人工智能控制论文

人工智能操纵论文

一、人工智能在电气传动系统中的具体使用

截至当前，古典操纵方法一直都无法被人工智能操纵技术所取代。但

是随着时代的进步和进展，现代操纵理论也日臻完善，人工智能软件

技术(包括遗传算法、模糊神经网络、模糊操纵以及人工神经网络等)

逐渐取代了传统的操纵器设计常规技术。这些方法有着很多的共同之处：都要具备不同类型和数量的描述特性和系统的“apriori”技术。

这些方法都有着显著的优势，所以工业界都做出了持续的尝试，旨在

进一步开发和使用这类方法，但是工业界又急于开发该系统，从而使

其性能更加优异，系统更加简单、易操作。直流传动的操纵程序较为

简单，在过去得到了较为广泛的应用。但是不可忽视的是，它们有着

难以克服的限制性因素，而且随着DSP技术的持续进步和进展，直流

传动的优势逐渐隐没，性能更高的交流传动逐渐取代了直流传动。但

近几年，部分厂商逐渐改良工艺，更高性能的直流驱动产品涌入市场，但是人工智能技术却鲜少提及。在未来几年，使用人工智能的直流传

动技术将在更大范围内得到推广和普及。

交流传动瞬态转矩具备较高的使用性能，它有着较强的操纵性，仅次

于直流电机。当前，直接转矩操纵(DTC)和矢量操纵(VC)是比较常见的

高性能交流传动操纵方法。当前，很多厂商都顺应市场形势，相继推

出了矢量操纵交流传动产品，而且无速度传感器的矢量操纵产品也大

量上市。在性能较高的驱动产品中广泛使用AI技术，将会进一步提升

产品的使用性能，截至当前，仅有两个厂家在其生产的产品中使用人

工智能(AI)操纵器。而在十五年前，日本和德国的研究人员提出了直

接转矩操纵这个概念，经过了十年的进展演变过程，ABB公司面向市场，将直接转矩操纵的传动产品引入市场，让人们能够直接感受直接转矩

操纵的优势，从而展开相关的研究。能够预见，人工智能技术将会使

用到直接转矩操纵中，常规的电机数学模型将会被替代，从而退出市场。

人工智能操纵器主要分三种类型，即：增强学习型、非监督型和监督型。当前，常规的监督学习型神经网络操纵器的学习算法和拓扑结构

已基本成型，这在一定水准上限制了此种结构操纵器的生产和使用，

导致计算机计算时间增长，而且常规非人工智能学习算法在具体应用

上效果不明显。而要克服这些困难，最好的办法就是采纳试探法和适

合神经网络。常规模糊操纵器的模糊规则表和规则初值是“a－priori”型，这加剧了调整难度。假若该系统无有效的“a－priori”信息作为

支撑，那么将导致系统陷入瘫痪。而要有效克服此类缺陷和困难，就

能够使用自适合模糊神经操纵器，保证系统的正常运转。

二、电力系统中的智能操纵

当前，世界各地的专家和学者都将眼光聚焦于智能操纵理论的研究，

研究表明，只要合理使用智能系统，就能在很大水准上提升电力系统

操纵水平，推动我国电力传动系统步入新的阶段。市面上广泛使用的

交直流传动系统在操纵技术和手段上已日臻成熟，闭环操纵、矢量操

纵都有着较好的使用前景。PID操纵法作为最新的操纵方法，能较好地完成数学建模需承担的操纵任务，但是在具体实践中，电力传动系统

表现出较强的不稳定性，随工作状态的变化，电机参数也持续变化着，这加剧了传统建模操纵的难度。

使用智能操纵，能妥善解决这类问题。智能操纵在工作时主要采取变

结构、非线性的模式，它能克服电力传动系统中的参数变动问题，从

而保证电力传动系统的正常运转。但是，在电力传动系统中使用智能

操纵，要以先进的操纵理念为指导，既要使用直接应用智能操纵，又

不能完全摒弃传统操纵方法，要将二者实行有机的结合，吸取传统操

纵理念中的精髓，做到物尽其用。以交流电机来说，闭环操纵和矢量

操纵都是常见的交流电机操纵方法，那么在引入智能操纵时，要适当

保留PID操纵法和矢量操纵法，智能操纵以外环操纵的形式存有，而

传统的操纵手段能够以辅助操纵的形式存有，如此，就能够将各种操

纵方法实行有机的结合，从而将智能操纵的优势发挥到最大，保证系

统高效率的运转。