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人工智能科技論文

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  人工智能簡稱為AI,是對人類大腦簡化及抽象,也是人類智能模擬的重要途徑,學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的人工智能科技論文,希望你們喜歡。

  人工智能科技論文篇一

  芻議人工智能技術(shù)在我國電廠的應(yīng)用與探討

  人工智能簡稱為AI,是對人類大腦簡化及抽象,也是人類智能模擬的重要途徑,現(xiàn)在我國人工智能工具主要有專家系統(tǒng)、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、禁忌搜索、粒子群算法及遺傳算法等,隨著我國電力事業(yè)大力發(fā)展,很多人工智能技術(shù)被應(yīng)用在了電廠中,并發(fā)揮了巨大作用,優(yōu)化了電廠中電力系統(tǒng)的組合、運(yùn)行及市場定價等眾多問題,保證電廠供電的安全可靠性。

  1 AI在我國電廠應(yīng)用及探討

  1.1 專家系統(tǒng)應(yīng)用與探討

  專家系統(tǒng)可簡稱為ES,它所面向主要是各非結(jié)構(gòu)問題,特別是處理啟發(fā)式、定性的或者不確定知識信息,通過各樣的推理過程來達(dá)到系統(tǒng)所要求任務(wù)目標(biāo),在上世紀(jì)80年代,為了克服原有控制理論不足,自動控制領(lǐng)域工程師及學(xué)者將專家系統(tǒng)方法及思想引入了控制系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用及探討。典型專家系統(tǒng)主要有推理機(jī)、知識庫、知識獲取機(jī)制以及人機(jī)界面四部分組成,專家系統(tǒng)在我國電廠里的應(yīng)用是最早及較為成熟的人工智能技術(shù),并且發(fā)展了很多專家系統(tǒng),在電力系統(tǒng)不同領(lǐng)域被應(yīng)用,像電網(wǎng)調(diào)度、系統(tǒng)恢復(fù)、監(jiān)測和診斷、預(yù)想事故篩選等,特別是監(jiān)測核事故診斷成為專家系統(tǒng)在電廠中最主要應(yīng)用領(lǐng)域。依據(jù)知識存儲方式不同,能把ES分為決策樹、知識經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則及模型等不同形式,模型形式的知識所表達(dá)方式是比較適合實(shí)時處理的,比基于規(guī)則形式推理方式要更為簡單及快捷及容易維護(hù)。ES在輸電網(wǎng)絡(luò)診斷故障里的典型應(yīng)用為產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng),就是把斷路器、保護(hù)器動作邏輯和運(yùn)行人員診斷經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用規(guī)則的形式進(jìn)行表示,并形成知識庫,依據(jù)報(bào)警信息進(jìn)行知識庫推理,以獲得診斷結(jié)論,這種產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)在電廠中能夠被廣泛應(yīng)用主要是因這種專家系統(tǒng)及故障診斷特點(diǎn)所決定的,在輸電網(wǎng)絡(luò)里斷路器及一級保護(hù)間的關(guān)系能用模塊化及直觀規(guī)則進(jìn)行表示,并且能允許刪除、增加及修改某些規(guī)則,從而保證診斷系統(tǒng)有效性及實(shí)時性,對不確定問題在一定程度上給予了解決,還能給出一些符合人類語言結(jié)論及解釋能力。同時,框架法的專家系統(tǒng)能夠進(jìn)行分類結(jié)構(gòu)知識表達(dá),以及對事物間的相關(guān)性進(jìn)行表達(dá),并簡化繼承性知識存儲及表述。專家系統(tǒng)這種人工智能技術(shù)盡管能有效模擬完成故障診斷,可在電廠實(shí)際應(yīng)用里,還存在著一定不足,主要為知識獲取及維護(hù)問題,并且接口也不是很友好,對故障診斷里的很多不確定因素也無法有效解決,從而影響了診斷準(zhǔn)確性。

