人工智能控制技术十篇

人工智能控制技术 篇1

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。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。

2 人工智能控制器的优势

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。

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。

3 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。

3.1 人工智能在直流传动中的运用模糊逻辑控制应用

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:

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;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;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;反模糊化实现量化和反模糊化。有很多反模糊化技术, 例如, 最大化反模糊化, 中间平均技术等。

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。

3.2 人工智能在交流传动中的应用模糊逻辑的应用

在大多数讨论模糊逻辑在交流传动中运用的文章中, 都介绍的是用模糊控制器取代常规的速度调节器, 可英国Aberdeen大学开发的全数字高性能传动系统中有多个模糊控制器, 这些模糊控制器不仅用来取代常规的PI或PID控制器, 同时也用于其他任务。该大学还把模糊神经控制器用于各种全数字高动态性能传动系统开发中。也有一些优秀的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。讨论这种技术的第一篇文章发表于1992年。该文中讨论了两种控制策略, 如用第一种策略, 规则表有36条规则, 模糊控制器的输入是磁通和转矩误差, 根据转矩和磁通误差, 改变磁通矢量的辐值和旋转方向, 反模糊化技术用到的是中心梯度法, 第一种策略没有考虑最优电压矢量选择的梯度。而第二种策略考虑了, 这种方案被成功地实现了。

神经网络的应用

非常少的文章讨论神经网络用于交流电机的控制, 大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。文献介绍了使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控制算法的最优化。该方案使用实验数据, 根据负载转矩和初始速度来确定最大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法 (梯形控制法) 相比具有更好的性能, 并且大大减少了定位时间, 对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。文献用两个ANNS控制和辩识感应电机, 但只给出了仿真研究。这是第一篇讨论神经网络在感应电机控制中的应用, 这个方案与3.1节中讨论的直流驱动方案类似, ANNS的结构是多层前馈型, 运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成, 一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流, 另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。该文讨论了这些控制方案与常规方案的各种优点。

结论:本文试图对人工智能电气传动控制系统领域的进展做一回顾。内容涉及模糊控制、神经网络、模糊神经网络在电气传动系统中的应用, 讨论了模糊、神经和模糊神经控制器等人工智能技术的优点。也讨论了人工智能最小配置的应用。但到目前为止, 使用人工智能技术的变速传动工业产品才刚刚出现, 只有少数公司推出他们的产品。虽然使用人工智能技术的实际产品和应用还不多, 但不久的将来, 人工智能技术在电气传动领域将会取得重要的地位, 特别是自适应模糊神经控制器将在高性能驱动产品中得到广泛使用。

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

参考文献

[1]张玉清.计算机通信网安全协议的分析研究[D].西安电子科技大学, 2000.

人工智能控制技术 篇2

人工智能是在上个世纪五十年代的一次国际会议上提出来的, 这种技术属于在社会科学领域和自然可选领域的一门交叉学科, 自从这个概念的产生以后就得到了快速的发展。在上个世纪的七十年代以来, 人工智能技术一直是被视为是世界的最为尖端的三大技术之一。人工智能主要的研究方向就是如何利用计算机来对人类的某些智能行为或者说思维进行模拟, 通过一定的技术手段制造出某些类似于人类的计算机。这种技术包含的学科是十分的多样的, 它涉及哲学、神经学、控制论、数学等很多的学科, 对于人工智能来说, 这种技术的目标就是通过一定的研究来制造能够完成人类某些工作的智能机器人, 人工智能是不会超过人的智能的。

当前, 我国的产业经营的主要形式还是一些劳动密集型的企业为主, 生产的效率依然是比较低的, 但是随着人工智能技术的发展, 我国必将从传统的产业经济形势中转化出来, 向技术密集型进行转变, 这是经济发展的大势所趋也是社会经济发展的必然要求。人工智能在电器自动化领域中的应用也是越来越广泛, 能够像人类大脑一样的对外接信息进行相关的收集、分析处理等一系列的工作, 拥有进行一定生产的判断能力和事件的处理能力, 可以极大地提高工作的生产效率, 也能够有效的对产业结构进行一定的优化升级。

二、人工智能在生产中的优势

1、性能较强, 对于人工智能技术来讲, 可以通过对相关技术参数的调整来很大程度上的提高有关的性能。

2、进行人工智能的设计思路是比较简单的, 在以往的对传统控制器进行设计的时候, 一般都是需要根据有关的控制对象的模型进行设计, 但是在进行模型建造的工作过程中往往会出现很多的不确定性因素.

3、使用起来更加的方便, 对于传统的控制起来讲人工智能控制器的使用更加的便捷, 这种控制器对于新的信息或者数据的适应性是超过古典的控制器的, 在进行设计时, 即便没有相关专家的技术以及经验设计人员也可以通过运用有关的相应信息进行设计工作

4、一致性比较高, 相比较于传统的控制算法只是针对某一种具体的对象来说, 人工智能的控制算法不是根据一定的具体设计对象而设计, 所以也就可以更好的适应多种工作, 对于指定的或者是未指定的工作都有一致的评估。

5、可靠性比较高, 人工智能的使用可以有效的替代传统的设备的一部分工作, 这样可以有效的保证电力系统在操作中具有更加快捷、更加方便的优点。

三、电气自动化领域对于人工智能技术的应用

最近几年人工智能技术在我国得到了很快速的发展, 对于人工智能的研究和应用也是逐步的发展起来, 特别是在电气自动化领域中的人工智能发展是十分迅猛的。在有些的电气自动化的领域中出现某些问题的时候, 人工智能已经能够在独立的条件下对产品进行保护和管理。

(一) 利用人工智能对事故、故障的处理

尽管现在在电气自动化的控制使用过程中的事故、故障不太常见, 但是这种故障或者事故又是不可避免的。在这一方面人工智能的优势是极为突出的, 特别是在变压器或者发动机发生故障的时候。下面举几个例子, 比如说如果像以往那样在通过对变压器气体的收集、分析的结果对变压器的故障状态进行判断的话不仅会导致人力物力的浪费, 并且也很难在短时间内进行有效的检测, 相比较而言人工智能可以直接的根据一些知名专家的技术作为指导, 并且根据相关数据的收集可以将有关的故障情况进行对比, 这样可以直接的选择对故障问题进行分析, 从而得出相关的结论。这种通过人工智能对故障进行分析处理的办法不仅能够在很大程度上节约故障的处理时间而且利用人工智能技术的问题处理正确率是有保障的。

(二) 可以对产品的设计进行优化

传统的电气设计主要选择的是将以往的各种经验与技术进行结合, 客观的说, 这样的设计技术含量并不是特别的高。并且相关的设计过程还是比较的复杂, 设计产品的效率是比较低的。 随着最近几年在相关领域的投资在加大, 以及人工智能领域的快速发展, 在很多的包括电气自动化控制领域也在逐渐的走向人工智能化的道路, 这种到方法不仅拥有更高的设计效率, 而且精确度也有所上升, 这样无疑就对提高工作效率做出了贡献。

(三) 可以有效的简化电气自动化流程

在电气自动化的操作过程相对来说是比较复杂的, 并且在整个过程中都是需要进行严格的操作, 不能在任何阶段出现一点问题, 如果出现问题很有可能导致很严重的后果, 进而影响到相关的生产活动, 造成一定的经济损失, 所以在电器设备的工作过程中, 如何能够简化相关的工作流程, 人工智能技术就可以很好的解决这个问题, 人工智能可以将日常生活中的相关信息进行收集并且能够做到在发生同样的故障后找到类似的情况进行借鉴, 然后找到相关的解决办法。这样也就很大程度上的简化了自动控制的流程。

