人工智能科技論文
人工智能簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智能模擬的重要途徑，學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的人工智能科技論文，希望你們喜歡。
人工智能科技論文篇一
芻議人工智能技術(shù)在我國電廠的應(yīng)用與探討
人工智能簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智能模擬的重要途徑，現(xiàn)在我國人工智能工具主要有專家系統(tǒng)、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、禁忌搜索、粒子群算法及遺傳算法等，隨著我國電力事業(yè)大力發(fā)展，很多人工智能技術(shù)被應(yīng)用在了電廠中，并發(fā)揮了巨大作用，優(yōu)化了電廠中電力系統(tǒng)的組合、運行及市場定價等眾多問題，保證電廠供電的安全可靠性。
1 AI在我國電廠應(yīng)用及探討
1.1 專家系統(tǒng)應(yīng)用與探討
專家系統(tǒng)可簡稱為ES，它所面向主要是各非結(jié)構(gòu)問題，特別是處理啟發(fā)式、定性的或者不確定知識信息，通過各樣的推理過程來達(dá)到系統(tǒng)所要求任務(wù)目標(biāo)，在上世紀(jì)80年代，為了克服原有控制理論不足，自動控制領(lǐng)域工程師及學(xué)者將專家系統(tǒng)方法及思想引入了控制系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用及探討。典型專家系統(tǒng)主要有推理機、知識庫、知識獲取機制以及人機界面四部分組成，專家系統(tǒng)在我國電廠里的應(yīng)用是最早及較為成熟的人工智能技術(shù)，并且發(fā)展了很多專家系統(tǒng)，在電力系統(tǒng)不同領(lǐng)域被應(yīng)用，像電網(wǎng)調(diào)度、系統(tǒng)恢復(fù)、監(jiān)測和診斷、預(yù)想事故篩選等，特別是監(jiān)測核事故診斷成為專家系統(tǒng)在電廠中最主要應(yīng)用領(lǐng)域。依據(jù)知識存儲方式不同，能把ES分為決策樹、知識經(jīng)驗、規(guī)則及模型等不同形式，模型形式的知識所表達(dá)方式是比較適合實時處理的，比基于規(guī)則形式推理方式要更為簡單及快捷及容易維護。ES在輸電網(wǎng)絡(luò)診斷故障里的典型應(yīng)用為產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng)，就是把斷路器、保護器動作邏輯和運行人員診斷經(jīng)驗運用規(guī)則的形式進(jìn)行表示，并形成知識庫，依據(jù)報警信息進(jìn)行知識庫推理，以獲得診斷結(jié)論，這種產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)在電廠中能夠被廣泛應(yīng)用主要是因這種專家系統(tǒng)及故障診斷特點所決定的，在輸電網(wǎng)絡(luò)里斷路器及一級保護間的關(guān)系能用模塊化及直觀規(guī)則進(jìn)行表示，并且能允許刪除、增加及修改某些規(guī)則，從而保證診斷系統(tǒng)有效性及實時性，對不確定問題在一定程度上給予了解決，還能給出一些符合人類語言結(jié)論及解釋能力。同時，框架法的專家系統(tǒng)能夠進(jìn)行分類結(jié)構(gòu)知識表達(dá)，以及對事物間的相關(guān)性進(jìn)行表達(dá)，并簡化繼承性知識存儲及表述。專家系統(tǒng)這種人工智能技術(shù)盡管能有效模擬完成故障診斷，可在電廠實際應(yīng)用里，還存在著一定不足，主要為知識獲取及維護問題，并且接口也不是很友好，對故障診斷里的很多不確定因素也無法有效解決，從而影響了診斷準(zhǔn)確性。
1.2 遺傳算法應(yīng)用與探討