  1.2 遺傳算法應(yīng)用與探討

  遺傳算法能簡稱為GA,是根據(jù)遺傳機(jī)制及自然選擇在計(jì)算機(jī)上,進(jìn)行生物化機(jī)制模擬來尋優(yōu)搜索的算法可在龐大復(fù)雜搜索空間里進(jìn)行合適搜索,并找出最優(yōu)及準(zhǔn)最優(yōu)的解決方法,這種算法簡單及適用,其魯棒性也比較強(qiáng),這種智能技術(shù)對求解問題基本沒有限制,對常規(guī)求解復(fù)雜過程涉及較少,可得到局部或全部的最優(yōu)解集,與傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)相比,這種技術(shù)更能解決及處理傳統(tǒng)難以解決的非線性問題,因此,這種技術(shù)被廣泛應(yīng)用在電廠中的電力市場、規(guī)劃及調(diào)度等方面,并且在故障診斷上,其應(yīng)用效果也是不錯的,可對輸電網(wǎng)絡(luò)中,故障診斷模型的建立成為了遺傳算法存在主要途徑,也是值得探討問題,遺傳算法如果可以建立適合數(shù)學(xué)模型,不僅能解決電力系統(tǒng)中的故障診斷問題,還能解決其他類似故障診斷問題,加強(qiáng)遺傳算法合理模型建立是應(yīng)該研究及探討的。

  1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與探討

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡稱為ANN,其主要特點(diǎn)為廣泛化、高度并行處理及非線性的映射功能等,對于控制領(lǐng)域具有較強(qiáng)吸引力,對于沒有模型及復(fù)雜的不確定問題具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)力,能夠用在控制系統(tǒng)自適應(yīng)環(huán)節(jié)及補(bǔ)償環(huán)節(jié)里,非線性描述能力能夠用在非線性控制及辨識中,而快速計(jì)算能力能夠進(jìn)行復(fù)雜控制問題計(jì)算優(yōu)化,其定量及定性分布存儲及合成能力能夠用在復(fù)雜控制系統(tǒng)里的圖像信息處理利用及接口轉(zhuǎn)換,容錯能力能夠應(yīng)用在非結(jié)構(gòu)過程控制,網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)已成為電廠應(yīng)用中最成功的智能技術(shù),像網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)在電廠故障診斷中的應(yīng)用,每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均負(fù)責(zé)系統(tǒng)里的部分診斷,ANN技術(shù)經(jīng)過現(xiàn)場很多樣本學(xué)習(xí)及訓(xùn)練,對其中閾值及連接權(quán)進(jìn)行不斷調(diào)整,讓知識隱式分布于所有網(wǎng)絡(luò)中,以實(shí)現(xiàn)模式記憶,這樣ANN就具有獲得較多知識能力,這種人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在電力系統(tǒng)監(jiān)測、診斷、實(shí)時控制、狀態(tài)評估及負(fù)荷預(yù)測等領(lǐng)域,并且依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的負(fù)荷預(yù)測已經(jīng)成為電廠電力系統(tǒng)中最成功應(yīng)用之一。

