重要信息
**时间：**2026年1月9-11日
**地点：**泰国曼谷·格乐大学【支持线上参会】
征稿主题
一、领域概述：电气工程与智能控制 + AI 的融合发展
电气工程是能源转换、传输、利用的核心学科，智能控制与人工智能的深度融入，正推动电气工程从 "自动化" 向 "智能化" 转型，成为 EEICAI 2026 重点聚焦的前沿方向。该交叉领域覆盖智能电网、电机智能控制、电力设备故障诊断、新能源智能调度等核心场景，其技术体系可拆解为基础层、算法层、应用层三大维度，具体如下表所示：
| 技术层级 | 核心内容 | 关键技术 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| 基础层 | 电气信号采集、硬件接口、数据预处理 | 高精度模数转换、抗干扰电路设计、数据清洗 | 电网状态监测、电机运行数据采集 |
| 算法层 | 智能控制算法、机器学习 / 深度学习、优化算法 | PID 参数自整定、强化学习、卷积神经网络 (CNN)、粒子群优化 | 电机调速控制、设备故障识别、电网负荷优化 |
| 应用层 | 系统集成、智能决策、闭环控制 | 边缘计算部署、多源数据融合、自主决策系统 | 新能源微电网调度、工业电机智能运维、智能家居电力管理 |
1.1 核心发展趋势
- 智能化：从传统 PID 控制向自适应、自学习的智能控制算法演进，AI 算法替代人工调参；
- 一体化：电气设备、控制单元、AI 分析模块的软硬件一体化集成，降低系统延迟；
- 低碳化：AI 驱动新能源（光伏 / 风电）与电网的协同调度，提升能源利用效率；
- 安全化：基于 AI 的电气设备故障预警，实现从 "事后维修" 到 "事前预测" 的转变。
二、电气信号预处理与特征提取（Python 实现）
电气系统采集的原始信号（如电压、电流、振动信号）包含大量噪声（工频干扰、电磁噪声），需通过预处理提取有效特征，为后续智能控制和故障诊断奠定基础。
2.1 工频干扰滤除（数字陷波滤波器）
电网中 50Hz（或 60Hz）工频干扰是电气信号的主要噪声源，以下是基于 Python 的数字陷波滤波器实现：
python
运行
import numpy as np
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt
def notch_filter(signal_data, fs=1000, freq=50, Q=30):
"""
数字陷波滤波器去除工频干扰
参数：
signal_data: 输入电气信号（如电流/电压采样数据）
fs: 采样频率（Hz）
freq: 陷波频率（50Hz/60Hz）
Q: 品质因数（越大滤波越窄）
返回：
filtered_signal: 滤波后信号
"""
# 设计陷波滤波器
b, a = signal.iirnotch(freq, Q, fs)
# 应用滤波器（零相位滤波避免信号失真）
filtered_signal = signal.filtfilt(b, a, signal_data)
return filtered_signal
# 生成模拟电气信号（含50Hz工频干扰）
if __name__ == "__main__":
fs = 1000 # 采样频率
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
# 有效信号：10Hz正弦波模拟电机电流信号
valid_signal = 2 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t)
# 50Hz工频干扰
noise = 0.8 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t)
noisy_signal = valid_signal + noise + np.random.normal(0, 0.1, len(t))
# 滤除工频干扰
filtered = notch_filter(noisy_signal, fs=fs, freq=50)
# 计算信噪比评估效果
def calculate_snr(original, noisy):
noise = noisy - original
snr_value = 10 * np.log10(np.sum(original**2) / np.sum(noise**2))
return snr_value
print(f"滤波前信噪比：{calculate_snr(valid_signal, noisy_signal):.2f} dB")
print(f"滤波后信噪比：{calculate_snr(valid_signal, filtered):.2f} dB")2.2 电气信号时域 / 频域特征提取
故障诊断、状态评估需提取信号的时域（均值、方差、峭度）和频域（峰值频率、功率谱）特征，以下是特征提取代码实现：
python
运行
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
def extract_electric_features(signal_data, fs=1000):
"""
提取电气信号的时域+频域特征
参数：
signal_data: 预处理后的电气信号
fs: 采样频率
返回：
features: 特征字典
"""
# 时域特征
mean_val = np.mean(signal_data) # 均值
var_val = np.var(signal_data) # 方差
kurtosis = np.mean((signal_data - mean_val)**4) / (var_val**2) # 峭度（故障敏感特征）
rms = np.sqrt(np.mean(signal_data**2)) # 均方根
# 频域特征
n = len(signal_data)
fft_data = fft(signal_data)
freq = np.fft.fftfreq(n, 1/fs)
