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人工智能在电气自动化领域中的应用与前景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为信息技术的重要分支，在各个领域都有着广泛的应用和前景。
在电气自动化领域，人工智能的应用正日益受到重视，并为电气自动化系统的发展带来了巨大的改变。
本文将探讨人工智能在电气自动化领域中的应用情况以及未来的发展前景。
一、人工智能在电气自动化领域的应用1. 机器学习在电力系统中的应用机器学习是人工智能的一项重要技术，通过大量的数据和算法训练，使计算机具备自主学习和决策的能力。
在电力系统中，机器学习可以应用于电力负荷预测、电力设备故障检测和电力市场分析等方面，提高电力系统的运行效率和可靠性。
2. 智能控制系统的开发人工智能可以应用于电力系统和工业自动化领域的智能控制系统开发。
传统的PID控制方法往往需要经验丰富的工程师根据经验来调整参数，而智能控制系统可以通过学习和优化算法，自动调整控制参数，提高控制系统的性能和稳定性。
3. 电力设备状态监测与预测基于人工智能的电力设备状态监测与预测系统，可以通过对大量的传感器数据进行监测和分析，实时判断设备的状态和性能，并预测设备的寿命和故障概率，提前进行维护和修复，降低电力设备故障的风险和成本。
4. 智能配电网的建设智能配电网是将人工智能技术应用于传统电力系统中的重要发展方向。
通过智能化的监测、通信和控制，可以实现对配电网的动态管理和优化调度，提高配电网的可靠性、经济性和可持续性。
二、人工智能在电气自动化领域的前景随着信息技术的不断发展和进步，人工智能在电气自动化领域有着巨大的发展前景。
1. 提高电网的智能化水平人工智能技术的应用将进一步提高电网的智能化水平。
智能电网能够实现对能源的有效调度、用电负荷的优化分配，降低能源消耗和环境污染。
人工智能技术的发展将为智能电网的建设提供强有力的支持。
2. 优化能源管理和节能减排通过应用人工智能技术，可以对各种能源进行智能控制和管理，实现能源的高效利用和节能减排。
人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析【摘要】本文从人工智能技术在电气自动化控制领域的应用进行了深入分析。
在介绍了背景并阐述了研究的重要意义。
在详细介绍了人工智能技术在电气自动化控制中的基本原理，并列举了多个应用案例。
分析了人工智能技术在这一领域中的优势和挑战，并展望了未来的发展趋势。
结论部分指出人工智能技术为电气自动化控制带来新的机遇和挑战，展望了其广阔的应用前景。
本文全面解析了人工智能技术在电气自动化控制领域的应用现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供了有益的参考和借鉴。
【关键词】人工智能技术、电气自动化控制、应用分析、基本原理、应用案例、优势、挑战、发展趋势、未来展望、新机遇、前景广阔1. 引言1.1 背景介绍随着社会的发展和经济的快速增长，电气自动化控制在工业生产、能源领域、智能家居等方面得到广泛应用。
传统的电气自动化控制系统通常采用固定的规则和算法进行控制，但面对复杂多变的环境和需求，这些传统方法已经不能满足实际需求，因此人工智能技术的引入成为解决问题的有效途径。
人工智能技术以其优越的学习能力、智能化决策和自适应性，逐渐在电气自动化控制中得到应用。
通过人工智能技术，系统可以根据实时数据和环境情况自主调节，提高了系统的响应速度和精度，实现了智能化和自动化。
人工智能技术的引入，不仅优化了电气自动化控制系统的性能，提高了生产效率，还为未来的自动化控制系统开辟了新的发展方向。
本文将从人工智能技术在电气自动化控制中的基本原理、应用案例、优势挑战、发展趋势和未来展望等方面进行探讨，旨在深入分析人工智能技术在电气自动化控制中的应用价值和潜力。
1.2 研究意义电气自动化控制是现代工业生产中不可或缺的重要技术，其应用广泛，涉及到许多领域。
随着人工智能技术的不断发展和应用，其在电气自动化控制中的应用也越来越广泛。
人工智能技术可以通过模拟人类的智能思维和学习能力，实现对电气设备和系统的智能控制和管理，提高控制系统的性能和效率，同时降低人为因素和人为错误的风险。
