第六讲：智能电器应用实例2015.4.30
智能家居技术应用案例
智能家居技术应用案例智能家居技术的迅猛发展，给人们的生活带来了诸多便利。
通过连接家庭内部的设备和家居系统，智能家居技术可以实现自动化控制和智能化管理，从而提升了居家生活的质量。
以下是一些智能家居技术应用的案例，展示了其在不同领域的应用和实际效果。
一、智能照明系统智能照明系统是智能家居技术的基础。
通过感应器、计时器和远程控制等技术手段，智能照明系统可以根据不同的环境和需求，实现灯光的智能调节。
例如，当有人进入房间时，传感器会自动感知并开启灯光；当天亮时，计时器会自动关闭灯光。
这样，智能照明系统可以帮助用户节省电费，提高能源利用效率。
二、智能家电智能家电可以通过互联网进行远程控制和监控。
用户可以通过智能手机或者PAD等设备，远程打开或关闭空调、电视、音响等家电设备。
同时，智能家电也可以实现定时、自动化和情景模式的控制，提供更加智能化的使用体验。
例如，用户可以设置空调在下班前自动开启，提前为其房间降温，实现节能的同时确保舒适度。
三、智能安防系统智能安防系统通过视频监控、门窗传感器、烟雾警报器等设备，对家庭的安全状态进行监测和预警。
当有异常情况发生时，系统会自动触发警报，并通过手机短信或者电子邮件通知用户。
同时，用户可以通过手机远程查看家庭的实时监控画面，实时掌握家中的安全情况。
这样，智能安防系统为用户提供了更加可靠和便捷的家庭安全保障。
四、智能健康管理随着人们健康意识的增强，智能健康管理得到越来越广泛的应用。
智能家居技术可以实现健康监测、生活习惯跟踪和智能健康管理等功能。
例如，智能体重秤可以通过蓝牙将体重数据实时传输至手机APP，用户可以随时查看体重的变化情况，对自己的健康状况进行管理和调整。
五、智能节能智能家居技术可以通过优化能源使用，实现智能节能效果。
智能家居系统可以根据不同的需求和情景，智能控制家电、灯光等设备的启动和关闭。
例如，在出门时，用户可以一键关闭未必需要的设备，避免了长时间待机带来的能源浪费。
人工智能在家用电器中的应用
人工智能在家用电器中的应用随着科技的不断发展，人工智能已经逐渐走进我们的生活，甚至在我们的家庭中广泛应用。
在这个智能时代，智能化家电的出现成为了不少家庭改善生活质量的一种好方法。
今天我将探讨一下人工智能在家用电器中的应用。
一、人工智能智能家电的发展随着技术的不断进步，智能家电也在这种背景下迅速壮大。
从单一阶段向智能化、联网化方向发展。
以空调为例，人工智能除了提高了智能化的程度，同时也结合了物联网和人工智能，加入了多重传感器，温度、湿度、空气质量检测等，实现了智能、高效和舒适的空调。
人们普遍的认为，智能家电是连接未来，交互未来的桥梁。
二、人工智能智能家电的应用1. 智能电视智能电视是将互联网与电视融合的优秀产品。
智能电视既不同于普通电视，也不同于普通电脑，而是融合了两者的优点。
智能电视的推出，让用户在家中就可以随意享受高质量的视频、音乐、网络电视、网络游戏等众多应用，而不必跑到电影院或者音乐厅。
2. 智能冰箱智能冰箱是智能化生活中一款重要的产品。
其具有智能、定制和高效的特点。
人工智能使冰箱更加智能化、可编程化。
其可以读取存放，同时可以根据用户的习惯，分配更多的冰箱存储空间给用户。
3. 智能空调智能空调比传统空调，给人以更好的舒适感和便利性。
智能空调升级用户体验，可以通过WiFi控制、语音控制、应用控制等各种方式来控制温度、湿度和风速。
同时，智能化的空调也具有省电、节能、环保的优点，使用户不仅具有舒适性，还能保护环境。
4. 智能净水器智能净水器是智能化水处理设备，通过多种过滤技术，可以有效清除水中的有害物质或杂质。
这种设备具有自动化、智能化、体积小和卫生等优点。
它可以自动定时清洗滤芯，更加方便用户的使用。
