淺析人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應用

張琦

摘要：近年來在科技經(jīng)濟進步的促進下，人工智能、電氣化高新技術(shù)得到廣泛和深入的應用。本文從常規(guī)電氣控制、故障診斷、制造領域、通用技術(shù)發(fā)展這幾個角度分析人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應用。

關鍵詞：自動化控制;人工智能技術(shù);電氣自動化

近年來在科技進步的推動下，人工智能技術(shù)取得很大發(fā)展，人工智能技術(shù)是指基于人類智能，來構(gòu)建模擬、延伸、擴展等機械系統(tǒng)功能的一項計算機學科技術(shù)，人們將該技術(shù)應用到電氣自動化控制中，能夠賦予機械模仿人腦思維的能力，提高其運作效率和準確性，所以應深入分析該技術(shù)的應用方法，并采取有效措施，增強技術(shù)應用效果，優(yōu)化電氣控制水平。

1在電氣常規(guī)自動化控制中的應用

1.1模糊控制

現(xiàn)階段，在工業(yè)生產(chǎn)中應用較為普遍的電氣自動化控制技術(shù)屬于技術(shù)類型，其只有依賴于按照既定編程規(guī)則編制好的軟件，才能實現(xiàn)實際應用，而集成AI技術(shù)的電氣自控技術(shù)則能夠直接模擬人類的思考和行為，在無需編程的情況下，完成精準的數(shù)據(jù)處理，呈現(xiàn)出了較強的學習智能特點。在此過程中，模糊控制功能作為AI技術(shù)的重要應用功能之一，主要作用于自控系統(tǒng)的統(tǒng)籌和協(xié)調(diào)，工作者通過模糊控制語句構(gòu)建的控制器，可以實現(xiàn)對電氣系統(tǒng)的非線性控制，緩解了復雜系統(tǒng)條件下，由于變量過多而導致的系統(tǒng)動態(tài)描述問題，提高了電氣常規(guī)自動化控制精度，有助于工業(yè)生產(chǎn)水平的提升。

1.2思維模擬控制

在常規(guī)的電氣自動控制中，AI技術(shù)的應用優(yōu)勢主要體現(xiàn)在自我學習能力與知識積累兩個方面，工作者借助該技術(shù)下的多維度分析數(shù)據(jù)模型，能夠落實思維模擬控制，并在知識理論的基礎上，確定最優(yōu)電氣控制方案，賦予電氣自動系統(tǒng)頂級想象力，實現(xiàn)電氣整體系統(tǒng)的實時控制，提升系統(tǒng)運行的自動化水平。此外，在思維模擬控制中，AI技術(shù)下的人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，可以模擬人類打造的邏輯、直觀、頓悟思維能力，同時在系統(tǒng)的運行中仿真出各類可能出現(xiàn)的狀況，然后在各類工況條件的基礎上，提出多個或最佳的處理方案，而且還能對各個方案進行評估，實現(xiàn)常規(guī)的自控決策，降低了人工參與的必要性，深入優(yōu)化了電氣系統(tǒng)自控水平。

2在故障診斷中的應用

2.1數(shù)據(jù)分析

一般來說，AI技術(shù)作為一項計算機分支學科技術(shù)，其通常擁有強大的計算性能，可以通過全面、綜合性、高精度的數(shù)據(jù)分析，來及時、準確地發(fā)現(xiàn)和反饋故障，縮短電氣系統(tǒng)故障排除時間，增強電氣控制效果。在數(shù)據(jù)分析方面，AI技術(shù)從本質(zhì)上來講是從云計算、大數(shù)據(jù)的基礎上開發(fā)而成，能夠有效容納和處理電氣系統(tǒng)運行中的各項狀態(tài)參數(shù)，而且還可以利用自身的模糊控制功能，理清各項數(shù)據(jù)之間的邏輯關系，然后在數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)信息中提煉出故障異常參數(shù)，再基于此，對系統(tǒng)故障進行準確的診斷，最后針對診斷結(jié)果，借助各項自控功能，來進行故障修復處理，同時將無法自控修復的故障進行預警，深入優(yōu)化了電氣控制工作的自動化水平。

2.2隱患問題防控

在電氣故障診斷中，工作者借助AI控制系統(tǒng)與每個電氣過程控制系統(tǒng)的密切連接，能夠構(gòu)建出一個嚴謹?shù)倪壿嬁刂疲棺钥叵到y(tǒng)可以完成復雜的控制任務，提高自控工作效率。在此過程中，AI技術(shù)應用的切入點在于電氣運行過程控制組件的簡化，工作者通過AI技術(shù)來簡化控制組件，能夠縮短控制系統(tǒng)運行周期，然后針對積累性的隱患問題，進行提前分析，或?qū)﹄姎庀到y(tǒng)的運行狀態(tài)進行評估預判，進而準確提煉出隱患問題信息，同時，該技術(shù)強大的數(shù)據(jù)存儲、處理能力，還可以將隱患信息、故障信息進行永久記憶，并圍繞故障診斷構(gòu)建模擬思維框架，提高后續(xù)隱患問題防控效率。

