制领域的理论与应用1 引言人工智能是研究、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。本文在查阅国内外有关文献资料的基础上对人工智能技术近年来在控制领域的应用状况进行综述并对该技术今后的研究方向做了展望与探讨。2 人工智能( AI)及智能控制的基本概念人工智能是计算机学科的一个重要分支,一直处于计算机技术的前沿,被人们称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智
2、能)。人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。2.1 人工智能的定义及应用领域2.1.1 人工智能的定义人工智能 (AI) 也称机器智能,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做出反应的智能机器,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。2.1.2 人工智能的应用领域问题求解计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前,计算机博弈主要以下棋为研究对象, 但研究的主要目的不是为了让计算机与
3、人下棋,而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。 在下棋程序中体现出来的一些步骤,例如能够思考如何向前走几步,不仅要把对手的方法、 步骤考虑进去,还能够把困难问题进行逐步分解,最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,重要的一点是要找到一些对策及方法,把大量的素材集中在一个大型数据库中(数据库需有很复杂的逻辑结构,甚至还要有模糊记忆),留意可信的证明,并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题
4、一样加以形式化。它方便了人类, 促进了科学发展,达到了人类所不能及的智力。自然语言处理自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、 计算机视觉等技术结合在一起,在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。智能信息检索技术名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 5 页 - - - - - - - - - 当今,科学技术的飞速发展,信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能
5、领域的应用,能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。专家控制系统专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统,它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来, 放入数据库中, 根据这些素材在推理机的作用下,解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中,把原理和经验分离开来,并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理,从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。例如:地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积,价值超过1 亿美元。 MY CIN 系统可以对人类血液传染病、 乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见
6、;对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。2.2 智能控制理论及研究领域智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科, 它具有非常广泛的应用领域,如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。2.2.1 智能控制的定义所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法,针对环境和任务的复杂性与不确定性,有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。2.2.2 智能控制的研究领域传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论,它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制, 在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此,需将人
7、工智能的方法引入控制系统,从而实现系统的智能化,即通过采用仿人智能控制决策,迫使控制系统向期望的方向发展。智能控制是一类无需(或尽可能少的) 人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化, 有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制,它是自动控制的最新发展阶段,对智能控制系统的研究和设计,重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上,即放在智能机模型上。3 人工智能在电气工程自动化中的应用3.1 电气设备优化设计电气设备的优化设计工作比较复杂,需要结合电路、电磁场、电机电器等方面的基础知识和丰富的设计经验知识。以往电气产品设计缺少相关技术的支持,效率很低,
8、 工作量也很大,很难设计出科学合理的方案。随着计算机技术迅速发展,计算机辅助设计(CAD ) 逐渐替代了手工设计, 大大缩短了产品开发周期,同时也提高了设计人员设计产品质量和设计的效率,使设计逐渐迈向智能化和高效化。电气产品的优化设计中人工智能应用,主要有遗传算法与专家系统这两种方法。由于遗传算法可以直接操作结构对象,可指导优化与自动获取搜索空间、自行调整搜索的方向,计算方法先进,计算结果精度高,在电气产品的智能化优化设计中普遍应用。 而专家系统主要是依据某领域的一个或是多个专家提供经验与知识来进行合理的判断与推理,模仿人类专家决策的过程,进而处理需要人类专家处理的问题,这在电气产品的优化设计
9、中也是一种比较重要的方式。除此两种方法外目前模糊逻辑和神经网络等方法也有被运用到电气设备的优化设计当中。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 5 页 - - - - - - - - - 3.2 对电气设备故障分析与诊断在电气工程自动化系统中,发动机、 发电机和变压器等出现故障的频率较高,使用传统方式分析收集的变压器油产生的气体,根据气体样本的分析结果来判断故障是否存在。这样消耗了大量的时间,诊断效率和准确率都较低。而实际上的故障需要得到快速的解决,如果得不到及时
10、诊断处理,将有可能会造成严重的损失。而利用智能技术能够有效的进行故障的分析和诊断。 电气设备在进行长时间的工作后,不可避免的会出现各种问题,合理的运用智能技术,可以有效的诊断问题并及时采取方法处理。电力工程运用智能技术时,对于变压器的不良状况进行诊断,有效的缩小导致问题的范围,可以很好的减少了维修和检查的工作量 ,在较短的时间内准确的找到问题所在。可以大大的提升了故障的诊断准确率,从而很好解决遇到的故障问题。人工智能的故障诊断方法,如图1 所示。3.3 对电气控制过程中的应用电气控制过程可以确保电气化系统稳定高效的运行,但是电气控制对技术人员的操作过程要求非常严格而且具体操作也很复杂。而人工智
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