人工智能在電氣工程自動化中的運用分析

陳孝恒

摘要：伴隨著科學技術的飛速進步，人工智能技術被應用到越來越多的生產領域，并不斷發揮著巨大的優勢。加強人工智能在電氣工程自動化中的運用，也將成為促進電氣工程自動化持續發展的關鍵，能夠有效的解決很多傳統控制方法下的弊端。在此背景下文章從簡單闡述人工智能在電氣工程自動化中的運用價值著手，分析了其在電氣自動化過程中的實際應用。

關鍵詞：人工智能；電氣工程自動化；運用

1 人工智能在電氣工程自動化中的運用價值

1.1 控制效果的優良

在電氣工程自動化中運用人工智能的技術，能夠獲得良好的控制效果，具有較強的一致性。由于之前電氣工程自動化的技術水平不高，當其控制的對象是提前設定好的目標時，就能夠取得明顯的控制效果，但是如果控制的對象不確定時，其控制效果就會出現好壞不一的現象，這種不穩定極大地影響了電氣工程自動化的操作。這種情況下將人工智能技術引入到運行之中，通過提升設備的智能化水平進一步加強了操作的規范化，而且無論是在處理已設定好的參數還是未知的參數時，都能獲得較好的效果，在保障產品性能上更是具有很強的一致性。

1.2 投入資源的減少

在電氣工程自動化中運用人工智能的技術，還能極大地節約投入的資源，最顯著的就是人力和物力消耗的減少。傳統操作模式下的電氣工程自動化運行需要很多種類的設備，比如線路和變壓器以及多種多樣的電線等，由于這些設備數量多且體積大，不僅需要專門的工作人員進行有序的放置，還要加強對機器設備清理的重視，因此需要消耗很多的人力和物力。但是在人工智能應用到電氣工程自動化之中，就能極大地改善這種現象，因為人工智能技術下的操作不需要那么多的設備和電纜，而且也使得機器清理的難度下降了，對節約成本消耗有著明顯的作用。

1.3 調節參數的便捷

在電氣工程自動化中運用人工智能的技術，還能增加參數調節的便捷性，從而實現高智能函數自身性能的不斷優化。相較于傳統模式的電氣控制操作，人工智能化的操作更加簡單易懂，同時還具有較強的適應力，即使是在缺少專業指導的單獨操作環境下，也能根據設定好的參數完成操作，還能在實際運行中根據情況的變化進行簡單的調整，可以說具有很好的便捷性。

1.4 操作誤差的可控

在電氣工程自動化中運用人工智能的技術，還能對操作的誤差進行有效的控制，從而將誤差控制在最小的范圍內。基于人工智能技術的先進性，在電氣工程自動化的運用中對降低外界因素干擾的效果非常明顯，只要在電氣系統運作之前將各個參數進行設置，就能夠在實際運行中得到很好的保持，而且參數也不會發生變化，進而能夠保證實際數值和理論數值的相一致，有效的減少了二者的誤差。

1.5 外界影響的降低

在電氣工程自動化中運用人工智能的技術，還能夠有效的降低外界因素的影響。在傳統的電氣工程運行中，進行控制器建模經常會受到多種外界因素和環境的干擾，很容易造成不利的影響。最常見的就是模型設置的參數產生了變動，因此就導致了計算過程中數值類型的差異。但是在電氣工程自動化使用人工智能的技術，就不用要求模型的過于精準，也不用再去制定準確參數，而且對設備的外部環境也沒有任何需求，能夠明顯的降低外界因素對自動化工程的影響，極大地提升了電氣工程自動化的效率和質量。

2 人工智能在電氣工程自動化中的運用

2.1 智能操作控制

人工智能數據能夠在運行過程中自動的保存電氣工程自動化的數據，并根據提前設定好的程序進行數據分析，對電氣設備的控制與保護產生了很好的效果。與此同時人工智能技術還能對設備的實際運行狀況進行實時的監控，這種監控完全是自動的，并可以根據檢測的數據進行自我保存，再供由使用者進行參考。這種智能化的控制極大地確保了監測數據的準確，還提升了計算的速度和精度，對解放傳統控制模式下的人力操作意義非凡。

2.2 優化電氣產品

在電氣工程自動化的設備維護和優化中，不僅需要專業化的電磁場和電路知識，還需要豐具備豐富的操作經驗，因此是一項極其復雜的工作過程。在傳統的電氣工程自動化操作中，對設備的優化通常是由工人手動進行操作，因此很難能取得最優的設計效果。但是隨著計算機技術的飛速發展和普遍應用，人工智能技術被逐漸推廣應用于電氣工程自動化中，極大地縮短了產品的研發周期，同時又能幫助研發人員完成對產品質量和性能的優化。

在電氣工程自動化中使用人工智能的技術，主要依靠的是遺傳算法和專業系統這兩種，憑借著計算方式更具先進性的遺傳算法，能夠有效的提升數據的精準度，這也使得遺傳算法得到了越來越廣泛的推廣。除此之外通過人工智能技術的重點專家系統，還能對設備故障的發生進行很好的預判，很好的保障了電氣工程自動化的運行安全。

2.3 診斷設備故障

由于電氣工程自動化運行程序的專業和復雜，因此在其設備出現故障的時候，所顯示出來的問題也是極其繁復的，甚至一些時候還無法及時準確的找到癥結所在。但是在電氣工程自動化中應用人工智能技術的，就可以很好的解決這些困難，因此目前經常被用于進行電氣設備的故障診斷中。電氣設備中的發動機和電動機故障最為常見，這種情況下就可以使用人工智能，通過神經網絡技術和模糊理論等技術實現了對傳統故障診斷模式的改進，既提高了工作的準確率，又極大地減少了資源消耗，有效的保障了故障診斷的精準度和高效化。

3 結語

盡管人工智能技術的應用為電氣工程自動化帶來了很多的優勢，在優化設計和提高故障診斷效率，以及節約人力物力消耗等方面都發揮著很大的作用，但是由于人工智能技術還不夠完善，因此在實際的應用中已然存在些許不足，這就需要在實踐中不斷地總結經驗，來更好地完善人工智能的應用。總而言之隨著科學技術的不斷進步和發展，人工智能也會更趨于完善，其在電氣工程自動化中的使用也會更加廣泛，如何用更全面的智能技術來促進電氣工程自動化的長期發展也將成為未來研究工作的重要內容。

參考文獻：

[1]葉干洲.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].科技資訊，2010.

[2]閆譽桐.智能化技術在電氣工程自動化中的應用分析[J].科學中國人，2016.