  2 其它人工智能技術(shù)應(yīng)用及探討

  2.1 粒子群算法及模糊理論應(yīng)用與探討

  粒子群算法可稱為PSO算法,這種智能技術(shù)算法簡單,容易實(shí)現(xiàn),并且可調(diào)節(jié)參數(shù)也比較少,已經(jīng)被應(yīng)用在了很多學(xué)科及領(lǐng)域里,在電廠中也正被嘗試及應(yīng)用,可這種算法的精度不是很高,還容易陷入局部極值中。其設(shè)計(jì)思路為:在多維解的搜索空間里,運(yùn)用這種算法,可在初始化之后得到一群隨機(jī)的粒子,并搜索到最有位置及全局極值,這種算法能夠被應(yīng)用在電廠變電站的選址上,并且在電源規(guī)劃上也有一定優(yōu)越性,可也面臨著諸多不確定因素,加強(qiáng)這些因素全面有效描述,成為電廠應(yīng)用及探討方向所在。模糊理論簡稱為FS,是自動控制及模糊邏輯相結(jié)合而成的,其功能是模擬人類決策及推理過程,運(yùn)用專家經(jīng)驗(yàn)及知識來控制規(guī)則的,可有效處理未知及不準(zhǔn)確控制問題,并且不用建模,是種非線性的控制,以萬能逼近的定理作為充分理論依據(jù)的,模糊控制器可當(dāng)做萬能的,完成所需任何非線性的控制任務(wù),在很多工程及領(lǐng)域系統(tǒng)里,都沒有辦法建立較為精準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型,這使得模糊理論得到了廣泛應(yīng)用,在電廠里,自然也得到了較為廣泛應(yīng)用,像電廠的故障診斷里,一些故障及征兆間的關(guān)系是比較模糊的,不確定的,這時所得結(jié)果也就是模糊的,其傳統(tǒng)方法去為依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行模糊關(guān)系矩陣建立,并對模糊關(guān)系給予組合及合并等,隨著這種智能技術(shù)發(fā)展,將模糊知識庫運(yùn)用語言變量進(jìn)行表達(dá),更接近人類表達(dá)習(xí)慣,對于問題多個解決方案,依據(jù)模糊度高低來優(yōu)化排序,在一定程序上,增加了專家系統(tǒng)容錯性,這種理論已被應(yīng)用在電廠故障診斷識別、變壓器保護(hù)及配電系統(tǒng)等領(lǐng)域里。

  2.2 禁忌搜索算法

  這種技術(shù)比較適合優(yōu)化組合問題解決,可處理不可微目標(biāo)函數(shù),其理論思想為運(yùn)用靈活記憶技術(shù),把最近若干次的迭代過程進(jìn)行反方向移動,并記錄進(jìn)tabu表里,處在這個表里的移動是不能在現(xiàn)有迭代過程里實(shí)現(xiàn)的,從而避免了已訪問解群體的訪問及循環(huán)產(chǎn)生,這種技術(shù)主要有tabu表、移動及特赦規(guī)則三要素組成,這種智能技術(shù)在電廠的電力系統(tǒng)里也得到了應(yīng)用,主要運(yùn)用了十進(jìn)制及二進(jìn)制編碼這兩類方案對實(shí)際系統(tǒng)給予優(yōu)化計(jì)算,這種技術(shù)對局部最優(yōu)解跳出方面具有較大優(yōu)勢,并且收斂效果好,能夠進(jìn)行快速尋優(yōu),可運(yùn)用單點(diǎn)搜索不能夠在全部空間內(nèi)進(jìn)行搜索,這使得初始值好壞直接決定了算法速度及其解質(zhì)量。

  3 結(jié)束語

  近些年,人工智能技術(shù)在電廠中的應(yīng)用除了以上算法及技術(shù)外,還有分布式人工智能、混合智能、蟻群算法及混沌優(yōu)化法等,隨著我國電力事業(yè)不斷發(fā)展,市場競爭不斷加大,人工智能技術(shù)在電廠中的應(yīng)用是越來越廣泛及發(fā)展良好。

  人工智能科技論文篇二

  機(jī)械設(shè)備的人工智能化技術(shù)

  摘要:本文重點(diǎn)圍繞人工智能化技術(shù)進(jìn)行闡述,涵蓋機(jī)械的自動化和無人控制化技術(shù)及其遠(yuǎn)景展望。

  關(guān)鍵詞: 管理控制;自動化;機(jī)械設(shè)備

  Abstract: this paper mainly artificial intelligence technology around this covers the automation and control mechanical no technical of vision and its prospects.

