大學生選修課人工智能論文

　　“人工智能”一詞產(chǎn)生于1956午的Dartmouth學會上，其作為邊沿學科，通常也被稱作機器智能。與傳統(tǒng)的方式比，人工智能是一種全新的科技，是研究、開發(fā)用于延伸、模擬和擴展人的智能的方法、理論、技術及應用系統(tǒng)的一門科學。以下是學習啦小編整理的大學生選修課人工智能論文的相關資料，歡迎閱讀!

　　大學生選修課人工智能論文篇一

　　引言

　　“人工智能”一詞產(chǎn)生于1956午的Dartmouth學會上，其作為邊沿學科，通常也被稱作機器智能。與傳統(tǒng)的方式比，人工智能是一種全新的科技，是研究、開發(fā)用于延伸、模擬和擴展人的智能的方法、理論、技術及應用系統(tǒng)的一門科學。它企圖了解智能的實質(zhì)，繼而生產(chǎn)出以人類智能相似的方式作出反應的一種智能機器。這種技術主要通過計算機來完成，該領域的研究包括語言識別、機器人、自然語言處理、圖像識別和專家系統(tǒng)等，從而達到完成需要人類智慧才能解決的復雜問題的目的。

　　電氣自動化這門學科研究對象主要為與電氣工程有關的自動控制、系統(tǒng)運行、信息處理、研制開發(fā)、電力電子技術、試驗分析以及電子與計算機應用等。在電氣自動化技術中應用人工智能技術，可以提高設備運行和處理的精確度與準確性，進一步提高自動化水平。隨著技術和經(jīng)濟的發(fā)展，這項技術無論是從理論方面還是實踐方面也得到了迅速發(fā)展。機械設備在無人參與的情況下自動、準確的操作和運行并實現(xiàn)自動化，就等于減少了人力成本的投入并提高了運作的效率。

　　一、人工智能控制器的優(yōu)點

　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI，它是在電氣自動化中應用較多的人工智能控制器。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但是AI，如遺傳算法、模糊理論、神經(jīng)算法、模糊神經(jīng)算法都可以看做一類非線性函數(shù)近似器。與常規(guī)函數(shù)估計器相比，采用AI函數(shù)近似器擁有一些特點：

　　(一)、在許多場合由于實際控制對象的精確動態(tài)方程很難得到，其模型在控制器設計時往往有很多不確定性因素。而在進行人工智能電氣設計時，不需要控制對象的模型，也不需要知道非線性、參數(shù)變化等具體因素。

　　(二)、人工智能控制器擁有良好的一致性，即使在使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)時預測結果也能很好，且跟驅動器的特性沒有直接聯(lián)系?，F(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法，對其他控制對象的效果就不會像對特定對象控制效果一般好，因此對具體對象必須具體設計。

　　(三)、人工智能控制器在沒有必須專家知識時，通過響應數(shù)據(jù)也能進行設計，且更容易調(diào)節(jié)。運用語言和響應信息進行設計，更易于擴展和修改，對數(shù)據(jù)和信息的適應性更好，且具有較強的抗干擾性能。

　　(四)、通過適當調(diào)整(根據(jù)響應時間、魯棒性能或者下降時間等)，可以提高設計函數(shù)的性能。在進行適當調(diào)整后，模糊邏輯控制器的下降時間比最優(yōu)PID控制器快3.5倍，而上升時間比最優(yōu)PID的快1.5倍。

　　二、人工智能在電氣自動化中的應用

　　(一)、人工智能在優(yōu)化設計中的應用

　　電氣設備的設計不僅要大量運用設計中的經(jīng)驗性知識，還要機電、電磁場、應用電路等學科的知識，可以說是一項復雜的工作。與傳統(tǒng)的產(chǎn)品設計相比，為了獲得最優(yōu)方案，計算機輔助設計(CAD)成為電氣產(chǎn)品設計的重點，而人工智能的引進幫助改進傳統(tǒng)CAD技術，產(chǎn)品設計的效率及質(zhì)量得到全面提高，也大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能技術用于優(yōu)化設計主要有專家系統(tǒng)和遺傳算法兩種技術手段。電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設計大部分采用遺傳算法，這種算法適合于產(chǎn)品優(yōu)化設計，相對前者比較先進。

