人工智能在工業自動化控制系統中的應用綜述

王勇軍

摘 要 人工智能在實際的工業自動化控制系統中進行使用時，包含了許多方面的優點，它的實際應用在質量和生產速率等領域起到了十分重要的作用。然而按照當下的社會形勢來分析，人工智能在工業自動控制體系的實際操作中依舊出現許多的問題，因此，提高解決難題的效率，及時找到適當的解決方法，對于工業自動化控制系統之中的人工智能的靈活應用具有劃時代的意義。

關鍵詞 人工智能;工業自動化;控制系統

在工業自動化控制體系之中推廣人工智能的實際操作，可以改良當下傳統工業生產過程所包含的不足之處，還可以加快工業運作的速率，在產品的加工生產過程之中建立原材料的資料和商品的全方位多角度的密切關系，以此實現建設極度互相聯系的工業體系的偉大目標。此外，人工智能不但可以減少生產成本的投入，還可以經過實際的操作對所生產的產品進行故障的安檢，以此來保證每個產品的質量和實用性、安全性，從而實現工業技術和水平的總體進步。

1人工智能的概念

人工智能是使用計算機技能來對人類感官系統總體功能的仿真和發展，還可以利用人類的思想形式來對新型智能實際操作方面的問題進行快速解決。從概念的角度來看，人工智能屬于計算機科學的一部分，然而在實際探索的實際研究之中，又與哲學和心理學等許多不同科目的知識緊密相連、相互依賴。進行人工智能研究的主要目的是制造并控制智能機器人勝任人類社會之中一些復雜而危險的工作。在工業自動化控制的體系之中進行人工智能技術的具體實踐是計算機智能化技能的主要實際操作的領域之一，也是以后人工智能的探索和進步的主要方向之一[1]。

2人工智能在工業自動化控制系統中的應用方式

在現有的對人工智能技術的具體探索之中，具體將人工智能運用在工業自動化控制系統之中的操作方式有三種體現：第一種是模糊控制器的實際使用，他的主要操作方式就是以檢測設備、被控制對象、執行設備、連接過程和模糊控制設備等部分作為控制系統的基礎，模糊控制器作為運行系統的主要核心所在，不但有著數據處理的能力，還可以依靠主要的執行結構來根據輸入的各種命令進行工作。第二種是專業控制應用。專業控制應用一般是圍繞著知識庫存的建立而展開具體工作的運行體系，系統之中包含了搜索知識定理的渠道、知識定理的體現形式、知識儲存的不斷增加、推理系統的高速工作等等領域，進行運行的主要基礎是求解體系。專業控制題型的精準和理想化運作，可以將人工智能技術的優點完全體現出來。第三種是神經網格的分支控制應用，他構建和運作的根本是不同層次不同階段的組織、神經元和系統組成的，和生物腦子里面的儲存著巨大信息知識的神經網格十分相近。經過各個神元之間的相互聯系和系數不斷地改變，神經網絡可以對工業自動化生產之中所產生的數據和信息進行甄別，從而對一切可能發生或者已經發生的情況進行預料和及時處理控制[2]。

3人工智能在工業自動化控制系統的應用問題

3.1 人工智能發展的水平較低

人工智能在具體的工業自動化控制系統的實際應用之中，本身獨特的優勢特點早已被各個不同領域的人士所認可和接受，而且在有關的社會團體之中早已展開了大量的資金投入，以便于開展有關的數據開發和相關高端技術的研究和探索。以當下的進步形式來看，我國的人工智能的總體技術水平還處于初級狀態，沒辦法滿足工業生產中對實際操作和解決問題的具體要求。這里的難題一般出現在以下三個領域：一個是在工業自動化控制系統之中進行人工智能的具體使用和操作的時候，要求人工智能能夠對不完整、含有缺陷的目標對象進行掃描檢測，這就需要人工智能擁有動態特性的感知系統，而不僅僅是根據已有樣本照葫蘆畫瓢的對現有樣本進行檢測的技術。目前我國在這個領域還存在著極大的漏洞。第二個就是將原料進行加工生成產品的進程之中，需要資源、能源和信息三者之間的多種相互合作、相互融合、相互交流。然而當前人工智能的技術水平在能源消耗的預算和對信息和資源的綜合利用方面上還不能實現實時的跟蹤檢測和精確調配。第三個就是很難實現和實際生產過程緊密貼合的靈活的模擬操作模型。特別是當下環境之中，人工智能面臨著程序不斷更新進步的開放性要求，這就導致相關的信息庫和規律規則將不斷擴展，含有許多不確定的因素，這使得人工智能很難及時跟上現有的技術要求，難以快速實現對技術、效率、能量消耗三者之間的平衡要求。即使目前許多企業的在工廠的生產過程之中逐步開始加入人工智能代替人類生產力的實際應用，但事實上人工智能在實際操作之中還是很難滿足工業發展的需要，在給生產帶來實際的效率方面還有很大的差距和發展空間。

3.2 人工智能技術標準的缺失

在統一的技能衡量尺度下才可以高效率地促進人工智能的相關研究平穩進行，有利于高端技術的研發速度的提高，還可以降低人工智能技術的不穩定帶來的生產過程之中的風險。然而在現實的發展進成之中，人工智能的具體使用遍布生活的方方面面。但是每個領域對人工智能的研究和使用都是單獨存在的，沒有任何關聯。如果只是在部分應用和操作之中構建起相關的衡量尺度和對技術把控的標準，就會使得人工智能技術在別的領域進行使用時會產生極大的反面效果，還可能會產生一定的安全隱患。

3.3 理論研究和實際需求相脫節

當前在中國的論文最大網站——知網之中，和人工智能以及自動化控制有關的研究型的論文還不到八百篇，并且這里面還有很多是二十世紀九十年代在人工智能和自動控制系統設計初步實現在工業領域的使用時的相關理論文章。這就體現了在實際的使用過程之中，自動化控制的理論技術研究大多集中在某幾個固定領域，對于其他領域的人工智能研究還十分缺乏[3]。

4結束語

將人工智能實際應用于工業自動化控制之中，可以從根本上實現對工業生產的流水線形式實際的改進，這樣可以有效的加快社會生產力的發展和生產方式的進步，提高社會的生產水平。然而在現實工業生產領域中，人工智能的技術還不能夠達到當下生產水平的要求，所以實際的可使用范圍還比較小，有著多方面條件的限制。這就需要我們加大對人工智能技術研究的投入，加快對高端技術的研究速度，促進生產力水平的提高。

參考文獻

[1] 趙佰亭，賈曉芬.自動化專業資源共享平臺構建與實踐[J].科技風，2019（23）：98.

[2] 武靜.計算機人工智能技術研究進展與應用分析[J].通訊世界， 2019，26（7）：148-149.

[3] 李龍華.人工智能在自動控制系統中的應用[J].黑龍江科學，2019， 10（10）：68-69.