遺傳算法能簡稱為GA，是根據(jù)遺傳機制及自然選擇在計算機上，進(jìn)行生物化機制模擬來尋優(yōu)搜索的算法可在龐大復(fù)雜搜索空間里進(jìn)行合適搜索，并找出最優(yōu)及準(zhǔn)最優(yōu)的解決方法，這種算法簡單及適用，其魯棒性也比較強，這種智能技術(shù)對求解問題基本沒有限制，對常規(guī)求解復(fù)雜過程涉及較少，可得到局部或全部的最優(yōu)解集，與傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)相比，這種技術(shù)更能解決及處理傳統(tǒng)難以解決的非線性問題，因此，這種技術(shù)被廣泛應(yīng)用在電廠中的電力市場、規(guī)劃及調(diào)度等方面，并且在故障診斷上，其應(yīng)用效果也是不錯的，可對輸電網(wǎng)絡(luò)中，故障診斷模型的建立成為了遺傳算法存在主要途徑，也是值得探討問題，遺傳算法如果可以建立適合數(shù)學(xué)模型，不僅能解決電力系統(tǒng)中的故障診斷問題，還能解決其他類似故障診斷問題，加強遺傳算法合理模型建立是應(yīng)該研究及探討的。
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與探討
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡稱為ANN，其主要特點為廣泛化、高度并行處理及非線性的映射功能等，對于控制領(lǐng)域具有較強吸引力，對于沒有模型及復(fù)雜的不確定問題具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)力，能夠用在控制系統(tǒng)自適應(yīng)環(huán)節(jié)及補償環(huán)節(jié)里，非線性描述能力能夠用在非線性控制及辨識中，而快速計算能力能夠進(jìn)行復(fù)雜控制問題計算優(yōu)化，其定量及定性分布存儲及合成能力能夠用在復(fù)雜控制系統(tǒng)里的圖像信息處理利用及接口轉(zhuǎn)換，容錯能力能夠應(yīng)用在非結(jié)構(gòu)過程控制，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)已成為電廠應(yīng)用中最成功的智能技術(shù)，像網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)在電廠故障診斷中的應(yīng)用，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均負(fù)責(zé)系統(tǒng)里的部分診斷，ANN技術(shù)經(jīng)過現(xiàn)場很多樣本學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，對其中閾值及連接權(quán)進(jìn)行不斷調(diào)整，讓知識隱式分布于所有網(wǎng)絡(luò)中，以實現(xiàn)模式記憶，這樣ANN就具有獲得較多知識能力，這種人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在電力系統(tǒng)監(jiān)測、診斷、實時控制、狀態(tài)評估及負(fù)荷預(yù)測等領(lǐng)域，并且依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的負(fù)荷預(yù)測已經(jīng)成為電廠電力系統(tǒng)中最成功應(yīng)用之一。
2 其它人工智能技術(shù)應(yīng)用及探討
2.1 粒子群算法及模糊理論應(yīng)用與探討
粒子群算法可稱為PSO算法，這種智能技術(shù)算法簡單，容易實現(xiàn)，并且可調(diào)節(jié)參數(shù)也比較少，已經(jīng)被應(yīng)用在了很多學(xué)科及領(lǐng)域里，在電廠中也正被嘗試及應(yīng)用，可這種算法的精度不是很高，還容易陷入局部極值中。其設(shè)計思路為：在多維解的搜索空間里，運用這種算法，可在初始化之后得到一群隨機的粒子，并搜索到最有位置及全局極值，這種算法能夠被應(yīng)用在電廠變電站的選址上，并且在電源規(guī)劃上也有一定優(yōu)越性，可也面臨著諸多不確定因素，加強這些因素全面有效描述，成為電廠應(yīng)用及探討方向所在。