电气控制线路和人工神经网络关系初探.pdf

《电气控制线路和人工神经网络关系初探》这篇文章探讨了人工神经网络与传统电气控制线路之间的联系，并以多速电机控制电路为例，展示了如何将电气控制线路转化为人工神经网络的方法。文章指出，人工神经网络因其智能特性，在模式识别、机器人控制、自动控制等多个领域有广泛应用。然而，神经网络的构建，尤其是时滞神经网络的构建，仍然依赖于经验。作者通过研究人工神经元与继电器的相似性，提出了一种新的视角。 人工神经元模型通常包括输入信号、权重和阈值，其输出基于输入信号的加权和与阈值的关系。二值神经网络中，神经元的输入和输出只能取1或0，这与电气控制线路中低压电器的工作状态相似。以时间继电器为例，其延时功能可以通过神经元模型来模拟，输出状态取决于输入时间和设定延迟时间的关系。 文章进一步解释，电气控制线路可以视为二值神经网络，其中各类高低压电器相当于二值神经元。作者将多速电机控制电路中的电器替换为相应的神经元，通过神经元间的连接关系和连锁条件，构建了对应的人工神经网络模型。 这个转化过程不仅为神经网络的研究提供了新的思路，也为使用神经网络进行电气控制奠定了基础。通过这种方式，可以利用神经网络的计算能力和适应性来优化和改进传统的电气控制系统，实现更高效、智能的控制策略。 总结来说，文章揭示了人工神经网络与电气控制线路之间的内在联系，为两者之间的相互转化提供了理论依据和技术方法，为电气工程领域的智能化发展打开了新的可能性。这一研究对于理解和应用神经网络技术解决实际工程问题具有重要意义，同时也为未来的跨学科研究提供了新的思考方向。