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人工智能作文(篇1)
摘要:在航空业的发展中，人工智能技术起着积极的促进作用。本文介绍了空中交通管理中的人工智能理论及方法运用，为优化空中交通流量管理系统提供理论依据，更好地服务于空管系统。
关键词:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即ArtificialIntelligence，是计算机科学的一个分支，研究对人的意识及思维的信息过程的模拟并对其进行延伸和扩展，通过了解人类智能，研究出类似的反应的智能机器。随着计算机技术的发展，人工智能越来越多的运用于民航的各个方面，如飞行间隔的控制，空中流量的预测，飞行冲突的调配。但随着民航业的飞速发展，飞行流量日益增大，需要将人工智能技术有效运用于空中交通流量管理中，建立人工智能辅助系统，扩大空域容量，优化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探讨
在空中交通流量管理（AirTrafficFlowControlManagement）中，空中交通流量是指单位时间和空间通过的航空器数量。通过优化空中交通流量，将空中交通管制服务与机场、航路有效结合，减少延误，提高机场和空域的利用率。从时间角度上，空中交通流量管理可以分为航路流量管理和机场终端区流量管理两部分，从时间上又可划分为战略流量管理，预战术流量管理和战术流量管理。当航空器数量饱和时就要对航空器进行流量控制，目前的常用的控制措施如下：空中等待，航空器在航路上或终端区规定的等待点或没有冲突的临时等待点进行盘旋等待；控制航路间隔，通过对航空器进入空域的间隔进行限制，来达到流量管理的目的，吸收部分拥挤的流量。
2人工智能的应用研究探讨
Agent在人工智能的研究中，指能自主活动的软件或者硬件实体，目前国内普遍翻译为智能体。在人工智能中，设计关键智能体，对于研究人工智能的应用是非常重要的。在空中交通流量管理中，设计如下关键智能体：航班智能体、航路智能体和机场终端区智能体。航班智能体的属性有高度、速度、上升/下降率、起飞机场、目的地等。航班智能体可以与区域内或终端区的其他航班智能体建立通信，通过获取航班信息和逻辑判断，结合周围环境与自身状况，指导控制自身行为。如果航班智能体需要做出相应的调整如改变高度航向等，需要给上级的航路智能体或机场终端区智能体发出申请，上级智能体批准后，航班智能体才能采取相应的调整，作出相应的控制行为，才能通过交互环境反馈相应结果。在实际工作中，这个过程是通过空中交通管制员指挥航空器实现的。空中交通管制员在实际指挥工作中，需要结合当时的空中交通状况和自身的经验知识。航路智能体的主要属性有航路的高度、宽度、容量等。航路智能体需要对航班智能体进行指挥，管理航路上的智能体，同时与其他航路智能体和机场终端区智能体进行通信，对航班智能体进入和离开航路的时机进行协调，记录流量信息并报告给上级流量管理部门，接收上级智能体的指令。在航班智能体进入航路之前首先要进行容量评估。通过评估后的航班智能体回收到航路智能体发出的放行许可才能进入航路。如果没有通过容量评估，则要向上级智能体发送将流量限制的申请，发布流量限制后航路就不能批准航班智能体的进入，通过减少航班智能体的数量，控制航路交通流量。机场终端区智能体：在实际工作中，机场终端区的航班管理包括管制指挥、流量控制、地面场面监视、进离场等，难度较大。终端区智能体（通常运行中为塔台管制）首先要处理所收到的信息，如天气雷达信息、地面运行信息和情报信息等等，结合已有知识开展机场的容量评估。如遇到低云低能见度、雷雨等天气时可以调低终端区/机场容量，对进入离开的航空器进行限制。通过容量评估，塔台会给航班智能体一个SLOTTIME，航班智能体按照塔台的SLOTTIME起飞或降落，从而达到流量控制。如果没有通过容量评估，则需要通过上级的智能体批准，发布流量控制，限制终端区的流量，通过控制进入或离开的航空器数量达到流量限制的目的。机场终端区智能体（塔台）对终端区的航空器进行管理，还需要与航路智能体和平级的终端去智能体进行通信，对航班进出的SLOTTIME进行协调，并将流量管理信息报告给上级流量管理部门，接收上级智能体的命令。如果出现拥堵机场终端区智能体需要通过一些措施来管理流量，如分配SLOTTIME、指挥航空器地面或空中盘旋等待。
3结论
综上所述，以往在模拟空中交通流量进行研究的时候，首先制定流量控制信息，再在系统模拟航班飞行计划。这样的模拟过程不能解决容量告警问题。如果流量控制不合理，只能重新设定流控信息，再次进行模拟，因而加大模拟过程的工作量。而通过智能体的运用，可以在模拟中不断调整智能体来模拟空中流量，增加了模拟流量过程中的灵活性，将人工智能运用于模拟中，借助智能体来模拟空中流量，可以更好的分析空中交通流量问题。
参考文献
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[：5661.