  Keywords: management control; Automation; Mechanical equipment

  中圖分類號:F407.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:

  隨著科技日趨現(xiàn)代化,自動化發(fā)展。使得工程施工機(jī)械也向著專門化、自動化甚而無人化作業(yè)方向轉(zhuǎn)變。因而多種控制技術(shù)在現(xiàn)代工程施工機(jī)械中得到了更為廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。

  1施工機(jī)械的自動化、無人化作業(yè)

  1.1自動化控制技術(shù)應(yīng)用于土木工程

  目前,具有不同機(jī)能的自動化控制技術(shù)在工程施工機(jī)械中得到了廣泛的應(yīng)用。如攤鋪機(jī)上安裝的自動調(diào)平裝置可實(shí)現(xiàn)攤鋪?zhàn)鳂I(yè)的縱向、橫向自動找平;有一些攤鋪機(jī)還安裝有混合料自動供料裝置,對鋪層厚度進(jìn)行自動控制與管理;有的還實(shí)現(xiàn)了攤鋪機(jī)轉(zhuǎn)向自動化。在推土機(jī)上安裝電子監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)(PIC)、工作裝置參數(shù)自尋優(yōu)PID控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了推土機(jī)的自動監(jiān)控和工作裝置的微機(jī)自動控制。德國帕紹(A.F.pasau)的EST17微處理機(jī)控制裝置使裝載機(jī)傳動系統(tǒng)自動化。液壓挖掘機(jī)的電子載荷傳感系統(tǒng)、故障監(jiān)控系統(tǒng)、自動怠速裝置和工作模式電控系統(tǒng)等,實(shí)現(xiàn)了挖掘機(jī)局部功能自動化控制。

  近年已出現(xiàn)了無線遙控挖掘機(jī)和全自動液壓挖掘機(jī),壓實(shí)機(jī)械的壓實(shí)控制系統(tǒng)(BTM)、隨車監(jiān)測系統(tǒng)等,平地機(jī)鏟刀實(shí)現(xiàn)自動調(diào)平控制,清掃車上采用可編程序控制器以實(shí)現(xiàn)其智能化等。

  1.2自動化作業(yè)在大型機(jī)械設(shè)備控制中的功能開發(fā)

  地面大型機(jī)械包括推土機(jī)、挖掘機(jī)等土方機(jī)械作業(yè)的自動化,將會大大提高作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)生產(chǎn)效率。最早實(shí)現(xiàn)推土機(jī)鏟刀和挖掘機(jī)鏟斗位置控制的是一種以開關(guān)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的反饋控制系統(tǒng)。利用激光實(shí)現(xiàn)推土自動化系統(tǒng)的研究是從70年代中期開始的。1976年開發(fā)研制了推土機(jī)鏟刀的激光控制裝置—激光測平裝置,它由投光器、感光器、控制裝置等組成,由于控制系統(tǒng)存在著速度響應(yīng)問題,當(dāng)時并未用于實(shí)際施工作業(yè)。隨后,由于電子技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了自動控制系統(tǒng)的開發(fā)研究。1993年,日本學(xué)者北郁夫開發(fā)了KOMATSULASER LEVELING SYSTEM,使推土機(jī)車速在5km/h作業(yè)時,平整精度達(dá)到了±3cm。激光自動掘削系統(tǒng)也已用于液壓挖掘機(jī)的作業(yè)中。1992年,日本菊池雄一等開發(fā)研制的激光自動掘削系統(tǒng),如圖1所示。

  圖1液壓挖掘機(jī)自動掘削控制系統(tǒng)

  該系統(tǒng)由自動直線加工系統(tǒng)和激光系統(tǒng)組成。激光感光器測出加工面的激光位置,激光系統(tǒng)測得挖掘機(jī)車體高度,將信號傳送到自動掘削系統(tǒng),系統(tǒng)根據(jù)這些情報(bào)及各傳感元件的信息,將處理后的信號傳給控制挖掘軌跡的各電磁比例控制閥,實(shí)現(xiàn)動臂油缸、斗桿油缸、鏟斗油缸的自動控制。這種控制比一般的施工作業(yè)提高加工精度3倍,提高施工能力1.6倍。