# 取正频率部分
positive_freq_idx = freq > 0
freq_pos = freq[positive_freq_idx]
fft_pos = np.abs(fft_data[positive_freq_idx])
peak_freq = freq_pos[np.argmax(fft_pos)] # 峰值频率
total_power = np.sum(fft_pos**2) / n # 总功率谱密度
# 封装特征
features = {
"时域-均值": mean_val,
"时域-方差": var_val,
"时域-峭度": kurtosis,
"时域-均方根": rms,
"频域-峰值频率": peak_freq,
"频域-总功率": total_power
}
return features
# 测试特征提取
if __name__ == "__main__":
# 生成模拟电机故障信号（峭度值会显著升高）
fs = 1000
t = np.linspace(0, 1, fs)
normal_signal = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.random.normal(0, 0.1, fs)
fault_signal = normal_signal + 0.5 * np.random.normal(0, 0.5, fs) # 模拟故障冲击
# 提取特征
normal_features = extract_electric_features(normal_signal, fs)
fault_features = extract_electric_features(fault_signal, fs)
print("正常电机信号特征：")
for k, v in normal_features.items():
print(f"{k}: {v:.4f}")
print("\n故障电机信号特征：")
for k, v in fault_features.items():
print(f"{k}: {v:.4f}")三、智能控制算法在电气工程中的应用
3.1 基于强化学习的 PID 参数自整定
传统 PID 控制依赖人工调参，强化学习（RL）可实现 PID 参数的自适应整定，适用于电机调速、电网电压调节等场景，以下是核心代码实现：
python
运行
import numpy as np
import gym
from gym import spaces
# 定义PID控制环境（简化版，适用于电机转速控制）
class PIDEnv(gym.Env):
def __init__(self, target_speed=1500, fs=100, max_steps=100):
super(PIDEnv, self).__init__()
self.target_speed = target_speed # 电机目标转速
self.current_speed = 0 # 当前转速
self.fs = fs # 控制频率
self.max_steps = max_steps
self.step_count = 0
# PID参数范围：Kp(0-5), Ki(0-1), Kd(0-0.5)
self.action_space = spaces.Box(low=np.array([0, 0, 0]), high=np.array([5, 1, 0.5]), dtype=np.float32)
# 状态空间：转速误差、误差积分、误差微分
self.observation_space = spaces.Box(low=np.array([-2000, -1000, -500]), high=np.array([2000, 1000, 500]), dtype=np.float32)
# 误差累计
self.error_integral = 0
self.last_error = 0
def step(self, action):
Kp, Ki, Kd = action
self.step_count += 1
# 计算误差
error = self.target_speed - self.current_speed
self.error_integral += error / self.fs
error_diff = (error - self.last_error) * self.fs
self.last_error = error
# PID输出（控制电压）
u = Kp * error + Ki * self.error_integral + Kd * error_diff
# 电机转速响应（简化模型）
self.current_speed += u * 0.1 - np.random.normal(0, 5) # 加入随机扰动
self.current_speed = np.clip(self.current_speed, 0, 2000)
# 奖励函数：误差越小，奖励越高
reward = -abs(error) / self.target_speed
done = self.step_count >= self.max_steps
# 状态：误差、误差积分、误差微分
state = np.array([error, self.error_integral, error_diff], dtype=np.float32)
return state, reward, done, {}
def reset(self):
self.current_speed = 0
self.error_integral = 0
self.last_error = 0
self.step_count = 0
return np.array([self.target_speed, 0, 0], dtype=np.float32)
# 基于DQN的PID参数整定（简化版）
from stable_baselines3 import DQN
if __name__ == "__main__":