　　(二)、人工智能在故障診斷中的應用

　　在電氣設備故障診斷中人工智能技術中的神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、專家系統(tǒng)等應用較廣泛，特別是在發(fā)電機和電動機故障診斷、變壓器故障診斷中的應用。針對設備故障的復雜性、不確定性、非線性等特點，用傳統(tǒng)的故障診斷方法無法進行診斷，致使診斷效率較低。為了提高診斷準確率，就要應用人工智能方法。專家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡三大故障診斷方法是人工智能技術采用的主要手段。如在電動機和發(fā)動機的故障診斷中，結合神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論，使用人工智能化的故障診斷技術，可實現(xiàn)較強的神經(jīng)網(wǎng)絡與故障診斷知識模糊性共同診斷，起到提高故障診斷準確率的效果。

　　(三)、人工智能在電氣設備設計中的應用

　　電氣自動化專業(yè)中電力電子技術、電路、變壓器、電機、電磁場等多門學科內(nèi)容都在電氣設備設計里涉及到，這是一個復雜過程，不僅需要大量的財力、物力和人力投入，也對設計者的實際工作經(jīng)驗要求很高。如果借助于人工智能技術，就能大大提高設計的精度和工作效率，解決很多人腦難以快速解決的模擬過程和繁瑣計算。優(yōu)化設計常常采用遺傳算法，開發(fā)性設計通常采用專家系統(tǒng)，要進行高效率、高質(zhì)量的設計工作，應用時就要注意不同的實際情況和不同算法的使用，此外還要求工作人員具有豐富人工智能軟件工作經(jīng)驗和較高水平的應用能力。

　　(四)、人工智能在電力系統(tǒng)中的應用

　　啟發(fā)式搜索、專家系統(tǒng)、模糊集理論神經(jīng)網(wǎng)絡這四方面是人工智能技術在電力系統(tǒng)中的應用。專家系統(tǒng)主要是模擬專家的決策過程，依靠特定領域的專家的知識和經(jīng)驗進行推理判斷。該系統(tǒng)由知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫、咨詢解釋、人機接口和知識獲取六部分組成，對各種需要專家進行決策的難題進行處理，是集經(jīng)驗和專業(yè)知識、大量規(guī)則于一身的復雜程序系統(tǒng)。

　　現(xiàn)有許多種神經(jīng)網(wǎng)絡和訓練算法在電力系統(tǒng)中得到廣泛應用。神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜狀態(tài)分類能力、識別能力都很強，有完全分布式的存儲方式和靈活的學習方式，廣泛應用于大規(guī)模信息處理中。模糊邏輯對負荷變化和電力生產(chǎn)等小確定因素建立求屬函數(shù)，能夠完成高難度的數(shù)學近似計算，可以構建電力系統(tǒng)的最優(yōu)化潮流模型。模糊理論廣泛應用于電力系統(tǒng)的系統(tǒng)規(guī)劃、潮流計算和模糊控制方面。

　　(五)人工智能在電氣控制中的應用

　　實現(xiàn)增強分配、交換、生產(chǎn)、流通的關鍵環(huán)節(jié)就靠電氣自動化控制，提高控制自動化，就能夠提高系統(tǒng)的運作效率和質(zhì)量，減少物力、人力、財力的投入。人工智能技術將專家系統(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制三種控制應用于電氣設備控制中，其中用得最多的是模糊控制，因為其與實際聯(lián)系最為緊密。最新研究中，各種數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)中應用了模糊神經(jīng)控制器，并得到了新的研究果?，F(xiàn)舉個實例論證模糊神經(jīng)控制器在電氣傳動控制中的應用：

　　模糊控制在電氣傳動控制中的應用主要是直流傳動控制，包括Sugeno和Mamdani。Sugeno控制器典型的規(guī)則是：假設A和B是兩個模糊集，如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z=f(x,y)。Mamdani用于調(diào)速控制，其規(guī)則庫是個if-then模糊規(guī)則集，Sugeno控制器其實是Mamdani控制器的特例。

　　結語

　　當今社會日新月異，計算機編程技術催生自動化運輸、生產(chǎn)、傳播的快速發(fā)展，科技的發(fā)展促進了智能技術的發(fā)展。模仿模擬人腦的機能，使機器能夠勝任一些通常需要���類智能完成的復雜的工作正是實現(xiàn)自動化的一個主要目標，實現(xiàn)自動化，就等于提高了運作的效率，減少了人力資本投入。

　　而在電氣自動化控制中也應該應用這種人工智能技術，這項技術在經(jīng)濟和社會發(fā)展中起到極大的作用。人工智能的應用體現(xiàn)了一個自動化的特征，這種特征能增強產(chǎn)品生產(chǎn)、流通、交換、分配環(huán)節(jié)效率，提高電氣設備的質(zhì)量和使用效率。相信人工智能在今后電氣自動化的應用中會更多發(fā)揮優(yōu)點，為我國電氣設備的發(fā)展提供更大的技術支持和幫助。

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