人工智能在机电设备自动化控制中的应用研究.pdf
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1、造纸装备及材料 第 53 卷 总第 226 期 2024 年 1 月 装备及自动化57人工智能在机电设备自动化控制中的应用研究阚新星,严登梅江苏省扬州技师学院,江苏 扬州 225000摘要:文章以基于人工智能的机电设备自动化控制为研究主题,概述了人工智能的基本概念和原理,强调了人工智能在机电设备自动化控制中的应用价值。在应用场景方面,重点介绍了人工智能在电气设备设计、设备故障预警、故障排查诊断、设备闭环控制和设备状态监测等方面的应用,并提出了基于机器学习、深度学习、强化学习和多智能体系统的智能控制策略,分别探讨了各策略在机电设备自动化控制中的应用方法和技巧。关键词:人工智能;机电设备;自动化控
2、制分类号:TM76;TP18随着人工智能的迅速发展,其在机电设备自动化控制中的应用越来越广泛。传统的机电设备控制方法难以应对复杂的控制问题,而人工智能技术能通过学习、优化和决策等方式,提高机电设备系统的自主决策能力和自适应性。以机器学习、深度学习和强化学习为代表的人工智能算法,为机电设备自动化控制研究提供了新的思路和工具,这些算法能以数据驱动的方法,从大量的监测数据中学习出模式和规律,并在实时控制中做出智能决策,实现机电设备的智能化控制。1 基于人工智能的机电设备自动化控制概述1.1 人工智能的基本概念和原理人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究和开发用于模拟、
3、延伸和增强人类智能的计算机系统的科学和技术。其基本目标是使计算机系统能够像人类一样感知环境、理解语言、学习知识、推理思考和自主决策1。人工智能的核心原理包括机器学习、深度学习和强化学习。机器学习通过从大量数据中学习模式和规律,让计算机系统能够进行预测和分类,并逐渐改进其性能和准确度。深度学习则通过构建神经网络模型来模拟人脑神经系统的运作,实现对复杂数据的高层次抽象和处理。强化学习是通过让计算机系统与环境进行交互,从试错中学习,逐步优化其决策策略以达成最优目标。1.2 人工智能在机电设备自动化控制中的应用价值人工智能在机电设备自动化控制中具有巨大的应用价值。一是人工智能技术能提高机电设备系统的自
4、主决策能力和自适应性,帮助设备实现智能化控制和优化。二是通过学习、优化和决策,人工智能能对设备进行故障预警和异常检测,提高设备的可靠性和安全性。2 人工智能在机电设备自动化控制中的应用场景2.1 电气设备设计人工智能在电气设备设计中发挥着关键作用,它能够通过学习和分析大量的设计数据来辅助设计师,从而更快、更准确地完成设计任务。人工智能能通过对历史设计数据的挖掘和分析,发现电气设备设计中的规律和模式,通过机器学习算法,能提供设计师在新项目中的参考和建议,从而优化设计过程。此外,人工智能还能通过辅助设计软件和智能模型,自动完成一些重复性工作,如电路连接、元器件选择和布局2。借助聚类算法和模式识别技
5、术,它能快速找到最佳的设计方案,降低成本并提高效率。2.2 设备故障预警设备故障预警是机电设备自动化控制中的重要应用场景。人工智能能通过监测设备的工作状态和数据,并应用智能分析方法,提前发现故障迹象,从而减少作者简介:阚新星,男,本科,一级实习指导教师,研究方向为电气设备自动化。文章编号:2096-3092(2024)01-0057-03 装备及自动化 2024 年 第 1 期 总第 226 期 造纸装备及材料58设备损坏和停机时间。首先,人工智能能基于历史数据和机器学习算法,建立故障预测模型,通过对设备的工作状态和特征数据进行分析,能预测设备的故障概率和故障发生时间,提前发出警报并采取相应维
6、修措施。其次,人工智能能应用机器视觉和图像识别技术,对设备的外观状态进行监测,通过与正常状态和故障状态的图像进行比对,能检测设备表面的磨损、裂纹和变形等异常情况,这种非接触式的故障预测方式能提高检测效率和准确性。2.3 故障排查诊断通过分析设备异常数据和故障特征,人工智能能帮助快速定位和解决设备故障问题。人工智能能基于故障数据库和模型,通过比对设备异常数据与历史故障数据的关联,识别出可能的故障模式。借助机器学习算法,能建立故障分类和诊断模型,准确识别故障类型和原因,并提供修复建议。人工智能可以应用图像处理和图像识别技术,对设备内部的图像、视频或传感器数据进行分析,通过比对正常状态和故障状态的图
7、像和数据,能检测和定位设备内部的故障点或故障区域。2.4 设备状态监测设备状态监测是机电设备自动化控制中的关键任务,而人工智能能通过分析设备的实时数据和运行指标,实现对设备状态的实时监测和评估。人工智能可以结合传感器和数据采集技术,对设备的各项参数进行实时监测,通过实时采集和处理传感器数据,能获得设备的运行状态信息,如温度、振动、电流等指标。同时,人工智能可以应用机器学习和数据分析技术,构建设备状态评估模型,通过对历史数据的学习和分析,模型能识别出设备正常和异常状态的特征,以及异常状态与故障之间的关联3。3 人工智能在机电设备自动化控制中的应用策略3.1 基于机器学习算法的智能控制策略(1)监
8、督学习。监督学习是一种通过学习从已知输入和输出的训练数据中建立一个模型来进行预测和分类的机器学习方法。在设备故障诊断中,监督学习能通过训练一个分类器来区分正常和异常状态,从而实现故障的早期预警和预测。一是需要收集大量的数据,包括正常工作和各种故障状态下的数据样本,二是使用这些标记有故障状态的样本数据来训练监督学习模型。训练完成的模型能用于检测未知样本的故障情况,并根据故障类型提供相应的解决方案。例如,能使用监督学习算法训练一个分类器,根据设备传感器的数据特征来区分正常工作和各种故障状态,如过热、压力异常等。监督学习在设备故障诊断中的应用能提高设备的可靠性和安全性,减少故障造成的损失,并提高和延
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