人工智能在电力系统中的应用及发展趋势人工智能是当今世界的热点话题，其在各行各业的应用越来越广泛。
而在电力系统中，人工智能技术也已逐渐被引入和应用。
本文将着重探讨人工智能在电力系统中的应用及未来发展趋势。
一、人工智能在电力系统中的应用电力系统作为一项基础设施，对经济发展和人民生活有重大影响。
同时由于其特殊性质，如基础设施的复杂性、业务流程的复杂性、设备运行维护的复杂性、数据处理的复杂性等，对人工智能的需求非常迫切。
以下是几个人工智能在电力系统中的应用案例：1. 智能供电智能供电是一种通过人工智能技术提高供电稳定性、可靠性、经济性和可维护性的新型供电方式。
它包括智能电表、智能计费、智能停电和智能售电等功能。
通过人工智能技术，可以实现对供电设备的实时监测和分析，并预测故障的发生以及实现故障诊断和处理。
2. 物联网在电力系统中的应用物联网在电力系统中的应用主要包括物联网智能电表、物联网应用管理系统、物联网应用平台等。
物联网技术可以实现设备的实时监测和远程控制，同时对数据进行处理和分析，帮助企业进行设备运行状态的监控和管理。
3. 大数据分析在电力系统中的应用大数据是电力系统中的一个重要来源，并能够为电力系统提供各种业务所需的信息和数据支持。
利用大数据分析技术，可以获得电力系统的运行状态及设备的运行情况，从而为电力企业的管理、业务和决策提供支持。
二、未来发展趋势在未来，人工智能技术的应用将进一步扩展，电力系统也将迎来更多的发展机遇。
以下是未来人工智能在电力系统中的应用趋势：1. 深度学习在电力系统中的应用深度学习是一种新兴的人工智能技术，目前应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。
深度学习技术在电力系统中的应用包括供电质量的判断、故障诊断和设备运行状态分析等领域。
通过深度学习技术，可以更好地提高电力系统的运行效率和质量。
2. 人工智能与云计算的结合云计算技术以其大容量、超高速、支持平台互用的特点，与人工智能技术的结合可以更好地支持电力系统的实时监控和管理。
人工智能在电气工程领域中的应用简介：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机系统模拟和实现人类智能的方法和过程。
随着科技的不断进步，人工智能正在被广泛应用于各个领域。
其中，电气工程是一个特别适合人工智能应用的领域，因为电气工程本身就需要大量的数据处理和智能决策。
X光机器人在输电线路检测中的应用：输电线路在使用过程中经常会出现一些问题，例如绝缘子松动、导线弯曲或断裂等。
传统的检测方式需要人工巡视，效率低下且存在一定的安全风险。
而通过引入人工智能技术，可以开发出一种称为X光机器人的设备，它可以自动巡视电力线路，通过高精度摄像头和机器学习算法检测输电线路的问题。
X光机器人可以在无人机的辅助下进行检测，大大提高了检测效率，并降低了操作人员的风险。
智能变电站的建设：传统的变电站存在一些问题，例如设备的运行维护需要大量的人力和物力投入，而且很难实现实时监测和智能控制。
人工智能在电气工程中的应用可以解决这些问题。
通过将传感器和数据采集设备部署在变电站中，可以实时获取设备的运行状态和数据。
然后，通过机器学习算法分析这些数据，可以实现设备故障的早期预警和智能控制。
智能变电站的建设可以大大提高能源的利用效率，并减少环境污染。
智能电网的建设：传统的电网管理往往依赖于人工，容易出现人为失误和运营效率低下的问题。
通过引入人工智能技术，可以构建一个智能电网系统，实现对电能的自动分配和精确控制。
智能电网通过网络连接各个终端设备，包括发电设备、变电站、输电线路等，通过实时监测和数据分析，可以实现对电网系统的自动化管理。
智能电网的建设可以提高电网的安全性和稳定性，并为用户提供更加可靠和高效的电力供应。
智能控制系统的开发：电气工程中智能控制系统是一个重要的研究方向。
传统的控制系统需要人工设定参数并进行调节，对于复杂的电气设备来说，这个过程非常复杂和耗时。
而通过引入人工智能技术，可以开发出一种智能控制系统，它可以通过学习和优化算法自动调节参数，实现对电气设备的自动控制。
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文人工智能在电气工程自动化中的应用摘要：随着人工智能技术的快速发展，其在电气工程自动化领域的应用也日益广泛。
