基于人工智能的計算機自動控制系統優化研究

霍文健　韓立波　王云龍　郭燕波　孫世英

摘 要：隨著計算機技術的飛速發展，計算機自動控制系統的應用范圍越來越廣，被應用在軍事、環境污染檢測、安全監控等領域，為此對計算機自動控制系統進行研究具有十分重要的價值。

關鍵詞：人工智能;計算機;自動控制系統;優化研究

1 導言

自動化生產和加工是當前工業發展的重要路徑，以自動控制系統為基礎的高效率、高精密、高質量生產已成為后工業化時代的主要特征，有了自動控制系統這一高科技平臺，工業有了成本集約化、資源效率化的基本產業形態。如何準確把握人工智能的體系特點和發展動態，如何進行自動控制系統的綜合開發和全面應用已成為整個社會和工業領域的重要課題。

2 人工智能技術的含義

人工智能是一種在經濟高速發展的背景下出現的新技術，它研究自然科學和社會科學，涉及廣泛的知識。人工智能技術自然離不開計算機技術的有力支持。大多數人工智能技術都基于計算機編程。人工智能實際上是通過某些計算機編程來模仿人類的目的。它的主要模擬對象包括信息收集，人的判斷能力，數字圖像識別以及一些相對簡單的反應。人工智能技術取代了人的智能。這也節省了人力資源，并在一定程度上彌補了人員失誤帶來的一些不利影響，值得我們在今后的工作中大力推廣。

3 工業自動化的發展方向

國家在上世紀九十年代就為工業制定了智能化、自動化、集約化發展的根本戰略和基本方向，當時，計算機技術和互聯網平臺作為工業振興的新載體，自動化生產、智能化控制和新網絡系統成為我國工業實現戰略發展的重要基礎，并在接續的二十年中獲得了跨越式發展，在短時間內我國工業就實現了從跟跑到并跑的轉變，甚至在一些領域達到了領跑的水平。進入新的戰略發展機遇期，如何進一步堅持工業自動化的發展方向，如何實現工業智能化發展目標成為決定工業領域長足發展、國家持續進步的重要前提和基礎。人工智能技術是當前工業自動化發展中一個亮點，工業領域要看到人工智能技術的優勢和特長，利用人工智能平臺縮短設計和生產周期，優化工業制造的方案和規劃，提升工業產品的質量和效率，降低工業生產的成本和風險，實現工業自動化、智能化發展的目標。未來工業自動化的建設和發展過程中，人工智能技術主要體現在對各類信息和數據的全面采集和系統處理，實現工業生產過程中各類數據的存儲、加工和利用，為制定工業制造和生產的決策和規劃提供基礎。人工智能技術在工業自動化建設進程中還體現在對系統加工和整個生產的全面監測和系統調控的過程與細節中，通過功能化的系統和節點化部件，實施對整個工業設備的監督，以便對工業制造、加工、管理等過程提供基礎信息的支持。

4 人工智能在自動控制系統中的應用

信息技術，特別是網絡技術的快速發展，助推了人工智能理論的工業生產和自動化控制中的持續應用，有了人工智能技術的支撐，工業自動化控制中的各類問題才能得到全面認知和系統解決，工業自動化控制才會更多地向智能化、無人化、自主化方向發展。自動控制系統建設中應用的人工智能方法包括：新一代神經網絡控制平臺、模糊控制技術、專家決策系統，等等。

4.1 新一代神經網絡控制平臺的應用

人工智能技術模擬動物神經系統感受、傳輸和應激的過程，開發出新一代的神經網絡控制平臺，平臺由若干功能元件和網絡連接，在大規模集成和并行的過程中生成類神經的網絡結構，在模擬生物神經網絡的基礎上，通過采集、加工、處理和決策等方式處理數據和信息。在大型存儲設備、云平臺和新一代互聯網為基礎，新一代神經網絡控制體系有了實現的可能，平臺加工的能力得到進一步提升，網絡中各元件和各系統的分布式特點更加顯著，接受信號與識別信息的能力更加準確，實現了對神經網絡交互式的有效模仿。自動控制系統可以有效提升權系數和動態化水平，實現了在無人干預和監督的情況下，控制系統通過自主驅動和決策，實現工業生產與加工的自動控制。

4.2 模糊技術在自動控制系統中的應用

模糊技術是將被控對象在模型化的基礎上實現有效調控的新型技術，不但擴大了自動控制系統的功能范圍，也拓展了自動控制系統的定義。模糊控制系統的功能主要分為：輸入/接口———決策/執行結構———功能設備———被控對象———檢測設備等，模糊控制的決策/執行結構是整個系統的核心。在自動控制系統中應用模糊控制技術可以整合電液設備、電動機、伺服器等關鍵設備，提升工業自動化控制的準確性和適應性，并在對象的層面上擴大了系統的控制范圍和能力，使工業自動化制造的安全、質量和效率目標有了根本性和系統性的保障。

4.3 專家決策系統在工業自動化控制系統中的應用

專家決策系統是工業自動化生產和控制過程中十分重要的基礎系統，是在知識和信息極大豐富的基礎上，模擬專家設計、控制、決策的機制和過程，是在傳統控制技術和決策理論基礎上，利用網絡平臺和計算機設備開發出的新型控制體系和模式。專家決策系統的核心在于對信息的全面獲取和決策的邏輯推導，采取構建推理機制、豐富知識來源和構建決策庫等方式解決自動化控制過程中遇到的問題，將大量的專家經驗和借鑒方法作為解決問題的基礎，提升工業自動化控制過程中各類問題處理的效率和質量。在工業自動化控制過程中，專家決策系統的重點要放在推理和決策兩個環節，要針對工業自動化控制的特點，配合專家決策系統的推理方向，有效調控工業自動化控制的鏈條和邏輯，制定出工業自動化控制的規則和方法，對工業自動化的控制進行知識性和邏輯性驗證，提升工業自動化控制的效率和功能。

5 結語

為了提高計算機自動控制系統的優化精度，文中提出了基于人工智能的計算機自動控制系統優化方法。通過人工智能技術中的神經網絡對計算機自動控制系統的變化特點進行無限逼近，并通過仿真測試分析其性能。結果表明，本文方法提高了計算機自動控制系統的響應速度，增強了計算機自動控制系統的穩定性，獲得了比傳統方法更優的計算機自動控制精度。

參考文獻

[1]呂博.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思考[J].科技傳播，2016，8（13）：158-159.

[2]陳祥.電氣自動化控制中的人工智能分析[J].河北農機，2015（04）：51-52.

[3]王景.電氣工程自動化中人工智能的運用分析[J].通訊世界，2015（02）：173-174.

[4]戴玉，梁榮釗.電氣自動化控制中人工智能技術的應用[J].電子技術與軟件工程，2014（23）：235.