模糊理論簡稱為FS，是自動控制及模糊邏輯相結(jié)合而成的，其功能是模擬人類決策及推理過程，運用專家經(jīng)驗及知識來控制規(guī)則的，可有效處理未知及不準(zhǔn)確控制問題，并且不用建模，是種非線性的控制，以萬能逼近的定理作為充分理論依據(jù)的，模糊控制器可當(dāng)做萬能的，完成所需任何非線性的控制任務(wù)，在很多工程及領(lǐng)域系統(tǒng)里，都沒有辦法建立較為精準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型，這使得模糊理論得到了廣泛應(yīng)用，在電廠里，自然也得到了較為廣泛應(yīng)用，像電廠的故障診斷里，一些故障及征兆間的關(guān)系是比較模糊的，不確定的，這時所得結(jié)果也就是模糊的，其傳統(tǒng)方法去為依據(jù)專家經(jīng)驗進(jìn)行模糊關(guān)系矩陣建立，并對模糊關(guān)系給予組合及合并等，隨著這種智能技術(shù)發(fā)展，將模糊知識庫運用語言變量進(jìn)行表達(dá)，更接近人類表達(dá)習(xí)慣，對于問題多個解決方案，依據(jù)模糊度高低來優(yōu)化排序，在一定程序上，增加了專家系統(tǒng)容錯性，這種理論已被應(yīng)用在電廠故障診斷識別、變壓器保護及配電系統(tǒng)等領(lǐng)域里。
2.2 禁忌搜索算法
這種技術(shù)比較適合優(yōu)化組合問題解決，可處理不可微目標(biāo)函數(shù)，其理論思想為運用靈活記憶技術(shù)，把最近若干次的迭代過程進(jìn)行反方向移動，并記錄進(jìn)tabu表里，處在這個表里的移動是不能在現(xiàn)有迭代過程里實現(xiàn)的，從而避免了已訪問解群體的訪問及循環(huán)產(chǎn)生，這種技術(shù)主要有tabu表、移動及特赦規(guī)則三要素組成，這種智能技術(shù)在電廠的電力系統(tǒng)里也得到了應(yīng)用，主要運用了十進(jìn)制及二進(jìn)制編碼這兩類方案對實際系統(tǒng)給予優(yōu)化計算，這種技術(shù)對局部最優(yōu)解跳出方面具有較大優(yōu)勢，并且收斂效果好，能夠進(jìn)行快速尋優(yōu)，可運用單點搜索不能夠在全部空間內(nèi)進(jìn)行搜索，這使得初始值好壞直接決定了算法速度及其解質(zhì)量。
3 結(jié)束語
近些年，人工智能技術(shù)在電廠中的應(yīng)用除了以上算法及技術(shù)外，還有分布式人工智能、混合智能、蟻群算法及混沌優(yōu)化法等，隨著我國電力事業(yè)不斷發(fā)展，市場競爭不斷加大，人工智能技術(shù)在電廠中的應(yīng)用是越來越廣泛及發(fā)展良好。
人工智能科技論文篇二
機械設(shè)備的人工智能化技術(shù)
摘要：本文重點圍繞人工智能化技術(shù)進(jìn)行闡述，涵蓋機械的自動化和無人控制化技術(shù)及其遠(yuǎn)景展望。
關(guān)鍵詞： 管理控制;自動化;機械設(shè)備
Abstract: this paper mainly artificial intelligence technology around this covers the automation and control mechanical no technical of vision and its prospects.
Keywords: management control; Automation; Mechanical equipment
中圖分類號：F407.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：
隨著科技日趨現(xiàn)代化，自動化發(fā)展。使得工程施工機械也向著專門化、自動化甚而無人化作業(yè)方向轉(zhuǎn)變。因而多種控制技術(shù)在現(xiàn)代工程施工機械中得到了更為廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。
1施工機械的自動化、無人化作業(yè)
1.1自動化控制技術(shù)應(yīng)用于土木工程
目前，具有不同機能的自動化控制技術(shù)在工程施工機械中得到了廣泛的應(yīng)用。如攤鋪機上安裝的自動調(diào)平裝置可實現(xiàn)攤鋪作業(yè)的縱向、橫向自動找平;有一些攤鋪機還安裝有混合料自動供料裝置，對鋪層厚度進(jìn)行自動控制與管理;有的還實現(xiàn)了攤鋪機轉(zhuǎn)向自動化。在推土機上安裝電子監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)(PIC)、工作裝置參數(shù)自尋優(yōu)PID控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了推土機的自動監(jiān)控和工作裝置的微機自動控制。德國帕紹(A.F.pasau)的EST17微處理機控制裝置使裝載機傳動系統(tǒng)自動化。液壓挖掘機的電子載荷傳感系統(tǒng)、故障監(jiān)控系統(tǒng)、自動怠速裝置和工作模式電控系統(tǒng)等，實現(xiàn)了挖掘機局部功能自動化控制。