四、结语

随着社会的进步以及科学技术的发展, 人工智能技术的发展也是取得了很大的成就。并且随着相关技术研究的深入, 人工智能已经在很多领域的得到广泛的应用, 在电气自动化控制中适当的引进人工智能技术可以有效的提高工作效率, 同时也为传统的电器自动化管理带来了挑战和转机, 正确合理的利用人工智能技术在电气自动化控制中的应用必然有着更加光明的前景。

参考文献

[1]马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技.2014 (S1)

人工智能控制技术 篇3

关鍵词：人工智能 电气 自动化

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法 技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支 它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器．该领域的研究包括机器人．语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制，电力电子技术、信息处理、试验分析 研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化，让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是电气自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展．也有利于提高电气设各运行的智能化水平．对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性．加快生产效率都有重大意义。

1、人工智能应用理论分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质．并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面．计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产．流通、交换、分配等关键一环．实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

2、人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但Al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Al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。

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。

3、人工智能的应用现状

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。

3.1 优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

3.2 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

3．3智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开．但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法．因而它的应用实例最多。

4、结语

人类智能主要包括三个方面．即感知能力．思维能力 行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的 机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解．逻辑推理与定理证明，自然语言理解 自动程序设计．专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征．表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化．因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。

参考文献：

[1]陆伟民．人工智能技术及应用[M].上海： 同济大学出版社,1998．

智能控制技术工程机械控制论文 篇4

一、智能控制技术在工程机械控制中的应用

1。控制目标和策略

在实际工作中，极其的作业形式和作业方法都存在着一定的差异，所以智能控制技术在控制目标和控制策略的选择上也存在着很大的不同。在智能控制技术应用于挖掘机领域方面，其主要要实现的控制目标就是要实现节能环保，同时也要提高机械生产的效率。智能控制技术使用在压路机领域方面主要就是要实现碾压的质量和压实的速度。当前挖掘机主要有两种控制策略，一是“负载适应控制”另一种是“动力适应控制”。负载适应控制主要就是指在发动机发出功率已经稳定的情况下，液压系统能够根据实际的需要对自身的运行状态进行适当的调整，从而使其能够以最佳的状态来完成工作。动力适应控制就是在实际的工作中发动机要根据运行的具体情况支持发动机的动力输出，这也极大的节约了能源。采用“负载适应控制”技术的挖掘机，一般设有几种动力选择模式，如最大功率模式，标准功率模式和经济功率模式，每种模式下的发动机输出功率基本恒定，同时液压泵业设有几条恒功率曲线与之匹配。由于系统中采用了发动机速度传感控制技术(ESS控制技术)，在匹配时将每种功率模式下的泵的吸收功率设定为大于或等于该模式下的发动机输出功率，这样可以使液压系统充分吸收利用发动机的功率，减少能量损失。还可以通过对泵的吸收功率的调节，协调负载与发动机的动力输出，避免发动机熄火。在实际的工作中，操作人员需要根据作业面的具体情况选择发动机电费模式，所以这种方式在实行的过程中还需要一定的人工参与，如果操作不当，非常容易造成浪费的现象。采用动力适应控制以后挖掘机就能够开启自动控制的模式，在作业的过程中，该技术可以根据实际的需要为发动机的运行提供一定的动力，这样也有效的避免了资源和能源的浪费现象，该系统可以根据机械运行的实际需要来供给动力，在运行的过程中不需要过多人工的操作和参与，在经济性和高效性上都有着很好的表现。这一系统的运行思路是让机器对施工的具体情况进行有效的识别，同时根据其分析的具体状况制定适当的解决办法，发动机和该系统在运行的过程中会对运行的状态进行适当的调整，这样就能够保证其在运行的过程中处于良好的状态。在挖掘机智能控制技术中还需要一些节能和为操作提供方便的方法，采用这些方法能够更好的对系统进行维护和保养，能够更加有效的提升整个系统的性能和运行质量。智能压路机在使用智能控制技术的过程中需要根据设定的质量和目标对压实的效果进行有效的检测和控制，同时还要通过系统的自我调节来寻找最佳的`解决方案。

2。控制方法，任何智能控制系统包含三个过程：

(1)采集信息;

(2)处理信息并做出决策和思考;

(3)决定执行。挖掘机是通过检测液压系统得运行参数来识别载荷大小的，如检测液压系统中泵的控制压力，泵的输油压力和各机构(行走，回转，动臂提升和斗杆收回)的工作压力等。有的还检测先导手柄的位移量和系统流量等。挖掘机控制器根据采集的信息，通过模糊控制理论推理出所需功率的大小和发动机的最佳转速。执行决定的过程是由控制器驱动发动机油门执行器，使发动机设定到理想的转速和输出功率。而压路机是通过连续检测振动轮的振动加速来识别地面压实质量的。振动轮内的旋转偏心快产生的振动，理论上是一条正弦曲线。当振动轮在地面上振动时，曲线总是被扰动的，在软地面上额度扰动小，在硬地面上的扰动大。通过对压路机振动轮的加速度进行快速傅立叶变换处理，能够计算出地面压实的数据。

二、结语

猪人工授精技术质量控制 篇5

1 选用具有种用价值的优良公猪

1.1 种公猪品种

杜洛克猪、大约克夏猪、长白猪及配套系等优良品种 (系) 。

1.2 种公猪来源

必须来源于有《种畜禽生产经营许可证》资质的原种场、一级扩繁场或全国种猪联合育种协作组的种猪场。优先选用经过生产性能测定和遗传评估的优秀公猪, 个体标识清楚, 三代系谱和种猪合格证。

1.3 种公猪外貌质量要求

种公猪应具有典型的品种 (系) 外貌特征, 生长发育良好, 体质健康, 无遗传缺陷, 生产性能符合种用要求。体型优良、具有与年龄相当的生长发育水平, 背腰腹线平直, 腿臀丰满, 睾丸发育正常、大小均匀, 雄性特征明显, 肢蹄粗壮。

1.4 淘汰劣质公猪

全面鉴定现有采精公猪, 对无配种资质、无种猪系谱资料、外貌体质和生产性能不符合品种种用要求的, 均为不合格劣质公猪, 予以淘汰更换。

2 建设标准化人工授精站

2.1 站址选择

根据母猪饲养量分布和交通状况, 确定公猪站的布局数量, 分区域统一供精。站址离工厂、养殖场、屠宰场、学校、居民区等500 m以上, 站点位于配种范围内较集中的中心位置、交通方便、水电充足、地势干燥平坦、背风向阳。

2.2 站内布局

分为生活区、生产区、生产附属设施区、隔离舍等。生产区应建公猪舍、采精室、精液处理室、消毒室等设施。公猪舍可建单列式或双列式, 单栏面积9~12 m2, 有运动场、安装水帘等温控设备。采精室与公猪舍相邻, 面积≥10 m2, 平坦防滑。精液处理室面积≥10 m2, 与采精室相邻, 之间设立一个小窗口, 便于递传精液, 在内紧贴墙壁设高0.9 m、面积4 m2左右的操作台, 上铺瓷砖用于放置仪器, 并安装1.5P空调一台。

2.3 主要设备仪器

假母猪台、生物显微镜、17℃恒温冰箱, 干燥箱、恒温水浴锅 (箱) 、电子台称、双蒸馏水机、精子密度仪、磁力搅拌器、冰箱、精液运输箱、恒温载物台、消毒锅、移液器等设备仪器及采精、检测、分装、输精耗材。

