序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能的發(fā)展?fàn)顩r范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

[關(guān)鍵詞]計(jì)算機(jī)信息產(chǎn)業(yè)嵌入式系統(tǒng)企業(yè)計(jì)算人工智能

一、企業(yè)計(jì)算的發(fā)展?fàn)顩r

1.企業(yè)計(jì)算的含義

企業(yè)計(jì)算（EnterpriseComputing）主要是指企業(yè)信息系統(tǒng)，如ERP軟件（企業(yè)資源規(guī)劃）、CRM軟件（客戶關(guān)系管理）、SCM軟件（供應(yīng)鏈管理、即物流軟件），銀行證券軟件，財(cái)務(wù)軟件，電子商務(wù)/政務(wù)（包括各種網(wǎng)站），數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖掘，商務(wù)智能等企業(yè)信息管理系統(tǒng)。

2.企業(yè)計(jì)算的發(fā)展

回顧IT產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的發(fā)展脈絡(luò)。40年前IBMS/360系統(tǒng)的誕生開創(chuàng)了以大型主機(jī)為核心的重心計(jì)算時代，計(jì)算機(jī)開始影響人類發(fā)展的歷程。之后小型機(jī)的興起和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟使分布式計(jì)算模式被人們廣泛的接收。到了上世紀(jì)80年代，IBM發(fā)明的個人電腦（PC）更是將客戶機(jī)/服務(wù)器的計(jì)算機(jī)模式逐漸推向一個高峰。隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，業(yè)界進(jìn)入到了互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算時代，IBM在這個時期率先倡導(dǎo)了電子商務(wù)理念，使得IT手段首次成為了商業(yè)生活中不可缺少的組成部分。進(jìn)入21世紀(jì)，IT業(yè)界再次迎來新變革大潮，我們看到以SOA、虛擬化技術(shù)為代表的21世紀(jì)企業(yè)計(jì)算模式已經(jīng)漸露端倪，并成為成就企業(yè)創(chuàng)新成功的重要因素。

今天，企業(yè)需要通過不斷的業(yè)務(wù)創(chuàng)新來推動自身的發(fā)展。越來越多的CIO開始意識到，在企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新中，自身扮演著非常重要的角色。業(yè)務(wù)的創(chuàng)新離不開先進(jìn)的IT基礎(chǔ)架構(gòu)支撐，這也對IT基礎(chǔ)架構(gòu)提出了新的要求，這些要求歸結(jié)起來有如下幾個方面：如何滿足企業(yè)對掌控信息，優(yōu)化IT的需求；如何幫助企業(yè)降低風(fēng)險、提升員工的效率，支持業(yè)務(wù)靈活性。要解決以上的問題，建立一個面向創(chuàng)新的IT基架構(gòu)是行之有效的途徑。一個面向創(chuàng)新的IT基礎(chǔ)架構(gòu)的顯著特征是以SOA，虛擬化技術(shù)為核心，具有安全、可擴(kuò)展的特性，同時秉承開放標(biāo)準(zhǔn)的思想，有能力協(xié)同各方資源。

3.當(dāng)今企業(yè)計(jì)算的模式

在當(dāng)今的企業(yè)計(jì)算模式下，以下的一些熱點(diǎn)正在成為重要的應(yīng)用趨勢：ServerFarm2.0（下一代ServerFarm），ServerFarm2.0實(shí)際上代表了虛擬化技術(shù)在客戶數(shù)據(jù)中心的最新應(yīng)用理念。它以虛擬化的服務(wù)器存儲設(shè)備、系統(tǒng)管理和自動化軟件為基礎(chǔ)，同時是以一種服務(wù)的形式為客戶變化的應(yīng)用需求提供靈活的基礎(chǔ)架構(gòu)資源。應(yīng)用ServerFarm2.0，客戶可以縮短應(yīng)用部署時間、簡化硬件系統(tǒng)、大大節(jié)省硬件投資，同時管理流程自動化可以提高系統(tǒng)維護(hù)人員的效率。

綠色數(shù)據(jù)中心——gartner公司指出，環(huán)境的可持續(xù)性正在成為IT組織日益優(yōu)先關(guān)心的問題，并預(yù)計(jì)到2011年將會超過一半的大型IT環(huán)境中實(shí)現(xiàn)對環(huán)境可持續(xù)性發(fā)展有益的流程和工具。數(shù)據(jù)中心日益增加的能源成本及供電、散熱和空間方面的管理也正在成為一項(xiàng)重大的挑戰(zhàn)。IBM很早認(rèn)識到數(shù)據(jù)中心的能源效率是一個涉及到各個方面且相互聯(lián)系的難題——從硅技術(shù)和芯片設(shè)計(jì)的進(jìn)步，一直到數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)規(guī)劃,以及如何運(yùn)行這些系統(tǒng)以最大程度地減少能源的使用。

刀片及模塊化計(jì)算——刀片以及模塊化計(jì)算架構(gòu)，以其經(jīng)濟(jì)、低功耗和靈活易于擴(kuò)展的特性越來越受到企業(yè)用戶，尤其是中小企業(yè)的青睞，并逐漸成為網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。到目前為止，全球50多家風(fēng)險投資公司為了推動刀片服務(wù)器生態(tài)環(huán)境的發(fā)展已經(jīng)投入了超過10億美元。

安全和業(yè)務(wù)彈性——伴隨著愈演愈烈的網(wǎng)絡(luò)侵入、病毒傳播，和數(shù)據(jù)盜竊等問題的發(fā)生，安全和業(yè)務(wù)彈性越來越成為影響企業(yè)生存發(fā)展的根本問題之一。企業(yè)也開始重新思考解決安全問題的根本之道。企業(yè)對于安全性方面的需求主要有以下幾個方面：系統(tǒng)各個層面的安全、安全快速的在線交易，廣泛安全的網(wǎng)絡(luò)傳播、強(qiáng)制性的侵入偵測，協(xié)同合作伙伴實(shí)施企業(yè)范圍內(nèi)的安全保障、集中的密鑰管理等。

二、嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r

計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)革命的技術(shù)基礎(chǔ)是集成電路、微處理器、微型計(jì)算機(jī)，它的計(jì)算手段起到了智力替代的作用。通用計(jì)算機(jī)智力平臺的模式，，推動了嵌入式系統(tǒng)的智力嵌入，整個現(xiàn)代計(jì)算機(jī)形成了兩個領(lǐng)域：一個是通用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，一個是嵌入式領(lǐng)域。

1.通用計(jì)算機(jī)和嵌入系統(tǒng)的區(qū)別

通用計(jì)算機(jī)提供了智力平臺，主要實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)，包括：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、輔助制造、科學(xué)計(jì)算、工程設(shè)計(jì)等，實(shí)現(xiàn)了智力替代平臺。而在嵌入式計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，智力嵌入是將嵌入式系統(tǒng)嵌入到對象體系中。這個對象體系包含家用電器、智能儀表、工控單元等多個領(lǐng)域，嵌入是帶計(jì)算機(jī)內(nèi)核的設(shè)備，所以提供了智力平臺和智力嵌入模式，這就是計(jì)算機(jī)革命的兩個模式。入式計(jì)算機(jī)出現(xiàn)以后，通用計(jì)算機(jī)和嵌入計(jì)算機(jī)分道揚(yáng)鑣，出現(xiàn)了兩個不同的發(fā)展方向。嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展走向單片機(jī)的道路，直到現(xiàn)在單片機(jī)仍然是嵌入式系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。

通用計(jì)算機(jī)承擔(dān)智力平臺的使命，嵌入式系統(tǒng)承擔(dān)智力嵌入的使命，這是兩個不可兼容的技術(shù)發(fā)展方向。所以通用計(jì)算機(jī)承擔(dān)的任務(wù)是高速海量的數(shù)字計(jì)算，而嵌入式系統(tǒng)主要是滿足對象系統(tǒng)的全面智能化要求?，F(xiàn)在通用計(jì)算機(jī)不斷地提高速度和存儲容量，而嵌入式系統(tǒng)中，位計(jì)算機(jī)仍然是一個很主要的應(yīng)用形式。嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展方向是超小型、超低價位、高可靠性和易耦合。嵌入到對象體系時，原對象系統(tǒng)應(yīng)該和電子系統(tǒng)具備很好的耦合，包括傳感器、傳感器接口、驅(qū)動器接口、人機(jī)界面等。除了物理耦合性，還需要科學(xué)的耦合性，研究人員應(yīng)對所涉及的技術(shù)原理深入了解。

2.嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展

單片機(jī)是嵌入式發(fā)展的必然道路，通用計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)不能替代嵌入式系統(tǒng)，必須建立一個創(chuàng)新的體系結(jié)構(gòu)。英特爾最早提出了嵌入式系統(tǒng)經(jīng)典的硬件體系，這個體系精簡、高效、高可靠，它的指令系統(tǒng)突出控制功能，外部總線易擴(kuò)展、易配置，提供了在位系統(tǒng)中必須遵循的特殊功能計(jì)算機(jī)管理模式，不管將來擴(kuò)展任務(wù)電路單元，都遵循歸一化的特殊功能管理模式。另外英特爾還帶來了原創(chuàng)嵌入式操作系統(tǒng)。早期嵌入式操作系統(tǒng)受通用計(jì)算機(jī)影響最大，作為原創(chuàng)RTOS實(shí)時多任務(wù)操作系統(tǒng)，設(shè)計(jì)時必須考慮實(shí)時性、多任務(wù)性。