近年已出現(xiàn)了無線遙控挖掘機和全自動液壓挖掘機，壓實機械的壓實控制系統(tǒng)(BTM)、隨車監(jiān)測系統(tǒng)等，平地機鏟刀實現(xiàn)自動調(diào)平控制，清掃車上采用可編程序控制器以實現(xiàn)其智能化等。
1.2自動化作業(yè)在大型機械設(shè)備控制中的功能開發(fā)
地面大型機械包括推土機、挖掘機等土方機械作業(yè)的自動化，將會大大提高作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)生產(chǎn)效率。最早實現(xiàn)推土機鏟刀和挖掘機鏟斗位置控制的是一種以開關(guān)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的反饋控制系統(tǒng)。利用激光實現(xiàn)推土自動化系統(tǒng)的研究是從70年代中期開始的。1976年開發(fā)研制了推土機鏟刀的激光控制裝置—激光測平裝置，它由投光器、感光器、控制裝置等組成，由于控制系統(tǒng)存在著速度響應(yīng)問題，當(dāng)時并未用于實際施工作業(yè)。隨后，由于電子技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了自動控制系統(tǒng)的開發(fā)研究。1993年，日本學(xué)者北郁夫開發(fā)了KOMATSULASER LEVELING SYSTEM，使推土機車速在5km/h作業(yè)時，平整精度達(dá)到了±3cm。激光自動掘削系統(tǒng)也已用于液壓挖掘機的作業(yè)中。1992年，日本菊池雄一等開發(fā)研制的激光自動掘削系統(tǒng)，如圖1所示。
圖1液壓挖掘機自動掘削控制系統(tǒng)
該系統(tǒng)由自動直線加工系統(tǒng)和激光系統(tǒng)組成。激光感光器測出加工面的激光位置，激光系統(tǒng)測得挖掘機車體高度，將信號傳送到自動掘削系統(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)這些情報及各傳感元件的信息，將處理后的信號傳給控制挖掘軌跡的各電磁比例控制閥，實現(xiàn)動臂油缸、斗桿油缸、鏟斗油缸的自動控制。這種控制比一般的施工作業(yè)提高加工精度3倍，提高施工能力1.6倍。
1.3多功能組合的自動化整合在水下作業(yè)中運用
近期，水下施工作業(yè)在建設(shè)中的需求也越來越多，尤其多功能、高功效自動化整合型的設(shè)備也覆蓋了更多的專業(yè)市場。集深淺作業(yè)、水下焊接、水下切割、水下測量、水下埋設(shè)等多種功能于一體的鉆探機、管線埋設(shè)機、機器人等，滿足了大型水下作業(yè)無人化施工的需要。
同時，單臺施工機械無人化開發(fā)研究的同時，多臺設(shè)備、測控裝置聯(lián)動組合的無人化水下施工(機群控制)的研究也在日益智能化，全天候發(fā)展。
2自動化控制技術(shù)在工程施工機械作業(yè)時應(yīng)具備的機能
施工機械作業(yè)主要從事施工現(xiàn)場土、石方面的作業(yè)。此類作業(yè)對象絕大部分較為復(fù)雜，環(huán)境比較惡劣，因此，為了實現(xiàn)自動化作業(yè)，就要求施工機械在作業(yè)現(xiàn)場內(nèi)要具有確認(rèn)自已位置的能力并同時具有不與現(xiàn)場其它設(shè)備、車輛等發(fā)生接觸的能力，按照既定的路線嚴(yán)格作業(yè)。在這方面要求機械設(shè)備能對作業(yè)對象土、砂、巖石等的位置、大小，形狀以及它們的特性進(jìn)行正確的認(rèn)識和判斷，從而選擇最佳作業(yè)方式。在多臺機械、車輛聯(lián)合作業(yè)時，各機械、車輛的作業(yè)指令是由中央控制室發(fā)出的，控制各機械車輛的相互配合以及有序進(jìn)行各自的作業(yè)。此外，各作業(yè)機械、車輛還應(yīng)具有自身獨立的判斷能力等。當(dāng)然，理論上的探討終歸是紙上談兵，所有的機能技術(shù)的實現(xiàn)都要以科技的發(fā)展為依托。
2.1機械車輛的位置判斷和信號采集
