韓寧
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將人工智能應用于電氣工程自動化中的主要作用表現為:第一,能夠優化資源,并合理配置。以傳統電氣工程來分析,其操作程序較為復雜,再加上設備比較多等問題,通常都要指派專業人士進行管控,而在人工智能應用之下的電氣自動化,能有效將設備數量減少,且控制人力支出,并進行精確智能管控,最大限度節省人力。第二,受其他影響因素比較小。傳統的電氣系統控制中時常會受到其他不確定性因素的影響,致使控制有時無法正常運行,而人工智能控制時則可以動態建模為基礎,不受外界其他因素影響與制約,確保系統運行安全正常。第三,將參數調節簡化。有了人工智能的應用,操作人員可依據參數來進行調整與控制,將參數調節簡化。不僅提高了整體效率,還相應減輕了工作人員壓力,同時確保了系統運行正常和安全[1]。
人工智能自身的優勢是比較充足的,在電氣工程中運用的優勢也會更加明顯。第一,人工智能不會受到其他因素的影響。因為,主要是人工智能在獲得準確動態之后,也不需要對相應的參數進行特殊要求。所以,外界所發生的各種因素也不會對其產生相應的影響。第二,在參數調節之中比較便利,人工智能在運用之中需要對參數進行合理的轉化,這會讓智能函數彰顯出性能意義。和傳統的控制技術相比,人工智能也會把握合理化的數據內容。在簡單、適應能力強的情況下,也會更好的根據情況進行工作擴展。第三,操作之中并不會出現很大的誤差。因為,在沒有外界影響之下,自身抗干擾的能力就會逐漸加強,使得系統之中涉及的參數內容不會輕易的發生轉變。這些數值就可以和實際內容不會相差太大。第四,節省了相應的人力。人工智能技術往往不會在線路、變壓等方面提出較高要求。在沒有多項因素依賴之下,也會保證人力、物力的少量投入。
總之,人工智能在電氣工程自動化中的優勢是十分明顯的。我們從以上四個方面出發,能夠充分的認識到人工智能的巨大價值和運用意義。希望在今后的電氣工程自動化工作開展之中,能夠真正的追逐人工智能的應用步伐,讓這項技術再次得到創新。
人工智能以電氣工程自動化為運營載體,發揮出自身的優勢,能夠在優化設計、故障診斷和智能控制方面彰顯出巨大的運用魅力。我們應該著手于人工智能的相應功能,保證電氣工程自動化在運行中不會出現問題阻礙。下面則從這三個方面進行了十分詳細的闡釋[2]。
開展電氣產品優化設計過程中,涉及了很多復雜的環節。這是一項重要的任務,在進行設計工作之中,應該把科學設計和相應的經驗進行結合。這樣,才能夠保證產品設計更加科學。計算機技術獲得較快發展步伐,借助人工智能技術就可以實行電氣產品的優化設計。這項設計能夠保證產品在手工制作轉向人工輔助智能制作的情況下,使得產品的設計周期大大減少。同時,產品在設計上也會變得更加實用和科學,所展現出的良好性質也會越來越明顯。通常,對設計師依賴性逐漸減少的情況下,也可以通過人工智能技術自主的演練工序,保證每一個工序都能夠更加準確和及時。以自動化生產操作獲得相應基礎之后,也能讓工作人員不再面臨巨大的工作壓力。
一般來說,人工智能要運用在電氣控制環節中,這會讓整個電氣工作展現出十分明顯的運營效果。最終,較高的效率目標也得以實現。電氣控制工作開展之中,能夠從電氣設備控制的復雜性出發。其中借助較高的技術含量,結合多種專業知識,能夠把大量的數據進行人工智能計算和分析。同時,還可以把專家系統控制、模糊控制、神經網絡控制相整合,形成統一化的控制方法。以人工智能自身特征為基礎,能夠使得設備的智能控制更加全面和高效。在不會出現計算錯誤的情況下,也節省了人力。這樣,能夠以自動化為基礎,進行合理的控制程序運用。讓工作人員在輕松的工作環境下,保證電氣工程自動化穩定開展。
人工智能以電氣工程自動化為重要應用基礎。從故障診斷的環節入手,發揮出重要的意義。以人工智能為技術支撐,可以對電氣工程進行全方位的故障研究。通過檢測程序的重點確立,能夠毫不放過任何一個故障因素。同時,以故障為重要的前提,能夠制定出相應的故障解決方案。人工智能能夠對微小的差錯進行有利的輸出,把復雜的電氣操作變得簡單化。人工智能能夠從電氣工程的具體流程簡化為基礎。之后,對診斷出的錯誤信息和數據進行存取,形成分析報表。這樣,也可以在診斷工作開展之中,提供相應的數據支撐。在模糊邏輯控制模式和調速控制模式相結合的情況下,能夠對交流傳動控制問題進行解決。最終,逐漸擴寬運用范圍,也能夠適應當前的技術要求,將其運用領域逐漸拓寬[3]。
結合以上論述分析,電氣工程自動化運營之中,采取人工智能技術所發揮的效應是不可磨滅的。這項技術能夠從根本性角度展現出自身應有的作用。比如,在設計優化、故障診斷、智能控制等方面都研究出了相應的蘊涵價值。這種新型技術的涌現,也彰顯出了科學技術的進步和社會經濟的發展。所以,為了更好的符合電氣工程自動化的要求,人工智能也在進一步的發展和研究。在未來的研究趨勢上是越來越好的,會更好為電氣工程自動化工作提供優質服務。希望本文研究為電氣工程自動化工作開展帶來參考意義,也充分地彰顯出人工智能今后的發展規劃和運營機會。