單片機(jī)時代也屬于嵌入式時代，不過單片機(jī)進(jìn)入電子應(yīng)用領(lǐng)域，主要面對智能儀表、家用電器、工控單位等領(lǐng)域。在通訊網(wǎng)絡(luò)遍布的后PC時代，很多計(jì)算機(jī)人才進(jìn)入這個領(lǐng)域，形成了嵌入式系統(tǒng)全面發(fā)展的新時代，它和單片機(jī)時代是銜接的。單片機(jī)和嵌入式系統(tǒng)是兩個時代概念，但其內(nèi)涵相同，單片機(jī)是嵌入式獨(dú)立發(fā)展的時代，兩者之間并沒有技術(shù)本質(zhì)的差異，都遵循MCU和SoC道路。

嵌入式系統(tǒng)包含四個支柱學(xué)科：微電子學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)科、電子學(xué)科和對象學(xué)科。四個學(xué)科共同促進(jìn)嵌入式系統(tǒng)發(fā)展。其中對象學(xué)科和其他三個學(xué)科之間差異最大，所有嵌入式產(chǎn)品從對象學(xué)科中走出來，無論是計(jì)算機(jī)學(xué)科、微電子學(xué)科還是電子技術(shù)學(xué)科，都為嵌入式應(yīng)用提供了一個廣闊的平臺，對象系統(tǒng)在這個平臺上實(shí)現(xiàn)嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用。

嵌入式系統(tǒng)新型的產(chǎn)業(yè)模式是一個扇形產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，和資本經(jīng)濟(jì)時代一體化封閉的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有本質(zhì)的差別。此外，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中還突顯了知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)業(yè)，嵌入式產(chǎn)業(yè)中從百花齊放開始向技術(shù)集權(quán)方向發(fā)展。技術(shù)集權(quán)方式對整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展很有利，可以做到技術(shù)上的高度統(tǒng)一和協(xié)調(diào)。平臺模式的發(fā)展日益明顯，微電子學(xué)科、計(jì)算機(jī)學(xué)科、電子學(xué)科都為對象學(xué)科構(gòu)建理想的平臺，提供最適合的集成開發(fā)環(huán)境和操作系統(tǒng)。

三、人工智能的發(fā)展?fàn)顩r

1.人工智能的含義

人工智能實(shí)際上是一個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，是模仿職能活動的程序，使之能顯示出某些人類智能活動的特性以延伸人類智力的科學(xué)，所以可以說人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)與心理科學(xué)相結(jié)構(gòu)而產(chǎn)生的研究成果，是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的智力活動和功能的一門邊緣學(xué)科。換句話說，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，主要研究問題求解中的搜索問題和知識信息的處理問題、涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等多種學(xué)科，總的目標(biāo)是增強(qiáng)人的智力。從實(shí)用的觀點(diǎn)看，人工智能是一門以知識為研究對象，研究知識的獲取、知識的表征方法和知識的使用，設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)使之模仿人腦的學(xué)習(xí)、推理等思維活動，來解決需人類專家才能處理的復(fù)雜問題，如醫(yī)療診斷、石油鉆井、探礦、氣象預(yù)報(bào)等課題。

2.人工智能的發(fā)展

現(xiàn)代人工智能的先驅(qū)者創(chuàng)立了很多的學(xué)科，例如維納的控制論，馮·諾依曼的博弈論以及申農(nóng)的信息論，它們對人工智能的形成和發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。整個60年代是人工智能發(fā)展的黃金時期，很多人工智能科學(xué)家在人工智能的各個領(lǐng)域做出了奠基性的貢獻(xiàn)。

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，特別是世界范圍內(nèi)因特網(wǎng)的普及給新時期人工智能的發(fā)展注入了活力。而研究工作的結(jié)果給人工智能的信息系統(tǒng)建設(shè)以促進(jìn)作用。人工智能將在未來的網(wǎng)絡(luò)世界中扮演重要的角色。網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，特別是極端豐富的網(wǎng)絡(luò)資源要求計(jì)算機(jī)不但能用文本、圖形，還能通過語音、動作姿勢等與用戶進(jìn)行交互。這種交互應(yīng)該是有目標(biāo)導(dǎo)向的、合作式的，同時應(yīng)該是自適應(yīng)的，并為用戶提供沉浸感。

參考文獻(xiàn)：

篇(2)

關(guān)鍵詞：人工智能 電氣 自動化控制

人類智能主要要包括三個力面，即感知能力，思維能力，行為能力，而人工智能是指由人類制造出來的“機(jī)器”所表現(xiàn)出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。

1.人工智能應(yīng)用理論分析

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。涉及哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、不定性論，其研究范疇為自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計(jì)，軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法等，應(yīng)用于智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程。

當(dāng)今社會，計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)和生活的方方面面，計(jì)算機(jī)編程技術(shù)的日新月異催生自動化生產(chǎn)、運(yùn)輸、傳播的快速發(fā)展。人腦是最精密的機(jī)器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機(jī)能將是實(shí)現(xiàn)自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強(qiáng)生產(chǎn)、流通、交換、分配等關(guān)鍵一環(huán)，實(shí)現(xiàn)自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運(yùn)作的效率。

2.人工智能控制器的優(yōu)勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些AI函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器具有更多的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢如下

（1）它們的設(shè)計(jì)不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實(shí)際控制對象的精確動態(tài)方程，實(shí)際控制對象的模型在控制器設(shè)計(jì)時往往有很多不確實(shí)性因素。例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道。）

（2）通過適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍。

（3）它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。

（4）在沒有必須專家知識時，通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。

（5）運(yùn)用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。論文格式，自動化控制。

（6）它們有相當(dāng)好的一致性（當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì)），與驅(qū)動器的特性無關(guān)。論文格式，自動化控制?！，F(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設(shè)計(jì)。

3.人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

（1）優(yōu)化設(shè)計(jì)電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，它不僅要應(yīng)用電路、電磁場、電機(jī)電器等學(xué)科的知識，還要大量運(yùn)用設(shè)計(jì)中的經(jīng)驗(yàn)性知識。傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是采用簡單的實(shí)驗(yàn)手段和根據(jù)經(jīng)驗(yàn)用手工的方式進(jìn)行的。因此，很難獲得最優(yōu)方案。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)從手工逐漸轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD），大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能的引進(jìn)，使傳統(tǒng)的CAD技術(shù)如虎添翼，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率及質(zhì)量得到全面提高。

用于優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進(jìn)的優(yōu)化算法，非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)，因此電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計(jì)大部分采用此種方法或其改進(jìn)方法。

（2）智能控制的功能實(shí)現(xiàn)

①數(shù)據(jù)采集與處理：對所有開關(guān)量、模擬量的實(shí)時采集，并能按要求處理或存貯。

②畫面顯示：模擬畫面真實(shí)顯示一次設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，可實(shí)時顯示電流、電壓等所有模擬量、計(jì)算量、隔離開關(guān)、斷路器等實(shí)際開關(guān)狀態(tài)及掛牌檢修功能，能生成歷史趨勢圖。

③運(yùn)行監(jiān)視：具有對各主要設(shè)備的模擬量數(shù)值、開關(guān)量狀態(tài)的實(shí)時智能監(jiān)視，有事故報(bào)警越限和狀態(tài)變化事件報(bào)警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報(bào)警。

④操作控制：通過鍵盤或鼠標(biāo)實(shí)現(xiàn)對斷路器及電動隔離開關(guān)的控制，勵磁電流的調(diào)整。按順控程序進(jìn)行同期并網(wǎng)帶負(fù)荷或停機(jī)操作。系統(tǒng)對運(yùn)行人員的操作權(quán)限加以限制，以適應(yīng)各級運(yùn)行值班管理。

⑤故障錄波：模擬量故障錄波，波形捕捉，開關(guān)量變位，順序記錄等（包括主要輔機(jī)）。論文格式，自動化控制。。

⑥在線分析：不對稱運(yùn)行分析、負(fù)序量計(jì)算等。

⑦在線參數(shù)設(shè)定及修改：保護(hù)定值包括軟壓板的投退。

⑧運(yùn)行管理：操作票專家系統(tǒng)，運(yùn)行日志，報(bào)表的生成及存儲或打印，運(yùn)行曲線等。

人工智能控制技術(shù)在自動控制領(lǐng)域的研究與應(yīng)用已廣泛展開，但在電氣設(shè)備控制領(lǐng)域所見報(bào)道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種：模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制。

