简述人工智能技术范文篇1

关键词：永磁同步电机；仿人智能控制；控制系统

随着永磁材料性能的不断提升和成本的降低，采用永磁材料的各类电机，特别是永磁同步电机（PermanentMagnetSynchronousMotor，PMSM），已经在电动汽车、风能开发、轨道交通、船舶推进等领域得到了应用。针对永磁同步电机的控制技术，基本是以交流异步电机的控制技术为基础，从控制系统结构上看，目前主要有矢量控制技术和直接转矩控制技术两种，每种控制技术中涉及的具体控制器基本为经典PI控制器[1]。永磁同步电机是一个多变量、强耦合、时变的非线性系统，应用经典控制方法对其进行控制，需要做两方面的简化：一是为建立电机的数学模型，需要对电机的物理模型进行简化，如假设绕组对称分布、磁场沿气隙圆周呈正弦分布，忽略铁心损耗、磁滞损耗和电机参数变化等；二是在控制器设计中需要对系统进行简化，如忽略系统的高次项、小惯性环节的近似处理等[2]。基于上述简化而设计出的控制器存在继续优化的空间。智能控制技术的发展为永磁同步电机的控制带来了新思路，如文献[3]将模糊PI方法引入永磁同步电机的位置环控制，分析了模糊控制系统的构成以及实现方法；文献[4]针对永磁同步电动机抖振问题，提出了一种具有消抖作用的高阶滑模控制算法。本文主要研究智能控制技术中一类重要的控制技术――仿人智能控制在永磁同步电机控制系统中的应用，以期能为永磁同步电机的控制系统设计提供参考。

1永磁同步电机数学模型和控制系统结构

永磁同步电机dq转子坐标系理想动态数学模型如下：式中，ud、uq―电机定子电压dq轴分量；id、iq―电机定子电流dq轴分量；ψd、ψq―电机定子磁链dq轴分量；ψf―电机定子绕组一相永磁磁链幅值；Ld、Lq―电机定子dq轴励磁电感；R1―电机定子绕组一相电阻；p―微分算子；―电角速度；Te―电磁转矩；T1―折算到电机轴端的负载转矩；J―整个机械负载系统折算到电机轴端的转动惯量；np―极对数。基于上述数学模型，永磁同步电机矢量控制系统结构如下图所示[2]。图中，ASR为速度控制器，ACR为电流控制器，一般用工程设计方法将控制器设计为典型PI控制器。此种设计方法优点是理论成熟、设计简单，缺点是建模和控制器设计中做了一系列简化处理，即没有充分利用控制系统的特征信息，控制效果有待进一步提高。

2仿人智能控制的原理和设计

在实际的控制过程中人们发现：在得到必要的操作训练后，由人实现的控制方法是接近最优的，这个方法不需要了解控制对象的结构参数，也不需要最优控制专家的指导。人的控制活动反映了人脑的高超思维、决策和控制能力，仿人智能控制即以模拟人脑宏观结构和行为功能为基础。仿人智能控制的基本思想是在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为功能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现对非精确数学模型控制对象的有效控制。

3仿真验证

取永磁同步电机的主要参数如下表。建立永磁同步电机转速矢量控制模型，如图2所示。ASR，ACR为采用工程设计法设计的经典PI控制器，电机空载起动，0.1s时加载5N}m}取额定转速为2000r/min，仿真结果如图3所示。应用仿人智能方法设计ASR速度控制器，控制器相关参数如下表。仿真结果如图4-7所示。从图5可以看出，与经典PI控制器相比，仿人智能控制器控制的转速波动小，在负载变化时，恢复时间短，动态扰动小;由图6，7可知，仿人智能控制器的i、波动小，i、基本相同，由式(1)中转矩方程可知，在i、相同的情况下，转矩与i、成正比，i、波动小时，转矩波动小，进而转速波动小，这与图5是对应的。

4结束语

仿人智能控制的优点是设计简单，只需要几条规格，即可设计出较好的控制器，缺点也是明显的，这几乎也是所有智能控制技术的共有缺点，即智能控制技术目前还没有形成类似经典控制那样的完整的理论体系，控制器的参数设计、稳定性分析、参数与性能指标的关系等没有严格的理论分析，只能通过经验、试凑等方法进行设计。建立完整的理论体系，这是仿人智能控制技术和其它智能控制技术今后的研究目标。

参考文献

[1]尔桂花，窦曰轩.运动控制系统[M].北京:清华大学出版社，2002.