三、人工智能智能家电的优势和劣势1. 优势智能家电即使不在家也可以通过手机远程控制，比如打开空调，就不用怕回家太凉或太热了；这不仅方便了人们的生活，同时节省了用电成本。
家庭可以通过光照传感器，自动调节灯光和温度，实现更佳的节能效果。
电机电器智能化的应用案例分析
电机电器智能化的应用案例分析电机电器智能化在我们的日常生活和工业生产中可是无处不在，发挥着巨大的作用呢！今天咱们就来好好唠唠电机电器智能化的那些应用案例。
先说说咱们家里常见的智能家电吧。
就拿我前段时间买的那台智能空调来说，它可真是让我感受到了电机电器智能化的厉害。
当时天气特别热，我下班回家的路上，就通过手机 APP 提前打开了空调，并且设置好了我想要的温度和风速。
一进家门，那凉爽的感觉，简直太舒服了！这台智能空调能够根据室内外的温度、湿度自动调节工作模式，保证室内始终处于一个舒适的环境。
而且它还特别节能，如果室内没人活动一段时间，它就会自动降低功率运行，这可给我省了不少电费呢！再来说说汽车领域。
现在很多电动汽车都采用了智能化的电机系统。
我有个朋友，他买了一辆新能源汽车，跟我炫耀说这车子加速特别快，动力响应那叫一个灵敏。
原来啊，这都得益于智能化的电机控制技术。
这套系统能够根据驾驶员的操作意图和路况，精确地控制电机的输出功率和扭矩。
比如说在爬坡的时候，电机能瞬间输出强大的扭矩，让车子轻松爬上坡；在高速行驶时，又能保持高效的能量转换，延长续航里程。
而且这车子还有能量回收功能，刹车或者减速的时候，电机能把车辆的动能转化为电能储存起来，进一步提高了能源利用效率。
在工业生产中，电机电器智能化的应用更是广泛。
我曾经参观过一家工厂，那里的自动化生产线给我留下了深刻的印象。
生产线上的各种电机和电器设备都通过智能控制系统实现了精准协同工作。
有一个环节是组装零件，机械臂在电机的驱动下，动作精准无误，抓取、放置零件一气呵成。
而且如果某个电机出现了故障，系统会立即发出警报，并自动调整生产流程，避免了生产中断造成的损失。
还有在医疗设备方面，电机电器智能化也大显身手。
比如一些高端的医疗影像设备，像 CT 机、核磁共振仪等，里面的电机能够实现高精度的旋转和移动，从而获取清晰准确的图像。
我记得有一次陪家人去医院做检查，看到那台先进的 CT 机，心里还感叹科技的进步真是给人们的健康带来了保障。
互联网上的智能家电及物联网应用案例
互联网上的智能家电及物联网应用案例互联网的兴起改变了人们的生活方式，智能家电和物联网技术的发展也为人们的生活带来了极大的便利。
在互联网时代，智能家电和物联网应用正日益受到人们的关注。
在本文中，我将探讨互联网上的智能家电及物联网应用，并分享一些案例。
一、智能家电随着智能家居的发展，越来越多的家庭开始使用智能家电。
智能家电指的是通过无线互联网连接家庭设备的一种应用程序，例如与智能手机或其他智能设备配对使用。
这些家电设备包括智能家居控制中心，智能灯具，智能开关，智能锁等。
智能家具可以帮助家庭更高效地使用能源，并且可以与其他智能设备互联。
例如，智能开关可以通过手机应用程序远程控制电灯的开关状态。
智能灯具可以根据光源感应手势、温度、湿度等，自动调节光线亮度，方便晚上使用。
智能锁可以使用密码、指纹、刷脸等多种方式解锁，更加安全。
二、物联网应用案例物联网技术已将互联网技术进一步应用到实际的物品之间，实现设备之间的联网。
这意味着更多的设备被联网。
在物联网时代，许多应用程序依赖于互联网以提供自动化服务。
物联网领域的一个领先企业是小米公司。
小米推出的小米智能家居系列使用物联网技术，通过配对智能设备，让用户可以通过手机应用程序远程控制家居设备。
例如，用户可以使用手机控制智能摄像头，检查家中的状态；使用手机远程控制智能家居控制中心，控制家中的电器使用；使用手机控制智能家居系统，自动开关电器使用。
阿里巴巴推出的“智能城市”计划是另一个加速物联网应用的计划。