4.恒壓供水案例簡析

恒壓供水在工業(yè)和民用供水系統(tǒng)中已普遍使用，由于系統(tǒng)的負(fù)荷變化的不確定性，采用傳統(tǒng)的PID算法實(shí)現(xiàn)壓力控制的動態(tài)特性指標(biāo)很難收到理想的效果。在恒壓供水自動化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初期曾采用多種進(jìn)口的調(diào)節(jié)器，系統(tǒng)的動態(tài)特性指標(biāo)總是不穩(wěn)定，通過實(shí)際應(yīng)用中的對比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統(tǒng)中有較好的效果。在實(shí)施過程中選用了AI 一808人工智能調(diào)節(jié)器作為主控制器，結(jié)合FXIN PLC邏輯控制功能很好地實(shí)現(xiàn)了水廠的全自動化恒壓供水。對于單獨(dú)采用PLC實(shí)現(xiàn)壓力和邏輯控制方案，由于PLC的運(yùn)算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數(shù)的調(diào)整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。

本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應(yīng)用，也是電氣元

件生產(chǎn)供給的一個方向，實(shí)現(xiàn)機(jī)械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進(jìn)的最新成果應(yīng)用于電氣自動化控制的實(shí)踐是一個誘人的課題。

人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復(fù)雜的工作，電氣自動化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設(shè)計(jì)，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)等方面。而這諸多方面都體現(xiàn)了一個自動化的特征，表達(dá)了一個共同的主題，即提高機(jī)械的人類意識能力，強(qiáng)化控制自動化。因此人工智能在電氣自動化領(lǐng)域?qū)笥凶鳛?，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

參考文獻(xiàn)：

篇(3)

的有關(guān)內(nèi)容。

關(guān)鍵詞電氣；控制；智能；技術(shù)；理論；應(yīng)用；自動化；

中圖分類號：F407.6文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：

引言

人類智能的特殊性在于它擁有感知能力，思維能力和行為能力三種能力，因此發(fā)展?jié)摿薮蟆６斯ぶ悄苁侵赣扇祟愔圃斐鰜淼摹皺C(jī)器”所表現(xiàn)出來的智能。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器。電氣自動化是電氣信息領(lǐng)域的一門新興學(xué)科，它主要運(yùn)用運(yùn)動控制、工業(yè)過程控制、電力電子技術(shù)、檢測與自動化儀表、電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理、管理與決策等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)的運(yùn)用極大地促進(jìn)了電氣自動化學(xué)科特別是自動控制領(lǐng)域的發(fā)展，提高了電氣設(shè)備運(yùn)行的智能化，增強(qiáng)了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，是對生產(chǎn)技術(shù)的又一次巨大革新。

一、人工智能應(yīng)用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為 AI。人工智能也稱機(jī)器智能，是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。自從1956 年“人工智能”一詞在 Dartmouth 學(xué)會上提出以后，人工智能研究得到了飛速發(fā)展。二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。主要應(yīng)用于智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能不是人的智能，更不會超過人的智能。

目前，隨著科技的進(jìn)步和計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛使用，傳統(tǒng)的勞動密集型生產(chǎn)也不能滿足社會生產(chǎn)的需要，效率更高的技術(shù)密集型生產(chǎn)也扮演著越來越重要的角色，目前，勞動密集型產(chǎn)業(yè)仍是我國產(chǎn)業(yè)經(jīng)營的主要形式，與西方發(fā)達(dá)國家相比生產(chǎn)力還比較落后，生產(chǎn)線的自動化水平還比較低，生產(chǎn)效率不高。隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐步向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變已是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀要求，生產(chǎn)自動化已成為大勢所趨。人工智能應(yīng)用于電氣自動化控制領(lǐng)域，能模擬人腦的機(jī)能對信息進(jìn)行收集、分析、交換、處理、回饋，擁有對生產(chǎn)判斷、處理的能力，能大大提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的自動化，調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

二、人工智能控制器的優(yōu)勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。 但AI 控制器例如:神經(jīng) 、模糊 、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。 這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。 這些 AI 函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器具有更多的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢如下。

2.1 它們的設(shè)計(jì)不需要控制對象的模型 （在許多場合 ，很難得到實(shí)際控制對象的精確動態(tài)方程， 實(shí)際控制對象的模型在控制器設(shè)計(jì)時往往有很多不確實(shí)性因素。 例如:參數(shù)變化，非線性時，往往不知道。

2.2 通過適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時間 、下降時間 、魯棒性能等)它們能提高性能。 例如: 模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID 控制器快 1.5 倍，下降時間快 3.5 倍。

2.3 它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。

2.4 在沒有必須專家知識時 ， 通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。

2.5 運(yùn)用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。

2.6 它們有相當(dāng)好的一致性 (當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì))，與驅(qū)動器的特性無關(guān)。 現(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好， 但對其他控制對象效果就不會一致性地好， 因此對具體對象必須具體設(shè)計(jì)。

三、人工智能的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣闊，包括人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障預(yù)測及診斷、控制與保護(hù)等。

3.1優(yōu)化設(shè)計(jì)。電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，集中了理論學(xué)科知識和經(jīng)驗(yàn)知識兩方面的內(nèi)容。在傳統(tǒng)的電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，主要采用的方法是設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合大量的實(shí)驗(yàn)手段驗(yàn)證，缺乏足夠的技術(shù)支持，工作量龐大，效率低下，難以得到合理最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，加上人工智能技術(shù)的運(yùn)用，電器產(chǎn)品的設(shè)計(jì)從手工逐漸轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，極大地減少了產(chǎn)品從構(gòu)思到設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的時間，設(shè)計(jì)越來越優(yōu)質(zhì)化、高效化、智能化。遺傳算法和專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)用于優(yōu)化設(shè)計(jì)的兩種主要的方法。遺傳算法的特點(diǎn)是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)，因此廣泛應(yīng)用于電氣產(chǎn)品的人工智能優(yōu)化設(shè)計(jì)。專家系統(tǒng)應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。它也是產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)的一個重要手段，目前仍處于研究階段，實(shí)際運(yùn)用較少，未來具有很大的發(fā)展前景。

3.2故障診斷。電氣設(shè)備的故障具有非線性、不確定性和復(fù)雜性等特點(diǎn)，采用傳統(tǒng)的方法診斷效率低、準(zhǔn)確率不高。人工智能方法的引進(jìn)大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)用于故障診斷的方法。例如人工智能故障診斷技術(shù)運(yùn)用于發(fā)電機(jī)及電動機(jī)進(jìn)行的故障診斷時，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，不僅保留了故障診斷知識的模糊性，還結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，共同實(shí)現(xiàn)對電機(jī)故障的診斷，大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。

3.3智能控制。人工智能控制技術(shù)是未來生產(chǎn)發(fā)展的一個趨勢，在電氣自動化上也已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用?？刂品椒ㄖ饕菍＜蚁到y(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。目前主要應(yīng)用于以下方面：對所有開關(guān)量、模擬量的實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與處理；對各主要設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時智能監(jiān)視；通過鍵盤或鼠標(biāo)實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的控制；記錄故障并進(jìn)行在線分析。

四、恒壓供水案例分析

恒壓供水在工業(yè)和民用供水系統(tǒng)中已普遍使用， 由于系統(tǒng)的負(fù)荷變化的不確定性， 采用傳統(tǒng)的 PID 算法實(shí)現(xiàn)壓力控制的動態(tài)特性指標(biāo)很難收到理想的效果。 在恒壓供水自動化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初期曾采用多種進(jìn)口的調(diào)節(jié)器， 系統(tǒng)的動態(tài)特性指標(biāo)總是不穩(wěn)定，通過實(shí)際應(yīng)用中的對比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統(tǒng)中有較好的效果。 在實(shí)施過程中選用了 AI 一 808 人工智能調(diào)節(jié)器作為主控制器，結(jié)合 FXIN PLC 邏輯控制功能很好地實(shí)現(xiàn)了水廠的全自動化恒壓供水。 對于單獨(dú)采用 PLC 實(shí)現(xiàn)壓力和邏輯控制方案， 由于PLC 的運(yùn)算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數(shù)的調(diào)整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應(yīng)用，也是電氣元件生產(chǎn)供給的一個方向，實(shí)現(xiàn)機(jī)械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進(jìn)的最新成果應(yīng)用于電氣自動化控制的實(shí)踐是一個誘人的課題。

結(jié)束語

人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復(fù)雜的工作， 電氣自動化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行。 人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設(shè)計(jì)，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)等方面。 而這諸多方面都體現(xiàn)了一個自動化的特征，表達(dá)了一個共同的主題， 即提高機(jī)械的人類意識能力， 強(qiáng)化控制自動化。 因此人工智能在電氣自動化領(lǐng)域?qū)笥凶鳛?，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

參考文獻(xiàn)

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篇(4)

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣自動化

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）29-6621-02

人工智能是近年來新興起來的一種技術(shù)，其與傳統(tǒng)方式的科學(xué)技術(shù)有著非常大的差異，它超越了傳統(tǒng)方式的限制，讓計(jì)算機(jī)扮演了非常核心的角色，通過對人類的智能行為進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)，然后用讓計(jì)算機(jī)按照人類的思維方式獨(dú)立地處理遇到的問題。人工智能新成果在實(shí)際工作中的應(yīng)用使得電氣自動化，特別是自動控制領(lǐng)域得到了非?？焖俚陌l(fā)展，人們對電氣設(shè)備系統(tǒng)進(jìn)行了升級改造，從而提高電氣設(shè)備運(yùn)行的智能化程度，同時也加強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，提高了生產(chǎn)效率。