2.4 合理布局精液发放网点

配备生物显微镜、17℃恒温冰箱、恒温载物台、精液运输箱、输精管材等。

2.5 规范管理

配备有资质的专职技术人员, 建立健全生产、经营管理规章制度及采精、质量检测、稀释、分装、精液发放、输精配种、妊娠诊断等生产环节的记录, 妥善归档保存。

2.6 种公牛配备

公猪站须配备齐与杂交制种模式相适用的公猪品种, 种公猪饲养数量30头以上, 个别山区站不少于10头。

3 加强种公猪饲养管理

3.1 饲养

3.1.1 后备公猪每栏饲养2~4头, 成年公猪单圈饲养。

3.1.2 保证饲料和饲料添加剂的质量, 使用种公猪配合饲料, 日粮营养要求粗蛋白质16%~18%, 可消化能13~13.5 MJ/kg, 饲粮中应有一定数量的动物性蛋白质。

3.1.3 每日喂量2~3 kg, 分2~3次投喂, 供给充足清洁饮水。

3.1.4 根据公猪体重或膘情变化, 调整日粮营养浓度、饲喂量、运动量和利用频率, 保持良好的种用体况。

3.2 管理

3.2.1 定时饲喂、运动、采精, 固定工作程序和工作场所, 专人管理。

3.2.2 圈舍温度保持在12~25℃, 夏秋季节高于28℃应降温, 冬春季节低于10℃应保暖防寒。圈舍清洁干燥, 空气新鲜、地面结实。

3.2.3 每日运动1~2次, 每次30 min以上或自由运动不少于1 h行程1 km以上。经常对皮肤梳刷和按摩睾丸, 保持猪体清洁。每次采精后都要检查精液质量。

3.2.4 做好体外疥螨、体内线虫驱虫, 定期进行猪瘟、口蹄疫、乙型脑炎、伪狂犬病、高致病性蓝耳病、细小病毒等传染病的防疫和疾病监测工作。

3.3 利用

3.3.1 外种公猪7月龄开始调教, 8~9月龄体重达到125~135 kg, 开始采精配种。

3.3.2 种公猪8~12月龄每周采精1次, 1岁以上每周采精2次, 利用1~3年淘汰。

3.3.3 对性欲低下、精液质量差、患有疾病、体重过大过小、性情暴烈的公猪及时淘汰更新。

4 严格执行技术操作规程

4.1 采精前的准备

4.1.1 稀释液配制

4.1.1. 1 必需选用双蒸水和保存精液3 d以上的中长效稀释剂配制稀释液。双蒸水在常温下存放时间:夏秋季节3~5 d、冬春季节7~10 d。稀释剂置于4~8℃的冰箱中, 防水、防潮。

4.1.1. 2 根据当天精液生产计划, 确定精液稀释液的配置量, 从冰箱里取出相应稀释剂, 置于室温中。

4.1.1. 3 把一次性稀释液袋套入稀释容器中, 用电子称准确称取1 000或2 000 m L蒸馏水, 置于35~37℃水浴锅中预热。

4.1.1. 4 待蒸馏水加热到30℃左右时, 按配制比例加入稀释剂到蒸馏水中, 必要时可用蒸馏水冲洗袋内残留稀释剂。

4.1.1. 5 在稀释容器中放入磁力搅拌拌子, 搅拌10~15 min (无需加热) , 充分溶解。

4.1.1. 6 将配好的稀释液再置于35~37℃水浴锅中加热, 30 min后使用, 这时渗透压和其它离子趋于稳定。没有用完的稀释液存放在4℃的冰箱中, 不超过48 h, 使用时另加入抗菌素。

4.1.2 器材准备

4.1.2. 1 采精杯内装一次性采精袋, 杯口套上无菌专用过滤纸或双层纱布, 称重去皮, 预热到35~37℃。

4.1.2. 2 显微镜调试在160~400倍, 恒温载物台载盖玻片温度升至35℃。电子台称清零, 检查精子密度分析仪及耗材能够正常使用, 备齐分装器具及精液瓶袋, 打开空调温控在22~25℃。

4.2 采精 (徒手)

4.2.1 将公猪赶至采精栏。采精员一手戴双层采精手套, 另一手持保温采精杯。

4.2.2 清除公猪包皮液, 用温水将下腹部清洗干净, 毛巾或纸巾擦干。

4.2.3 按摩公猪包皮部, 刺激其爬跨假母猪, 待公猪伸出阴茎时, 脱去外层手套, 手握紧公猪伸出的阴茎螺旋状龟头, 顺势拉出固定好即可采精。

4.2.4倒掉最初一段清亮的精液约5 m L, 再收集全部精液, 应注意保温。采精过程应避免多余动作, 待公猪射精完成后松开手, 迅速将精液送到精液处理室。

4.2.5 采精时应动作轻柔、保持安静、注意安全, 下班前清洁采精栏。要特别防止采精室、猪体、人体、设备器具等不卫生而污染精液。

4.3 质检

送到精液处理室的精液, 马上在电子台称上称重或用器具测定采精量, 然后检测精液颜色气味、精子活力、密度和畸形率, 检测方法和标准参照GB23238-2009《种猪常温精液》国家标准, 将结果准确完整填写在记录表上。原精液质检采精量≥100 m L、精子活力≥70%、精子密度≥1亿/m L、精子畸形率≤20%, 方可进行下一步操作, 低于该质量要求的不能使用。

4.4 精液稀释

4.4.1 精液采集后应尽快在20 min内稀释。未经品质检查或检查不合格的精液不能稀释。

4.4.2 精液与稀释液等温稀释, 两者温差不超过1℃。一般情况下精液不需再加热恒温, 直接与预热好的稀释液稀释。注意以精液温度为标准来调节稀释液的温度, 决不能相反操作。

4.4.3 稀释时, 将稀释液沿盛精液的杯壁缓慢加入到杯中, 然后轻轻摇动或用消毒玻璃棒搅拌, 使之混合均匀。

4.4.4 做高倍稀释时, 应先进行低倍稀释 (1∶1~2) , 稍待片刻后再将余下的稀释液沿杯壁缓慢加入。

4.4.5 稀释液加入量, 按照国家标准每个输精剂量80 m L含直线运动精子数25亿计算, 确定稀释液计量。

4.4.6 稀释后静止片刻, 再作精子活力检测, 如果活力低于60%, 则不能进行分装使用。

4.5 精液分装、保存

4.5.1 精液稀释后, 精子活力无明显变化, 用无毒塑料瓶或塑料袋按每头份80 m L剂量分装。

4.5.2将分装好的精液置于22~25℃的室温下, 缓慢降温60~90 min后, 贴上填有公猪品种、耳号, 直线运动精子数、活力、保存时间、采精日期的标签, 置于17℃恒温冰箱中保存。

4.5.3 保存过程中要求每12 h将精液缓慢轻柔地混匀一次, 防止精子沉淀聚团而使精液保存期缩短或使精子死亡。

4.5.4 每天检查恒温冰箱温度, 若出现断电情况应全面检查贮藏的精液品质。

4.5.5 减少恒温冰箱的开关次数, 以免温差过大造成精子死亡。

4.6 输精、配种

4.6.1 输精次数

依据具体情况采用两次或三次输精, 两次输精时间间隔8~12 h。

4.6.2 适时输精

从母猪行为、阴户肿胀黏液变化及压背静立反应三方面进行发情鉴别, 大多数母猪发情当天应进行第一次输精配种, 若母猪阴户微皱、黏液变少变浓、压背静立不动应马上输精配种。

4.6.3 精液检查:

将17℃保存箱中取出的精液轻轻摇匀, 取一滴 (不能太小) 置于显微镜35℃恒温板载玻片上, 精子活力大于60%, 才可用于输精。

4.6.4

有条件的规模猪场, 将母猪赶入专用配种栏, 使母猪在输精时可与隔栏的试情公猪鼻部接触, 在母猪处于安静状态下输精。

4.6.5

输精人员用纸巾擦干清洁母猪外阴, 打开密封袋中的一次性海绵头输精管, 手不要触摸海绵头并在前端涂上少量专用润滑液。

4.6.6

将输精管呈45°角插入母猪生殖道内, 当输精管进入10 cm左右之后, 感觉有阻力时, 将输精管继续水平缓慢用力插入, 直到感觉输精管前端被锁定。

4.6.7

从精液运输箱中取出精液, 缓慢摇匀, 将精液瓶管嘴接到输精管上, 稍抬高保持精液流动畅通, 开始进行输精。

4.6.8

输精过程中, 尽量避免挤压输精, 当输精困难时, 可通过抚摸母猪的乳房或外阴、压背刺激等方法, 使其子宫收缩产生负压, 将精液吸纳。如精液仍难于吸纳, 可能输精管插入太靠前, 这时需要将输精管倒拉回一点。

4.6.9

输精时间至少要求5 min, 精液输完后把输精管后端一小段折起, 使其滞留在母猪生殖道内3~5 min后, 再将输精管缓慢拉出。

4.6.1 0

人工智能控制技术 篇6

1人工智能技术应用在电气自动化控制中的优势

1.1使操作方法更加简便

将人工智能技术应用到电气自动控制中,主要是在3个方面的应用,分别为模糊控制、运作效率和专家系统。 专家系统也是一个很好的应用方面,通过专家系统,只要输入处理指令就可以快速的得出正确的结论数据。模糊控制是在电气自动化控制中应用最常见的一个方面, 因为模糊控制的操作比较简单,将模糊控制系统融入到设备中,就可以实现自动控制系统的智能化控制。将人工智能技术应用到电气自动控制系统中,可以使整个控制过程更加优化,实现了生产控制的自动化,使电气自动化操作的方法更加简便。

1.2使控制性能得到提升

在人工智能技术的应用中,可以采用多种控制方法,人工智能技术是在计算机技术上发展起来的一门学科和技术,是在计算机平台上模拟人的大脑进行图像和数据的智能分析和处理,使用计算机来代替人类的工作,从而有效的减少人力资源的投入,将控制成本控制在最低。人类的大脑本身就是最精密和复杂的系统,人工智能技术是对人类大脑思考的过程进行模拟和模仿, 从而实现人工控制的智能化。通过稍微的调整就可以实现对相关数据的调节,从而使设备的性能加强。因此,将人工智能技术应用到电气自动化控制中,可以大大提升控制性能。

1.3保持高度的一致

与传统的控制方法相比,人工智能技术的应用可以实现多个系统进行同时控制,并且不同方面的控制可以保持较高的一致性。在传统的控制方法中,控制的对象非常单一,很统一对某一样东西进行控制,控制过程具有单一性,对其他的一些对象的控制效果不明显。而人工智能技术的应用,其控制算法是对单一控制的缺点上进行改进的,无论是对未知的数据还是特点的数据,对所有的控制都能够保持一致的效果。

2人工智能技术在电气自动化控制中的实际运用

2.1人工智能技术对故障和事故的预防处理

在现阶段,虽然在对电气自动化控制的过程中出现设备故障和人工事故的概率在不断减少,但也是一种不可避免的现象。将智能化技术应用到遗传算法中,在电气工程的故障诊断中具有非常广泛的应用。遗传算法本身和电气工程的故障诊断的关系比较复杂,非线性关系, 具有不确定性。而将人工智能技术应用到遗传算法中, 可以提高遗传算法的精确度,从而实现电气工程的智能化诊断。将人工智能技术运用到电气自动化控制中,无论是在变压器的故障处理上还是发动机的故障处理上都表现出很大的优势。例如,在变压器的运行过程中,如果出现了故障,采用传统的故障分析,需要先收集变压器的气体,然后对气体进行分析,根据分析的结果来对变压器的故障进行分析,并且在检修的过程中需要消耗大量的人力和时间。而采用人工智能技术进行故障分析, 计算机会自动依据很多知名专家的技术作为指导对问题进行分析,然后找到解决故障的方法,整个过程非常快速,工作的效率非常高。

2.2对产品的优化设计

在人工设计中,或者由于设计者掌握的知识不全面,或者由于经验性不足,设计出来的效果往往不如人意。在传统的系统中,往往是采用经验和实验结合的方式来进行设计。电气设备的设计是一项非常复杂和系统的工作,在设计过程中,需要同时考虑到电磁场、电路以及设计的经验性知识。电气自动化设备的运行同样也是一个比较复杂的过程,电气设备的运行涉及到很多领域和学科,因此,对电气设备的控制也应该具备更高的知识储备和素质。将人工智能技术运用到电气自动设备中,代替人的大脑进行工作,通过程序编写就可以对计算机进行操作了,从而实现了电气设备的自动化运行, 提高了设备的运行速率和精度。而将人工智能技术运用到设计过程中,电气设备和工程的设计已经从传统的手工设计向人工智能设计转变,CAD的设计应用非常广泛。 通过CAD设计,可以在较短的时间内设计出更好的产品。在CAD设计中,还可以模拟产品的设计效果,从而对设计不完善的地方不断进行改善,提高设计效果和设计质量。对电子产品进行设计时,充分利用人工智能技术,无论是在制作的进度上还是精度上都得到了大大的提升。

2.3简化了自动控制的流程

电气自动化的操作具有一定的复杂性,在传统的电气自动化控制中,操作过程具有一定的复杂性,电气工程的自控流程比较复杂,对每一个细节的操作都提出了较高的要求,在一个细节中发生了一个细小的操作失误, 都会对整个系统造成事故,为企业带来巨大的损失。而利用人工智能技术,就可以简化电气自动化控制的过程, 降低操作难度,工作人员只需要在办公室操作电脑就可以实现电气自动化的控制。引入人工智能技术之后,还可以实现对电气自动化操作的远程控制,并且使整个操作过程更加简化。另外,在设备的运行过程中,如果科研人员遇到了难题,通过人工智能技术的使用,可以借助计算机设备对各项问题进行分析,并及时解决,简化了工作流程,保证电气自控的工作质量。人工智能技术可以更好的对资料进行收集、整理和分析,出现故障的时候也能够自动寻找解决方法。

3结论

在我国科学技术不断发展的过程中,我国电气自动化技术也在不断发展,将人工智能技术运用到电气自动化控制中,是将电气自动化控制技术和人工智能技术的有效融合,不仅可以对生产过程中的故障和人工事故进行有效的处理,同时还能够优化对产品的设计,使整个自动控制的流程更加简单,从而大大提高电气自动化控制的水平和质量,有效控制成本,从而促进电气行业的高速持续发展。

摘要：随着我国生产力的不断发展,我国的多种先进科学技术应用而生,人工智能技术也是在生产力不断发展的过程中发展起来的。在我国工业的不断发展过程中,对生产效率提出了更高的要求,因此提高工业生产的自动化程度是非常必要的。人工智能技术是在计算机不断发展的过程中产生的,将其应用在电气自动化控制中,可以大大提高自动化控制的效率,对于提高工作效率具有重要的意义。

关键词：人工智能技术,电气,自动化控制

参考文献

[1]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用,2012,25(13):14.

[2]纪文革.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试,2014,25(2):137-138.

[3]武永军.论人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].福建质量管理,2016,14(4):332-333.

