人工智能技术的意义范例

人工智能技术的意义范文1

糊理论、遗传算法等含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。

关键词：人工智能、电力系统、应用

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）03-0000-00

1、人工智能技术

人工智能技术(AI artificial intelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍[1][2] 。

1.1 专家系统(ES)

专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。

1.2 人工神经网络(ANN)

人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。

1.3 遗传算法(GA)

遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。

1.4 模糊逻辑(FL)

当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。

1.5 混合技术

以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。

2、人工智能技术的在电力自动化的应用

2.1在电能质量研究中的应用

人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的掌握[3] 。

此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。

2.2 变压器状态监测与故障诊断专家系统

变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。

变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。

2.3 人工智能技术在低压电器中的应用

低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。

低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型[5] 。

2.4 人工智能在电力系统无功优化中的应用

无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题[6] 。

人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。

2.5 人工智能在电力系统继电保护中应用

自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。

借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。

2.6 人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用

大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、GA等人工智能技术应用于FACTS控制器和自适应PSS的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。

3、人工智能在电力系统中存在的前景

作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。

随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。

4、结语

随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。

但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。

参考文献：

[1] 马少平,朱小燕. 人工智能[M]．北京：清华大学出版社，2004

人工智能技术的意义范文2

[关键词] 盐酸戊乙奎醚；认知功能；胆碱乙酰转移酶

[中图分类号] R749.2 [文献标识码] A [文章编号] 1673—9701（2012）25—0005—02

Effects of penehyclidine hydrochloride on cognitive function in aged rats

WANG Tingting1 DING Ming2 FU Chunlan2

1.Department of Anesthesiology of Weifang Medical College， Weifang 261000， China； 2.Department of Anesthesiology， the Eighty—ninth Hospital of PLA， Weifang 261000， China

[Abstract] Objective To investigate the effect of different doses of Penehyclidine hydrochloride on cognitive function and choline acetyltransterase （ChAT） in the hippocampus of aged rats. Methods Thirty—two 12—month—old wistar rats were randomly divided into four groups （n = 8）. Control group （NS group）： normal saline 2 mL； hydrochloric penehyclidine 0.mg/kg （PL） group； hydrochloride penehyclidine 1.28 mg/kg （PM） group and the hydrochloric penehyclidine 2.56 mg/kg （PH） group， each group received intraperitoneal per day for three days. One day after the last drug administration， the animals underwent Morris water maze test， The animals were killed after last test. The hippocampus samples were harvested to determine the expression of choline acetyltransferase （ChAT） in the hippocampus using immunohistochemistry. Results The water maze test results： the latent period （2—3 d） and swimming distance of PM and PH group were significantly longer than the PL and NS group（P < 0.05）， the expression of ChAT in the hippocampus of the PL and NS group were significantly higher than the PM and PH group （P < 0.05）. Conclusion The repeated injections of high doses of Penehyclidine hydrochloride have significant effect on learning and memory ability of rat， but low dose has no obvious effect.

人工智能技术的意义范文3

以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，（1）中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，（2）中人类预设的求解目标也不见得完全合理，（3）中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也有可能不如人类自己求出的解答。换言之，人工智能系统所模拟的人类显性智慧能力，原则上不可能超过人类自己的显性智慧能力。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。至于一些人所宣传的机器超越人类甚至机器淘汰人类的说法，是没有根据的。无论是人工智能系统，还是其他各种机器系统，它们共同的问题之一是：机器没有生命，没有目的，不可能自主发现应当解决的实际问题，不可能自主形成机器的智慧，尤其不可能无中生有地形成超越人类和淘汰人类的荒唐愿望，因此更不可能产生淘汰人类或灭绝人类的行为。