1 人工智能研究現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能慢慢地被大量運(yùn)用在電氣產(chǎn)品的多個領(lǐng)域，比如優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障預(yù)測、控制與保護(hù)、故障診斷等。

1）優(yōu)化設(shè)計(jì)

電氣自動化產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)程序非常復(fù)雜，它不僅涵蓋了電機(jī)、電路、電器、電磁場等相關(guān)內(nèi)容，同時更要非常充分地利用電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)踐過程中積累的經(jīng)驗(yàn)，比如要按照安全設(shè)計(jì)的基本要求進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)等。我們所知道的傳統(tǒng)電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)方式是在工業(yè)圖紙上以手工設(shè)計(jì)為主，它的設(shè)計(jì)工程量非常大，而且周期比較長，特別是很難對其質(zhì)量進(jìn)行保證，且設(shè)計(jì)成本高昂。所以通過這種方式獲得最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案難度相當(dāng)大。計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)和飛速發(fā)展加速了產(chǎn)品設(shè)計(jì)從手工設(shè)計(jì)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)發(fā)展的進(jìn)程，并且使得產(chǎn)品設(shè)計(jì)質(zhì)量大幅度地提升，其設(shè)計(jì)過程更加簡化、方便修改，整個研發(fā)產(chǎn)品的周期得到了大幅度地減少。近年來，人工智能技術(shù)的慢慢成熟，又促使電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程有了質(zhì)的飛躍，對傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)進(jìn)一步提升。人工智能技術(shù)對電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)的優(yōu)劣性有著決定性的影響作用，它將電氣自動化產(chǎn)品的效率和質(zhì)量都進(jìn)行了全面的提高。

2）故障預(yù)測

電氣自動化設(shè)備的故障常常表現(xiàn)出來的現(xiàn)象非常多，人們很難在這些表象上找到它嚴(yán)格的線性和確定性關(guān)系。如果我們通過人工智能技術(shù)來控制電氣設(shè)備，這樣就可以很好的解決這類難題?，F(xiàn)階段的人工智能技術(shù)在電氣產(chǎn)品故障預(yù)測的運(yùn)用主要是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等方法對電氣設(shè)備的故障進(jìn)行預(yù)測和診斷。比如電力系統(tǒng)中非常常見的變壓器故障診斷，傳統(tǒng)方式是收集和分析變壓器油中分解的氣體來完成對變壓器的故障原因的診斷。這種傳統(tǒng)診斷方法不僅效率低，而且費(fèi)時又費(fèi)力，并且故障診斷的準(zhǔn)確性也有偏差。而我們?nèi)绻ㄟ^人工智能技術(shù)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論等方法相結(jié)合運(yùn)用在故障預(yù)測系統(tǒng)種，不僅能夠快速準(zhǔn)確地診斷出社保故障的起因，而且同時還可以提供合理的故障解決方法。

3）智能控制

人工智能技術(shù)在自動化的控制領(lǐng)域的研究已經(jīng)非常成熟，但是電氣自動化設(shè)備的控制領(lǐng)域里人工智能技術(shù)的運(yùn)用目前還是比較少。這是整個行業(yè)非常期待和研究的一個大方向。人工智能技術(shù)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用主要有下面三種：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制、專家系統(tǒng)控制。我們以專家系統(tǒng)為例，它是一個對專業(yè)知識要求非常高的程序系統(tǒng)，其儲存著大量某個專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的專家知識，這些知識經(jīng)過預(yù)先學(xué)結(jié)和分析，然后按照一種特定的模式記錄，同時該系統(tǒng)還有模擬領(lǐng)域?qū)＜覍?shí)際問題解決時所用的推理機(jī)制。專家系統(tǒng)首先對錄入的數(shù)據(jù)通過預(yù)先總結(jié)的專家知識進(jìn)行推理，最后給出決策和判斷，所以在理論上，它解決問題的能力在一定程度上可以達(dá)到該領(lǐng)域?qū)＜业乃健＜蚁到y(tǒng)的研究是人工智能技術(shù)中非?；钴S的一個領(lǐng)域，它可以涉及到社會中各個領(lǐng)域，只要需要領(lǐng)域?qū)＜夜ぷ鞯牡胤?，就可以對專家進(jìn)行模擬，對專家知識進(jìn)行總結(jié)，開發(fā)出專家系統(tǒng)提高工作效率。

人工智能控制技術(shù)的實(shí)現(xiàn)大致有下面幾步：第一步，數(shù)據(jù)信息的采集和處理：首先采集設(shè)備端的開關(guān)量和模擬量等數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理或者按照某種格式進(jìn)行存儲。第二步，界面展現(xiàn)：對設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行顯示，同時顯示電壓、電流、隔離開關(guān)、模擬量開關(guān)狀態(tài)和一些掛牌檢修的功能。第三步，系統(tǒng)監(jiān)控和事件報(bào)警：對系統(tǒng)中的設(shè)備模擬量的大小、開關(guān)量的狀態(tài)等進(jìn)行實(shí)時地智能監(jiān)控。一旦有事故發(fā)生就向操作人員進(jìn)行報(bào)價。包含越限、狀態(tài)變化等報(bào)警事件。同時可以對事件進(jìn)行順序記錄，對事故的處理方式進(jìn)行提示或者可以自動處理某類報(bào)警事件。另外，報(bào)警的方式可以有多方式，比如語音、電話、聲光、圖像報(bào)警等功能。第四步，操作控制的實(shí)現(xiàn)：操作人員可以通過鼠標(biāo)、鍵盤等終端對斷路器、電動隔離開關(guān)等進(jìn)行遠(yuǎn)程智能控制。某一個操作可以同時完成多種復(fù)雜功能，簡化了操作人員的操作流程，同時也減少了人為的生產(chǎn)事故。控制系統(tǒng)還可以對操作人員的控制權(quán)限進(jìn)行設(shè)置，不同級別的人員可以做不同的操作，這樣就可以達(dá)到各級人員按權(quán)限值班管理的目的。第五步，設(shè)備故障的錄波：包含開關(guān)量變位，模擬量故障錄波，順序記錄，波形捕捉等。

2 人工智能控制的優(yōu)勢

非線性控制器主要包括下面幾種：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法。通過這種分類方法，我們能得清晰的總體理解。同時對控制策略的統(tǒng)一開發(fā)有著很好的幫助。和常規(guī)的函數(shù)相比，AI函數(shù)近似器優(yōu)勢，首先，它不需要知道它控制的對象的具體模型。在很多場景下，因?yàn)閷?shí)際控制對象模型在控制器的開發(fā)設(shè)計(jì)時，具有非常多的不確定性因素，所以設(shè)計(jì)時很難找到控制對象的正確的動態(tài)方程。其次，我們可以通過適當(dāng)?shù)卣{(diào)整下降時間、魯棒性能等模式，在提高性能的同時，還可以提高計(jì)算所得結(jié)果的準(zhǔn)確性。它與傳統(tǒng)工業(yè)中用到的控制器相比較而言，調(diào)節(jié)方式更加簡介方便。另外，如果它達(dá)不到專業(yè)領(lǐng)域的專家知識，我們可以通過響應(yīng)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)AI函數(shù)近似器、通過運(yùn)用語言和響應(yīng)信息設(shè)計(jì)等方法對系統(tǒng)進(jìn)行提升，這就使得該技術(shù)有更廣泛的運(yùn)用，同時也可以讓更多的人參與設(shè)計(jì)。對技術(shù)的宣傳也有著一定的意義。最后，系統(tǒng)能保持較為穩(wěn)定的一致性，該一致性與驅(qū)動器的特征沒有關(guān)系。所以，如果我們在設(shè)計(jì)的時候，加入新的未知數(shù)據(jù)也能保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，而且系統(tǒng)也可以很好地適應(yīng)新的未知數(shù)據(jù)或信息，從而達(dá)到解決常規(guī)方法所不能解決的問題的目的。此外，它的設(shè)計(jì)價格非常低廉、抗噪聲干擾能力強(qiáng)、設(shè)計(jì)容易修改。

3 結(jié)束語

人工智能技術(shù)是一門科技含量非常高的新興發(fā)展科學(xué)領(lǐng)域，它是人類智力的延伸和應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異，人們在人工智能技術(shù)領(lǐng)域的科研碩果必定會越來越多。而且人工智能技術(shù)必定會被大范圍地應(yīng)用到電氣自動化技術(shù)中。同時，在日益成熟的人工智能技術(shù)支持下，電氣自動化控制將會獲得更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 楊狀元，林建中.人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢展望[ J ].科技信息，2009（4）.