电梯空调智能化控制技术解析 篇7

关键词：电梯空调,智能化控制,舒适性

随着人们生活水平的提升,电梯已经取代楼梯成为人们的代步工具,而在电梯中空调的智能化控制也受到相关人员的关注,为了有效地提升电梯空调智能化控制,相关管理人员做好电梯空调智能化工作,要完善空调智能化技术,达到实现有效控制电梯空调智能化的目的。

1 电梯空调分析

近几年,电梯空调的系统是完全出自本身控制的,空调的一切配置都属于自身的控制范畴,当空调处于运行状态时,无论是电梯本身还是空调都有自己独自的控制系统。电梯空调无法按照电梯的实际运行状态进行控制,只能根据电梯内温度智能化控制电梯温度,但是蒸发机的送风情况要求长时间保持空调制冷的开启状态才能保持送风。在这样的情况下,会导致在电梯内温度符合人体适应温度时,空调还处于持续制冷的状态,使人感觉不适。

1.1 技术方案

采用电梯控制器控制蒸发风机,利用电梯本身的程序对空调送风系统进行控制,电梯的操作状态与蒸发风机成串联的关系。为了有效的避免在正常温度下开启蒸发风机,我们将蒸发风机的控制系统与空调的系统分开的技术,这样不但可以控制电梯内温度,还能利用蒸发风机的动作来帮助空调控制调节制冷效果。当电梯内不需要开空调制冷、制热时,蒸发风机系统还能对保持送风状态,是电梯内空气一直处于循环状态,这样空调系统就不会在电梯内温度适度时再继续作业。由此可见,将电梯内系统分开管理,可以有效的节约能源,是电梯温度控制在合理范围之内。

1.2 检测技术

1.2.1当电梯处于运行状态时,利用连续NS进行检测。检测到电梯为运行状态的同时,温度传感器会检测到电梯室内温度,并将电梯的室内温度传达给空调控制器。空调的控制系统根据NS和温度传感器检测到的数据,将这些数据与预设的温度值进行对比,根据比对值,来控制空调的制冷制热系统状态。当空调的工作状态属于电梯内温度大于等于预设温度加上加热温度的情况下,风门关闭,压缩机和冷凝风机启动运行,电梯内制冷 ;当预设温度与加热温度差小于等于电梯内温度的情况下,而此时的电梯温度小于等于预设温度加上加热温度时,停止压缩机和冷凝风机的运行,将新风门与蒸发风机开启 ;当电梯内温度小于等于预设温度与加热温度差时,停止压缩机与冷凝风机的运行,将保持新的风门与蒸发风门开启的状态。

1.2.2电梯运行过程中。如果蒸发风机风门未关闭状态时,空调的控制器会关闭空调的制冷系统,此时,压缩机与冷凝风机不运行,新风门保持开启状态。

2 新风机组调节技术

2.1 新风门调节

在新风机组调节技术中要注意对新风风门的调节,根据电梯内的温湿度和新风的温湿度,来达到对新风风门开度的有效控制,让系统保持在新风风量最充足的情况下运行,实现节能的目的。

2.2 湿度控制

新风机组湿度调节是指把出风口湿度感应器得到的信号传入DDC控制器并与固定的数据进行比较,空调适度调节与新风机组湿度调节道理是一样的,如果数据产生偏差,就要对加湿电动阀的开度进行调节,来实现电梯内的相对湿度。

3 节能技术

3.1一般以电梯内温度和出风口温度作为被调参数来进行对新风机组的控制。DDC控制器是根据电梯温度传感器和出风口温度之间比值的偏差,并用PID规律冷热水调节阀来对系统扰动量的控制,来保持电梯内温度。除此之外,对调节系统的扰动量是室外温度的影响,可以采取前馈补偿的手段来降低新风温度变化对系统输出带来的影响。例如 :在电梯外,新风温度降低时,就会导致新风温度测量时测量值的降低。在电梯内外温度差距小时,可以在设定值允许范围区间进行温度调节,或者停止对温度的调节,实现节约能源的目的。

3.2过滤器只要有堵塞或者冻裂的危险,因此,要对过滤器进行保护。判定过滤器是否堵塞,要采取对过滤器两端差压的测量,如果堵塞,差压会超出限额,就要对其清理。当防霜冻开关测出的温度低于5摄氏度时,要及时关闭风门、风机,杜绝换热器温度越来越低。风门一般气密性和保温性都比较好,能够有效阻止与电梯外空气的传递,但也有一些风门气密性以及保温性不是很好,没有保温隔热的效果。比较适用的方法是当机组停止工作以后,把热水调节阀依旧保持打开状态,能够使系统水流速度稳定,杜绝过滤器冻裂现象。

4 凝结水消除技术

4.1 敏感电热元件

在电梯空调中通常采用的电热元件都是PCT电热元件,运用PCT电热元件可以帮助凝结水蒸发时对水位的控制。PCT点电梯空调使用中,主要以热门PCT和高分了PTC为主要的材料。热敏PCT的电阻温度比较特殊,在温度达到一定程度时,阻温会出现特别的曲线谷值,草果谷值后,电阻率会不断上升。电阻率上升时产生的温度被统称为开关温度。此温度仅次于局里温度。当电阻温度达到最大值时,温度会持续上升,阻温曲线功率变小,当温度到达阻温特性曲线温度值时,曲线就会随着斜率变小而逐渐减少。

4.2 使用散冷气蒸发法

蒸发器与压缩机所吸收的热量都会通过转化器将热量输入到冷凝器中,再由冷凝器中的散热系统将热气排放到室外,但是,如果将这些热量完全运用到凝结水蒸发中,完全可以使凝结水得到充分的蒸发。

4.3 通常电加热蒸发

在进行电加热蒸发时,必须要知道蒸发过程中需要处理的问题,如果利用软管进行处理,就要将蒸发器中的凝结冰引入到水盘中,并在轿厢上方留有安装水盘的空间 ;因为轿厢上方面积较小,不利于维修,所以通常情况下,都是将电加热水盘放在空调内部。因为空调内的蒸发器与冷凝器是分开工作的,所以在蒸发时,空调产生的热负荷会再次循环到室内,导致室内温度不但没有达到有效的控制,反而增加了电梯内温度,所以应该将水盘设置在空调的冷凝器中。通过冷凝器蒸发情况控制气流,减少空气中的湿度。

5 结束语

人工智能控制技术 篇8

【关键词】智能马达控制；DeviceNet；E3Plus

1.智能MCC的发展状况

智能MCC在控制工程中应用非常广泛。常规的MCC只包括机电元件，而且所有连接都是通过硬接线实现。随着自动化技术的发展，传统控制系统在某些场合已不能满足工况的要求，因此工业控制技术已经由自动化向智能化过渡，智能型MCC采用新型的智能元件和现场总线技术，逐步向自动化集成型发展，将硬件、软件和网络技术紧密地联系在一起。将传统MCC中的热继电器、变频器、软启动器等中插接通讯模块，将各个智能元器件通过集成架构中开放的、无缝网络和可视化人机界面技术集成在一个统一的、便于管理的控制平台下全新电机控制解决方案。

2.系统结构

如下图所示典型的智能MCC系统：

该系统建立了以E3 Plus电机过载继电器为控制单元的DeviceNet网络，多个E3Plus工作站通过DeviceNet 总线连接到PLC。在PLC中加装了一块转换卡进行中间转换，实现以太网和DeviceNet的通信，然后再通过交换机连接到上位机，对受控设备进行实时控制和监视，从而实现系统的网络控制和网络管理，使现场设备运行在最优状态。

3.E3 Plus功能和特点

E3 Plus智能电机过载继电器是一种基于微处理器的智能化、电子式过载继电器,用于对0.4A～5000A 额定工作电流的鼠笼式感应电动机提供保护。

3.1 E3 Plus智能电机过载继电器的功能

3.1.1脱扣保护及报警功能

E3 Plus具有过载、缺相、失速、堵转、欠载、电流不平衡、接地故障和过热输入( PTC 热敏电阻)等7 种保护和报警功能。

3.1.2电流监控功能

E3 Plus允许用户通过DeviceNet网络监控各相电流、各相电流占电动机满载电流的百分比、平均电流、平均电流占电动机满载电流的百分比、热容量利用率、不平衡电流百分比和接地故障电流等运行参数。