[2]袁登科，徐延东，李秀涛.永磁同步电机变频调试系统及其应用[M].北京:机械工业出版社，2018.

[3]王晓冬，汪旭东.永磁同步电动机位置环的模糊PI控制系统[J].计算机仿真，2014，31:398-406.

简述人工智能技术范文篇2

关键词：计算机；网络技术；人工智能

人工智能是当前的热门话题，它综合了计算机学、语言学、心理学等多门学科知识，属于综合性学科，它可以让设备机器具备一定的智能功能，进而代替人类从事一些高危性、复杂性的工作，不仅可以提高工作效率，并且能有效保证工作人员的人生安全。从本质上来说计算机网络技术的发展就是依靠人工智能技术才能从简单的二进制转换为问题求解、知识处理方向。同样，计算机科学技术的发展方向也在很大程度上决定了人工智能的发展方向。

一、在网络安全管理中的应用

人工智能网络以其超群的推理能力、协作能力、处理非线性能力等在网络安全管理领域得到了广泛的应用及认可，以下将针对其在智能化防火墙系统、智能入侵检测系统和智能反垃圾邮件系统中的应用做一个简单的介绍。一是智能化防火墙系统，其在数据的识别和处理方面采用了人工智能的记忆、统计、决策等功能，有效缩短了计算机在检索、匹配、核查过程核查时所需的时间，从而快速限制访问，预防和处理网络有害行为的效率明显高于传统防御软件。同时还有效解决了普通防御软件普遍出现的拒绝服务共计问题，避免了病毒的侵入和传播。二是智能入侵检测系统，即防火墙技术的核心内容，通过将采集来的信息进行筛选和分类，再形成数据等报告将网络信息的安全状态及时反馈给用户，以保证系统资源的安全性、保密性和完整性。现阶段应用于入侵检测的人工智能主要包括：规则产生式专家系统、人工神经网络、数据挖掘技术、人工免疫技术和自治AGENT技术和数据融合技术等，使传统安全管理技术不能识别未知风险、风险识别不全面、杀毒能力较弱等问题得到有效的解决。三是智能反垃圾邮件系统，顾名思义即用来防护垃圾邮件、保护用户邮箱安全的系统。运用人工智能技术的不确定性和不可知性能力，有效监测客户邮箱并对邮箱内邮件进行扫描，对来源可疑的邮件实施屏蔽，并将结果置于报头提供给用户，在不影响客户信息的安全性的基础上保证整个邮箱系统的安全性。

二、在网络管理和性能评价中的应用

网络安全管理是网络管理的组成部分，为保证网络的无故障与高效率运行我们还可利用人工智能中的专家知识库、问题求解技术等，来实现对计算机网络的综合管理。专家系统是种智能化的计算机程序，该程序将某领域内尽可能多的专家的知识、经验搜集到一起并实时更新，在总结会让归纳的基础上形成资源录入相关系统，在这些丰富知识的支持下来处理该领域内的各种问题。计算机网络的管理和系统评价，就可以通过相应的专家系统来实现。比如由意大利电信公司所开发的Sinergia专家系统就是专门用来定位传输网络中数字路径的故障的，它在连续收到异常信号时就会自动诊断出故障并迅速进行隔离，从而对网络进行控制和维护。计算机性能评价是寻求解答计算机设计、扩充以及能力规划阶段所考虑的性能问题，处理诸如计算机系统、计算机工作负载等复杂对象动态行为的一项工程活动。但是评价结果的好坏完全取决于评价者的知识和经验，因而具有很大的局限性。有了人工智能技术以后，专家系统在计算机性能评价领域也得到了广泛的应用。比如人工智能技术在模拟中的运用,不仅简化了模型的描述,而且改善了模拟的决策环境，一方面简化且具化了模型的描述，减少甚至消除了程序设计工作；另一方面使离散事件可用规则来表示,命令接口可以采用自然语言、图形、文本的方式来表示，增加模拟程序的可读性；同时通过不同层次的模型抽象,可自动根据用户要求配置不同级别的模拟模型,开展不同级别的模拟实验，大大提升了模拟的正确性和针对性。网络的动态性及瞬变性给网络管理工作增加了难度，但在人工智能的帮助下我们能够对任意规模的网络进行经济高效的综合管理，希望人工智能能够在信息系统管理中得到更为深入和广泛的应用。