篇(5)

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)科學(xué)；智能電網(wǎng)；云計(jì)算；數(shù)字圖像處理；數(shù)據(jù)挖掘；人工智能 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TM76 文章編號：1009-2374（2016）21-0047-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.21.023

1 概述

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人類逐漸步入信息化時代。在此過程中所引起的信息革命給許多傳統(tǒng)行業(yè)帶來了巨大的沖擊，信息化時代的四大特點(diǎn)――智能化、電子化、全球化、非群體化成為了許多行業(yè)變革的風(fēng)向標(biāo)。而信息化時代的代表性象征――計(jì)算機(jī)在各行各業(yè)中的必要性與日俱增，在電力行業(yè)中也不可避免。

而電力行業(yè)作為關(guān)乎國計(jì)民生的傳統(tǒng)行業(yè)，在信息化時代中也面臨著如何更高效地利用能源、如何更安全可靠地供電、如何更好地了解用戶需求等諸多方面的新挑戰(zhàn)，于是“智能電網(wǎng)”的概念應(yīng)運(yùn)而生。

2 智能電網(wǎng)

2.1 智能電網(wǎng)的概念

智能電網(wǎng)是將信息技術(shù)，如通信技術(shù)、傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和控制技術(shù)等融入電力系統(tǒng)之中，使整個電力系統(tǒng)更加安全可控，成為高效智能的新型電網(wǎng)。由于各國的國情不同，因此各個國家對智能電網(wǎng)的具體要求也會有不同的側(cè)重點(diǎn)。因?yàn)槲覈€是一個發(fā)展中國家，與國外發(fā)達(dá)國家的電力工業(yè)已步入成熟期不同，我國在發(fā)展智能電網(wǎng)的同時，還需要加強(qiáng)骨干電網(wǎng)建設(shè)。因此除了要建設(shè)能夠充分滿足用戶對電力的需求和優(yōu)化資源配置，確保電力供應(yīng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性，滿足環(huán)保約束，保證電能質(zhì)量，適應(yīng)電力市場化發(fā)展的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)外，我國的智能電網(wǎng)建設(shè)還需要滿足以特高壓電網(wǎng)為骨干網(wǎng)架，各級電網(wǎng)高度協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.2 智能電網(wǎng)的特點(diǎn)

智能電網(wǎng)一般包括有以下七個特點(diǎn)：

2.2.1 能量互聯(lián)網(wǎng)：智能電網(wǎng)要求實(shí)現(xiàn)供電方和用戶之間的交互，構(gòu)建多向電力流，它主要由能量管理系統(tǒng)和配電管理系統(tǒng)組成。其中能量管理系統(tǒng)提供整個電網(wǎng)的實(shí)時狀態(tài)信息，并根據(jù)實(shí)時信息選擇最優(yōu)發(fā)電方案，減少輸電損耗，維護(hù)系統(tǒng)可靠性以確保供電穩(wěn)定；配電管理系統(tǒng)提供配電網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時狀態(tài)信息，允許供電方遠(yuǎn)程控制斷電的隔離與恢復(fù)，管理可再生能源發(fā)電。

2.2.2 降低損耗：智能電網(wǎng)能夠基于“能量互聯(lián)網(wǎng)”中的實(shí)時信息，根據(jù)用戶的需求來供電，通過電壓控制來降低電力損耗。同時還可以沿輸電線放置傳感器和電容器，通過無功負(fù)載控制來減少電力損耗。減少電力損耗的同時還會降低二氧化碳的排放量，使電網(wǎng)系統(tǒng)更加低碳環(huán)保。

2.2.3 融入可再生能源發(fā)電：目前可再生能源發(fā)電的最大缺點(diǎn)在于可變性過大，產(chǎn)電不穩(wěn)定。智能電網(wǎng)能夠通過儲電技術(shù)，在產(chǎn)電過剩時將多余電能存儲起來，在供不應(yīng)求時再通過智能電網(wǎng)的自動化技術(shù)供能，進(jìn)而解決可再生能源產(chǎn)電不穩(wěn)定的問題。

2.2.4 減少輸電阻塞：智能電網(wǎng)能夠檢測輸電線的實(shí)時度數(shù)，在可能發(fā)生輸電阻塞時，傳感器和控制器會及時地重新安排電力輸送線路，使得電力能夠最大限度地流過線路而不發(fā)生阻塞。

2.2.5 分布式發(fā)電：通過智能電網(wǎng)的雙向電力流，用戶自行通過太陽能、風(fēng)能等可再生能源產(chǎn)生的電力可以出售給供電方，流入配電網(wǎng)絡(luò)中，使電網(wǎng)系統(tǒng)在用電高峰期可以為用戶提供更穩(wěn)定的供電服務(wù)。

2.2.6 自愈：智能電網(wǎng)能夠基于實(shí)時測量的概率風(fēng)險評估確定最有可能失敗的設(shè)備、發(fā)電廠和線路，及時進(jìn)行隔離和恢復(fù)，從而減少大面積用電故障的出現(xiàn)。同時，智能電網(wǎng)還能實(shí)時分析電網(wǎng)的整體健康水平，及時觸發(fā)可能導(dǎo)致電網(wǎng)故障發(fā)展的早期預(yù)警，并根據(jù)具體情況確定是否立即進(jìn)行檢查或采取相應(yīng)措施。

2.2.7 用戶需求管理：智能電網(wǎng)能夠通過智能電表實(shí)時通知用戶其電力消費(fèi)成本、實(shí)時電價、電網(wǎng)的狀況、計(jì)劃停電信息等信息，使用戶可以根據(jù)這些信息制定自己的電力使用方案，繼而通過影響用戶需求來促進(jìn)電力供求平衡。

2.3 智能電網(wǎng)的相關(guān)技術(shù)

智能電網(wǎng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)主要包括集成的通信技術(shù)、先進(jìn)的傳感和測量技術(shù)、先進(jìn)的電網(wǎng)設(shè)備技術(shù)、先進(jìn)的控制技術(shù)以及決策支持和可視化技術(shù)。

3 計(jì)算機(jī)科學(xué)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用

在電網(wǎng)智能化的過程中，計(jì)算機(jī)是必不可少的。而計(jì)算機(jī)科學(xué)在智能電網(wǎng)中也有諸多應(yīng)用，其中云計(jì)算、數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和軟件工程這些計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)技術(shù)在智能電網(wǎng)中尤為重要。

3.1 云計(jì)算

云計(jì)算是分布式計(jì)算的一種特殊形式，根據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院的定義，云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)隨時隨地、便捷、按需地從可配置計(jì)算資源共享池中獲取所需的資源，資源可以快速供給和釋放，使管理的工作和服務(wù)提供者的介入降低至最少。

云計(jì)算技術(shù)能夠整合優(yōu)化電網(wǎng)系統(tǒng)中的各種異構(gòu)資源，如電力系統(tǒng)中的監(jiān)控維護(hù)資源、配電管理資源和市場運(yùn)營資源等。利用云計(jì)算支持廣泛企業(yè)計(jì)算和普適性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠構(gòu)建更加高效的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施資源的自動化管理。例如利用Google的Borg能夠使大量服務(wù)器協(xié)調(diào)工作，繼而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模系統(tǒng)的可靠性管理。

而智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，更需要通過云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)分布式存儲和管理。利用云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式存儲，可以通過冗余存儲和高可靠性軟件來提高數(shù)據(jù)的可靠性，并能較好地達(dá)到成本、可靠性和性能的最佳平衡。例如利用Google的GFS文件系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的冗余存儲，并大幅度降低主服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，使系統(tǒng)IO高度并行工作，從而提高系統(tǒng)的整體性能。智能電網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)種類眾多，而云計(jì)算的數(shù)據(jù)管理技術(shù)能夠較好地滿足智能電網(wǎng)信息平臺數(shù)據(jù)種類繁多的海量服務(wù)請求，因此云計(jì)算能夠高效地管理智能電網(wǎng)信息平臺中的多元數(shù)據(jù)。例如，利用Google的BigTable，通過一個巨大的分布式多維數(shù)據(jù)表，將數(shù)據(jù)都作為對象，并通過關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時間戳來進(jìn)行索引，滿足各類數(shù)據(jù)的性能要求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多元數(shù)據(jù)的高效管理。

為了保證電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定，智能電網(wǎng)需要通過大規(guī)模的電力系統(tǒng)計(jì)算來監(jiān)控整個電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，如暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算、故障計(jì)算、拓?fù)浞治?、?shù)據(jù)挖掘與智能決策等，計(jì)算量極大，而云計(jì)算可以為智能電網(wǎng)提供高性能的并行計(jì)算與分析服務(wù)。例如利用Google的MapRduce，可實(shí)現(xiàn)針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算。

3.2 數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理是指通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割以及提取特征等處理，從而改善圖示信息，以便人們解釋或機(jī)器自動理解。

在智能電網(wǎng)系統(tǒng)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中有不少的數(shù)據(jù)都是圖像數(shù)據(jù)，例如對輸電線路狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)測常常通過線路圖像/視頻監(jiān)控系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。為了能夠?qū)崿F(xiàn)對輸電線路狀態(tài)全天候全方位的實(shí)時監(jiān)控，采用智能化和自動化的手段來代替人工是必然的趨勢。但原始圖像中包含的噪聲太多了，價值密度低，難以用于智能識別。在這種情況下，可以通過數(shù)字圖像處理中的灰度變換、直方圖修正、小波包去噪、圖像銳化以及邊緣檢測等處理方式來增強(qiáng)圖像對比度，去除噪聲，加強(qiáng)圖像的輪廓特征，以便于特征的提取和識別，進(jìn)而產(chǎn)生價值密度較高的特征數(shù)據(jù)集，為輸電線路狀態(tài)的智能識別過程做好圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測等。