2人工智能与信息技术的关系

图2的人工智能系统模型表明，完整的人工智能技术系统必须具有如下环节：信息获取（感知）、信息传递（通信）、信息处理（计算）、知识生成（认知）、策略创建（决策）、策略执行（控制）以及反馈学习优化等基本技术系统，这正像“人”这个智能系统必须具有感觉器官（信息获取）、传输神经系统（信息传递）、思维器官（信息处理、知识生成、策略创建）以及执行器官（策略执行）。 其中传感（感受信息）、通信（传递信息）、计算（处理信息）、控制（执行信息）等技术属于信息技术。可见，人工智能系统是一个全局整体，其中包含着传感、通信、计算、控制等信息技术环节；这正像人这个智能系统是一个全局整体，其中包含感觉器官、传输神经、丘脑和执行器官这些信息器官。如果把人工智能系统称为完整的人工智能系统，而把其中的知识生成和策略创建称为核心人工智能系统，那么，则有：完整的人工智能系统＝核心人工智能系统＋信息技术系统其中，核心人工智能系统处于完整人工智能系统的核心，处理知识和智能层次的问题；信息技术系统处于完整人工智能系统的外周，处理信息层次的问题，同时担任核心系统与外部环境之间的两端接口：一端是从环境获取本体论信息（传感），另一端是对环境施加智能行为（控制）。这就表明，信息技术系统提供给人类的服务主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何认识事物本质的服务（因为这需要知识），更不可能提供如何解决问题的服务（因为这需要智能策略）[2]。

3“新型”信息技术

近十多年来，先后出现了大数据、云计算、物联网、移动互联网以及各种互联网的应用技术。人们把它们称为“新型”信息技术或“新一代”信息技术。深入分析可以发现，这些新型信息技术的核心技术正是核心人工智能系统的知识生成和策略创建技术。不妨以大数据技术为例加以说明。图3表示了大数据技术系统的工作流程。。因此，如图3所示，大数据技术的第一个环节就是智能分类：把无用的数据识别分类出来加以过滤和抑制，把有用的数据按照某些特征进行分类，再分门别类地送到恰当的云计算（和云存储）系统，进行相应的信息处理，为知识生成（知识挖掘）做好必要的准备。通过知识挖掘生成了足够的知识之后，才可以把这些知识（结合求解目标）转换成为用来解决问题的智能策略。其中，智能分类、知识挖掘和策略创建都是人工智能的基本技术。可见，如果没有这些人工智能技术，大数据就只能是数据，而不可能转换成为有用的知识和可以用来解决问题的智能策略。

由此可知，大数据技术的核心就是人工智能技术，可以把它比较确切地称为面向大数据的智能技术。而把它称为新型信息技术则没有真正抓住大数据技术的要害和本质，模糊了人们对大数据技术和人工智能技术的认识，不利于大数据技术的研究和发展，也不利于人工智能的研究和应用。真正的智能物联网模型不是别的，正是图2所示的模型。。。其实，“互联网＋”可以有两种不同的理解。。另一种更有意义的理解则把“互联网＋”理解为互联网升级，就是把以计算机为终端的现有互联网升级为以人工智能系统为终端的智能互联网。这就是2015年全国期间全国政协委员的“中国大脑”提案。应当认为，互联网推广,即把互联网应用到各行各业是完全必要的，这是信息化建设的正常要求。但是，从信息化建设的发展大势来看，互联网升级即把当前常规互联网升级为智能互联网则更为必要，这将为中国信息化建设注入更为强大的新活力，是转变经济发展方式的需要，是国民经济产业升级的需要。综上所述，大数据技术、云计算技术、智能物联网技术，其实都是人工智能技术的相关具体应用。可以这么说，如果没有人工智能技术，单凭信息技术很难有效地应对大数据和物联网以及未来更多更复杂的技术挑战。

4结束语

人工智能技术的意义范文4

1人工智能技术的综述

人工智能技术是以计算机技术为基础，融合多门学科的综合性科学技术，其主要是通过计算机模拟构建人的智能，并且创建机器人系统和专家系统实现对电气自动控制系统的智能化操作。人工智能技术的突出特点是：一是操作性。人工智能技术主要是依托计算机的控制实现对电气设备的控制，因此人工智能技术具有很强的逻辑性，便于控制人员进行操作；二是价值大。人工智能技术不仅融合了计算机技术，而且其还实现了对电气设备的自动化控制与监测，实现了以较小的投入获得更大的经济效益的目的。比如通过人工智能技术可以减少人工操作环节，进而为企业节省相当多的人力资源成本费用；三是准确性比较高。人工智能技术主要是计算机依据人的智能建立计算机控制系统，实现对电气设备的精确性操作，比如利用人工智能技术可以对电气设备的运行情况进行智能检测与处理，避免了人工检测所存在的弊端。