本文将探讨人工智能在电气工程自动化中的应用，并分析其在电力系统、智能电网、工业自动化和智能家居等方面的具体应用案例。
通过对相关文献的综述和分析，本文总结了人工智能在电气工程自动化中的优势和挑战，并展望了未来的发展趋势。
1. 引言随着信息技术的快速发展，人工智能作为一种新兴的技术手段，在电气工程自动化领域得到了广泛应用。
人工智能技术能够模拟人类的智能行为，通过学习和推理来解决复杂的问题。
在电气工程自动化中，人工智能技术能够提高系统的智能化程度，提升工作效率和质量，降低能源消耗和环境污染。
本文将重点探讨人工智能在电气工程自动化中的应用，并分析其优势和挑战。
2. 人工智能在电力系统中的应用2.1 智能电网智能电网是一种基于信息技术和通信技术的电力系统，它能够实现电力的高效传输和分配。
人工智能技术在智能电网中的应用主要包括负荷预测、电力调度和故障诊断等方面。
通过对历史数据的分析和建模，人工智能能够准确预测负荷需求，提前做好电力调度，从而降低能源的浪费。
此外，人工智能还能够通过对电力系统的监测和分析，实现故障的自动诊断和修复，提高电力系统的可靠性和稳定性。
2.2 智能电表智能电表是一种能够实时监测电力消耗的设备，它能够通过与智能电网的连接，实现电力的智能分配和管理。
人工智能技术在智能电表中的应用主要包括电力消耗分析、能源管理和电力优化等方面。
通过对电力消耗数据的分析和建模，人工智能能够帮助用户了解自己的用电习惯，并提供相应的节能建议。
此外，人工智能还能够通过对电力系统的优化调度，实现电力资源的最优分配，减少能源的浪费。
3. 人工智能在工业自动化中的应用3.1 智能制造智能制造是一种基于信息技术和通信技术的制造方式，它能够实现生产过程的智能化和自动化。
人工智能技术在智能制造中的应用主要包括生产计划优化、质量控制和机器人控制等方面。
电气工程自动化中人工智能的运用随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用，其中电气工程自动化是一个重要的领域。
人工智能在电气工程自动化中的运用，不仅提高了生产效率，降低了成本，还使电气系统更加智能化、可靠化和安全化。
本文将重点探讨在电气工程自动化中人工智能的运用。
1. 提高生产效率在电气工程中，很多重复性的工作可以通过人工智能技术来完成，比如传统的电气系统维护和监控，通过人工智能的技术手段可以实现自动化的监控和运行，大大提高了生产效率，减少了人力资源的浪费。
2. 降低成本传统的电气工程需要大量的人力资源和财力投入，而人工智能技术的应用可以降低成本，减少人力资源的消耗，提高了整体的效益。
3. 提升电气系统智能化水平人工智能技术可以通过数据分析和学习，提升电气系统的智能化水平，使得系统能够更好地根据环境和工作状态做出反应，提高了系统的灵活性和适应性。
4. 加强电气系统的可靠性通过人工智能技术，可以提前对电气系统进行故障预测和预防，及时处理潜在的问题，提高了电气系统的可靠性和安全性。
1. 智能监控系统传统的电气系统监控通常需要人工进行，监控范围有限且容易出错，而引入人工智能技术后，可以实现对整个电气系统的智能监控和分析，提高了监控范围和准确性。
2. 故障诊断与预测4. 数据分析和优化三、人工智能在电气工程自动化中的挑战与展望1. 数据安全和隐私保护随着人工智能技术的应用，电气系统中产生的大量数据需要进行收集和分析，但是在此过程中存在着数据安全和隐私保护的难题，需要加强相关的技术和法律法规的保障。
2. 技术集成和应用人工智能技术的应用需要和现有的电气工程自动化技术进行有效的集成，需要开发更加智能化的软硬件设备，推动人工智能技术在电气工程中的深度应用。
3. 人才培养人工智能技术的应用需要具备相关技术和知识的人才，目前人才短缺是一个较大的挑战，需要加强相关领域的人才培养和引进，保障人工智能技术在电气工程中的顺利应用。
电气工程中的智能控制技术应用研究进展在当今科技飞速发展的时代，电气工程领域取得了显著的进步，其中智能控制技术的应用发挥了至关重要的作用。
智能控制技术以其高效、精准和自适应的特点，为电气工程的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将对电气工程中智能控制技术的应用研究进展进行详细探讨。