由于智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價值密度低以及處理速度快的特點(diǎn)，智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)屬于無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的“大數(shù)據(jù)”，需要通過數(shù)據(jù)挖掘來提取其中隱含的有價值的信息，從而實(shí)現(xiàn)對整個電網(wǎng)系統(tǒng)多角度、多層次的精確感知。例如，通過對長期的、大量的用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，對不同地區(qū)以及不同用戶進(jìn)行分類，可以得到有助于優(yōu)化配電調(diào)度的信息，并能為電費(fèi)定價調(diào)整提供參考；由于在當(dāng)今社會中各行業(yè)的發(fā)展都離不開能源的使用，因此對用電數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘甚至還可以歸納總結(jié)出各種指標(biāo)增長率與社會用電情況的一般規(guī)律，便于政府了解和預(yù)測社會各行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及用能情況，為政府決策提供參考。而通過對長期的、大量的電動汽車充電數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以為充電站的布點(diǎn)提供參考。通過對長期的、大量的可再生能源發(fā)電情況進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，有利于降低可再生能源產(chǎn)電不穩(wěn)定對供電網(wǎng)絡(luò)的影響，進(jìn)而更好地融入可再生能源發(fā)電。此外，數(shù)據(jù)挖掘還有利于用戶能效的分析管理、業(yè)務(wù)拓展分析、供電輿情監(jiān)測預(yù)警分析、電力系統(tǒng)的故障預(yù)測和狀態(tài)檢修、短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、城市電網(wǎng)規(guī)劃等。智能電網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特性表明了數(shù)據(jù)挖掘在智能電網(wǎng)中有著廣泛的應(yīng)用。

3.4 人工智能

根據(jù)著名人工智能科學(xué)家Michael R.Genesereth和Nils J.Nilsson在1987年提出的定義，人工智能是研究智能行為的科學(xué)，它的最終目的是建立關(guān)于自然智能實(shí)體行為的理論和指導(dǎo)創(chuàng)造具有智能行為的人工制品。人工智能是一門研究如何將人的智能轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能或者用機(jī)器來模擬或?qū)崿F(xiàn)人的智能的學(xué)科。

數(shù)據(jù)挖掘在智能電網(wǎng)中有著廣泛的應(yīng)用，而數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能技術(shù)來提供數(shù)據(jù)分析的技術(shù)支持，因此人工智能在智能電網(wǎng)中也有著十分重要的應(yīng)用。例如，通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對經(jīng)過數(shù)字圖像處理所得的典型線路狀態(tài)的監(jiān)控圖像特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練識別來實(shí)現(xiàn)輸電線路狀態(tài)的智能識別。除了故障診斷外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可應(yīng)用于智能控制、繼電保護(hù)、優(yōu)化運(yùn)算等

方面。

除了為數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)分析的技術(shù)支持外，人工智能還可以通過人類專家提供的經(jīng)驗(yàn)和知識來構(gòu)建相應(yīng)的專家系統(tǒng)，如電網(wǎng)故障診斷和調(diào)度處理專家系統(tǒng)和操作票專家系統(tǒng)等，模擬人類專家解決問題的過程來進(jìn)行決策，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)自動化和智能化。

而采用遺傳算法、粒子群算法等進(jìn)化算法求解諸如發(fā)電廠和輸電線架設(shè)的規(guī)劃問題以及電力系統(tǒng)中各種控制參數(shù)的最優(yōu)解等問題或利用模糊集理論來處理電力系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)精確控制的復(fù)雜問題，也是人工智能在智能電網(wǎng)中的重要應(yīng)用。

3.5 軟件工程

根據(jù)Fritz Bauer在NATO會議上給出的定義，軟件工程是建立和使用一套合理的工程原則，以便獲得經(jīng)濟(jì)的軟件，這種軟件是可靠的，可以在實(shí)際機(jī)器上高效的

運(yùn)行。

為了便于管理和使用，無論是供電管理方還是用戶方都會希望通過一個穩(wěn)定可靠，功能完備，并具有友好人機(jī)界面的軟件來方便操作。因此在建設(shè)智能電網(wǎng)的過程中勢必需要開發(fā)相應(yīng)的軟件，軟件工程便應(yīng)用于其中。尤其是對用戶端而言，在移動設(shè)備使用越來越廣泛的今天，開發(fā)相應(yīng)的移動端的APP無疑能夠更好地促進(jìn)用戶參與到交互過程中。一個針對用戶個體，能夠?qū)崟r顯示如電力消費(fèi)成本、實(shí)時電價、電網(wǎng)狀況、計(jì)劃停電信息等的智能電表提示信息，結(jié)合數(shù)字家庭技術(shù)，能夠遠(yuǎn)程控制家電開關(guān)以便于用戶隨時隨地調(diào)整自己的用電情況，并整合線上業(yè)務(wù)申請、繳納電費(fèi)等功能的APP能夠極大程度地減輕用戶的操作負(fù)擔(dān)，方便用戶的使用，使智能電網(wǎng)更加高效智能。

4 結(jié)語

計(jì)算機(jī)科學(xué)在智能電網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用使電力行業(yè)在信息化時代中能夠更好地應(yīng)對各種新挑戰(zhàn)，為整個社會的發(fā)展帶來深遠(yuǎn)的影響。

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篇(6)

隨著數(shù)字化和虛擬儀器的快速發(fā)展,對傳感器的綜合能力要求越來越高,而傳統(tǒng)的傳感器根本不能適應(yīng)現(xiàn)代化的需求,加之微處理智能技術(shù)和微機(jī)械加工技術(shù)的引入,于是智能傳感器誕生了。雖然智能傳感器是當(dāng)前高新技術(shù),但是目前為止還沒有一個規(guī)范化的定義形成。隨著人們對智能傳感器技術(shù)的不斷研究,各個專家對其都有不同的定義。本文主要傾向于以下這個定義:智能傳感器就是帶微處理器、兼有信息檢測和信息處理功能的傳感器。智能傳感器的主要特征主要包括:(1)具有自動補(bǔ)償功能;(2)校零、標(biāo)定、校正都可以實(shí)現(xiàn)自動化;(3)采集數(shù)據(jù)也能夠?qū)崿F(xiàn)自動采集,并且可以預(yù)處理數(shù)據(jù);(4)數(shù)據(jù)存儲、記憶與信息處理功能;(5)檢驗(yàn)、自選里程、自尋故障都能夠?qū)崿F(xiàn)自動化;(6)具有判斷、決策處理功能。實(shí)現(xiàn)智能傳感器的主要途徑主要有以下幾種:(1)非集成化實(shí)現(xiàn)是將傳統(tǒng)的經(jīng)典傳感器、信號調(diào)理電路、帶數(shù)字接口的微處理器組合為一整體,而構(gòu)成的一個智能傳感器系統(tǒng);(2)集成化實(shí)現(xiàn)的傳感器系統(tǒng)是采用微機(jī)械加工技術(shù)和大規(guī)模集成電路工藝技術(shù),利用硅作為基本材料制作敏感元件、信號調(diào)理電路、微處理單元,并把其集成到一塊芯片上構(gòu)成。故又稱為集成智能傳感器;(3)混合實(shí)現(xiàn)是根據(jù)需要,將系統(tǒng)各個集成化環(huán)節(jié),如:敏感單元、信號調(diào)理電路、微處理單元、數(shù)字總線接口,以不同的組合方式集成在兩塊或三塊芯片上,并裝在一個外殼里。這里采用非集成化實(shí)現(xiàn)的方式。

2智能傳感器的發(fā)展?fàn)顩r

智能傳感器的發(fā)展?fàn)顩r主要從物理轉(zhuǎn)化機(jī)理、數(shù)據(jù)融合理論、傳感器的微型化、CMOS工藝兼容這幾個方面進(jìn)行分析。(1)物理轉(zhuǎn)化機(jī)理。由于集成智能傳感器可以很容易對非線性的傳遞函數(shù)進(jìn)行校正,得到一個線性度非常好的輸出結(jié)果,從而消除了非線性傳遞對傳感器應(yīng)用的制約。該機(jī)理具有穩(wěn)定性好、精確度高、靈敏度高的特點(diǎn)。利用同一硅片上集成的智能檢測電路,可以迅速提取頻率信號,使得諧振式微機(jī)械傳感器成為國際上傳感器領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。(2)數(shù)據(jù)融合理論。數(shù)據(jù)融合是集成智能傳感器理論的重要領(lǐng)域,也是各國研究的熱點(diǎn),對于多個傳感器組成的陣列,數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠充分發(fā)揮各個傳感器的特點(diǎn),利用其互補(bǔ)性、冗余性,提高測量信息的精度和可靠性,延長系統(tǒng)的使用壽命。(3)傳感器的微型化。集成智能傳感器的微型化決不僅是尺寸上的縮微與減少,而且是一種具有新機(jī)理、新結(jié)構(gòu)、新作用和新功能的高科技微型系統(tǒng),并在智能程度上與先進(jìn)科技融合。(4)CMOS工藝兼容。目前,國外在研究二次集成技術(shù)的同時,集成智能傳感器在工藝上的研究熱點(diǎn)集中在研制與CMOS工藝兼容的各種傳感器結(jié)構(gòu)及制造工藝流程,探求在制造工藝和微機(jī)械加工技術(shù)上有所突破。