2人工智能技术在电气自动化控制系统中应用的必要性

人工智能技术的最大优势就是通过对电气控制系统信息的收集、研究，制定出具体的有效处理措施，从而代替传统的依靠人脑进行操作的模式。将人工智能技术应用到电气自动化控制系统中具有重要的意义：

2.1能够有效解决电气自动化控制过程中存在的病态结构问题

电气自动化控制过程中因为电气设备精密度越来越高，因此在运行过程中所出现的病态结构很难应用传统的方式表达出来，而人工智能技术则可以有效解决此类问题，其完全有能力利用定量与定性相结合的控制方式对控制系统进行计算与分析。

2.2实现自动控制系统的数据采集与处理功能

将人工智能技术应用到电气自动化控制中能够依托专家系统对电气设备进行实时监视，并且对相关信息进行自动收集与储存，一旦发现存在潜在故障或者存在事故的事件，人工智能技术就会自动采取相应的控制方式，对故障进行自动处理，进而避免了电气系统故障的进一步扩大化。

2.3简化了人工操作过程，降低了人工操作造成的损失

人工智能技术通过计算机设备就可以实现对电气设备的自动化控制，比如电气系统的人工智能化控制系统就可以通过鼠标对控制开关进行自动控制，并且对励磁电流进行调整。同时电气人工智能控制系统还设定了应用管理权限，了相应操作人员的权限，实现了专人专岗制度，细化了操作责任制度。

3人工智能技术在电气自动化控制中应用的思路分析

3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用

我们知道电气自动化控制系统属于非常负责的控制系统，其不仅包含复杂的元件，而且还需要操作人员严格按照自动化控制系统的要求进行操作，而将人工智能技术应用到电气设备中可以实现计算机的自动化操作，最重要的就是可以代替传统的需要人工进行设备检测的落后模式，实现了对电气设备的运行状态、故障检测以及维修意见等一体的功能，降低了人工操作的失误性，提高了电气设备的应用寿命，为企业节省了大量的成本。

3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用

将智能技术应用到电气自动化控制过程中，是人工智能技术发展的重要动力，通过人工智能化的电气控制系统不仅可以提高电气设备的工作效率，而且还可以降低电气自动化控制中的故障发生率。人工智能技术主要师模糊控制、专家控制以及神经网络控制和集成智能控制。本文以专家控制为例，专家控制就是将专家系统的设计规范和运行机制与电气控制刘楠相结合实现实时控制系统的设计，其主要是对自动控制的知识获取、表示以及推理机制的建立。

3.3在事故和故障诊断中人工智能技术的应用分析

人工智能技术在电气设备故障中的作用是非常大的，尤其是对发动机的故障检修是具有重要作用的，我们知道在电气设备中由于其结构比较复杂，依靠人工很难对其进行深入的检测，因此需要借助人工智能技术实现对设备的检修。我们以变压器为例，将智能技术应用到变压器的故障检修中首先就是先收集电压器油体中分解的气体，然后通过对油体气体的分析，找出故障的原因，进而自动形成解决措施。这样有效避免了人工检测所出现的失误现象。另外人工智能技术在电气设备操作中的应用价值也比较大。通过人工智能技术可以实现电气自动化控制环节的简单化，比如在机床加工中，如果运用人工智能技术则能够有效降低机床操作的复杂性，并且能够对机床的运行信息进行收集与储存，便于日后对相关信息的查询。

4结束语

人工智能技术的意义范文5

【关键词】人工智能；智能网络；优化方法；优化工具

伴随着知识时代以及信息社会的到来，信息正以空前的速度发展，面对庞大的信息，人类以前所依靠的自然智能越来越吃力，怎样用人工打造的智能来模仿自然智能，以实现对信息的智能处理，这是当今信息社会所面对的一个越来越重要的课题。人工智能长久以来都处在计算机科技的前沿，它是人类面对知识经济巨大挑战以及走向信息社会所必不可少的一项技术。信息社会对于智能的强烈要求是推动人工智能快速发展的强大动力。近年来，随着多媒体技术，计算机网络的发展，人工智能也迎来了蓬勃发展的全新时期。基于人工智能技术在我国网络领域的应用，我国的计算机网络呈现出越来越高的智能化，使我国的网络显现出全新的面貌。与此同时，智能网络的优化也显得越来越重要。