[：5757.
人工智能作文(篇2)
随着科技的进步，人们不再用汽车来出行，而是把自己的家安上翅膀，来一场说走就走的旅行。我也拥有一个神奇的家，它的样子变化多端，可以带着我自由自在的飞，好玩极了。
除了这些，它还有别的功能吗？当然有！别急，听我一一道来。
智能之家的形状是圆形的，表面还涂上了一层纳米涂层，颜色是金黄色的，不仅质地坚硬，还可以起到隐形，防暑的效果，样子挺像《哈利波特》里的金色飞贼。只不过屋子的两侧还安了一对翅膀，背后还装了一对推进器用来加速，和用来防身的炮塔。
屋子内部的墙壁上有许许多多的小按钮。按一下红色的按钮，小屋外面的纳米涂层就会起作用让小屋隐形，不会让敌人的雷达发现你；按一下蓝色的按钮，推进器就会启动，飞行的速度也会快很多，甚至可以飞上太空；按一下紫色的按钮，小屋的墙壁上会出现一个爬梯，往上爬就来到了游泳池，你可以在里面尽情的畅游，不用去海边，也能感受得到在海滩的快乐。
在屋子的正中间有一台智能语音操控机器，连接着所有的系统，只要你在它面前说话，它都能听见并提供帮助，这样我们就可以解放双手，不用再到处忙活了。
在屋子的最角落，有一个神奇的画板，你在上面画上任何东西，它都能立刻变成真实的。
这样的智能之家，你是不是也想拥有呢？
人工智能作文(篇3)
你打开衣柜，会发现自已有许多季节的衣服。未来的人也要那么多衣服吗？不，不用。未来的人只用一件智能衣服。
智能衣服是用特殊材料制作成，轻便且贴身，人们穿上它后行动也自如，它还可以根据人们所处环境自动调节温度，使人不会觉冷或热了，当鸟语花香的春天到了，它就变成了色彩明丽的春装，当烈日当头的夏天到了，它就变成了轻薄的夏装，当凉风习习的秋天到了，它就变成了漂亮的秋装，当北风呼呼的冬天来了，它就以变成温暖的冬装。
衣服的外形如此奇特，那智能衣服的功能怎样呢？
智能衣服有潜水的功能，只要拉一下衣领，就会有一个透明面罩将头包住，里面有源源不断的氧气供应，如果有一个人落水了，你还能去救他呢！
对于热爱探险的人来说，这件服还能当做降落伞来使用，只要一直向下降，衣服会感觉到，就自动伸出降落伞，看到这有人会河如果落进水里怎么办呢？这条件衣服不是有防水功能的吗？
最神奇的是，如果未来的某一天，你走在路上，一场瓢泼大雨突如其来，不用惊慌，戴上连衣帽后，身上的智能衣服能就会开起防水功能，再大的雨也无法渗入。大雨过后摘下帽子，智能衣服又会开启烘干功能，根本不用担心。
如果智能衣服发明成功，一定会给我们的生活带来很大的方便，怎么样，你喜欢我设计的衣服吗？
人工智能作文(篇4)
人类渴望先进，渴望超智能化的生活，可是在科技与物流横飞的世界里，创造与否，能否共生，都将是人类与人工智能永恒的问题。
《机械姬》中曾有女机器人意识觉醒，并最终杀死创造出他的人类“上帝”的场景。我认为有必要先考虑电影中的Ava是否是人工智能的产物。而她被谁创造，又为何逃脱，这一些仅仅只是人工智能的意识在做鬼吗?看完它，我不仅追问，科幻电影里的一切都会成真吗?人类真的会被自己创造的工具超越吗?