智能控制技术是一种融合了多种学科知识的先进控制方法，它能够处理复杂的、不确定性的系统，并且具有自学习、自适应和自优化的能力。
在电气工程中，智能控制技术主要应用于电力系统、电机控制、电气传动、智能电网等多个方面。
在电力系统中，智能控制技术的应用有效地提高了系统的稳定性和可靠性。
例如，通过智能控制技术对电力系统的潮流进行优化控制，可以实现电力的合理分配，降低网络损耗，提高能源利用效率。
此外，智能控制技术还可以用于电力系统的故障诊断和预测。
利用先进的传感器和数据分析算法，能够实时监测电力设备的运行状态，及时发现潜在的故障隐患，并提前采取措施进行预防和修复，从而大大减少了停电事故的发生，保障了电力供应的连续性和稳定性。
电机控制是电气工程中的一个重要领域，智能控制技术的应用使得电机的控制性能得到了显著提升。
传统的电机控制方法往往难以满足高精度、高动态性能的要求，而智能控制技术如模糊控制、神经网络控制等则能够有效地解决这些问题。
以模糊控制为例，它不需要精确的数学模型，而是根据专家经验和模糊规则来进行控制，对于具有非线性、时变特性的电机系统具有很好的控制效果。
神经网络控制则通过对大量数据的学习和训练，能够自适应地调整控制参数，实现对电机的精确控制。
电气传动系统在工业生产中有着广泛的应用，智能控制技术的引入极大地改善了传动系统的性能。
例如，在数控机床、机器人等设备中，采用智能控制技术可以实现高精度的位置控制和速度控制，提高生产效率和产品质量。
此外，智能控制技术还可以实现电气传动系统的节能控制，根据负载变化自动调整电机的运行状态，降低能耗。
智能电网是未来电网的发展方向，智能控制技术在其中发挥着关键作用。
人工智能在电气工程及自动化中的应用I 引言人工智能是一种模拟人类智能的技术，可以分为专家系统、神经网络、遗传算法和基于知识推理等，它不仅是当今科学技术发展的方向，也是未来的趋势，正在深刻影响着人类的生活和社会发展。
在电气工程及自动化领域，人工智能的应用也是极为广泛和重要的。
2 人工智能在电气工程中的应用1.人工智能在电网调度与能源管理中的用途。
传统的电力系统依赖于人工决策，难以处理大规模电力系统的复杂问题，而基于人工智能的电网调度和能源管理系统能够自动完成实时功率控制，实时电能预测和调度，并提供响应式负载管理策略，使得系统更加智能化和高效化。
2. 基于人工智能的电气故障检测与修复。
在电气设备中，故障的检测和修复显得尤为关键，传统手段存在着检测到设备实际发生断路等故障时，处理不及时、处理质量差、检修不彻底等问题。
在此方面，基于人工智能的故障检测和修复技术能够自动监测电气设备的运行数据，实时检测可能的故障，自动诊断，为维护人员提供参考和支持，更快更准地解决故障问题。
2.人工智能在智能化制造中的应用。
工业生产中，基于人工智能的机器视觉技术可以自动地进行质量控制，智能机械臂可以完成复杂的操作任务，通过精准监测和控制能源与物料的流动，实现资源的优化配置和节约，调整生产过程的参数，实现智能化高效化生产。
3 人工智能在自动化中的应用1.基于人工智能的自动化控制技术。
人工智能技术对自动化控制提供了新的思路。
智能控制系统采用了模糊控制、模型预测控制、遗传算法和神经网络等技术，为自动化系统的控制和管理提供了全新的手段和理念。
2.人工智能在机器人控制领域的应用。
人工智能技术的不断发展，使得机器人控制也得到更多的应用。
机器人控制基于人工智能技术，使得机器人可以自主完成任务，同时，机器人的操作行为也更加的智能化和高效化。
4 人工智能与智能电网的关系1.智能电网的特点。
智能电网采用了先进的通信和控制技术，能够实现电能的智能分配、计量、交易和管理等功能。
电气传动系统的智能控制前言：随着科学技术的发展，人工智能系统已逐步取代传统的机械系统，人工智能的应用，可以实现电气自动化传统系统，电气自动化传统系统的实现，不仅可以提高电气传统的速率，也可以提高传动质量，因此，本文对智能控制技术进行概述，探讨智能控制在电气传动系统中的应用。
一.智能控制简介智能控制是现代自动控制领域内一个全新的词汇，但是其凭借着自己独特的控制优势已经迅速的发展起来，如今已经广泛的应用到了各个领域中。
相信在不久的将来，智能控制系统也能为电力行业带来崭新的面貌。
与大多数理论产生的背景一样，智能控制也是为了解决工程技术问题而在实践中产生并发展起来的一个理论。