一、人工智能技术的概述

1.人工智能的概念

人工智能也就是所说的机器智能，简称为AI。它是由计算机学、信息论、心理学等诸多学科之间相互渗透而发展形成的一门科学。该科学通过计算机系统模拟智能活动，就科学的层面讲，人工智能可看作计算机学的分支。总体来看，人工智能极富挑战性，研究人工智能的目的是用机器来完成一些需要人类自然智能才可以完成的较复杂工作[1]。

2.人工智能的优势

毫无疑问，人类智能是最高级复杂的天然智能。然而，无数例子表明，人类思维存在着一定的局限性，这主要表现在四个层面：一是对于信息加工处理效率并不高。二是人脑容量有限且准确性比较差。三是人脑在功能及活动空间上有限。四是人在工作过程中容易受到精神状态、生理状况以及外界环境的影响。而人工智能不仅可以向人类思维那样工作，而且还能很好的克服人脑的局限性，因此人工智能体现出很大的优势。

3.人工智能的发展史

人工智能的实现需从计算机刚诞生时算起，其发展可大致分成三个阶段。

第一阶段即人工智能形成的阶段。1955年香农发明一种树形结构程序，该程序运行时，其在树中寻找与答案最接近的分支探索，从而得到正确答案，该程序标志着人工智能技术的正式起步[2]。

第二阶段即发展阶段。人工智能从该阶段由纯理论探索转变为应用研究，从而相继产生专家系统、自动程序设计以及语言理解等重要技术。

第三阶段即人工智能全新高速发展阶段。此时机器翻译全面复苏并走向市场。数百家公司加入研究，人工智能不断完善。智能机器人以及第5代计算机研制产生。人工智能发展进入全新阶段。

二、基于人工智能技术的智能网络优化的概念和内容

1.基于人工智能技术的智能网络优化的概念及意义

伴随通信技术的发展，客户数目不断增加，因此对通信质量要求也越来越高。当前基于人工智能技术的智能网络优化成为热点问题，由当前智能通信网络降低信道拥塞，从而实现通信的高质量。基于人工智能技术的智能网络优化是在对智能网络运行状况有充分了解的前提下，利用各种手段，对智能网络中不恰当的部分加以调整，从而使网络实现最佳状态。基于人工智能技术的智能网络优化是一项长期性质的工作，必须进行合理规划和建设，才能实现网络的良性运行[3]。

基于人工智能技术的智能网络优化指的是在运行的智能网络提取并分析数据。对影响网络运行的因素及网络运行过程中不确定的因素加以分析，经过参数的优化以及利用技术手段进行实时处理，从而对智能网络运行状况进行更新，以至于令当前网络的状况最佳。基于人工智能技术的智能网络优化的目的是提高智能网络的通信质量并保持智能网络的通信质量。若从网络的层面来看，基于人工智能技术的智能网络优化的目的是提高移动通信质量，同时尽量减少进行网络维护所需的成本。

2.基于人工智能技术的智能网络优化的内容

基于人工智能技术的智能网络优化即对网络运行状况有充分了解的情况下，对当前的智能网络数据来进行采集并加以分析，若发现影响网络质量的因素，应立即采取不同的技术或手段来对网络加以调整优化，从而使网络呈现最佳状态，同时优化资源。基于人工智能技术的智能网络优化的内容包括排除设备故障，维持网络均衡以及话务均衡，提升通话质量，改善智能网络运行指标，配置网络资源并建立维护智能网络的优化平台以及智能网络优化方案[4]。

三、基于人工智能技术的智能网络优化的方法

随着我国智能网络的迅猛增长，基于人工智能技术的智能网络建设愈加重要。。

1.基于人工智能技术的智能网络优化

目前多数基于人工智能技术的智能网络优化依赖维护人员经验以及生产商所提供的一些智能网络优化工具，很难实现智能网络优化的系统性、自动化及连续性。所以将较先进的人工智能技术与智能网络优化相结合，来开发智能网络的优化工具就显得很重要。

