大學生選修課人工智能論文

　　“人工智能”一詞產生于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，繼而生產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、神經算法、模糊神經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，產品設計的效率及質量得到全面提高，也大大縮短了產品開發(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網絡、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)、模糊邏輯和神經網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，結合神經網絡和模糊理論，使用人工智能化的故障診斷技術，可實現(xiàn)較強的神經網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)、模糊集理論神經網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)有許多種神經網絡和訓練算法在電力系統(tǒng)中得到廣泛應用。神經網絡的復雜狀態(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、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、神經網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)中應用了模糊神經控制器，并得到了新的研究果?，F(xiàn)舉個實例論證模糊神經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、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，這種特征能增強產品生產、流通、交換、分配環(huán)節(jié)效率，提高電氣設備的質量和使用效率。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。

下一頁分享更優(yōu)秀的<<<大學生選修課人工智能論文