機械本身安裝有自動體識別系統(tǒng)。它可以使機械或車輛自行辨認(rèn)各自所處位置?，F(xiàn)代多采用外部和內(nèi)部兩種位置識別法。外部位置識別法是在施工現(xiàn)場的幾處設(shè)定絕對位置基準(zhǔn)點，借助于電磁波或超聲波測定機械或車輛絕對位置的方法;內(nèi)部位置識別法則不需依賴現(xiàn)場設(shè)定的基準(zhǔn)點，而是用回轉(zhuǎn)式角度傳感器和車載速度測定傳感器等測定的車輛行走數(shù)據(jù)來確認(rèn)自身運動和方位變化。
2.2自動復(fù)位控制機能的輸入和輸出
如果在自動化施工作業(yè)中位置識別機能確認(rèn)機械或車輛在作業(yè)中已偏離既定路線，沒有嚴(yán)格按照自動化施工中的既定路線，那么機械或車輛應(yīng)該具有自動復(fù)位的控制機能，也稱位置誘導(dǎo)控制技術(shù)，它是種操縱控制技術(shù)。使機械、車輛的方向位置、速度、始終嚴(yán)格按設(shè)定路線進(jìn)行作業(yè)。例如，在工廠和狹窄作業(yè)場地采用的磁力式路徑誘導(dǎo)以及車體偏位、車體姿勢角測定的一些傳感技術(shù)等。
2.3關(guān)于施工機群及其控制方面的技術(shù)
施工過程中，不同種類的機械要相互配合作業(yè)，其形式和方法比較繁雜，在這種情形下要做到井然有序，要實現(xiàn)自動化、無人化，就應(yīng)該有一個這樣的控制系統(tǒng)——把各種機械的位置和工作的實時狀況傳送到中央控制室，再由中央控制室把各機械作業(yè)方式的指令傳送到位。因此該系統(tǒng)具備以下功能：(1)隨時把握各機械位置、運轉(zhuǎn)狀況，并把它們傳送到中央控制裝置;(2)具有對各機械傳送數(shù)據(jù)的全作業(yè)狀況進(jìn)行分析的解析系統(tǒng);(3)能夠確定由于工程推后、不測狀況等變化而引起作業(yè)差別的處理方法，并將新的作業(yè)指令傳送到各作業(yè)車輛。
2.4關(guān)于物性及其評價方面的技術(shù)
無人化施工作業(yè)必須由機械自身來判斷地層狀況，選擇合適的作業(yè)方式，具有評價作業(yè)對象物性、品質(zhì)以及相應(yīng)變更、修正作業(yè)條件的機能。物性評價系統(tǒng)包括作業(yè)對象的特性計測機能和對應(yīng)其特性的最佳作業(yè)方式選定機能兩部分。作業(yè)對象的特性指它們的種類、含水率、密度等物理性質(zhì)以及強度、剛度等力學(xué)性質(zhì)。在進(jìn)行物性方面評價時，也應(yīng)研究并說明機械與作業(yè)對象物的相互作業(yè)機理。
2.5關(guān)于智能化完全取代人工的技術(shù)
要實現(xiàn)施工自動化，不僅要有高效處理機能的機群中央控制系統(tǒng)，而且期望各個機械(車輛)具有判斷處理自身運轉(zhuǎn)狀況的機能，就相當(dāng)于具有操作手的思維、判斷能力一樣。利用專家系統(tǒng)建立的推理和學(xué)習(xí)機能，可實現(xiàn)某種人工智能。
目前：單臺機械無人化已進(jìn)入實用階段。今后此領(lǐng)域的研究將具有以下特點：(1)研究開發(fā)高精度、高性能，具有感知性能的傳感元件，如：載荷傳感器、紅外線傳感器、激光傳感器、超聲波傳感器、視覺傳感器、行程傳感器、車速傳感器(具有移動功能)以及車體傾斜計、滑移控制器、扭矩計、操縱控制器、回轉(zhuǎn)式編碼器、地基情報采集系統(tǒng)等;(2)開發(fā)具有最佳行走操縱的自動控制系統(tǒng)，以提高機械的作業(yè)能力、作業(yè)效率以及提高機械的操作簡便化、機動化、安全化等。
3對于施工機械的無人化和自動化研究的展望
美國、日本、德國等國在施工機械無人化、自動化方面已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究開發(fā)工作，并且取得了較大的成果。日本在建筑業(yè)中實現(xiàn)了從鋼筋配置整接、預(yù)制砼板、地面標(biāo)高和平整度處理等自動化、無人化;在土方機械施工中實現(xiàn)了實時測控土方、挖掘作業(yè)、土方整平作業(yè)的自動控制。還有實現(xiàn)了隧道開挖、加固、管道鋪設(shè)機械的自動化。澳大利亞也成功地開發(fā)了無人駕駛自卸車，實現(xiàn)了在千米以下坑道施工作業(yè)的無人化等。在施工機械向自動化、無人化發(fā)展的道路上，具有單個或多個自動化功能的施工機械已開發(fā)成功并得到應(yīng)用。
看了“人工智能科技論文”的人還看：
1.人工智能小論文