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电气工程及其自动化 人工智能在电气工程领域的应用(模板)【包万方查重】

时间:2021-02-01 20:45来源:本站作者:点击: 991 次

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                      网络高等教育

文(设 计)  

 

 

 

 

 

                                        

                                            

                                        

    目:浅谈电气自动化控制中的人工智能的实践

 

 

学习中心:                      

层    次:       专科起点本科     

专    业:     电气工程及其自动化     

年    级:        年    季     

学    号:                   

学    生:                     

指导教师:                    

完成日期:    2021 年02月01日  

 

 


 

内容摘要

 

电气自动化是一门独特的科目,其主要研究的与电气工程相关的自动控制、信息处理、计算机与电子应用等一系列内容。为促使电气自动化这门科目以及相关的领域能够飞速发展,我们需要将人工智能在电气自动化这一行列里能够得到充分的运用,这样才能使电气自动化行业的智能化运行的水平得到充分的提高,同时也能够提高电气设备的控制稳定性和提升电气自动化的效率。与此同时,对人工智能技术进行广泛的实践也尤为必要。本文主要基于神经网络的电动机控制技术研究,从实验样本的采集与处理设计入手,详细的分析了电动机控制技术的硬件和软件设计情况。

 

关键词:人工智能;电气领域;自动化效率

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

目  录

 

内容摘要... I

绪论... 1

1.1  课题的背景及意义... 1

1.2  国内外研究现状... 1

1.3  本文的主要内容... 2

2 于神经网络的电动机控制技术研究... 3

2.1  引言... 3

2.2  过零分断控制原理分析... 3

2.3  控制方案的选择... 4

2.4  开断时间方案分析... 5

实验样本的采集与处理设计... 7

3.1  输入、输出模式的确定... 7

3.2  样本的采集和处理... 7

电动机控制技术的硬件和软件设计... 11

4.1  过零比较模块的设计... 11

4.2  人机交互软件设计... 12

   ... 14

参考文献... 15

 

 


 

1  绪论

1.1  课题的背景及意义

人工智能是20世纪中期产生并正在迅速发展的新兴边缘学科,它是探索和模拟人的智能和思维过程的规律,并进而设计出类似人的某些智能化的科学。或者说人工智能研究如何用人工的方法和技术,即用各种自动机器或智能机器模拟、延伸和扩展人的智能。

智能计算技术的发展推动了电动机控制与保护技术的发展,收敛性好、适应性强的全局优化方法被应用于电动机控制与保护的优化设计中,使得在满足一定设计要求的前提下,寻找最佳经济技术指标成为可能。将遗传算法、免疫遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等新型优化算法引入电动机控制与保护的优化设计中,以电动机的环境因素、电压、电流、温度、电源频率等参数、结为设计变量,进行电动机控制与保护的优化计算,得到满意的结果。

将人工神经网络引入到电动机达到极限温升的时间预测和智能交流接触器分断时间的预测中,并经大量试验研究与理论分析,预测电动机达到极限温升的时间和接触器分断的时间为进一步优化电动机热过载保护和实现智能交流无弧分断,奠定基础。

1.2  国内外研究现状

在经典控制理论和现代控制理论基础上提出的控制策略都有一个共同的问题,即控制算法依赖于电机的模型,当模型受到参数变化和扰动作用的影响时,如何进行有效的控制,使系统仍能保持优良的动静态性能,是困扰设计者的一大课题。以往,人们试图用系统辨识与参数估计理论、自适应控制理论解决这两个问题,但都未能够取得突破性进展。

近几十年来,非线性控制理论得到了迅速发展和应用。尤其是近20年来发展起来的基于微分几何的非线性状态反馈精确线性化及其控制理论,解决了一类仿射非线性系统的控制问题。同时,由于电力电子变频器性能的改善和微处理器能力的增强,实现较复杂的控制算法己不成问题,因此交流电机的各种非线