3.1.3诊断参数

E3 Plus允许用户通过DeviceNet网络监控设备状态、脱扣状态、报警状态、距离脱扣时间、距离脱扣后重新启动时间和最近5次脱扣原因记录等诊断及状态参数。但需要注意的是上述各项功能均必须在DeviceNet网络环境下使用,通过该网络与上位机的连接,可随时掌控现场电动机的运行情况。

3.2 E3 Plus 智能电机过载继电器的特点

3.2.1状态监控功能

E3 Plus对状态的监视包括两方面:首先是对智能继电器本身状态进行监视,可以通过智能继电器的面板直接观察继电器输入/输出端子的状态、脱扣与报警的状态、网络通信的状态等,也可以通过DeviceNet进行远程在线监视。其次是对电动机运行状态的监视,用户可以监测到电动机的单相电流、平均电流、热容量利用率、不平衡电流百分比、接地故障电流、最近5次脱扣记录等重要参数, 这只能通过设备网在上位机上实现。E3 Plus的在线控制功能主要体现为脱扣、报警参数的设置和对辅助输出端子OUT A以及OUT B的程序控制。通过上位机,用户可以设置满载电流、脱扣或报警的级别、标准、延时、抑制时间等控制参数。OUT A和OUT B的状态不仅可以在面板和DeviceNet上直接观察,而且可以映射到可编程控制器PLC的输出列表中。也就是将OUT A和OUT B与PLC的输出文件建立一种对应关系,这样就可以通过PLC控制OUT A和OUT B的状态。

3.2.2预警功能

E3 Plus具有预警保护功能,用户可以根据实际工况设置报警标准。一般的继电器只提供脱扣保护,当电动机满足脱扣条件时,继电器脱扣,设备停止运行,没有任何提醒,会给生产带来突发故障。对于E3Plus智能电机过载继电器,用户可以设置报警标准为<1.2倍额定电流,当电动机出现故障趋势时,实际电流低于脱扣电流,智能继电器将发出报警,可以有效降低故障的影响。

3.2.3网络通信功能

E3Plus是基于DeviceNet的产品,并由DeviceNet提供电源,用户可以通过DeviceNet网络和上位机实现参数的设置、实时监控和数据分析等功能,对电动机可能出现的故障预警进行快速应对,确保生产顺利进行。

4.DeviceNet总线技术

DeviceNet是一种用于工业自动化领域的具有世界领先水平的低成本、设备级网络。它为简单工业设备和高端设备提供可靠的网络连接和通信,DeviceNet网络技术已经成为一种很成熟的技术，E3Plus电机过载继电器又具有较强的网络通信能力，因此建立以E3 Plus电机过载继电器为控制单元的DeviceNet网络是很容易实现的。本文提出的是一般化DeviceNet网络的监控网络，选用DeviceNet网络完成电机的集成控制还具有诸多优点，如：

①支持设备的热插拔，可带电更换网络节点，在线修改网络配置，便于系统的扩充和改造。

②网络上设备的安装比传统的I/O布线更加节省费用，尤其是设备分布在几百米范围内时，更有助于降低安装成本。

③利用RSNetwork for DeviceNet可方便的对网上设备进行配置，测试和管理。网上设备以图形方式显示工作状态，一目了然。

5.智能马达控制中心的优点

（1）智能马达保护器提供了对马达的高水平保护；更加精确的运行参数测量；更加全面的保护功能和模式；预报警机制降低了事故发生机率；详细的故障信息记录，便于我们分析故障原因。

（2）实现对马达的集中管理，提供操作灵活性和安全性。

（3）提供了全系列的马达保护方案，用户可以根据应用需要为马达选择不同的保护功能。

（4）使得马达保护系统与自动化系统以及企业管理信息系统连通，以最低的综合成本提升生产效率和管理水平。

（5）降低项目在运营期的费用。采用智能保护方式，减少了马达故障频度和故障修复时问，大大降低了故障带来的生产损失。

6.结论

采用IMCC专业化智能管理方案，除了具有远程监控方式的全部优点外，还可以减少大量的隔离设备、端子排（箱）、I/0卡件、模拟量变送器等。而且智能设备就地安装，与上位机通过通信线连接，可以节省大量控制电缆，节约很多投资和安装维护工作量，从而降低成本。另外，各装置的功能相对独立，装置之间仅通过网络连接，网络组态灵活，使整个系统的可靠性大大提高，任一装置故障仅影响相应的元件，不会导致系统瘫痪。这种分布式控制系统与集中化管理相结合的模式，其功能更强，具有更高的安全性，是当前电气自动化控制的主要潮流。[科]

【参考文献】

［１］原建军.罗克韦尔E3Plus智能电机过载继电器的应用[J].科技情报开发与经济，2008.18-2．

人工智能控制技术 篇9

广东省电力系统包括21个地市电网，现有最高运行电压等级为500kV，珠江三角洲地区已形成500kV环网，并以500kV电压与广西联网，以400kV和110kV电压分别与香港和澳门联网。此外，广东电网还向湖南宜章和临武两县以及江西赣南地区供电。

粤中(珠江三角洲地区)地网是广东电网的核心，也是全省最大的负荷中心，该电网与广西、香港等电网互联，除了向珠江三角洲地区提供电力外，还担负着电力交换任务。在粤中地区建设一个强大的500kV电网，对保证广东电网乃至香港电网以及澳门电网的安全运行有着重大意义。目前广东500kV电网东已延伸至汕头西翼，江门——茂名500kV输变电工程正加紧建设，前可望投入使用。

广东省的电力工业已经步入了大电网、高电压和大机组时代。随着整个电网变得越来越复杂，电网规划中以往那种人为臆断和局部最优的规划方式会给电网运行、发展带来隐患，资金盲目使用的可能性加大。结合目前理论的发展，我们认为电网规划是一个受到多种条件约束的、以电网总效益为最终目标的多目标的系统工程。对于这样一个系统，我们认为适宜以控制论为基础，结合信息论、运筹学和系统工程等理论来研究。

人工智能控制技术 篇10

对生产工艺过程的精准控制是钢铁工业实现智能制造的基础,也是高端产品质量保障的关键。满足个性化需求、实现柔性制造、提高员工效率、降低产品不合格率等是工业4.0革命的几个重要特征[1,2]。对于钢铁工业而言,满足个性化需求的产品规模化定制生产、柔性制造下的工艺动态优化、提高员工生产效率及降低不合格率的智能制造,都必须是基于生产过程的“精准化”控制。特别是规模化定制生产所导致的品种多、批量小、规格变换频繁,这对目前整个生产线实现精准控制提出了更高的挑战。作为钢铁产品生产的重要工序,轧制工序承上启下,其智能化程度对实现钢铁生产全流程的智能制造非常关键。目前,绝大多数钢铁企业的轧制过程实现了多级计算机自动控制,其中L0主要完成数据采集及传动控制等功能,L1主要完成顺序、逻辑控制等基础自动化功能,L2主要完成过程优化控制等功能,L3主要完成生产排程及调度等MES功能。尽管如此,由于部分控制模型功能缺失或运行情况不佳、关键控制模型的精度水平还有待提高、控制模型的全工序动态协调功能还有待开发、控制模型的维护尚未实现智能化、信息技术应用还没有达到智能工厂要求等原因,很多企业难以实现精准控制,给整个企业实现智能制造带来很大的难题,为此,需要结合工业4.0以及智能制造的要求,在已有设备及计算机系统的基础上,开发相应的轧制精准控制关键技术,为实现钢铁全流程的智能制造奠定基础。

1 板坯加热精准控制技术

板坯加热的好坏不仅影响轧制过程的顺利进行和产品质量,而且对加热过程本身的节能降耗、板坯氧化烧损也有非常重要的影响[3]。尤其是新形势下节能降耗和个性化需求导致多品种规格混装、冷热混装增多,对加热炉的炉温精确设定、优化燃烧等提出了更高的要求。