三、人工智能Agent技术的应用

人工智能Agent技术即人工智能技术（ArtificialIntelli⁃genceAgent），由数据库、知识域库、解释推理器、各Agent之间通讯部分组成的软件实体。每获得一项任务，它便通过各Agent的知识域库来处理新的信息数据，用其解释推理机制对周围环境进行判断，再利用便捷的通讯网络进行各Agent的沟通，最终共同完成任务。人工智能Agent技术的出现在整体上提升了网络的水平，它能够为用户提供很多便捷的服务，如网上购物、日程提醒、会议安排、邮件收发、影音及图书的筛选等，极大地方便了人们的日常生活。同时人工智能Agent技术还能够通过用户自定义的准则实现信息的自动搜索，最后将其传递至用户所指定的位置，为用户提供个性化、人性化的服务。比如用户在使用某台电脑浏览网页或注册账号时，人工智能Agent技术就会快速对所获得的信息进行分析和处理，整理过滤出有用的信息提交给用户，大大节省了时间，提高了服务的效率。人工智能Agent技术还会自发地整理知识库，然后使用模糊技术挖掘有用的知识和信息，让用户享受更加高效的导航服务。总之，人工智能Agent技术所具有自主性、协作性、学习性、协作性、智能化、协作性及社会性等特征，将不断促讲计算机网络技术的发展。

四、结语

人工智能是对人类智慧的延伸，以其高效智能的优势迅速渗透在计算机网络的各个技术环节中。未来，网络管理和控制将会有更为多样化的需求，而人工智能技术本身也处在不断的发展和完善当中，相信未来人工智能技术的集成将越来越广泛地应用在计算机网络技术中发挥更大的作用。

参考文献：

[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁高等专科学校学报，2010(04)

[2]史忠植.高级人工智能(第二版)[M].科学出版社，2006

简述人工智能技术范文篇3

【关键词】现代机械设计；计算机辅助设计；设计手段；发展趋势

1.现代机械设计优越性

机械设计是为实现某一使用功能，同时考虑其运动可能性、制造可能性、经济可能性，从而构思一种具有一定创新的机械产品的过程。传统的设计技术受低劣的设备条件和落后的技术方法所限，只能在保守的观念下，依据粗略的验算甚至估计，通过大量的简化和静止化假设完成机械工程设计，它必然使设计存在随意性，对个人的经验和习惯的依赖性极大，极难实现合理、准确和高效的设计。现代设计技术充分利用了当今迅速发展起来的计算机技术、计算技术、应用数学和力学、电子学、测试和分析技术，使设计技术有可能从经验的、静止的和随意性很大的传统设计变为基于计算数据、知识工程或专家系统的、动态的现代设计。这需要充分收集、分析和检索必要的信息、快速的数值运算和方案寻优，因而必然大规模地使用CAD技术和人工智能技术、数据库技术等。

现代设计虽然大体上继承了传统设计的原则和步骤、价值分析法则和指标、造型设计标准和观念、类比设计思想、组合/分解方法等但科技发展对设计技术的促进使之不可能一成不变地沿袭旧有模式，而是几乎在产品设计全周期的各阶段，都应引入现代科技成果和工具，使用各学科的新发现、新观念。在计算机技术、通讯技术、图形图象处理和传输技术基础上组建“计算机支持的协同工作”（CSCW，ComputerSupportingCooperationWorking）环境以综合集体的智慧；用系统工程的观点乃至大系统理论对问题进行分解简化或综合分析。而在随后的分析计算和优化设计阶段（或者总称详细设计阶段），应以弹性力学为基础，以有限元分析系统为工具进行机械结构的应力/应变分析和强度计算，以塑性力学、材料力学为基础，以有限元方法、计算机数字仿真和图形仿真技术为手段，进行针对材料屈曲和塑性破坏的极限设计；以振动理论、强化试验理论和安全寿命预测理论为基础，在计算机系统支持下完成针对疲劳损伤的疲劳设计。由此可见，现代设计技术的相关学科领域除上述传统设计过程中涉及的技术门类外，还融进了计算机仿真技术、随机振动与动态载荷分析、模块化设计、优化设计、计算机辅助设计、有限元分析、动态试验及其强化、计算机信息交换方法和标准等，其中，动态、优化和计算机化是其核心。