  1.3多功能組合的自動化整合在水下作業(yè)中運(yùn)用

  近期,水下施工作業(yè)在建設(shè)中的需求也越來越多,尤其多功能、高功效自動化整合型的設(shè)備也覆蓋了更多的專業(yè)市場。集深淺作業(yè)、水下焊接、水下切割、水下測量、水下埋設(shè)等多種功能于一體的鉆探機(jī)、管線埋設(shè)機(jī)、機(jī)器人等,滿足了大型水下作業(yè)無人化施工的需要。

  同時,單臺施工機(jī)械無人化開發(fā)研究的同時,多臺設(shè)備、測控裝置聯(lián)動組合的無人化水下施工(機(jī)群控制)的研究也在日益智能化,全天候發(fā)展。

  2自動化控制技術(shù)在工程施工機(jī)械作業(yè)時應(yīng)具備的機(jī)能

  施工機(jī)械作業(yè)主要從事施工現(xiàn)場土、石方面的作業(yè)。此類作業(yè)對象絕大部分較為復(fù)雜,環(huán)境比較惡劣,因此,為了實(shí)現(xiàn)自動化作業(yè),就要求施工機(jī)械在作業(yè)現(xiàn)場內(nèi)要具有確認(rèn)自已位置的能力并同時具有不與現(xiàn)場其它設(shè)備、車輛等發(fā)生接觸的能力,按照既定的路線嚴(yán)格作業(yè)。在這方面要求機(jī)械設(shè)備能對作業(yè)對象土、砂、巖石等的位置、大小,形狀以及它們的特性進(jìn)行正確的認(rèn)識和判斷,從而選擇最佳作業(yè)方式。在多臺機(jī)械、車輛聯(lián)合作業(yè)時,各機(jī)械、車輛的作業(yè)指令是由中央控制室發(fā)出的,控制各機(jī)械車輛的相互配合以及有序進(jìn)行各自的作業(yè)。此外,各作業(yè)機(jī)械、車輛還應(yīng)具有自身獨(dú)立的判斷能力等。當(dāng)然,理論上的探討終歸是紙上談兵,所有的機(jī)能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)都要以科技的發(fā)展為依托。

  2.1機(jī)械車輛的位置判斷和信號采集

  機(jī)械本身安裝有自動體識別系統(tǒng)。它可以使機(jī)械或車輛自行辨認(rèn)各自所處位置?,F(xiàn)代多采用外部和內(nèi)部兩種位置識別法。外部位置識別法是在施工現(xiàn)場的幾處設(shè)定絕對位置基準(zhǔn)點(diǎn),借助于電磁波或超聲波測定機(jī)械或車輛絕對位置的方法;內(nèi)部位置識別法則不需依賴現(xiàn)場設(shè)定的基準(zhǔn)點(diǎn),而是用回轉(zhuǎn)式角度傳感器和車載速度測定傳感器等測定的車輛行走數(shù)據(jù)來確認(rèn)自身運(yùn)動和方位變化。

  2.2自動復(fù)位控制機(jī)能的輸入和輸出

  如果在自動化施工作業(yè)中位置識別機(jī)能確認(rèn)機(jī)械或車輛在作業(yè)中已偏離既定路線,沒有嚴(yán)格按照自動化施工中的既定路線,那么機(jī)械或車輛應(yīng)該具有自動復(fù)位的控制機(jī)能,也稱位置誘導(dǎo)控制技術(shù),它是種操縱控制技術(shù)。使機(jī)械、車輛的方向位置、速度、始終嚴(yán)格按設(shè)定路線進(jìn)行作業(yè)。例如,在工廠和狹窄作業(yè)場地采用的磁力式路徑誘導(dǎo)以及車體偏位、車體姿勢角測定的一些傳感技術(shù)等。

  2.3關(guān)于施工機(jī)群及其控制方面的技術(shù)