性控制策略己成为研究工作者的热门课题。

智能控制理论不同于经典控制理论和现代控制理论的处理方法,它研究的主要目标不再是被控对象而是控制器本身。智能控制被认为是人工智能、自动控制、运筹学和信息论的交叉。智能控制主要用来解决传统控制难以解决的高度非线性,强不确定性等复杂系统的控制问题。其基本特点是不依赖于受控对象的数学模型,可以处理定量化知识也可处理非精确化的知识。它的出现对数学定量化的方法带来了极大的补充。目前,己经在不同场合获得实际应用的智能控制方法有:专家系统、模糊控制、神经网络、遗传算法等。

1.3  本文的主要内容

本文首先研究了人工智能原理在电动机控制与保护技术中的应用,并在此基础上提出了一个电动机控制装置的实现方案。主要内容包括以下几个方面:

l章绪论。综述本文的课题背景、国内外研究现状、课题研究的重要意义、论文的主要成果。

第二章基于神经网络的电动机控制技术研究,主要包括过零分断控制原理分析、控制方案的选择以及开断时间方案分析。

第三章实验样本的采集与处理设计,主要包括输入、输出模式的确定和样本的采集和处理。

第四章电动机控制技术的硬件和软件设计,主要包括过零比较模块的设计以及人机交互软件设计。

本文最后对全文进行总结,并指出了研究课题的未来发展方向。

 


2 基于神经网络的电动机控制技术研究

2.1  引言

基于人工智能的电动机保护分为4个阶段:学习、检测、比较判断和动作。在学习阶段主要收集和存储电动机在正常运行时的运行参数、特征量和相应的故障特征量、保护动作阈值及故障类型等信息,这些信息是将同一类型电动机在正常使用前模拟运行一段时间得到的:在检测阶段主要对电动机实时运行过程中的某一个或几个检测量进行检测;在比较判断阶段主要将实时检测到的数据与学习阶段得到的数据进行比较,判断偏差是否超过预定阈值,并且辨认出是否出现故障及故障类型;在动作阶段根据比较判断阶段得到的结论采取相应子故障类型的保护动作。人工智能的主要应用形式有:专家系统、神经网络、和模糊逻辑。

电动机控制技术包括启动、调速和制动。常见的电控制电器有接触器、继电

器、按钮、行程开关、变阻器、主令开关、热继电器、起动器、电磁铁等。在很

多应用场合,电动机控制器的核心是交流接触器,研究高性能、高可靠性的交流

接触器是研究设计电动机控制器的关键。

作为电动机控制器核心的交流接触器,有时通、断过程须承受额定电压下6倍的额定电流,分断过程中接触器触头间将产生强烈的电弧,该电弧直接影响接触器的寿命、通断能力、运行的可靠性和各项性能指标。实现分断过程零电流分断即微电弧能量分断控制是智能电器力图达到的目标。交流接触器具有电流过零的特点,因此控制交流接触器的电磁机构动作时间,使触头在接近电流零点的时候打开,就可将电弧消灭在萌芽阶段。

2.2  过零分断控制原理分析

接触器的触头在分断过程中产生的电弧严重影响接触器的用电寿命。要分断电路,就必须要熄灭电弧,而且要尽可能在电弧能量最小时熄灭,以延长触头的使用寿命。

交流电弧熄灭的条件是:在交流电流过零之后,弧隙中的实际介质恢复强度特性总是高于加到弧隙上的实际恢复电压特性㈨。要使电弧在过零时熄灭而不再重燃,有两种方法:一种是提高介质恢复强度;另一种是降低电压恢复强度。理想的情况是,如果能使交流接触器的触头在电流过零瞬间分开,并在瞬间将触头拉开到足以承受恢复电压而不发生击穿的距离,则此时触头间隙就不会产生电弧。同时,由于在电流过零瞬间弧隙处介质状态,只需较小的极间距离,就可以承受较高的恢复电压。


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