2.现代机械设计特点

现代设计技术具有以下特点：一是智能化。大型复杂机械的设计必须完成“分析—分解—综合”的过程。其中包含了大量创造性思维过程和智能活动。二是经济性，市场的竞争、用户的选择使对产品的经济性要求越来越高。三是并行性。必须超前考虑后续过程，实现DFM、DFA，以压缩废品、库存的消耗，确保上述经济性。四是集成化。即树立人—机一体化、机—电一体化、硬件—软件一体化观念，综合多方面测试分析数据指导、评价设计，融多种现代科技成果和技术，特别是CAD技术于机械产品之中。五是精确性。这是机械工程产品复杂度、综合性提高的必然结果，现代先进的计算技术、计算理论和计算分析工具的使用也使之得以迅速提高。六是动态性。不仅分析设计对象要从动态的观点出发，设计组织的合作协调也具有动态性，后者要求设计数据集成、设计系统无缝连接。

3.计算机辅助设计技术的发展趋势

从目前的情况来看，CAD技术主要应用于机械设计的以下诸方面：几何建模、工程分析（如结构分析中的应力/应变计算，动态特性、热传导特性分析等）、设计审查与评价（如公差分配审查、干涉检查、运动仿真等）、计算机辅助绘图、工程数据库的建立及其操作和工程设计信息的处理、检索和交换等。然而，机械设计是一种反复改进、分析评价的创造过程。这一过程具有以下特征：一是创造性，针对市场需求或用户需求构思出具有一定创意的产品模型；二是多解性，建模中材料、用户对象、设计标准、经济指标等的差异均可导致迥然不同的设计结果；三是近似性，不论计算手段多么先进、设计工具多么强有力，也必须进行必要的简化近似。这些特性在机械设计过程中非常突出，但又没有确定的数学模型，也难以得出明确的解答，现有CAD技术因此在其中尚无用武之地。由于具有上述特征的工作基本上集中在设计过程的早期，其中构思的优劣、设计目标选择的合理与否，对后续工作的影响不论在深度还是广度上都非常大。为了在机械工程设计的早期最大限度地将工程技术人员从繁琐无序的摸索尝试中解放出来，从而充分发挥人类卓越的创造力，同时综合运用人类多年积累的知识成果，发挥设计组织的集体智慧，必须将繁杂的数值计算、知识信息的传送处理和检索、简单而又众多的判断等工作尽可能地交给计算机完成。因此，CAD技术必须向智能化、信息集成化、信息交换接口标准化和CAD/CAM一体化方向发展。可以预见，随着近年来人工智能、知识库数据库技术、信息集成与交换技术的飞速发展和信息交换标准的拟定、发展与完善，CAD技术正在向智能化、信息集成化、信息交换接口标准化方向发展，它在机械设计过程中的应用也趋于向设计早期深入。

人工智能在CAD技术的智能化中起着突出的作用，人工智能与CAD技术相结合的一切研究，几乎都围绕着提高CAD系统的创造力而展开。基于范例推理的设计，基于约束满足的设计等方法的广泛应用，导致了智能CAD技术的产生和发展。其中具有一定智能的专家系统主要以两种形式存在，即用于方案综合和设计评价。近年来还出现了处理设计条件描述不充分问题的基于神经网络的设计方案推导系统，以及针对机械工程设计多解性的模糊设计、模糊评判方法。

随着工程设计项目规模和设计队伍的扩大，设计周期的缩短，以及DFM、DFA模式的引入，关于设计系统内部信息共享的要求日益迫切。信息集成包括MIS（管理信息系统）、DSS（决策支持系统）、CIMS（计算机集成制造系统）的数据共享及其完整性、安全性和一致性维护。然而，实现这一目标的困难在于：设计中大量存在非结构化、非定长的多媒体信息，如工程图样、产品样品图象、关于用户调查及产品评价的录音等，对他们的有效管理必须借助于多媒体数据库。虽然目前用于商业和教育的多媒体数据库系统已进入实用阶段，但支持工程设计的多媒体工程数据库（EDB）还有许多问题尚待研究。因此，为了减轻网络负载，必须解决Client/Server环境下智能化多库协同问题，多媒体信息传输、播放的同步问题等。CAD系统集成化的另一途径是信息交换接口的标准化。为此，已先后产生了IGES、PDES、STEP等信息交换标准，目前它们还在进一步发展完善中。