  施工過程中,不同種類的機(jī)械要相互配合作業(yè),其形式和方法比較繁雜,在這種情形下要做到井然有序,要實(shí)現(xiàn)自動化、無人化,就應(yīng)該有一個這樣的控制系統(tǒng)——把各種機(jī)械的位置和工作的實(shí)時狀況傳送到中央控制室,再由中央控制室把各機(jī)械作業(yè)方式的指令傳送到位。因此該系統(tǒng)具備以下功能:(1)隨時把握各機(jī)械位置、運(yùn)轉(zhuǎn)狀況,并把它們傳送到中央控制裝置;(2)具有對各機(jī)械傳送數(shù)據(jù)的全作業(yè)狀況進(jìn)行分析的解析系統(tǒng);(3)能夠確定由于工程推后、不測狀況等變化而引起作業(yè)差別的處理方法,并將新的作業(yè)指令傳送到各作業(yè)車輛。

  2.4關(guān)于物性及其評價方面的技術(shù)

  無人化施工作業(yè)必須由機(jī)械自身來判斷地層狀況,選擇合適的作業(yè)方式,具有評價作業(yè)對象物性、品質(zhì)以及相應(yīng)變更、修正作業(yè)條件的機(jī)能。物性評價系統(tǒng)包括作業(yè)對象的特性計(jì)測機(jī)能和對應(yīng)其特性的最佳作業(yè)方式選定機(jī)能兩部分。作業(yè)對象的特性指它們的種類、含水率、密度等物理性質(zhì)以及強(qiáng)度、剛度等力學(xué)性質(zhì)。在進(jìn)行物性方面評價時,也應(yīng)研究并說明機(jī)械與作業(yè)對象物的相互作業(yè)機(jī)理。

  2.5關(guān)于智能化完全取代人工的技術(shù)

  要實(shí)現(xiàn)施工自動化,不僅要有高效處理機(jī)能的機(jī)群中央控制系統(tǒng),而且期望各個機(jī)械(車輛)具有判斷處理自身運(yùn)轉(zhuǎn)狀況的機(jī)能,就相當(dāng)于具有操作手的思維、判斷能力一樣。利用專家系統(tǒng)建立的推理和學(xué)習(xí)機(jī)能,可實(shí)現(xiàn)某種人工智能。

  目前:單臺機(jī)械無人化已進(jìn)入實(shí)用階段。今后此領(lǐng)域的研究將具有以下特點(diǎn):(1)研究開發(fā)高精度、高性能,具有感知性能的傳感元件,如:載荷傳感器、紅外線傳感器、激光傳感器、超聲波傳感器、視覺傳感器、行程傳感器、車速傳感器(具有移動功能)以及車體傾斜計(jì)、滑移控制器、扭矩計(jì)、操縱控制器、回轉(zhuǎn)式編碼器、地基情報(bào)采集系統(tǒng)等;(2)開發(fā)具有最佳行走操縱的自動控制系統(tǒng),以提高機(jī)械的作業(yè)能力、作業(yè)效率以及提高機(jī)械的操作簡便化、機(jī)動化、安全化等。

  3對于施工機(jī)械的無人化和自動化研究的展望

  美國、日本、德國等國在施工機(jī)械無人化、自動化方面已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究開發(fā)工作,并且取得了較大的成果。日本在建筑業(yè)中實(shí)現(xiàn)了從鋼筋配置整接、預(yù)制砼板、地面標(biāo)高和平整度處理等自動化、無人化;在土方機(jī)械施工中實(shí)現(xiàn)了實(shí)時測控土方、挖掘作業(yè)、土方整平作業(yè)的自動控制。還有實(shí)現(xiàn)了隧道開挖、加固、管道鋪設(shè)機(jī)械的自動化。澳大利亞也成功地開發(fā)了無人駕駛自卸車,實(shí)現(xiàn)了在千米以下坑道施工作業(yè)的無人化等。在施工機(jī)械向自動化、無人化發(fā)展的道路上,具有單個或多個自動化功能的施工機(jī)械已開發(fā)成功并得到應(yīng)用。

  
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