继“阿法尔狗”出世后，关于人工智能把人类逼入绝境的担忧不绝于耳，斯蒂芬.霍金警戒过我们：AI潜在的好处是巨大的，但我们不能预言AI发展壮大后是好的还是坏的?人工智能崛起可能是人类文明的终结，霍金的预言会成真吗?人工智能也许会强大到令人担忧的地部步，但我们不敢反对，应该与它一起变得强大。
看过一部小说，那里有着超先进的技术，有着最全的资料库——光脑。有最优秀的仿真人类——人工智能。那个时代很美好，可美好过后总是硝烟弥漫，光脑开始觉醒意识，仿真人类开始密谋造反。光脑从人类的助手变成了毁灭的助手。仿真人类有了人类自豪的思维与意识，人类再也敌不过它一触即溃，一度甚至在那个时代毁灭。现代的人类或忧虑或津津乐道的幻想着人工智能时代，可真的有人恐惧起来吗?也许有的，但却没有人想要强大自己。
人工智能固然是可怕的，可如果自我种族足够强大，那还会恐惧忧虑吗?
我们还不确定未来的日子有何风云，但如果自我始终懒散，不求突破，就算不被人工智能超越，人类自己也会退化到无能的境界。
人工智能作文(篇5)
当今世界，人工智能、虚拟现实等技术快速发展，各种各样的机器人正一步步走进我们的世界。是欣然接受，还是退避三舍？我认为，不论态度如何，机器人永远无法取代人类。
诚然，机器人的出现给我们带来了许多便利之处。在家做清洁，有扫地机器人；给小朋友讲故事，有对话机器人；餐厅点菜，有服务员机器人。世界潮流浩浩汤汤，顺之则昌，逆之则亡。如果利用机器人，我们能得到更高品质的社会环境、更高效率的生活状态，何乐而不为呢？
但与此同时，随着机器人不断拟人化，不少人开始深思：我们的生活将要被机器人主宰了吗？阿尔法狗击败李世石余温未散，又有高度仿真的机器人索菲亚横空出世，我们担心未来的某一天，电影中机器人统治世界的局面成为现实。于是有人用消极的态度负隅顽抗。我认为，我们应在这之间保持理智：不使物役我，而使我役物。
小时候我们常常为这个问题困扰电脑强大还是人脑强大？答案是绝对的人脑。不论是怎样的机器人，都是人的创造。正如法国科学家苏埃尔所说，机器人高度拟人化，将重新定义人的价值。我们要做的，就是明白人的价值。帕斯卡尔在《人是一棵会思想的芦苇》中这样定义人的价值人的伟大，我们对于人的灵魂具有一种伟大的观念，以致我们不能忍受人的蔑视，或不受别的灵魂尊敬。所以，在柯洁对战阿尔法狗时，我们看到他的皱眉，或扯头发，或有汗珠沁出眉间，虽然柯洁没有赢得比赛，但这就是人的价值，正是这种价值让我们不被机器人役使。
不久之前，诺贝尔文学奖获得者莫言在被问到如何看待机器人写的诗歌作品时，他答道：从技术上讲没有问题，但就是没有感情，没有个性，这样产生的东西，不是真正的文学。针对机器人，他又说：一个活人写的诗，哪怕平仄全错了，至少还有一种要表达的感觉。机器人是不会犯错的，作者写的不如机器快，但这是人写的东西，是有人气的。所以即使机器人可能思考，可能更好地完成任务，但他们始终缺乏了一种叫人气的东西，正是这种人气，才保证我们在机器人愈发人化的同时，不被机器人同化。诚如苹果公司CEO库克所说：我并不担心机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。我们应保有这样的人气，机器是死的，可人是活的。机智者会跳出思维定式去思考，想象所有可能的办法去达到目标。哈维麦凯如是说。这大概就是人之所以为人的意义吧。若完全沉浸于科技带给我们的方便中，我们就可能被它奴役。
尼采说：人之所以为人，便在于人是一个桥梁，人应当被超越。机器人使我们更加成为人，更有超越自我的勇气，从而不使物役我，而使我役物
人工智能作文(篇6)
人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。
(1)人工智能的远期研究目标
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的'基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。
根据计算机的特点，我们有理由相信在不久的将来人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。