这个计划的目标是创造一个智能城市，使设备、信息和网络之间更好地连接。
这个城市将是这样一个智能的网络，能够自动识别人们的行为和需要，以提供更好的生活质量。
三、结论在互联网时代，智能家电和物联网应用是将来发展的趋势。
随着越来越多的人使用智能家居和物联网技术，人们的生活方式将得到彻底的改变。
因此，我们应该致力于智能家电和物联网技术的持续发展和创新，以满足人们不断变化的需求，并让我们的生活变得更加便捷和高效。
电器智能化的技术创新与应用案例分析
电器智能化的技术创新与应用案例分析在当今科技飞速发展的时代，电器智能化已经成为了不可阻挡的趋势。
从智能手机对我们生活的深度渗透，到智能家居系统让我们的家变得更加舒适便捷，智能化的电器正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作模式。
电器智能化的核心在于技术创新。
这些创新技术不仅提升了电器的性能和功能，还为用户带来了全新的体验。
其中，传感器技术的进步是关键之一。
传感器能够实时感知环境的变化，如温度、湿度、光照等，并将这些信息传递给电器的控制系统，从而实现自动调节和智能控制。
例如，智能空调中的温度传感器可以检测室内温度，并根据设定的温度自动调整制冷或制热模式，以保持舒适的室内环境。
另一个重要的技术是人工智能算法的应用。
通过机器学习和深度学习算法，电器能够对用户的使用习惯和偏好进行学习和预测。
比如，智能音箱可以根据用户的日常语音指令，逐渐了解用户的喜好，提供更加个性化的音乐推荐和信息服务。
此外，物联网技术让各种电器之间实现了互联互通。
通过 WiFi、蓝牙等无线通信技术，不同的智能电器可以组成一个智能生态系统，实现协同工作。
例如，当智能门锁检测到主人回家时，智能灯光系统可以自动开启，智能窗帘自动拉开，营造出温馨舒适的氛围。
在实际应用中，有许多成功的案例值得我们深入分析。
首先来看智能家居领域。
小米的智能家居生态系统就是一个典型的例子。
用户可以通过手机 APP 或者智能音箱，对家中的各种智能设备进行集中控制，包括智能灯泡、智能插座、智能摄像头等。
这些设备能够相互协作，根据用户的设定和实际情况自动运行。
比如，当用户设定“离家模式”时，智能摄像头会自动开启监控，智能插座会关闭不必要的电器，智能门锁会加强防护。
在智能家电方面，海尔的智能冰箱表现出色。
它配备了高清显示屏和智能传感器，不仅可以实时显示冰箱内部的温度、湿度等信息，还能通过连接网络，为用户提供食谱推荐、食材管理等功能。
用户可以通过手机 APP 远程查看冰箱内的食材情况，方便购物和安排饮食。
基于人工智能的家电控制应用
基于人工智能的家电控制应用随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的家电产品也开始采用人工智能技术实现智能化控制。
这种基于人工智能的家电控制应用不仅能够提高人们的生活质量和舒适度，同时也能够提高家庭能源利用的效率，实现智能节能的目标。
一、人工智能家电控制技术的应用随着物联网技术的发展，各种家电也开始逐渐向着智能化的方向发展。
除了传统的遥控技术之外，人工智能技术的应用也为家电控制提供了新的选择。
人工智能家电控制技术主要基于机器学习和人工智能算法实现。
通过对家庭环境信息的采集和分析，系统可以自动学习家庭住户的习惯和喜好，从而实现智能化的家庭控制。
目前，市场上已经出现了许多基于人工智能技术的智能家居产品，包括智能冰箱、智能洗衣机、智能电视等等。
这些产品可以自动识别不同的用户需求，根据用户的习惯和喜好制定智能化的控制方案。
二、基于人工智能技术的智能家电控制应用案例1. 智能电视智能电视是一种基于人工智能技术的智能家电产品。
智能电视可以自动调整音量、亮度和频道等设置，根据用户的喜好推荐相关的电影或者电视剧，同时还可以自动识别用户的语音指令，实现语音控制的功能。