因各方面原因,很多生产线的加热炉缺少精确的炉温设定和优化燃烧模型,炉子温度及烧钢时间多靠操作人员手动控制,存在温度控制精度不高且均匀性差、出炉温度波动大、多流或多炉生产时不能协调控制、不能自动适应不同轧制节奏等诸多问题,严重影响了生产效率和产品质量的提高。主要表现在:

(1)板坯出炉温度达不到生产要求。温度控制同板差、坯间差以及交叉轧制时温度控制的命中率低,对轧机的生产控制以及产品质量造成了严重影响。

(2)不能有效控制能耗。由于炉内各段温度全部由操作人员手动控制,因此各段温度一经设定一般不变,没有考虑实际情况,仅仅以出炉目标温度为唯一依据。这样常常造成温度不均匀,煤气也不能充分燃烧,以致浪费能源。

(3)氧化铁皮烧损严重。由于炉温不能精确设定,燃烧系统空燃比得不到优化,因此常造成煤气或者空气过量,导致炉膛内的氧化铁皮烧损严重。这样不但影响产量,而且过多氧化铁皮常常被压入板带表面,影响板卷质量。

为此,有必要针对不同的炉型(如隧道式加热炉、步进梁式加热炉等)特点及仪表配置情况,开发不同煤气配比的空燃比自动设定模型、基于烟气分析仪的优化燃烧控制策略和加热炉过程控制及模型系统等,并进一步完善加热炉故障诊断、能耗管理分析、能源优化及各种管理分析功能,提高加热炉的精准控制水平[4]。

考虑到系统的先进性及可扩展性,加热炉过程控制及模型系统采用模块化设计思想,各模块根据所完成的功能或计算任务,与其他模块进行信息交换,如图1所示。

表1为隧道式加热炉采用图1的过程控制及模型系统后,对有效的351块板坯(其中97块交叉轧制板坯)进行数据统计和分析的结果,可以看出,板坯温度的控制精度得到很好的保证。另外,加热炉吨钢综合能耗也由原来的36 kg标准煤下降为29 kg标准煤,并由此降低了炉膛内板坯氧化铁皮烧损,改善了轧后板卷表面质量。

2 自由规程轧制的板形精准控制技术

为提高轧制稳定性并获得良好的产品质量,热轧工艺对轧制计划有明确的要求,如一个轧制单位内,考虑到轧辊磨损的轴向不均匀性,主轧材宽度需由宽到窄变化;考虑到轧制模型精度、自学习效率及穿带轧制稳定性等,钢种、厚度亦不能大幅度跳跃,且需要安排合同外过渡材以保证主轧材生产[5]。随着市场竞争的日益激烈,小批量、多品种规格订单日益增多,传统轧制计划编排难以满足市场需求。

另外,为实现节能降耗,提高生产效率,缩短交货时间,取得良好的综合经济效益,现代化的宽带钢热连轧多采用炼、铸、轧紧凑式配置方式,且追求高的热直装比例,这一配置方式和目标使生产组织难度加大,难以满足传统热轧工艺需求,尤其是对于薄板坯或中薄板坯连铸连轧生产线,集冶、铸、轧工序为一体,板坯库小甚至无板坯库,产品规格众多,并通过多流板坯合一功能将铸坯直接装入加热炉,铸坯的装炉顺序与热轧工艺要求之间的矛盾更加突出。无头轧制的冶、铸、轧工序刚性衔接,对生产组织及大批量同宽轧制条件下的产品质量控制则提出了更高要求。

%

为满足日趋严峻的市场需求,适应新的工艺流程要求,实现自由规程轧制近些年成为许多钢企追求的目标,也是实现钢铁智能制造的关键一环。制约自由规程轧制的最大困难在于轧制计划自由状态下的产品质量(尤其是板形质量)及生产顺行无法得到充分保证,需要采用综合的控制策略和相关的柔性技术,提高整个轧制生产线对自由规程轧制的适应性,具体包括[6]:

(1)自由规程轧制的辊形技术综合配置策略。主要包括精轧上下游工作辊(WR)和支持辊(BR)辊形配置策略、粗轧辊形配置策略,如图2所示。通过特殊的辊形配置,可以显著改善轧机的板形控制性能,为自由规程轧制的实施提供良好的基础条件。

(2)自由规程轧制中的轧辊自保持技术。主要包括支持辊润滑技术、夹送辊自保持技术、轧辊辊间接触压力均匀化技术、高速钢轧辊使用技术等。通过提高自保持性达到轧辊轴向磨损分布均匀的目的,减小宽度大幅跳跃尤其是逆宽对板形质量的不利影响。

VCR—变接触支持辊辊形,用于和常规凸度工作辊配合使用,均匀化辊间接触压力,提高横向刚度和弯辊效率;VCR+—新一代变接触支持辊辊形,用于和HVC类工作辊配合;CON—常规凸度工作辊辊形技术,不带窜辊;HVC—高效变凸度工作辊辊形技术;WRS—常规凸度工作辊辊形技术,通过周期窜辊,用于均匀轧辊磨损和窜辊行程内的小逆宽轧制;ATR—非对称工作辊辊形技术,用于带钢边部板形控制和窜辊行程范围外的逆宽轧制。

(3)适应自由规程轧制的新一代热轧数学模型。主要包括轧制模型差别化分档技术、设定模型的适应性技术、自学习模型的适应性技术、轧制头尾稳定性技术等。新一代数学模型保证了自由轧制中带钢质量的控制精度。

(4)自由规程轧制中的生产组织模式。主要包括多流合一物流生产组织模型、基于装备和工艺能力的轧制计划编排原则、生产计划动态编制和调整等。这种生产组织模式规范特定装备和工艺能力下的轧制自由度,保证自由规程轧制中的物流顺畅。

图3为一个典型的混合轧制单位内钢种及带钢宽度、厚度的变化情况。可以看出,整个单位内共轧制了166块带钢,轧制千米数为78 km,钢种强度在1~6级(屈服强度在195~500 MPa之间)内变化,宽度、厚度变化范围分别为1 215~1 612 mm、3.5~15.75 mm。表2为该轧制单位关键质量指标的情况,可以看出,尽管钢种、宽度和厚度频繁变化,但采用自由规程轧制后,带钢质量保持在较好水平。

%

3 产品质量在线精准判定及分析技术

目前钢铁生产过程对于产品质量的判定多依靠人力离线进行,存在滞后时间长、对质量检测人员要求高等不足,导致批量质量事故经常发生,人员劳动强度也大。随着用户对产品个性化及质量需求的不断提高,加之市场竞争程度的加剧,这一形势越来越严峻[7]。为此,对产品质量实现在线判定有很大的需求。另产品质量需实现精准判定。若判定过于宽松,容易造成质量事故;若判定过于严格,则易造成质量过剩。

现有轧制生产过程中,计算机对质量判定大多基于命中率模式,这一模式越来越不被工业生产所认可,主要原因是存在如下缺陷:

(1)算法单一,信息量少。对于质量曲线,没有包含更多信息,如标准差、上下公差的容忍性、局部质量等问题,相同命中率之间的差异往往无法辨别。

(2)轧后实物质量与最终质量的非同步性。如在经历初始横向温差及层流冷却横向不均后,实际板形和轧后仪表检测具有较大的区别。

(3)阶跃式判定方法的粗犷性。以固定容差为方法的阶跃式判定方法具有粗犷性,容易造成容差附近的质量判定大相径庭。

(4)忽略不同流向、不同用户及客户之间的不同需求。产品的不同流向、不同用户具有不同的需求,质量的容差及质量判定方法应该具有独特性。

(5)缺乏全断面质量判断技术。现有的质量监控技术,特别是凸度、温度大多都集中在单一点,缺乏对断面质量的总体判定。

(6)缺乏实测数据的可靠性分析。对于实测数据,缺乏必要的可靠性分析,避免仪表检测误差或仪表噪点对质量判定的影响。

另外,计算机控制系统没能实现产品质量与主要工艺过程参数的相关性分析,或对生产过程中的工艺、质量参数进行在线分析,不能对存在的潜在质量问题提供预警信息,下游工序也不能提前进行参数的调整以避免质量事故的出现。一旦出现质量问题,往往是批量的质量事故,依靠工艺分析人员去反查数据,费时费力,且对工艺分析人员的素质要求高。

为此,建立面向轧制过程质量和健康状态的产品质量智能在线预警及精准判定平台非常重要。此平台的建立过程需解决以下问题:根据产品的不同类型和需求进行精准质量判定、质量问题的精准追溯以及质量问题的精准预防。

其中,精准质量判定模块是精准质量追溯和设备状态数字化评价及健康管理的基础。精准质量判定模块的定量化结果输出能够为精准质量追溯提供优质数据样本,为设备状态数字化评价及健康管理提供数据验证。用质量精准判定模块可以代替生产者对质量进行预判,并代替质检人员对质量进行再判定,同时,可以基于工艺标准,对质量进行定量化评价,在降低产品质量异议的同时,实现少人化甚至无人化的质量判定。精准质量判定模块的核心包括分类质量规则库、数字化质量评价方法、多样性工艺权值表、数据特征识别技术、规则机器学习等,如图4所示。

图5为热轧产品质量在线精准判定系统的结果画面。在此系统中,可实现对热轧板带厚度、温度、宽度、凸度、楔度、平坦度、不对称度等单项指标的判定,并依据不同品种、规格及下游去向对各类指标的不同要求给出综合的判定结果,实现了更加全面的质量在线判定和对下游工序的预警。

4 轧辊精准磨削及管理技术

目前,绝大部分钢铁企业磨辊车间均是实行一人操作一台磨床的作业模式。这种模式一方面需要配置较多的人员,另一方面因不同人员操作水平的差异性导致轧辊磨削的质量差异较大,无法适应目前高效、高质量要求的生产需求。另外,很多生产线的磨床虽配置有数控系统,但各磨床的磨削数据仅仅用于显示或部分数据可调用,很多与轧辊磨削相关的数据,如辊径、辊形等,还需依靠人工记录或纸质传递,信息化程度低,使得工艺管理或技术人员无法对磨削后的数据进行整理、分析,更无法建立不同厂商、不同材质、不同服役段的轧辊与产品质量、服役条件的关系模型,对于轧辊整个服役寿命无法做到精准管理。

轧辊精准磨削及管理技术包含3个层次的内容:

(1)轧辊磨削远程集中监控系统。通过新增远程键盘、视频和鼠标(KVM)、操作台、工业监控系统等方式,将每台磨床操作画面及按钮引到集中控制室。这样,可实现一人管理多台磨床,提高轧辊磨削质量,并可改善操作人员的工作环境。图6为轧辊磨削远程集中监控系统的网络拓扑结构。

(2)轧辊数据采集平台。对于轧辊磨削数据的采集,各个钢铁企业的现状相差较大。有些磨辊车间建立了三级管理系统,可实现轧辊数据往轧线三级或二级的传送;有些磨辊车间的信息化建设水平落后,轧辊数据仍依靠人工传递,且不能得到轧辊辊形(磨削后辊形、磨损后辊形)的具体测量数据,只能依靠屏幕拷贝得到图形化的数据,给后期的分析带来很大障碍。为此,需要考虑后期轧辊及质量分析和管理的需要,建立统一、规范的轧辊数据采集平台,采集的数据包括轧辊供应商、磨削、磨损以及轧制工艺参数等数据。

(3)轧辊数据智能分析及管理系统。轧辊相当于车床的刀具,对于被加工工件的质量有非常重要的影响。目前,对于轧辊的管理多集中在轧辊配对、轴承座装配、轧辊装配、封锁及报废等,对轧辊数据的分析仅仅集中在轧辊辊耗、服役周期、磨削效率等极少数指标方面,因此,建立轧辊数据与产品质量、生产事故的自动关联分析模型,更加有利于实现轧辊的精准管理和精准决策,为轧线应对日益增多的柔性轧制需求奠定基础。图7为已开发使用的轧辊集中管理系统的画面。

5 新一代轧制数学模型技术

轧制数学模型的精度是提高产品质量、实现稳定轧制的基础,也是实现智能制造的前提。通过开发新一代的成套数学模型,不仅可以提高产品的各项质量指标,而且可以在现有的设备、操作条件下提高机组新品种、新规格的轧制能力。

国内通过多年的努力,自主开发了成套的轧制数学模型,成功应用于莱钢1500、日钢1580、武钢1700、柳钢1450、重钢1780等热连轧生产线,并推广移植至西南不锈1450、诚德1620、鼎信1780不锈钢热连轧生产线及永杰1850、巨科1850、银海2850等宽幅铝合金热连轧生产线。在此基础上,针对薄板坯连铸连轧这种刚性生产线的工艺特点,开发了新一代轧制数学模型,满足多流、多品种规格交叉轧制的质量控制要求。采用新的数学模型后,系统控制精度得到显著提升,如图8所示,其中MAS为原外方数学模型的控制结果,PCS为新的数学模型的控制结果,THICK、TEXIT、TCS、CROWN、FLAT分别为厚度、精轧温度、卷取温度、凸度、平坦度质量指标[8]。

另外,原数学模型不能适应高牌号无取向硅钢生产,最薄只能轧制2.0 mm的厚度规格。运用新的数学模型所生产过的钢种和规格不但完全覆盖了CSP线常规品种,而且还开发了以前无法生产的产品,包括高牌号的无取向硅钢。在薄规格轧制方面,实现了SPA-H 1.5 mm×1 175 mm薄规格耐候钢的批量生产,产品质量及性能完全满足客户要求,且中间只需一次厚度规格过渡,另轧制1.2 mm×1 219 mm的薄规格产品时,整个穿带过程依然非常稳定。

新一代高精度的数学模型技术显著增加了生产线的高附加值产品生产能力,增加了生产线的柔性,并可为下游用户提供更多样的个性化产品。

6 结论

(1)钢铁工业实现智能制造是解决当前面临问题的有效途径。轧制过程实现精准控制,可提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量,为规模化的个性化定制生产奠定基础。

(2)板坯加热精准控制、自由规程轧制的板形精准控制、产品质量在线精准判定及分析、轧辊精准磨削及管理、新一代轧制数学模型均为智能轧制的关键技术,对实现全流程的钢铁智能制造至关重要。

参考文献

[1]郭朝晖.钢铁行业与工业4.0[J].冶金自动化,2015,39(4):7.

[2]丛力群.工业4.0时代的工业软件[J].冶金自动化,2016,40(1):1.

[3]杨业建,姜泽毅,张欣欣,等.基于目标钢温的加热炉在线动态优化控制[J].冶金自动化,2012,36(1):19.

[4]何安瑞,宋勇,孙文权,等.薄板坯连铸连轧隧道炉优化控制研究[J].连铸,2014(6):1.

[5]邵健,何安瑞,杨荃,等.热轧宽带钢自由规程轧制中负荷分配优化研究[J].冶金自动化,2010,34(3):19.

[6]何安瑞,邵健,史乃安.热带钢轧机自由规程轧制技术[J].鞍钢技术,2014(1):1.

[7]吕志民,徐钢,毛文赫,等.冶金全流程工艺质量在线监控和离线分析诊断系统[J].冶金自动化,2015,39(3):15.