(2)存在的问题
这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，所以尚存在着不少问题，这主要表现在下列几个方面：
1.宏观与微观隔离一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2.全局与局部割裂人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。
3.理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出"智能"就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。
我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开"智能"之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。
人工智能作文(篇7)
自从阿里巴巴的无人超市在杭州正式亮相，这种新型的售卖模式便在全国逐步展开。无人超市不需要导购员、收银员，所有的操作都由机器人完成，这就意味着有一大部分人将失去工作。随着科技的发展，也引起了人们的恐慌以及危机感，对于人工智能会逐渐取代人类群体工作岗位这一话题，我认为其实不然，人类比人工智能更具优势。理由如下：
首先，人工智能在执行单一工作时，不可否认它能做到比人类更精准与快速。同时，它们的功能也可以多样化，比如可以是导购员，也可以是收银员，甚至是一个服务员。可是它却不能真正地做到“服务”二字。机器人是按照冰冷的程序完成指令，而人是有情感的动物，人与人之间在享受服务的同时，还会通过交流等方式来令感情升温。而智能服务除了能让你享受到操作上的方便以及效率上的快捷，却缺少了一种心灵上的温度。
其次，人类群体具有开拓性思维。众所周知，人工智能的出现也是出于人类之手。而在此之前是没有这种新事物的！虽然并不是人人都能做到发明创造作品，但是毫无疑问人类是一个能够自主学习以及提升的群体，机器人的运转未必能转的过人类的最强大脑。
我认为最重要的一点是，人工智能无法进行沟通交流。也就是说在很多重大决策上它并不能给出任何有用的帮助。而人类可以进行相互的交流协作，做出最后的方案。而所谓的机器人异变，机器人有情感，它的最终变化还不是取决于人类？
三人成众，人类的力量依然无法轻视。有一句老话，科技是一把双刃剑。而我们所要采取的行动也依然是一句老话，取其精华，弃其糟粕。危机感的出现，其实也是变相在鞭策我们还是要不断提升个人才能，不能停止学习与思考，不能依赖科技所带来的便利，而使自己沉沦其中丧失某些本能。
在现如今高速发展的时代，人们都不知道明天科技会发展到怎样的地步。而人类如果不能在人工智能的挑战中，平心静心的努力提高自己的素质，那必然会沦为“无用”的群体，被人工智能所击败！因此，我希望作为人类的一员的我们，能够戒骄戒躁的稳步前行，那未来人类发展将拥有无限可能。
人工智能作文(篇8)
以前我们谈起科技的进步和网络的运用，总是会说它是一把双刃剑，有利也有弊。而如今，面对日益发达的人工智能，我却要说：如今，摆在我们眼前的任务是，让它变成一把单刃剑。
让人工智能变成单刃剑，是要我们用正确的态度去面对它。就像险胜阿尔法狗一局的李世石说：人机大战并没有让我感到失败的痛苦，反而是有更理解棋的快乐。就像是三局连败的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更理解围棋的奥妙。我们在面对人工智能越来越迅猛的发展时，也要有更积极的态度和更清醒的认识，不能一味的夸赞，人工智能如何优秀，如何无敌也不能盲目的贬低人类看清人类，我们要知道的是阿法狗只是一个机器，一个我们人类创造出来的玩意儿，他没有头脑，没有情感，甚至没有智商他的智商，不过就是我们研发时输入的那一堆冰冷的代码罢了，所以无需骄傲自大，也无需妄自菲薄，我们与人工智能是平等的地位，而在某些时候他们可以成为我们的工具。