智能IA即基于庞大信息，其中包括事实，数据，领域知识经验，来模拟人脑思维的集成系统。基于人工智能技术的智能网络优化是高层次网络维护工作，在优化过程中会涉及到网络软件及硬件等各部分，并使用到多方面的技术。因不同厂商所提供的参数及采集的智能网元性能不同，因此智能网络优化应同时考虑不同厂商系统和设备的不同特点。

2.基于人工智能技术的智能网络优化过程

（1）智能建模

表征智能网络特性的即从厂家OMC所采集庞大数据，为实现基于智能网络特性评估上的网络优化，必须对这些数据加以分析，从而判断网络运行状。ISO-CMCN采取模糊隶属度，模糊智能网络性能数据，将它们描述成自然语言，从而建立能够合理描绘网络运行状况的量化模型[5]。

（2）模糊知识库

ISO-CMCN智能网络优化工具中，使用的是基于事例以及规则上的模糊知识的表达方式.所谓规则表达即将智能网络优化经验归为前提到结论的模式，并且引进模糊因子来反映知识的不确定性。事例表达即以“事例-属性”的形式描绘智能网络的优化。采用的是模糊量化方面技术。从应用角度讲模糊表达方式可有效描绘工程师具体网优化时所用的知识。

（3）信息推理

信息推理即运用经验知识以及实时信息进行问题解决的过程。IOS-CMCN设计了在规则及事例基础上的推理机。推理机自动识别优化模型后，进入规则、事例推理。应用规则推理时，以现有网络运行事件作为驱动，通过模糊知识库模拟实现优化专家的思维。应用事例进行推理时，推理机分析事件特征，根据库中典型事例，通过推理方式来进行智能网络优化处理。

四、结束语

本文介绍了基于人工智能技术的智能网络优化方法，推动了智能网络优化的自动化及智能化，降低了对人的依靠，并且提高了优化效率，为智能网络优化提供了新方法。但其仍存在一些不足之处，我们期待能够在不远的将来找到更完善更优化的方法。

参考文献

[1]任锦,彭玮.浅析人工智能技术[J].科教文汇,2010(12).

[2]杜建凤,宋俊德.蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究[J].北京邮电大学学报,2010(24).

[3]冯隽逸.基于移动通信网络优化的智能分析优化系统[J].电脑与电信,2009(10).

人工智能技术的意义范文6

【关键词】电气自动化控制 人工智能技术 应用

1 什么是人工智能

人工智能技术是一门新的学科，并且是一门新的技术学科，人工智能的重要组成部分是以计算机技术理论为基础的，并且人工智能技术的重要组成部分也是计算机技术。但是人工智能技术也不是单一的计算机技术，人工智能技术是多门学科的相互结合，既不是单一的某一门学科的全部，也不是所有学科的混合，而是多个有关学科有机结合。人工智能技术探索的是人类智能的本质，而且对人类智能的本质进行模拟，创造出新的智能机器，这些通过人工智能技术创造出来的新型智能机器将会代替人类进行复杂的工作，减轻人类的工作负担与工作压力。人工智能技术最早可以追溯到1956年的一次关于各类学科的知识会议上，并且当时人工智能技术就已经被认定为与空间技术、能源技术并称的世界级的三大顶尖技术。人工智能技术并不是仅仅局限于逻辑思维，人工智能技术是形象思维、逻辑思维与灵感思维的完美结合，并且人工智能技术可以借助数学工具更好地设计出更科学的人工智能技术。人工智能技术经历了不同的阶段，每一个阶段的人工智能技术都有不同的优势，如果将人工智能技术应用到复杂的工程系统中，那么将会从很大程度上改善工程的进度与质量。另一方面，如果完成了人工智能技术的建模与仿真阶段，那么人工智能技术将会具有一定的自己治愈的性质，这样，人工智能技术就能对周围的环境和变化作出及时的和快速的响应。

