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电气工程与电力系统自动控制
Electrical Engineering and Automatic Control of Power Systems

为后续泵站机组设备在线监测、自适应控制工作的开展提供可靠的依据。但是，
对于性能实测方法来说，其本身的测试成本相对来说比较高，而对于基于模型机
器数据或者是设备的部分数据进行换算的话，换算结果容易受到假设准确性以及
测试条件准确性的影响和限制，因此大多数情况下，还会通过智能化神经网络技

术，在有限离散数据的基础上，对泵站机组展开大范围的连续测试。这样的话，
在人工神经网络技术的支持下，就可以结合泵站机组设备的相关特性，建立相应
的 BP 神经网络，通过 BP 神经网络就能够实现对设备的个性化参数的计算。与
此同时，还可以采用 LM、带动量项等算法形式，对建立完善的 BP 神经网络进

行综合的训练，并且和可以将训练所得出的数据信息，进行适当的归一化线性变
化处理，随着训练样本数量的不断增加，整个神经网络的预测能力也会得到进一
步的提升，在这样的背景下，即使不开展相应的实测工作，也能够使整个泵站机
组性能曲线的预测准确性得到可靠的保障。

（三）模糊逻辑
模糊控制系统也是泵站电气自动化系统智能控制技术的重要组成之一，模
糊控制系统本身是一种具有反馈通道、闭环结构数字化控制系统，虽然该系统也
是以计算机控制技术作为主要的技术和操作基础，但是在实际运行的过程中，也

可以利用智能化模糊控制器来实现对人工控制经验的模拟。在对泵站电气自动化
控制系统进行设计时，肯定会因为不同的功能需求，需要面临非常复杂的电气设
备控制要求，此时如果能够科学运用模糊控制系统，来对各种设备不同运行状态
下的参数进行近似计算的，并依据负荷变化、流量变化等不确定影响因素，来建

立相应的隶属参数，就能够使控制经验和具体的设备运行状态对应起来，最终实
现对整个泵站设备的智能化自动控制。
（四）故障诊断应用
故障诊断技术也是电气自动化智能控制技术的核心之一，在故障诊断技术

应用之前，首先需要明确的是自动控制系统的属性。其属于一个动态变化的系统，
因此在实操工作开展的过程中，可能会出现非常多的意料之外的故障。对于这部
分的故障来说，要想在很短的时间内，通过人工检测的方式是很难发现的，无法
做到及时有效地诊断和处理，因此会对整个电气系统的稳定运行带来较大影响。

而如果能够将智能化技术应用其中，就可以对各机械设备之间的相关器件进行有
效控制，并且可以开展高效的检测工作，在检测过程中需要注意的是，要能够对

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