3智能傳感器的發(fā)展方向

無論是現(xiàn)今還是未來的若干年,智能傳感器和人工智能材料都是人們關(guān)注的一門科學(xué)。雖然目前智能傳感器已經(jīng)取得了一定的成效,但是智能化的實(shí)現(xiàn)還處于研究的初級階段。人們對智能傳感器的研究還需從以下幾個方面進(jìn)行:(1)智能傳感器的重要發(fā)展方向仍然是微型結(jié)構(gòu)。“微型”技術(shù)包括了多種科學(xué)的多種微型機(jī)構(gòu),它是一個廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。(2)傳感器將會利用生物技術(shù)及納米技術(shù)。分子和原子生物傳感器到目前還是一門高新學(xué)科。目前,一些發(fā)達(dá)國家已經(jīng)利用納米技術(shù)研制出分子級的電器。(3)智能材料繼續(xù)的研制開發(fā),使智能器件原理進(jìn)一步完善。在這項(xiàng)工作中,將信息注入材料的主要方式和有效途徑進(jìn)行研發(fā),對在人工智能材料內(nèi)部的功能效應(yīng)和信息流轉(zhuǎn)換機(jī)制進(jìn)行研究。(4)人工腦系統(tǒng)的開發(fā)。對高級智能機(jī)器人和完善人工腦系統(tǒng)進(jìn)一步進(jìn)行發(fā)展。

傳統(tǒng)的傳感器在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用是無法快速直接測量某些產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的,并且也無法進(jìn)行在線控制。但是智能傳感器的應(yīng)用就不一樣了,其應(yīng)用不僅可以對與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)有函數(shù)關(guān)系的生產(chǎn)過程中的某些量進(jìn)行直接測量,而且利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立數(shù)學(xué)模型,通過數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)算,這樣可以使產(chǎn)品質(zhì)量得以確保。智能傳感器進(jìn)一步完善的主要方向就是虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和信息融合技術(shù)。智能傳感器是軀感網(wǎng)的前端,它能收集到很多有特征的數(shù)據(jù)。用于軀感網(wǎng)的傳感器一般可分為兩種,一種是可以移植到人體之內(nèi)的;一種是佩戴在體表的,譬如對脈搏、血壓、心跳運(yùn)動的監(jiān)測。從外觀上看,傳感器的形態(tài)也非常簡單,有的傳感器類似于手表戴在手腕上,有的則像耳機(jī)一樣戴在耳朵上,有的放在鞋里,還有的像創(chuàng)可貼一樣貼在身體的某個部位上。如在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,血糖水平對于糖尿病患者而言是非常重要的,糖尿病患者需要隨時掌握自己的血糖水平,根據(jù)具體情況來對自己的飲食和注射胰島素進(jìn)行調(diào)整,以防病情加重,或者其他病出現(xiàn)。針對這個情況美國公司生產(chǎn)了一種“葡萄糖手表”,這種外觀類似手表的測糖儀能夠?qū)崿F(xiàn)無疼、無血、連續(xù)的血糖測試。

參考文獻(xiàn)

[1] 林新霞,郭建輝.傳感器技術(shù)發(fā)展與前景展望[J].工業(yè)儀表與自動化裝置,2011(2).

[2] 楊洪才,孫洪平.論我國傳感器技術(shù)的發(fā)展及其在機(jī)電一體化中應(yīng)用[J].民營科技,2009(10).

篇(7)

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)；情感計(jì)算；感性工學(xué)；機(jī)器人；教材

中途分類號：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

1　引言

人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科學(xué)的手段對人類情感過程進(jìn)行模擬、識別和理解，使機(jī)器能夠產(chǎn)生類人情感，并與人類進(jìn)行自然和諧人機(jī)交互的研究領(lǐng)域。1981年就有人開始研究人工情感問題，但是直到1990年以后它才開始逐漸引起人們的關(guān)注，特別是近幾年，對人工情感的研究越來越受到人們的重視。1995年，美國MIT媒體實(shí)驗(yàn)室的R，Picard教授提出了“情感計(jì)算(Affective Computing)”的概念，并于1997年正式出版了專著《Affective Computing》。情感計(jì)算研究就是試圖創(chuàng)建一種能感知、識別和理解人的情感，并能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應(yīng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。日本學(xué)者Nagamachi提出了“感性工學(xué)(Kansei Engineering)”的新術(shù)語，并展開了以消費(fèi)者為導(dǎo)向的新產(chǎn)品開發(fā)研究。2000年，北京科技大學(xué)的王志良教授提出了“人工心理(Artificial Psychology)”的理論，并于2007年出版了《人工心理》專著。

心理學(xué)家認(rèn)為，人工情感是在人工智能理論框架下的一個質(zhì)的進(jìn)步，這充分表明了新世紀(jì)人工科學(xué)的多學(xué)科交叉研究，彼此互為影響的特點(diǎn)。人工情感必將為計(jì)算機(jī)的未來應(yīng)用展現(xiàn)一種全新的方向。

2　學(xué)術(shù)科研背景

人工情感作為人工智能的擴(kuò)展研究，已經(jīng)在應(yīng)用方面取得了許多進(jìn)展(主要是在美國、日本和歐盟國家)。但是，由于情緒心理學(xué)理論方法的多樣性，導(dǎo)致人工情感理論與研究方法都不十分成熟，使得應(yīng)用技術(shù)受到了很大影響。

綜合國際上關(guān)于人工情感專題研討與論述，我們將人工情感研究領(lǐng)域面臨的主要挑戰(zhàn)歸納如下：

(1)情緒心理學(xué)理論的多樣性，導(dǎo)致人工情感理論方法的不一致，以至于很難找到適用于信息科學(xué)的人工情感的統(tǒng)一理論方法。

(2)目前幾乎還沒有符合人類情感規(guī)律并適于機(jī)器實(shí)現(xiàn)的人工情感自動生成模型；

(3)在智能推理過程中，如何考慮情感影響的因素，實(shí)現(xiàn)真正意義上的擬人推理過程。

(4)目前還沒有為人工情感研究者提供完善服務(wù)的計(jì)算機(jī)仿真平臺及情感計(jì)算庫。

(5)語音情感信息處理技術(shù)和表情識別技術(shù)的不成熟，成為制約人工情感與和諧人機(jī)交互技術(shù)發(fā)展的瓶頸。

(6)如何實(shí)現(xiàn)多模態(tài)情感信息融合、識別與理解，實(shí)現(xiàn)自然和諧的人機(jī)交互平臺環(huán)境。

(7)人工情感的研究成果如何與成熟的人機(jī)交互平臺相結(jié)合。

(8)如何驗(yàn)證機(jī)器情感的正確性是人工情感研究面臨的圖靈測試問題。

(9)如何從人工情緒(Artificial Emotion)走向仿真情緒(simulating Emotion)、工程情緒(Engineering Emotion)，進(jìn)而找到重大應(yīng)用突破點(diǎn)，這將是一個亟待解決的問題。

針對這一學(xué)科前沿的源頭問題，進(jìn)行創(chuàng)新性研究，解決普遍認(rèn)為是人工情感的幾個困難問題，是我們未來研究面臨的主要挑戰(zhàn)，也是我們的機(jī)遇。

3　現(xiàn)實(shí)面臨的問題

2003年，北京大學(xué)智能科學(xué)系率先提出成立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)，主要從事機(jī)器感知、智能機(jī)器人、智能信息處理等交叉學(xué)科的研究和教學(xué)。并于2004年在國內(nèi)開始招生。隨后的幾年里，全國多所重點(diǎn)院校都成立了自己的“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)，并擁有了相關(guān)的碩士點(diǎn)、博士點(diǎn)以及博士后流動站。

隨著本科生、碩士生和博士生以及從事智能科學(xué)研究人員隊(duì)伍的不斷壯大，使得教材建設(shè)的問題逐漸凸顯?！爸悄芸茖W(xué)與技術(shù)”專業(yè)作為最年輕也最有發(fā)展?jié)摿Φ膶W(xué)科，還沒有自己專業(yè)系列教材，許多高校的教材大都采用計(jì)算機(jī)類、通訊類的課程，而這些教材大都處在“知識結(jié)構(gòu)老化，更新緩慢”的狀態(tài)，已經(jīng)不能適應(yīng)該學(xué)科的發(fā)展，成為制約學(xué)科建設(shè)和教學(xué)水平提高的重要因素。教材是基本教學(xué)內(nèi)容的載體，好的教材可以在教學(xué)方法上提供相應(yīng)的參考，不僅為教學(xué)提供依據(jù)，還會助推本學(xué)科不斷完善，學(xué)生培養(yǎng)體系的逐漸規(guī)范。因此，建設(shè)新教材，使之盡快與國際接軌，已成為亟待解決的重大問題。