2 电气自动化控制中的人工智能应用现状

人工智能技术有一个最大的优势，是其他的智能技术所不能相比的，那就是人工智能技术可以通过对信息的收集和反馈、研究，进行一定的有效处理，这样，人工智能技术就可以代替人类的复杂的脑力劳动。现在，人工智能技术已经可以应用到电气自动化的控制当中了，这样就可以优化生产、流通以及交换过程，在实际的生产过程当中就可以实现全自动化的工作，大大减少了劳动力成本，节约了人力成本的投入，并且工作的效率也会大大提高，电气自动化行业的产业结构化和升级也会大幅度提高。

但是，客观地说，电气自动化设备的设计是一项比较复杂的工作，而且设计者必须要具备比较系统的知识理论体系，不但要对电路、电磁场的理论知识具有相应的研究与学习，而且还必须对关于设计的相应知识具有一定的经验。在传统的设计过程当中，设计者在设计电子产品时，采用的都是比较简单的办法，只会依靠传统的手工设计的方式进行设计。但是随着科学技术的发展，特别是计算机技术的发展与应用，设计者应该意识到设计方式的转变与创新，手工设计已经无法满足设计的需求，设计者应该跟紧时代的步伐，将计算机技术应用到电子产品的设计当中。只有与时俱进，依靠计算机技术进行设计，才能设计出最优的设计方案，节约设计成本。人工智能技术的控制功能已经从愿望变成了现实，通过对数据的采集和处理，可以实现电气设备的开关量与模拟量的数据采集，这样可以从很大程度上减轻人工数据采集的压力与工作强度。而且人工智能技术还能够对电气系统运行监视以及时间报警，如果设备的开关量和模拟量的数值发生报警事故越限的情况，那么人工智能技术就可以对发生越限的状态系统进行报警，并且做出相应的处理和提示。

3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析

3.1 人工智能技术在电气控制过程中的应用分析

在整个电气自动化的运作过程中电气控制是重要的组成部分。在电气运作过程中实现自动化能够有效地提高工作效率，增加经济效益，迅速推动电气业的发展、进步。电气自动控制的领域，人工智能技术有许许多多的应用。如：模糊控制、神经网络的控制等。

此处，以人工智能技术中的模糊控制为例，分析人工智能技术在电气自动化控制中的应用。模糊控制主要是通过直流与交流传动实现其在电气传动中的作用，直流传动控制主要是包括Sugeno和Mamdani，在实际应用过程中，Mamdani主要作用是进行调速控制，Sugeno则是Mamdani的一种例外情况；在交流传动中，主要通过模糊的控制器来实现人工智能。

3.2 人工智能技术在平常操作中的应用分析

电气行业贯穿于我们生活的许多方面，一旦电气运作出现问题，将会给人们的生活带来不便，同时造成不必要的损失。。因此，需要考虑简化电气自动化控制复杂的操作过程，减少不要的损失，进而提高电气自动化控制的效率。

3.3 人工智能技术在电气自动化设备中的应用分析

电气自动化设备的操作和控制非常复杂，因此要求相应的工作人员具有较高的专业素质和实际操作能力。为了降低门槛，加快电气自动化控制的发展速度，在电气自动化控制设备中开发、利用人工智能技术是一条行之有效的途径。通过程序编写，运用计算机技术进行操作，实现电气设备的自动化运作，代替了人脑劳动，大大减少了人力成本，同时利用人工智能技术，大大的提高了工作的效率。

3.4 人工智能技术在事故和故障诊断中的应用分析

人工智能技术中的专家技术、神经网络控制和模糊理论等在电气故障和事故诊断方面有着极为重要的作用，特别是在发动机和变压器的故障处理等方面有着重大的意义。在电气自动化控制领域，经常会出现故障，出现的原因也是各式各样。传统的诊断方法比较复杂并且准确率不高。而人工智能技术在电气事故和故障诊断中就可以很好地解决以上问题，并且在诊断的过程中，工作的速度和精度会大大提高。

4 结语

综上所述，随着社会的发展，人工智能技术也在不断地完善，将人工智能技术应用到电气自动化中，将会大大促进电气公司的发展。

参考文献

[1]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试，2014，03：137-138.

[2]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程，2014，11：246-247.

[3]刘振鹏.电气自动化控制人工智能技术的应用分析[J].科技资讯，2014，19：114+116.