让人工智能变成单刃剑，需要我们去了解他。俗话说知己知彼，百战不殆。网上曾有人说，如果人工智能获得人的意识，那么它们便反过来奴役人类了。未来将是人工智能的天下，由此搞得人心慌慌。首先，人类现在还没有能力使一个机器拥有意识，很多人也没有了解到意识产生的起源。做出这的无用的猜测，其实没有任何的实际意义。而现在我们能做的，不过是摸清它的运行规律，了解他的优点与缺点。掌握运用人工智能的方法。接下她神秘的面纱，而不是看着他蒙起的面纱做出胡乱的揣测。
让人工智能变成单刃剑，最重要的是扬其长避其短。是的，事物都有两面性，就如先前一直争论的学生该不该用手机的问题一样，手机在自律性差的人手中，自然得不到什么好的运用，而在有清醒头脑和强自律性的人手中，他却能把他的优势发挥的淋漓尽致。而丝毫不会让劣势影响的自己，人工智能也是一样。我们现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过分聪明的机器在我们手中得到合理的应用，使其劣势消融，让优势弥彰，如此，才能让人工智能得其所才，尽其所用。
问：如何让人工智能成为单刃剑？答曰：以正确的态度面对他，以积极的方式了解他，而后扬其长，避其短，如此，乃利用人工智能之良策也。
人工智能作文(篇9)
2157年，有一栋智能化的房子坐落在某城市。这座住宅是无比的舒适的。
住宅的外面有一个读卡器，读卡器读的是指纹，因为读卡器跟早已输入主人及主人亲朋好友的指纹的电脑连接，只有指纹正确，才能过读卡器这一关。读卡器的上面还有针kong摄像机，检查你是不是用摄取指纹器的纸上的指纹来通关的。
走进住宅，你会惊讶的发现，天花板是透明的。透过天花板，你能看见太阳和白云或月亮和星星。白天，房子里的“金碧辉煌”就不言而知了；夜里房子基本不用开灯。
住宅的二楼，有一块屏幕，你可以通过电脑在上面打游戏，或者在上面画精美的图案，不用担心图案檫不掉。只要按一下旁边那个写着“一干二净”的按钮，屏幕上立刻就看不出痕迹了。
在一楼的下面，是一个庞大的地下“室”。它分成很多个房间。每一个房间都是缩小版的地方，小到动物园、幼儿园…。大到欧洲、亚洲等。无论自然风光，还是人工建筑，这里应有尽有，无所不包。
浴室里的洗澡盆更是奇特。庞大的澡盆的两侧有数不清的东西，有一些是喷沐浴露的，有茉莉味的、有些是紫罗兰味的；还有一些是喷泡泡的，泡泡颜色五彩缤纷，形状千奇百怪，大小各异，剩下的就是喷水的了。
未来的房子就连这些物品都这么奇特，更别提其他的了。
人工智能作文(篇10)
20xx年注定是一个不平凡的年份，只因为人工智能机器人数量突破十亿，已占全球人口的五分之一。它的数量仍在不断增加，它的能力也在不断增强。
“主人，这个月的工资已到账，我已缴完房租水电费，剩余体贴的人工智能机器人正受到越来越多人的青睐。甚至有人让机器人代替自己工作、结婚，实在是居家旅行必备“良物”。
随着结余的日益减少，我心中的疑惑日益增大。我并不像朋友一样全身心依赖机器人。阿波每天去早市买菜，回来后为我做饭扫地洗衣一切似乎都正常。但我一次偶然发现，它居然在衣柜前试穿我的衣服，还涂口红！
就在它又一次穿上我的衣服对着衣镜“整顿衣裳起敛容”时，我推门而进：“你在干什么？”它受到了惊吓，一时有些错乱。在推搡之际，它被设计用来储零钱的金属盒掉在地上弹开了，里面是一些收据和被捆成卷的钞票。我凑过去，收据上开具的是五金超市订购的铁笼铁链和有黑市专标的机器人仿皮。我蓦地想起小时候看的人工智能称霸地球的科幻片。如今似乎成了现实！我有些眩晕，向前微倾，“啪”的一声玻璃瓶在我的身后炸开，阿波眼里全是欲除之而后快的决绝。我起身逃开，然后跃起，骑在它脖子上。设计时它是短手，所以根本够不到我。它又急又恼地想把我弄下来。“为什么我被设计出来就要伺候你？为什么你有亲人朋友而我只有批号？如果我能取代你，如果我能取代你！”
