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浅谈智能化技术在电气工程自动化中应用 　　【摘 要】智能化技术主要表现于问题求解、专家系统、逻辑推理、证明定理、了解自然的语言以及机器人学与自动程序的设计等方面，在电气工程的自动化中，智能化技术能充分发挥作用，促进电气优化的设计，及时诊断故障，并且还可实现智能控制。因而，本文探讨人工智能控制的优势与在电气工程的自动化中的运用。 　　【关键词】智能化技术；电气工程；自动化 　　1、前言 　　人工智能特殊性是由于其具备三种能力：行为能力、感知能力以及思维能力，因而，人工智能发展的潜力无限大。电气工程自动化作为一门电气信息类的新兴学科，主要应用于信息处理、控制运动、管理及决策、电子电力的技术、工业过程的控制、检测及自动化的仪表与电子及计算机技术等领域。智能化技术的应用促进电气工程自动化学科尤其是自动控制的领域发展，提升电气设备的运行智能化，有效增强控制系统稳定的性能，是生产技术又一次巨大的革新。 　　2、人工智能运用的理论 　　人工智能概念在1956年的时候首次提出后，其发展的状态一直良好，并且逐渐形成以计算机为核心，包括哲学、医学、生物学、心理学、自动化、控制论、信息论与数理逻辑的综合性科学，其属于计算机科学中重要的分支，对智能本质有较好的阐述，且生产了与人类的智能机器相仿的机器，实现了多种研究。随着科技的发展与进步，计算机编程技术可模仿人类的大脑，例如分析、收集、回馈、处理以及交换信息，因而，计算机以模仿人类大脑的形式，在一定的程度上促进电气工程的自动化发展的步伐。在日常生产、分配、流通与交换中，均需电气工程的自动化控制，并且通过电气工程自动化的控制，可有效实现自动化电气工程，提高工作的效率，进而促使生产与工作总体的效率有所提升[1]。 　　3、人工智能的控制优势 　　对于不同人工智能的控制，需运用不同方式进行探讨，由于部分人工智能的控制器，例如神经、模糊、模糊神经以及遗传算法均属于类非线形函数的近似器；采用此分类有利于了解总体，以及促进对人工智能控制策略综合性的开发，以上人工智能的函数近似器??备常规函数的估计器不具有的优点。 　　首先，在多数情况下，精确了解控制对象动态方程是相对比较复杂的，所以控制器设计实际的控制对象模型，通常会出现许多不确定因素，例如参数变化与非线性时等，往往无法掌握新的信息。但人工智能的控制器设计，可不需参照控制对象模型。按照鲁棒性、响应时间与下降的时间不一样，人工智能的控制器可经过适当调整以提升自身性能，例如，在下降的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快四倍；在上升的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快两倍。同古典的控制器比较，人工智能的控制器更具备易调节的特点。尽管缺少专家现场的指引，人工智能的控制器也可以采取响应数据进行设计。 　　此外，还可由相应的信息以及语言等形式开展设计工作，人工智能的控制器一致性极强，输入陌生数据便可以出现很高的估测，还可忽视驱动器对控制器的影响。针对部分控制对象而言，尽管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不过对其他控制的对象而言，不一定能产生良好的效果，因而，设计时需遵守具体问题应具体分析原则。在模糊化与反模糊化的过程中，若运用隶属函数、规则库以及适合模糊神经的控制器，便可精确进行实时的确定[2]。 　　4、智能化技术的运用 　　由人工智能的技术不断发展，运用智能化技术控制的领域也逐渐广阔，包含人工智能运用在电气产品的优化设计、控制及保护、故障的预测与诊断等方面。 　　4.1电气产品的优化设计 　　电气产品优化设计的工作是相对比较复杂的，其主要综合了两方面内容：理论学科的知识与经验知识。电气产品传统的设计方式主要是设计经验综合大量实验手段的验证，缺少相关技术的支持，效率比较低，工作量比较大，难以设计出科学合理的方案。由计算机技术迅速发展，以及人工智能的技术应用，电气产品设计逐渐从手工转入计算机辅助的设计，从一定程度上而言，减少产品从构思至设计至生产时间，并使得设计逐渐迈向智能化、优质化以及高效化的时代。 　　在人工智能的技术运用在优化设计中，主要有两种主要方法：遗传算法与专家系统。遗传算法特征是直接操作结构对象，具备内在隐并行性与全局寻优的能力；可指导优化与自动获取有哪些信誉好的足球投注网站空间，以及自行调整有哪些信誉好的足球投注网站的方向，不需标准的要求。这些遗传算法的特征特别适合产品的优化设计，进而其广泛运用在电气产品人工智能的优化设计之中。专家系统运用于计算机技术与人工智能的技术，主要是依据某领域的一个或是多个专家提供经验与知识，进行合理的判断与推理，模仿人类专家决策的过程，以此处理需人类专家处理复杂的问题，并且其更是产品的优化设计重要的方式，但目前尚处于研究的阶段，实际的应用比较少，未来的发展前景较大。 　　4.2故障的诊断 　　电气设施故障