2. 智能冰箱智能冰箱是一种基于人工智能技术的智能家电产品。
智能冰箱可以自动识别不同的食品，自动控制温度和湿度，制定科学的食品保存方案。
同时，智能冰箱还可以自动推荐相关的食谱，根据用户的口味提供个性化的食品建议。
3. 智能空调智能空调是一种基于人工智能技术的智能家电产品。
智能空调可以自动识别室内环境信息，根据室内温度、湿度等参数自动调节温度和风速，实现智能化的空调控制。
4. 智能灯具智能灯具是一种基于人工智能技术的智能家电产品。
智能灯具可以自动识别室内光照强度和色温，根据用户的需求自动调节光照和色温，实现智能化的灯光控制。
三、基于人工智能技术的家电控制应用的未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，基于人工智能的家电控制应用也将逐渐成熟。
未来，随着物联网技术的不断完善和社会需求的不断增长，基于人工智能技术的家电控制应用将成为智能家居的主要发展方向。
能源行业中的智能电网技术应用案例
能源行业中的智能电网技术应用案例近年来，随着能源行业的快速发展，智能电网技术在能源领域的应用不断扩大。
智能电网技术以其高效、可靠和可持续的特点，成为了促进能源行业转型升级的重要推动力。
本文将通过一些具体的案例，介绍智能电网技术在能源行业中的应用情况。
一、智能电网技术在电力系统中的应用案例1. 智能电表智能电表是智能电网技术的典型应用之一。
智能电表能够实现自动抄表、远程监控和智能计量等功能，有效提高了电力系统的管理效率和用户用电质量。
例如，在某城市的一次试点项目中，通过使用智能电表，能源公司可以实时监测用户的用电情况，并根据数据分析，预测用电负荷，从而优化电力供应和输配网络。
2. 分布式能源系统分布式能源系统是建立在智能电网技术的基础上的一种新型能源供应形式。
它将分散的能源装置（如太阳能电池板、风力发电机等）和传统的电力网络相结合，实现了能源的高效利用和灵活调度。
在德国，一个名为“能源转型（Energiewende）”的项目中，智能电网技术和分布式能源系统被广泛应用。
通过智能电网技术，能源供应商可以监控和管理分布式能源装置，优化供需匹配，有效推动可再生能源的大规模应用。
3. 能量储存技术智能电网技术还与能量储存技术相结合，实现了电力系统的高效运行和抗灾能力的提升。
例如，在日本，由于长期面临地震和台风等自然灾害的威胁，能量储存技术成为了当地电力系统的关键。
智能电网技术通过自动化调度和智能监测，实现了能量储存设备的灵活应用，为电力系统的稳定运行提供了强有力的支持。
二、智能电网技术在能源供应链中的应用案例1. 智能电网监测与优化在能源供应链中，智能电网技术可以用于监测和优化能源的生产、运输和消费过程。
例如，在一个风力发电场项目中，利用智能电网技术，能够实时监测风力发电机组的运行状态和发电量，实现对风力资源的精确管理和优化。
通过数据分析，可以有效预测风力发电机组的维护需求，提前安排维修，降低设备损坏风险，提高能源供应的稳定性和可靠性。
智能家电在生活中的应用
智能家电在生活中的应用随着科技的不断发展，智能家电已经逐渐普及。
智能家电是指安装有智能控制系统的家用电器设备，通过互联网、无线网、红外线等技术实现对家电的远程控制、状态监测、能源统计等功能。
它能够满足人们对生活的诉求，提高生活品质，下面将详细地讲述智能家电在生活中的应用。
一、智能门锁智能门锁是安装在门口的一种新型电子锁，它通过无线通讯、密码识别等方式来代替传统的锁具，实现智能化管理。
一旦安装，就可以实现远程开锁、密码锁、门卫监管等等，从而提高安全性，减少被盗风险。
此外，智能门锁还可以与家中其他的智能设备联动，如电视、空调、音乐等等，实现更加便捷的智能化生活。
二、智能空调智能空调具有更为智能化、个性化、适应性强等优势。
智能空调可以通过手机App或者其他方式进行控制，既方便又快捷。