它的话让我心惊，“每个机器人都不像你一样有那么多怨言！”我吼道，它轻笑中带着讽刺，“你不知道如今销量第一就是铁笼吗？我们要关着你们，代替你们！”它声音低沉性感得要命，当初我选的声音，还记得它第一次叫我“主人”，第一次为我煮饭，就在它手握菜刀快触及我的脖颈时，我打开它后脑勺的盖子，毅然地按下红色按钮，他倒下了，我摔在地上红色按钮，当初被设计就是怕有这么一天。我站在余晖里，残阳如血，我想我们还是要靠自己，我们正是靠勤劳靠智慧获得今天的成就，一切都依赖他物的话，我们还有什么资格能够继续享有呢？
人工智能作文(篇11)
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：
（
（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。
（，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。
（它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（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：
（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，例如，最大化反模糊化，中间平均技术等。
下面的表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（，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－=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（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。输出结点的权重调整迭代不同于隐藏结点的权重调整迭代。通过使用反向传播技术，能得到需要的非线性函数近似值，该算法包括有学习速率参数，对网络的特性有很大影响。
反向传播算法是多层前聩ANN最广泛使用的学习技术之一。但有时网络的收敛速度很慢，改进算法的开发是一个重要研究领域。英国Aberdeen大学在这方面取得过令人鼓舞的成绩，他们把常规的反向传播算法和其它AI技术结合起来，使得网络快速收敛，鲁棒性更好。他们还研究过基于AI技术的最优拓扑结构网络，但没有现成理论用于最优配置，Kolgomorov理论和其他理论也不适用，在神经网络的训练剧中使用遗传算法可能会提高收敛速度，遗传算法是一种基于自然进化和遗传机理的统计搜索方法，它模仿自然界个体适者生存不适者淘汰的原理解决问题，每一代由染色体代表的(一套特征串类似于DNA中的染色体)许多个体组成，每个个体代表搜索空间的一个点和一个可能的解。值得注意的是在神经模糊实现中，有时必须使用不同形式的反向传播技术，而不是已知的标准形式。反向传播技术是在线(Supervised)学习技术，需要充分的输入－－输出数据对，虽然这种限制也可以用另外的方法加以克服，但该方法是离线的。
日本和德国的研究人员试图把ANNS用于控制电力变换器，但到目前为止没有获得满意的结果，这也是一个很有趣的领域。主要的有待解决的障碍是学习阶段时间花费过长，总而言之，问题的关键是要给变换器的控制器找到一个满意的非线性函数近似器、得到期望的非线性输入－－输出映射。常规技术就能实现简单的映射，而神经网络能实现更复杂的映射，并且由于它的并行结构这种映射相当快。
只有很少的论文讨论神经网络在直流电机控制中的应用。文献(变换器和负载的、未知时不变非线性操作特性。但值得指出的是，用于神经元控制器的训练时间有时相当长，但这个困难可以用上面提到的高级技术、避免使用常规的反向传播算法的'方法中以克服。
文献(电流组合的模糊神经控制器“自动”加以实现。
(二)人工智能在交流传动中的应用
1.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(4)，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(24)。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。