2007年開始，北京科技大學(xué)招收智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生，該專業(yè)的本科生將在2009年下半年進(jìn)入專業(yè)課階段學(xué)習(xí)，專業(yè)教材的建設(shè)問題已迫在眉睫。我們通過跟蹤調(diào)查北京科技大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生、研究生的教育基礎(chǔ)、教學(xué)現(xiàn)狀和教學(xué)需求，結(jié)合兄弟院校的專業(yè)教學(xué)情況，深入分析我國現(xiàn)代化建設(shè)的人才需求和本學(xué)科的自身發(fā)展、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，系統(tǒng)總結(jié)國內(nèi)外在“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教學(xué)改革和實(shí)踐中取得的成果和共識，進(jìn)行了《人工情感》教材的編寫。

作為知識的載體，教材是按照一定的教育目標(biāo)和教學(xué)規(guī)律組織起來的科學(xué)知識系統(tǒng)。從教材的構(gòu)思到教材的最終出版，一般科學(xué)的方法總共需要經(jīng)歷如下幾個步驟，如圖1所示：

(1)教材構(gòu)思、大綱制定：這一階段主要是集思廣益，根據(jù)教材所面對的受眾群體，大概劃定教材所要包含的內(nèi)容，反復(fù)討論并修改大綱，根據(jù)教材內(nèi)容劃分章節(jié)，制定章節(jié)標(biāo)題。

(2)拓展思路、廣搜資料：這一階段主要是組織參編人員搜集第一手資料，整理素材，逐漸使材料規(guī)范化、書面化。

(3)分工明確、力求完善：這一階段要組織好參編人員，做到各司其職，各負(fù)其責(zé)，把各人負(fù)責(zé)的章節(jié)按照事先的規(guī)劃，將理論知識、應(yīng)用實(shí)例、習(xí)題及答案補(bǔ)充完整。

(4)精益求精、查漏補(bǔ)缺：把已經(jīng)初步完成的教材送給相關(guān)教師及同學(xué)，讓他們以初學(xué)者的身份，以局外人的眼光反復(fù)閱讀，提出意見。經(jīng)過反復(fù)修改，書稿基本成型，添加上必要的前沿、提要和縮略語。

(5)課堂實(shí)踐、反復(fù)審校：初步形成的教材講義，必須要經(jīng)過課堂教學(xué)的不斷實(shí)踐，并根據(jù)教學(xué)心得和課堂反饋意見反復(fù)修改。最后，拿給出版社審校，幾經(jīng)修改方可出版。

4　教材規(guī)劃與內(nèi)容安排

依據(jù)上述思路，自2003年起，結(jié)合我校研究生課程“人工心理和情感計(jì)算”的教學(xué)實(shí)踐，在研究生講義的基礎(chǔ)上，我們著手“人工情感”研究生教材的資料收集、整理以及章節(jié)、內(nèi)容安排，目前，該教材的終稿已交付并將在機(jī)械工業(yè)出版社出版。通過多年的教學(xué)實(shí)踐，根據(jù)學(xué)生現(xiàn)狀及教學(xué)效果，不斷調(diào)整教材內(nèi)容，以“適應(yīng)性、實(shí)用性”為宗旨，定位于普通高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)研究生學(xué)生，以素質(zhì)教育為需求，注重培養(yǎng)學(xué)生科研及創(chuàng)新能力， 提高學(xué)生的科學(xué)素養(yǎng)。

全書共分為9章：

第1章較詳細(xì)地介紹了情緒心理學(xué)、情緒生理學(xué)、情緒社會學(xué)的基本理論及相關(guān)研究歷程，總結(jié)了腦科學(xué)研究在情感計(jì)算中的作用及色彩與心理學(xué)之間的相互關(guān)系。

第2章介紹了情緒的空間描述及維度化理論，總結(jié)了幾種比較典型的情緒維度空間理論及國外科研工作者提出的人類情感數(shù)學(xué)模型。

第3章闡述了用數(shù)學(xué)方法描述情緒的重要性，給出了幾種典型的人工情感建模方法，展示了情感建模的發(fā)展?fàn)顩r及前沿研究。

第4章結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，介紹了幾種情感建模方法，并給出了應(yīng)用實(shí)例，有助于學(xué)習(xí)者理論聯(lián)系實(shí)際，對人工情感的研究與發(fā)展樹立起明確的目標(biāo)。

第5章結(jié)合現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育發(fā)展?fàn)顩r，提出了把遠(yuǎn)程學(xué)員的情感數(shù)字化方法，建立起情感模型，并應(yīng)用到遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)，取得了不錯的效果。

第6章主要講述了人臉識別系統(tǒng)的構(gòu)成、實(shí)現(xiàn)方法，是一個應(yīng)用性很強(qiáng)的人臉識別設(shè)計(jì)范例。

第7章詳細(xì)介紹了表情識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)講解了特征點(diǎn)定位、提取方法以及基于SVM的表情分類器的設(shè)計(jì)。

第8章主要講述了網(wǎng)絡(luò)游戲中的情感數(shù)字化，闡述了人工情感在游戲設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。

第9章詳細(xì)介紹了情感機(jī)器人的發(fā)展?fàn)顩r、設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)方法，并對人工情感在智能機(jī)器人的應(yīng)用作了相應(yīng)的闡述。

本教材在寫法上盡量做到深入淺出、通俗易懂、簡潔明了，編寫過程中遵守了以下三點(diǎn)原則：

(1)全面性與計(jì)劃性相結(jié)合

人工情感理論和應(yīng)用研究，還是一個嶄新領(lǐng)域，還有很多疑難問題沒有解決，發(fā)展得不夠成熟，所以在編寫教材的過程中，我們盡量做到知識的全面性，從基礎(chǔ)理論到熱門方向的研究，都作了較為詳細(xì)的介紹。同時，也考慮到系列教材的出版，在內(nèi)容安排上，兼顧其他教材，做到統(tǒng)籌安排。

(2)基礎(chǔ)知識與專業(yè)技術(shù)相結(jié)合

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)生執(zhí)行的是工科學(xué)生的培養(yǎng)計(jì)劃，在心理學(xué)基礎(chǔ)理論方面比較欠缺，因此本教材前四章以拋磚引玉的方式介紹了有關(guān)心理學(xué)、腦科學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)知識，并在后面幾章中結(jié)合工科學(xué)生的專業(yè)技術(shù)，結(jié)合應(yīng)用實(shí)例展開內(nèi)容。

(3)理論知識與實(shí)踐相結(jié)合

本教材在內(nèi)容安排上注重理論與實(shí)際應(yīng)用并重的原則，在理論闡述的基礎(chǔ)上，對相關(guān)研究進(jìn)行了應(yīng)用舉例，對初學(xué)者或者初涉此領(lǐng)域的研究者，都能起到很好的引導(dǎo)和啟發(fā)作用，增強(qiáng)了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動力，提高了他們的學(xué)習(xí)興趣。

5　教學(xué)并舉與科研相濟(jì)

教材講義已于2008年12月交付機(jī)械工業(yè)出版社，雖然目前還未出版，但教材的初稿已多次作為我校研究生“人工心理與情感計(jì)算”課程的講稿，學(xué)生使用后普遍反映良好，認(rèn)為教材充分體現(xiàn)了學(xué)科交叉的特點(diǎn)，融合了心理學(xué)、信息科學(xué)和智能科學(xué)的相關(guān)理論、算法思想和應(yīng)用實(shí)例，并進(jìn)行了相應(yīng)的概括歸納，以簡潔實(shí)用的方式呈現(xiàn)給讀者，具有易讀、易懂性，而且實(shí)例豐富，非常實(shí)用，并且就講義中存在的問題，提出了寶貴的意見。

在完成了本版教材的編寫工作的基礎(chǔ)上，為達(dá)到教學(xué)并舉，科研相濟(jì)，經(jīng)過多年的努力，我們已經(jīng)建立了系列情感機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(前文詳細(xì)介紹)，如圖2情感機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺外形。這是一個多模態(tài)信息融合的實(shí)驗(yàn)平臺，具有視頻獲取、聲源定位、多路觸摸傳感、熱釋電感應(yīng)及觸摸屏選擇等多通道輸入，可以通過語音、動作、光電、圖片等形式表達(dá)感情。該情感機(jī)器人采用開放式平臺，能夠?yàn)閷W(xué)生提供多種人工情感理論和模型的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。圖3為該情感機(jī)器人的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。

6　展望未來

“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)在國內(nèi)才剛剛起步，是一個全新的學(xué)科，各個學(xué)校都有自己的特色。目前來看，在學(xué)科建設(shè)方面制定一個普適的方案是不現(xiàn)實(shí)的。而特色課程恰恰是新學(xué)科區(qū)別與相關(guān)學(xué)科的重要標(biāo)志，也是各個大學(xué)百花齊放的陣地。