此外，智能空调还可以根据不同的环境和人员需求进行调节，进行智能节能，降低了能源消耗，提高生活品质。
三、智能音响智能音响可以连接各种主流的智能家居平台，可以进行语音控制。
智能音响可以通过手机、电视机或其他设备来控制，并且可以接收外部音源等等，实现便捷、节省空间的特点。
此外，智能音响还可以通过各种智能学习算法，根据不同的场景来适应，调整音量、音色和音效，增加生活娱乐性。
四、智能电视智能电视是一种集传统电视和互联网技术于一体的智能化电视，通过强大的处理器和运行系统，实现更多的功能。
智能电视可以连接家中的其他智能设备，如智能音响、智能机顶盒等等。
此外，智能电视还可以与多种应用软件联动，如视频、游戏、社交等等，提高生活娱乐性，提升生活品质。
五、智能烤箱智能烤箱是一种集高科技、多功能于一体的烤箱。
智能烤箱可以通过手机或者其他方式进行控制，烤箱中的食物可以旋转，摆放位置可以调整。
此外，智能烤箱还有预约、预热和定时等功能，无需等待，方便快捷，节约时间。
智能烤箱不仅提高了烤制效果，还能让人轻松享受到美食。
六、智能扫地机器人智能扫地机器人是一种通过智能算法控制和协调运动方式，实现扫地清洁的机器人。
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智能电器与智能电网厦门理工学院电气工程与自动化学院研究生课程(本讲内容主要源自福州大学张培铭教授课题组研究成果)2、低压断路器智能化技术短路故障是电力系统最常见也是危害最大的故障类型之一。
在低压配电系统中，由于规模和容量的日益扩大，短路电流随之迅速增大，所造成的损失也越来越大。
因此，在短路故障出现的早期对其进行预判并快速切断故障源就成为低压配电系统和电器领域重要的研究课题——显然这正是适应智能电网发展的要求。
目前，智能型低压保护电器存在共同问题，它们所提供的保护相对于故障发生时刻有一定的滞后，因此难以获得准确的良好的限流功能。
对短路故障进行准确地早期检测的主要难题在于故障特征的准确提取与抗干扰。
短路故障的早期检测与短路电流快速分断控制—小波与数学形态学小波分析作为信号处理方法的出现，给故障诊断技术带来了新的生机和活力，而小波与形态学滤波器相结合的短路故障早期检测模型从理论上解决了上述问题。
小波分解变换的细节分量既能体现信号变化率的大小，又剔除了噪声干扰的影响。
这一特性可用来提取低压系统短路故障的故障特征以达到故障早期检测的目的。
但是小波变换在脉冲噪声的滤波效果方面存在着不足。
因此，引入了一种基于数学形态学的形态滤波器，它可以有效剔除正负脉冲噪声的干扰。
建立了基于形态小波理论的故障早期预测模型。
利用短路故障早期检测模型构建适用于计算机的数学理论模型，形成比较完善和实用的短路电流快速分断控制系统软、硬件方案。
在DSP系列数字信号控制器上实时实现了短路电流的早期检测和快速分断。
低压断路器智能化技术目前，智能控制器的瞬时脱扣信号触发时间最短在10ms 左右，而采用上述设计方案，瞬时脱扣信号触发时间在1ms 左右，说明短路电流快速分断控制系统正确地实现了早期检测和快速分断控制。
因此，将形态小波算法作为短路电流的故障判定算法是可行的，并且具有其它算法无法比拟的优势。
3、电器智能动态测试技术(1)光机电交流接触器动态测试装置（1）信号检测1）励磁电压与电流采用高精度与快速响应的电压、电流传感器，以检测励磁电源电压与线圈电流。
2）通过动静触头之间的电信号，检测触头系统的动态状况。
3）衔铁的位移与加速度采用先进的传感技术，在不影响电磁系统原有运动规律的前提下，实现上述两个参数的动态检测。
位移电磁系统往往封装在电器的外壳内，采用非接触、光电检测技术，应用高速线阵C C D，将移动的光束转换成受光像元沿线阵快速运动；利用电荷藕合原理，C C D将输出随衔铁运动变化的视频信号。
