人工智能技術在電氣自動化中的運用

周鋒

【摘要】在新興科技迅速發展的時代背景下，人工智能技術的提出不僅為產業生產效率的提高創造了有效的途徑，也極大的滿足了我國產業現代化的發展需求，人工智能技術的引用在降低了勞動力成本的同時，實現了產業運營效益的巨大提升，這也使其在電氣工程領域收到了高度關注。本文在分析了當前我國電氣自動化發展概況的基礎上，結合人工智能的特點，對人工智能在電氣工程中的應用進行了具體分析。

【關鍵詞】人工智能;電氣自動化;技術應用

1.人工智能技術特點概述

人工智能是以模擬人類智能并代替人類工作為目的，在大量學科知識的基礎上通過計算機數據處理得以實現的現代化技術，隨著學科知識的不斷豐富和數據處理技術的日漸完善，人工智能技術也得到了迅速的發展。人工智能技術在模仿人類智慧的同時，在一定程度上也優于人類的智慧，如人工智能技術可以通過數據保存實現永久記憶，其數據的處理遠遠高于人類計算速率，以及可以高精度的長期工作等，這也使其能夠被廣泛的應用在電氣自動化控制中。

人工智能在電氣自動化中的應用基礎是數據信息的收集與處理，數據在經過模擬或量化處理后，便會被傳輸到AI控制器中，從而為電氣自動化中的人工智能工作發送工作指令。此外，人工智能中數據的實時傳遞也提高了自動化系統的監控性，一旦數據無法得到及時反饋，便可以根據設備的實際工作情況進行報警，并針對電氣設備的故障進行自動處理。此外，在人工智能控制技術的實際應用中，僅依靠計算機操作便可完成開關的開合與斷路器控制，這有效的提高了電氣自動化系統的管理性，也為電氣自動化工程多層系統的構建提供了必要前提。

2.電氣自動化行業發展現狀分析

電氣自動化行業是電氣工業現代化發展的代表，在計算機技術控制的基礎上，電氣自動化技術已經能夠以數據信息為基礎，在脫離人工作業的同時保證生產運營的穩定性。隨著電氣工程自動化進程的推進，電氣自動化已逐漸成為了我國工業水平提高的重要標志，社會生產力需求的增加以及生產生活要求的提高，都在不斷推動著電氣自動化技術的完善。

我國的電氣設備工作內容主要涉及電子線路，機械工程以及控制管理等多個領域，在傳統電氣工程行業中，不同電氣設備運行的控制與管理工作量大，難度較高，這也對人工的工作效率與質量提出了更高的要求，而由于人工勞動無法保證長期一致的精確度，效率也會隨外界因素的影響而發生變化，這都會在一定程度上阻礙了電氣工程行業的發展，而隨著自動化管理控制技術的引入，計算機數據控制及人工智能被更多的應用到了電氣工程生產中，如計算機輔助工程CAE以及設計系統CAD應用等，計算機數據管理與控制更多的代替了人工勞動力，不僅極大的降低了電氣企業的勞動力成本投入，也有效的實現了電氣工程自動化管理與生產，這對于我國電氣工程現代化進步有著十分重要的意義。

3.人工智能在電氣自動化中的應用探究

3.1 電氣自動化系統的優化設計

電氣系統的設計是自動化管理生產的重要基礎，因此為了切實有效的提高電氣自動化效率，就要全面做好系統設備的優化工作。由于電氣系統設備的設計十分復雜，并且涉及到了電子，通訊以及物理等多學科的知識，因此僅僅依靠人力是無法全面完成這項工作的。人工智能技術在電氣系統優化設計中的應用，不僅可以滿足系統設計高精度的要求，也能夠有力的保證系統全部設備設計的標準耐性和一致性。在計算機輔助系統的基礎上，借助CAD三維繪圖以及CAE工程設計技術，人工智能不僅極大的縮短了工程設計時間，也在很大程度上提高了電氣自動化系統的設計精度，在此技術基礎上，人工智能還可以利用其灰色模型設計與神經網絡分析技術對系統設計進行改進與優化，在系統原型的設計基礎上更多的分析出對應的運行數據，從而為電氣系統設備的生產與指導提供準確的導向。

3.2 電氣控制進程中人工智能的應用

對于電氣自動化系統運行而言，運行進程的高效控制直接關系到系統運行效率的提升，為了更為切實的提高電氣系統的自動化工作效能，就要針對電氣系統的控制進程進行智能化改進。人工智能系統的引進，不僅能夠有效的促進電氣工程的智能化實現，也可以在很大程度上推動電氣系統的工作效率與精度，從而有效的控制電氣系統的運行成本。人工智能中主要應用與電氣自動化的技術主要包括Mamdani和Sugeno等模糊邏輯分析控制以及其他神經網絡控制，其中神經網絡的系統控制方式主要應用于直流電設備的檢測控制中，而Mamdani和Sugeno模糊邏輯控制則主要應用在電氣設備運行速度調控和特殊情況控制中，當交流電電氣設備的運行需要進行調控時，人工智能則會利用模糊控制技術對其進行控制，從而保證電氣設備自動化運行的穩定性。

3.3 電氣系統突發狀況時人工智能的應用

在電氣系統的運行工作過程中，由于設備間的控制和運行多為自動化操作，因此不同工作內容之間有著較強的連續性和依賴性，不同級別的設備必須保證工作內容承接與傳遞的穩定性。但由于電氣自動化設備的運行在一定程度上會受到外界因素的干擾，因此設備在運行中也會遇到突發狀況，例如設備故障，工作產品呈遞出現錯誤等。當設備發動機出現故障時，人工智能系統可以在模糊控制的前提下保證設備的最低運行要求，而后利用故障處理系統針對發動機故障進行分析和處理，最終結合神經網絡控制系統對故障進行修復，而一旦變壓器發生故障，人工智能系統就會發出報警，在神經網絡控制的基礎上通知工作人員進行及時搶修，從而保證電氣系統穩定長期的運行。

3.4 人工智能在電氣系統故障診斷中的應用

神經網絡系統是人工智能技術針對電氣設備故障處理核心技術。在人工智能系統的應用中，由于神經網絡系統能夠在依據原有數據進行故障修復的同時，從實際故障處理狀況中分析總結新的相關數據，因此神經網絡系統也可以不斷的完成學習過程，從而提高系統的故障修復能力。由于電氣自動化系統中的設備故障通常具有故障原因不宜查明，人工修復工作難度大等特點，因此利用神經網絡系統對設備故障進行分析與排除，能夠更為準確有效的完成設備修復工作，與此同時實現故障處理相關數據的準確收集，為同類型設備故障的處理提供切實有效的 參考依據。

4.結語

人工智能技術在電氣自動化行業中的應用是我國工業化生產進步的重要體現，隨著應用范圍的擴大，人工智能技術已經逐漸融入到了社會各個領域，并為我國社會的現代科學化發展做出了重要貢獻。我國人工智能的應用成效雖然十分明顯，但就當前其實際應用來看，人工智能理論與實際應用仍在不同程度上存在問題，為了使人工智能更為有效的推動工業自動化，還要對人工智能的實際運用做進一步的完善。

參考文獻

[1]紀文革.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J]鄭州大學第一附屬醫院，2014（5）：4-8.

[2]徐磊，周江龍.在電氣自動化控制中滲透人工智能技術的研究[J].海洋石油工程股份有限公司，2014，2.

[3]馮文靜.電氣自動化控制中人工智能技術的應用分析[J].化學工程與裝備，2014（12）：21-34.