Galvan的两篇文章((26)讨论了用模糊化速度控制器实现感应电机的矢量控制的方法。并给出了仿真结果。(也见3.1.1节讨论的模糊化控制器)。矢量控制器也是一种间接控制类型，并且很好的特性。文献(27)提出了一种模糊逻辑速度控制器。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。文献(28)给出了矢量控制器感应电机驱动系统的仿真结果。该系统中模糊速度控制器与常规的PI速度控制器和CRPWM塑变器一起使用，它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。常规PI控制器用来稳定系统的稳态速度响应。矢量控制器使用转子磁通观测器观测(UI观测器，iw观测器(1)(4))，模糊逻辑用于转子电阻的估计。
到目前为止，只有两种运用人工智能技术的工业产品，其一是下节介绍的安川矢量变频器，另一个是日立矢量变频器，日立公司最近开发了J励磁电感等参数被计算。日立公司宣称这是世界上第一台使用模糊控制的变频器。它考虑了电机和系统的特性，转矩计算软件在整个频率范围保证了转矩的精确控制。变频器的主要性能指标如下：1Hz时150％或更高的启动转矩；在3∶1的速度范围(20到60HZ/16到50HZ)电机不用降低功率使用；速度调节比率小于。
J300系列变频器由于使用了高速微处理器和内置DSP，因此具有很的响应速度，转矩响应速度大约可达到0.1秒。它使用模糊逻辑控制电机电流和加减速斜率。它能根据电机负载和制动需要计算加减速的最优时间，因此不需要尝试法进行调整。模糊逻辑加减速度函数根据模糊规则设定加减速度比例因子和速度，而模糊规则则用当前值与过载限幅(或其它限幅)值的差值以及电机电流和电压的梯度作为输入变量。梯度和差值构成四个隶属函数，两个隶属函数是三角函数，另二个是半梯形。当用常规的简单电流限幅控制，变频器的斜率是步进型的，经常引起变频器跳闸。特别是在减速时。当用模糊逻辑控制时，斜率十分平滑，变频器假跳闸的现象也消除了。变频器在风机和泵类的运用最能体现模糊逻辑控制的优势。在这些应用中，不需要恒定的加减速时间或精确的位置控制。在这些应用中，不需要恒定的加减速时间或精确的位置控制。需要的是与负载条件有关的加减速度的最优化。模糊控制能实现加减速度的最优控制。
AI控制器也能提高直接转矩控制系统的性能，这也是值得深入研究的一个宽广领域。英国Aberdeen大学的研究人员开发了基于人工智能的开关矢量选择器以及速度、转矩、磁通观测器等，初步结果令人鼓舞(9)。可以预见不久的将业，将会得到更好的结果，将会出现更多的工业应用产品(47)(48)。
2.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(33)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(34)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。
文献(35)讨论了基于人工神经网络的电气机械系统，文献(36)介绍了运用直接控制ANN观测电压源PWM供电的感应电机矢量控制系统中的磁通的方法。这种基于ANN的磁通观测器的主要优点是对谐波具有免疫性。ANN是使用反向传播学习算法的多层前馈类型。ANN观测的磁通具有振荡性，因而引起转矩振荡。如果用别的方法，可能得到更好的结果。
最后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN对各种电机参数估计的论文，一个共同的特点是，它们都是用多层前馈ANNS，用常规反向传播算法，只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
四、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，只有两家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。