（2）信号调理电路（3）软测量在电磁系统动态测试中，存在一些难以直接检测或现有传感器不能满足动态过程机理的特性参数，如电磁吸力、气隙磁链与速度等，而这些参数却是电器设计与开发中，表征电器性能的重要参数。
本装置在高精度测量有关特性参数的基础上，采用软测量技术，根据电器动态过程的机理性数学模型，推导出非直接测量参数，即实现难以直接测量参数的软测量。
吸合过程动态测试界面3、电器智能动态测试技术（续）(2)基于高速摄像机的电器动态测试技术3、电器智能动态测试技术（续）采用PCO1200S高速摄像机的智能交流接触器动态测试装置。
利用该装置对智能交流接触器的机构运动形态进行测试，可以进行二维测试，并且可将触头与铁心的运动形态真实地反映。
其摄取速率高达30167.73fps(相当于每毫秒30个采样点以上)。
（上述光机电电磁电器动态测试装置的采样速率只能达到每毫秒10个采样点左右）显然，基于高速摄像机的电器动态测试技术（非接触测试）将在电器智能化研究与电器产品研发中发挥重要作用。
基于图像测量技术的智能交流接触器全过程动态优化设计技术的研究是智能电器设计的有效手段，是智能化电器虚拟样机动态优化设计的最新研究方向。
以上述智能交流接触器为例电器智能动态测试技术吸合过程动态特性测试波形释放过程动态特性测试波形本动态测试装置首次从电器测试的角度真实地反映了电器动态过程的复杂性。
根据上述动态过程的测试与分析，提出了电器动态测试与设计数据统计处理的观点。
只有采用动态测试与设计数据统计处理的方法，才能如实地反映其真实的动态特性与性能。
这种思路将为今后的电器虚拟样机优化设计技术奠定基础。
4、电动机智能保护技术电动机三维热特性研究与保护在工业企业中，大量的电动机保护器被用于保护电机以最大限度地减少电机烧毁以及由此引发的生产事故带来的经济损失。
各种故障对电机的损害最终都体现为绕组温度超过允许值导致绝缘快速老化甚至击穿而引发电机烧毁等事故，电动机保护器的任务归根到底是保护电机不因温度过高而烧毁。
电动机保护器应该根据故障的危害程度采取不同的保护措施。
对于短路、堵转以及接地等危害性大的故障，故障发生后应快速采取保护措施，避免危害扩大；对于过载、三相不平衡（包括断相）、过电压、欠电压等温度变化较缓慢、危害性较小的故障，为了最大限度发挥电机的作用，减少生产过程中断带来的损失，故障后不应该立即切断电源，可以先给出报警信号，只有绕组温度超过允许值才采取保护措施。
以实测的电机三维温度分布为基础，应用ANSYS有限元分析软件，建立了基于参数反计算的异步电动机定子全域三维温度场模型。
以全封闭外置风扇冷却电机为例电动机智能保护技术电动机智能保护技术铁芯温度分布图机座温度分布图绕组温度分布图从轴向看，端部导体温度高，槽内导体温度低；风扇侧的端部绕组温度低于传动侧端部绕组的温度；从周向看，接线盒区域的绕组温度高于其他区域；定子的最高温度区域位于接线盒区域传动侧绕组端部。
基于理论分析和实际测量相结合的参数确定方法，建立了全封闭外置风扇冷却电机定子全域三维温度模型。
实验结果表明该电机定子全域三维温度场模型可以较准确地计算出定子各部位的温度值，其动态响应特性与实际电机特性相吻合。
全封闭外置风扇冷却电机定子的最高温度区域位于接线盒区域传动侧绕组端部。
基于理论与参数反计算建立的异步电动机定子全域三维温度场有限元仿真模型为核心，以V B 程序构建的人机界面为平台建立了异步电动机定子三维温度分布虚拟测试平台。
该平台可以实现包括故障在内的各种运行状态下稳态温度分布及瞬态温度变化的虚拟测量。
改善散热结构提高长期过载性能研究。
异步电动机定子绕组最高温度保护模型研究。
电动机智能保护技术结论：对最高温度区域的温度进行监测可以实现准确的电动机热保护；采用仿真的方法可以实现电机定子温度分布的智能监测与控制;采取措施改善最高温度区域的散热条件可以实现电动机的优化设计,并提高电机运行的效率。