随着“自动化”理念的逐渐深入以及社会对控制要求的不断提高，以前的控制理念早已不能跟上社会发展的脚步，随之，智能控制理念就逐渐出现了。
按以往的经验来看，在电力等行业中，手动控制虽然控制效率差但其效果很好，只要技术熟练，工作人员就能操作自如，因此人们就想到了用计算机模拟人的操作来进行控制的方法，这就是我们所说的智能控制。
计算机技术可以在判断，推理，计算，数据处理，信息收集等诸多方面模仿人的思维模式，这也是智能控制实现的基础。
二.人工智能控制系统的内涵及优势分析1.智能控制概述和系统特点智能控制是指通过智能控制器实现的自动化控制，通过借助计算机技术、智能自动化控制技术按照人的意愿来实现对生产过程的控制，由于传统的控制技术对数学模型框架有更高的要求，而智能控制可以有效解决传统控制系统中所存在的问题，通过高效的信息处理和自动调节，从而实现系统自动优化的控制过程。
因此，智能控制系统的生产控制有效解决了复杂的系统控制，智能控制系统具有以下特点：第一，智能控制具有高效处理的能力，尤其是控制系统中的数学模型，智能控制系统可以结合数学理论和被控制对象的实际情况来控制生产过程，采用定性、定量的方式来分析被控制对象的现有参数。
从而实现复杂的生产控制；第二，智能控制与传统的控制方法相比，更具有灵活性、智能化的特点，其主要按照人的意愿和思维方式来实现生产的控制；第三，智能控制系统可以自动调节和改变控制结构，对控制结构的变化参数进行分析，当发现控制结构的参数发生偏差时，智能控制系统可以通过调节参数变化来改变控制结构；第四，智能控制系统就苦于信息分析、处理功能，智能控制的基本工作原理是根据人的大脑思维方式来实现对生产过程中的信息处理，通过对被控制对象的信息进行判断，最终做出决策内容。
人工智能在电气传动中运用的进展摘要：本文论述了人工智能在电气传动领域的发展概况。
其中主要包括模糊控制、神经网络和遗传算法的应用特点及发展趋势等关键词：神经网络控制模糊神经元控制自适应控制一、引言人工智能控制技术一直没能取代古典控制方法。
但随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术(人工神经网络、模糊控制、模糊神经网络、遗传算法等)所替代。
这些方法的共同特点是：都需要不同数量和类型的必须的描述系统和特性的“a priori”知识。
由于这些方法具有很多优势，因此工业界强烈希望开发、生产使用这些方法的系统，但又希望该系统实现简单、性能优异。
由于控制简单，直流传动在过去得到了广泛的使用。
但由于它们众所周知的限制以及DSP技术的进步，直流传动正逐渐被高性能的交流传动所取代。
但最近，许多厂商也推出了一些改进的直流驱动产品，但都没有使用人工智能技术。
具信使用人工智能的直流传动技术能得到进一步的提高。
高性能的交流传动瞬态转矩的控制性能类似于他励直流电机的控制性能。
现有两种高性能交流传动的控制方法：矢量控制(VC)和直接转矩控制(DTC)。
矢量控制是德国的研究人员在二十多年前提出的，现在已经比较成熟，并已广泛应用，很多生产厂商都推出了他们的矢量控制交流传动产品，最近又大量推出了无速度传感器的矢量控制产品。
尽管在高性能驱动产品中使用AI技术会极大地提高产品的性能，可是到目前为止只有两个厂家在他们的产品中使用了人工智能(AI)控制器；直接转矩控制是大约在十五年前由德国和日本的研究人员提出的，在过去十年中得到大量的研究，现在ABB公司已向市场推出了直接转矩控制的传动产品，使得人们对直接转矩控制的研究兴趣增加，将来在直接转矩控制中将会用到人工智能技术，并将完全地不需要常规的电机数学模型了。
英国CT公司(Control Technique plc)推出了世界上第一台统一变频器(Unidrive)，其他一些公司也推出了相应的产品，现在这些产品都没有使用人工智能技术，“统一”的概念完全依靠软件实现，这就为软计算技术的实现提供了条件。
具信在将来统一变频器将使用直接转矩控制以及各种形式的矢量控制，单一使用直接转矩控制技术的产品将遭到淘汰。
本文也将讨论人工智能在统一变频器中运用的一些方面，同时也包括AI控制器在VC和DTC中的运用。
AI控制器能否工业运用的关键一点是：实现这些控制器的硬件和软件。
大多数DSP控制的驱动器都有足够的计算能力实现人工智能的算法，并且都能得到大多数人工智能控制器软计算所需要的信号。