3在制造領域電子自動化控制中的應用

3.1自主分工協(xié)作

在制造業(yè)的機械化發(fā)展中，電氣自動控制技術(shù)水平的高低直接影響著該產(chǎn)業(yè)的整體生產(chǎn)效率，因此，人們?yōu)榱松钊胪七M機械化生產(chǎn)，將AI技術(shù)逐步應用到了制造業(yè)的電氣自動化控制中，賦予了機械設備自主分工協(xié)作的能力，減輕了基層勞動人員的工作強度。在此過程中，AI技術(shù)所發(fā)揮的效用主要體現(xiàn)在機器人功能上的優(yōu)化，使工作者可以在無需編程的情況下，實現(xiàn)電氣控制的高度自動化，優(yōu)化了產(chǎn)品制造效率。以西門子公司研發(fā)的雙臂機器人為例，工作者借助AI技術(shù)可以直接構(gòu)建出CAD/CAM模型，使機器人可以通過該模型準確認識到生產(chǎn)任務內(nèi)涵，并完成多樣化產(chǎn)品的組裝和加工，實現(xiàn)了無編程情況下的自主分工協(xié)作，提高了制造業(yè)機械作業(yè)效率。

3.2打破人類認知和知識邊界限制

在AI技術(shù)下，德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、GE的Predix、IBM的PMQ相繼誕生，形成了新的制造業(yè)電氣自動化控制技術(shù)體系，使該技術(shù)得以集成IoT技術(shù)、傳感器技術(shù)等多項高新信息技術(shù)，為自控系統(tǒng)塑造了一個優(yōu)質(zhì)的學習體系。在此過程中，由于傳統(tǒng)的自動系統(tǒng)以人類決策為中心，缺乏可靠的感知基礎，導致其自動化水平會受到人類學習、思維能力的限制，因此雖然自控系統(tǒng)性能的進步速度可以緊跟技術(shù)的發(fā)展，但在人類學習速度低于技術(shù)進步速度時，其會受到人類認知和知識邊界的限制。然而，AI技術(shù)的研發(fā)，賦予了電氣自控系統(tǒng)可靠的感知基礎，為自控系統(tǒng)的決策提供了可量化的依據(jù)。

4在電氣自動化控制通用技術(shù)發(fā)展中的應用

4.1模型自動構(gòu)建功能

在電氣自動化控制中，AI技術(shù)的應用，使人們可以通過模型自動構(gòu)建功能，來實現(xiàn)機械的自動化學習，該技術(shù)的通用性。但在此過程中，由于傳統(tǒng)的模型自動構(gòu)建功能并不會向開發(fā)者提供具體的模型內(nèi)容，因此開發(fā)者無法對現(xiàn)有模型進行改進。為此，技術(shù)人員基于AI技術(shù)，利用其強大的數(shù)據(jù)存儲、記憶能力，優(yōu)化了模型自動構(gòu)建功能，提高了基礎模型的開發(fā)速度，有助于電氣自控水平的發(fā)展。以Amazon Sage Maker Autopilot系統(tǒng)中的模型自動構(gòu)建功能為例，該系統(tǒng)基于AI技術(shù)，構(gòu)建了特征處理器，支持開發(fā)者對模型進行調(diào)優(yōu)以及性能跟蹤，并且能夠其提供50多種不同的模型，同時，還能讓用戶清楚地看到模型中包含的內(nèi)容，使其能夠快速完成開發(fā)，增強了自動控制技術(shù)的通用性。

4.2 Deep Graph Library簡化功能

在基于AI技術(shù)的電氣自動控制中，神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）的部署是保障控制系統(tǒng)思維能力正常發(fā)揮的關鍵。而現(xiàn)階段，GNN的部署和運行需要開發(fā)者在具有數(shù)百萬個節(jié)點的圖上查找和訓練GNN模型，這部分訓練耗時較長，且難以實現(xiàn)，降低了AI技術(shù)下自動控制技術(shù)的通用性水平。為此，技術(shù)人員研發(fā)出了DeepGraphLibrary簡化功能，使開發(fā)者可以應用自動建模功能，并在數(shù)小時之內(nèi)完成GNN的測試部署，提高了AI技術(shù)應用程序的構(gòu)建效率，同時，該項功能還支持已驗證模型打包庫，開發(fā)者可以直接將經(jīng)過測試的GNN模型，集成到應用程序中，增強了自動建模功能的效用，提升了基于AI技術(shù)的電氣自動控制技術(shù)通用性水平。

5結(jié)論

綜上所述，基于AI技術(shù)的電氣自動化控制能夠促進各領域的機械化發(fā)展。在自動控制中，AI技術(shù)的應用可以保障電氣系統(tǒng)常規(guī)運行的穩(wěn)定性、提高故障診斷的準確性、優(yōu)化制造業(yè)生產(chǎn)效率、強化自控技術(shù)通用性，從而促進工業(yè)領域的現(xiàn)代化發(fā)展。

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