5、电器智能集成技术电器智能集成技术集成电器基本功能:集成断路器、接触器、电动机保护器、隔离器功能；断路器——短路故障早期检测，快速分断；接触器——吸合过程，分断过程；电动机保护器——各种负载条件下准确的保护，满足要求。
电器智能研发技术人工鱼群算法AFSA人工鱼群算法（Artificial Fish-Swarm Algorithm）是一种新的寻优算法。
它的主要内容是利用鱼群的觅食、聚群和追尾等行为，并充分应用比较公告板的历史信息，通过鱼群个体寻优达到全局最优。
遗传算法（genetic algorithm ，GA ）是Holland 教授首先提出来的一类仿生型进化算法。
GA 通过将当前群体中具有较高适应度的个体遗传给下一代，并且不断淘汰适应度低的个体，从而寻找出适应度最大的个体。
其优点是：具有大范围全局搜索的能力，与问题领域无关；搜索从群体出发，具有潜在的并行性；可进行多值比较，鲁棒性强；搜索使用评价函数启发，过程简单；使用概率机制进行迭代，具有随机性，可扩展性，容易与其它算法结合。
但是GA 算法对于系统中的反馈信息利用不够。
遗传算法吸取遗传算法和人工鱼群算法的优点，将遗传算法和人工鱼群算法有机结合应用于智能电器优化计算。
6、电器的新概念人工智能技术在电器领域应用的研究举例。
例：由于电动机的发热和散热过程是十分复杂的，属动态不确定过程，其精确的数学模型难以建立或者说，由于电动机的发热和散热过程的复杂性，无精确的数学模型可依。
因此寻找一种不依赖于精确数学模型来描述电动机的热模型的方法，成为解决从外部模拟电动机热保护一个关键问题。
鉴于人工神经网络理论以其高度非线性映射、自组织结构、高度并行处理方式和不需预先建模等优点，为方便、快捷、准确地计算和预测电动机的绕组温度提供了可能。
以大量实验为基础并基于神经网络理论进行电动机热过载保护模型的探讨，从而对异步电动机长期稳定负载和频繁起动绕组温升进行预测研究，从而进行电动机的人工智能热过载保护的探讨。
考虑到电流是影响电动机绕组温升的主要因素，仅取电流值作为输入量，其结构是隐含层为10个节点的三层B P网络，对训练样本进行训练。
用训练样本和测试数据的条件作为训练后网络的输入条件来预测温升曲线，然后将它们跟实测数据进行比较，训练后的网络的预测误差基本在±2℃(即5%)之间。
只要给它一个电流值，它就能预测出一条对应的温升曲线。
下图是利用这个网络预测出来的一组温升曲线，图中电流从4.8A～27A变化，相邻两条温升曲线的电流相差0.2A。
至今，一直未见有较精确反映在不同的过载情况下电动机所能允许的最大过载时间曲线。
目前正在使用和开发的很多电子式和微机型的保护装置，过载保护都以热继电器保护特性作为依据。
现在，我们就可利用这个训练过的网络来精确求出这条保护特性曲线。
下图是用神经网络预测出的保护特性曲线与双金属片热继电器的典型保护特性曲线的比较图。
显然，热继电器的保护特性曲线留有较大的裕度，不能充分发挥电动机的过载能力，这是其原理与结构决定的。
图为神经网络预测的保护特性曲线与热继电器保护特性曲线的比较。
用训练样本和测试用数据的条件作为训练后网络的输入条件来预测频繁起动温升曲线，训练后的网络的预测误差基本在±4℃(即10%)之间。
图8就是用这个网络预测出来的一组温升曲线，图中电流从5A～10A变化，相邻两条温升曲线的电流相差0.5A。
人工智能电器电磁系统的优化设计近几年,很多源于大自然生物过程启迪的优化算法逐渐得到开发与重视.如模拟生物种群进化的遗传算法(GA)，模拟昆虫觅食的蚁群算法（ACA），模拟人体免疫能力的免疫算法（IA），模拟鸟群觅食活动的粒子群算法（PSO），模拟鱼群活动的人工鱼算法(AFSA),模拟细胞无性繁殖的克隆算法（CA）等等。
这些基于群体智能的优化算法对于求解多峰、难以建模的优化问题具有很好的效果。