通过运用适当的控制策略，就能大大地减少计算和硬件的负担，从而把注意力集中于提高驱动器的性能、鲁棒性和可靠性上面。
在将来，智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中将得到广泛应用。
但是，还有很多研究工作要做，现在还只有少数实际应用的例子（学术研究组实现少，工业运用的就更少了），大多数研究只给出了理论或仿真结果，因此，常规控制器在将来仍要使用相当长一段时间。
二、人工智能控制器的优势文献中，不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。
但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经，以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。
这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。
这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。
例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。
（3）它们比古典控制器的调节容易。
（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
（5）运用语言和响应信息可能设计它们。
（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。
现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对必须具体对象具体设计。
（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。
（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。
（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（11）它们很容易扩展和修改。
人工智能控制器可分为监督、非监督或增强学习型三种。
常规的监督学习型神经网络控制器的拓朴结构和学习算法已经定型，这就给这种结构的控制器增加了限制，使得计算时间过长，常规非人工智能学习算法的应用效果不好。
采用自适应神经网络和试探法就能克服这些困难，加快学习过程的收敛速度。
常规模糊控制器的规则初值和模糊规则表是既定“a－priori”型，这就使得调整困难，当系统得不到“a－priori”（既定）信息时，整个系统就不能正常工作。
而应用自适应AI控制器，例如使用自适应模糊神经控制器就能克服这些困难，并且用DSP比较容易实现这些控制器。
常规模糊逻辑控制器的设计经常使用尝试法。
需要“a－priori”信息，如运用自适应智能控制器就不需要“a－priori”（a－priroi规则库和隶属函数）信息。
值得注意的是，与常规非自适应智能控制器相反，它根据输入信号更新它的“参数”，换句话说，它对变化的输入信号具有适应性。
自适应控制器分两类：间接和直接控制器，间接自适应人工智能控制器有一个实时辩识模型，用于控制器的设计，间接控制器在每个采样周期需要采样控制对象的输入和输出信号，辩识器和控制器有很多形式，而直接AI控制器用特性表来实现对控制对象的控制，这个特性表由两个连续采样周期间的误差的变化量构成，用来控制电流响应。
如用模糊逻辑控制器，最简单的应用可能是标量因子的运用。
这种方法用现在的非自适应驱动器很容易实现，因而对工业界具有很大的吸引力。
用改变隶属函数形状的方法可实现相似的效果。
这种运用也可能通过改变规则来实现，如用直接AI控制器来实现，就是自适应控制器。
它在每个采样瞬间先使用上一个采样周期采用的规则，如果得不到满意的特性，就用新的规则替代，从而得到满意的特性。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。
有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
三、人工智能在电气传动控制中的运用这一部分主要讨论人工智能在交直流传动中运用的进展。