# 创建环境
env = PIDEnv(target_speed=1500)
# 初始化DQN模型
model = DQN("MlpPolicy", env, verbose=1, learning_rate=1e-3)
# 训练模型
model.learn(total_timesteps=10000)
# 测试训练后的PID参数
obs = env.reset()
total_reward = 0
for _ in range(env.max_steps):
action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
obs, reward, done, info = env.step(action)
total_reward += reward
if done:
break
print(f"训练后总奖励：{total_reward:.2f}")
print(f"最终转速：{env.current_speed:.2f} r/min，目标转速：{env.target_speed} r/min")
print(f"最优PID参数：Kp={action[0]:.2f}, Ki={action[1]:.2f}, Kd={action[2]:.2f}")3.2 电力设备故障诊断（基于 CNN 的图像化信号识别）
将电气信号（如振动、局部放电信号）转换为频谱图，通过 CNN 实现故障类型识别，适用于变压器、电机等设备的故障诊断：
python
运行
import numpy as np
import cv2
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
# 生成模拟频谱图数据（正常/故障1/故障2三类）
def generate_spectrum_data(n_samples=100, img_size=(64, 64)):
"""生成模拟电气设备频谱图数据"""
X = []
y = []
for i in range(n_samples):
# 生成基础频谱图
img = np.random.randn(*img_size)
label = np.random.randint(0, 3)
# 为不同故障类型添加特征
if label == 1: # 故障1：高频段能量升高
img[:, 40:] += 2
elif label == 2: # 故障2：低频段能量升高
img[:, :20] += 2
# 归一化
img = (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img))
X.append(np.expand_dims(img, axis=-1))
y.append(label)
return np.array(X), np.array(y)
# 构建CNN模型
def build_cnn_model(input_shape=(64, 64, 1), num_classes=3):
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
Flatten(),
Dense(64, activation='relu'),
Dropout(0.5),
Dense(num_classes, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
# 训练与测试
if __name__ == "__main__":
# 生成数据
X, y = generate_spectrum_data(n_samples=500)
# 划分训练集/测试集
split_idx = int(0.8 * len(X))
X_train, X_test = X[:split_idx], X[split_idx:]
y_train, y_test = y[:split_idx], y[split_idx:]
# 构建并训练模型
model = build_cnn_model()
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(f"测试集准确率：{test_acc:.4f}")
# 预测示例
sample = X_test[0:1]
pred = model.predict(sample)
pred_label = np.argmax(pred)
true_label = y_test[0]
print(f"预测故障类型：{pred_label}，真实故障类型：{true_label}")四、电气工程智能化的核心挑战与突破方向
4.1 核心挑战梳理
| 挑战维度 | 具体问题 | 行业痛点 |
|---|---|---|
| 算法层面 | 小样本数据泛化能力弱、实时性要求高 | 现场故障数据少，算法部署延迟超标 |
| 硬件层面 | 嵌入式设备算力不足、电气环境电磁干扰强 | AI 模型难以在边缘端部署，数据采集失真 |
| 工程层面 | 多系统兼容性差、标准化程度低 | 不同厂家设备接口不统一，智能化改造成本高 |
| 安全层面 | 算法决策黑箱、网络攻击风险 | 控制策略不可解释，电网 / 设备存在安全隐患 |
4.2 关键突破方向
- 轻量化 AI 算法：针对电气设备边缘端算力限制，采用模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，实现 AI 算法的轻量化部署；
- 数据增强技术：基于生成对抗网络（GAN）生成电气故障模拟数据，解决小样本问题；
- 数字孪生融合：构建电气设备 / 电网的数字孪生模型，结合 AI 实现虚拟仿真与实物控制的闭环优化；
- 可解释 AI（XAI）：研发面向电气工程的可解释智能算法，让控制策略、故障诊断结果可追溯、可解释；
- 多源数据融合：融合电气量（电压 / 电流）、非电气量（温度 / 振动）数据，提升状态评估与故障诊断的准确率。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