值得指出的是这是一个广阔的领域，在过去二年中，研究活动极快的增长，本文只是概括一下人工智能在电气传动中的运用这一领域的进展，不可能覆盖研究的每一个可能领域。
AI控制器在直流传动中运用的大多数研究集中于模糊逻辑应用，在人工神经网络和其它智能控制的研究还很少。
下面主要讨论模糊、神经元和模糊神经元和模糊神经元控制器在交直流传动中的应用。
(一)人工智能在直流传动中的运用1.模糊逻辑控制应用主要有两类模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。
到目前为止只有Mamdani模糊控制器用于调速控制系统中。
限于篇幅本文不详细讨论其中的原因。
值得注意的是这两种控制器都有规则库，它是一个if－then模糊规则集。
但Sugeno控制器的典型规则是“如果X是A，并且y是B，那么Z=f(x,y)”。
这里A和B是模糊集；Z=f(x,y)是x,y的函数，通常是输入变量x,y的多项式。
当f是常数，就是零阶Sugeno模型，因此Sugeno是Mamdani控制器的特例。
Mamdani控制器由下面四个主要部分组成：（1）模糊化实现输入变量的测量、量化和模糊化。
隶属函数有多种形式。
（2）知识库由数据库和语言控制规则库组成。
开发规则库的主要方法是：把专家的知识和经历用于应用和控制目标；建模操作器的控制行动；建模过程；使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。
（3）推理机是模糊控制器的核心，能模仿人的决策和推理模糊控制行为。
（4）反模糊化实现量化和反模糊化。
有很多反模糊化技术， 纾 畲蠡 茨： 屑淦骄 际醯取?BR>下面的表1由64个语言规则组成，是用于电气传动控制系统的一种可能规则表这个规则表相当大，实际应用中往往进行简化。
在各种出版物中，介绍了许多被模糊化的控制器，但这应与“充分模糊”控制器完全区分开来，“充分模糊”控制器才是完全意义上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于实现，往往通过改造现有古典控制器得以实现，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊逻辑改变控制器的比例、积分参数，从而使系统的性能得到提高（17），控制器参数的微小变化可能导致特性的极大提高，被模糊化的控制器参数调整方法如下：P（ti）=P（ti－1）＋kP＊CP，I（ti）=I（ti－1）＊CI。
但如应用“充分”模糊逻辑控制器，系统响应远远优于FPIC和最优古典PI控制器，用于最优化常规控制器的计算时间比模糊化控制器所需的时间多得多。
因此，使用最小配置的FPIC控制器是可能的选择之一，事实上，这也是用现有驱动装置实现的最简单方法。
在许多电气传动文献中，介绍了用模糊逻辑控制器替代古典PI控制器（主要是速度调节器）改进系统响应的方法。
可是，文献（18）详细探讨了模糊逻辑控制器用于三环直流电机控制系统中所有环节（速度、电流和励磁）的设计和调整的方法。
作者也介绍了PI和PD 控制器，文献（9）介绍了最小配置模糊控制用于直流传动中的可能性以及组合模糊控制器用于直流传动中得到满意响应的可能性。
下节讨论模糊神经控制的直流传动装置时，我们将讨论这种速度和电枢电流调节器组合成单一控制器的情况。
2. ANNS的应用过去二十年，人工神经网络（ANNS）在模式识别和信号处理中得到广泛运用。
由于ANNS 有一致性的非线性函数估计器，因此它也可有效的运用于电气了传动控制领域，它们的优势是不需要被控系统的数学模型，一致性很好，对噪音不敏感。
另外，由于ANNS的并行结构，它很适合多传感器输入运用，比如在条件监控、诊断系统中能增强决策的可靠性，当然，最近电气传动朝着最小化传感器数量方向发展，但有时，多传感器可以减少系统对特殊传感器缺陷的敏感性，不需要过高的精度，也不需要复杂的信号处理。
误差反向传播技术是多层前聩ANN最常用的学习技术。
如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数，多层ANN只能实现需要的映射，没有直接的技术选择最优隐藏层、结点数和激励函数，通常用尝试法解决这个问题，反向传播训练算法是基本的最快下降法，输出结点的误差反馈回网络，用于权重调整，搜索最优。
