人工智能技術在電氣自動化控制的應用研究

德州職業技術學院 黃 克

科技的發展帶動了人工智能和電氣自動化等領域的發展，電氣自動化控制的實現為社會生產和人們生活帶來諸多便利，自動化控制應用在工業生產中能夠提高生產力水平。為進一步擴大人工智能的應用范圍，加強其在電氣自動化方面的應用研究，本文介紹了人工智能概念及其應用價值，并對其在電氣自動化中的實際應用進行深度分析。

在信息技術、網絡技術等發展過程中，應用人工智能這一新技術能夠有效提升生產力。當前，電氣自動化控制在多個行業的生產和管理中都有廣泛應用，提高了企業的生產效率。隨著人工智能技術的發展，在電氣自動化的控制過程中引入人工智能技術，可以為控制質量的提升提供技術保障。因此，我們需要對電氣自動化領域人工智能的具體應用展開深入探索。

1 人工智能相關介紹

1.1 人工智能技術的發展

人工智能是基于人類智能化相關理論發展衍生出的技術方法，其依托計算機技術，對于人類思維展開全面分析并組織模擬活動，從而產生智能化行為。在人工智能領域，專家系統能夠應用在多個學科中，需要具備心理學、語言學和邏輯學等知識，該技術的實現較為復雜，可以利用智能化設備展開相關工作。通過機器學習，模仿人腦思維并將人類行為進行編程，在管理過程中產生模仿行為。在人工智能在發展過程中，其能夠結合計算機的發展不斷優化，對于人類活動進行模仿，并通過編程將模仿行為變成現實，收集相關信息、展開分析工作、進行智能化判斷。

1.2 人工智能技術在各領域中的應用

在電氣自動化中，運用人工智能技術具有如下價值：第一，提高生產效率，降低人員操作難度，保障復雜電氣環境下的人員安全。在人工智能技術支持下，可對電氣自動化不斷完善，節約管理過程中的人力成本投入，避免人為操作失誤導致安全事故；第二，控制自動化管理成本，在人工智能技術輔助下，可對管理資源進行合理分配，模擬專家系統展開決策，高效處理問題，為系統高效運行、節約成本提供有力保障；第三，人工智能技術引入之后能夠對電氣系統中各類不確定信息進行實時監控和管理，及時發現系統存在的安全隱患，保證作業進度，節約維修時間。

2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

2.1 故障診斷

利用人工智能技術可對電氣設備的故障進行診斷，借助模糊理論展開分析，確保電氣設備的精準運行。故障診斷方面的應用主要體現在發動機、變壓器或發電機等故障診斷方面，能夠充分發揮人工智能技術的作用。通常來講，電氣自動化相關設備發生故障的成因有很多，并且設備故障發生頻率也相對較高。如果系統設備產生故障，在人工智能技術的支持下能夠及時定位故障點，對故障原因展開精準化分析，結合分析結果制定高效的處理措施，預防故障的范圍擴大。

比如：若變壓器運行中出現故障，傳統的故障分析方法是通過對變壓器產生的油氣進行收集，分析氣體成分，結合分析結果確認故障原因。這種分析方式耗時較長，而且容易受到外界因素影響，若出現失誤就會對系統運行造成安全隱患，導致故障范圍不斷擴大。而利用人工智能技術，可高效診斷變壓器故障，將診斷結果告知運維人員，為其維修計劃的制定提供有力支持。電氣工程當中變壓器如果存在故障，在人工智能技術的助力下，能夠在電控室的終端將報警信息和故障情況發送出來，管理者可根據報警信息將與故障變壓器相連的電源關閉，故障處理更加及時；同時，結合系統顯示的故障信息，對于和變壓器有關的電氣設備展開逐一排查，縮小了故障檢修范圍，提高排查效率。

2.2 自動化操作

圖1 人工智能設備控制流程圖

人工智能技術在電氣自動化領域的控制應用還體現在自動化操作方面，其應用十分廣泛。比如：在某電氣工程當中，建筑高度9層，高度34m，共計面積823m2，工程設計有電氣設備控制室，并在建筑1層和2層劃分為電氣存儲室、電氣設備房等。按照規定，本工程屬于二類高層建筑，需要使用樹干放射形式配電方式，并在每個樓層的電氣豎井當中設置配電箱，將電纜線置于各樓層管理豎井當中。應用自動化控制系統，以人工智能技術為核心，并設置自動報警、環境探測、設備檢測、語音廣播等系統。該項目的自動化系統中使用保護方式為集中選線，包括6個機柜。將人工智能等相關技術應用其中，結合管理需求實現對電氣設備的遠程操控。在管理中，利用終端設備可下達指令，實時控制電氣系統，完成動態化管理，保證整個系統的安全高效運行。在該項目當中，自動化系統在運行期間，在人工智能技術的支持下，具備較強的抗干擾能力，能夠穩定運行。在整個電氣工程不同運行階段中，將智能監控貫穿其中；同時，該項目中還配置光纖電纜，該電纜不但數據傳輸快速，而且抗干擾性能優越。其人工智能設備控制流程圖如圖1所示，展現出人工智能技術在自動化控制領域中的優越性能。

2.3 綜合控制

作為電氣自動化領域組成部分之一，綜合控制屬于人工智能技術集中應用的重要體現。部分礦井內部電氣控制通常使用功率方向型的保護措施，在變電所的設計上使用集中選線的保護方式。在礦井中引入人工智能技術，可實時保護變電所的穩定運行，其重點保護設備漏電、線路短路、線路過載或者斷相等。人工智能技術在電氣自動化的綜合控制領域當中，重點是借助模糊控制和神經網絡，體現人工智能技術運用的高效性，提高系統運行效率。

（1）模糊控制

所謂模糊控制，就是借助直流或者交流傳動系統，保證整體系統的穩定運行，該技術屬于人工智能領域重要技術之一。直流傳動的系統組成包括Sugeno和Mamdani，其中，Sugeno主要具備預防作用，Mamdani是控制系統的運行速度，通過二者的配合應用，對于直流傳動整個系統進行調整和控制。交流傳動的系統組成，主要是借助控制器控制系統整體，保證系統運行模式科學合理，高效防御運行風險。與此同時，模糊控制器種類多樣化，具體包括自調式、簡單式、變結構、模糊PID等類型。在工業生產領域，模糊PID類型控制器應用廣泛，其具有良好的耦合性和非線性，并且時滯性極強。但是，對于不同的控制對象，需要對PID的參數進行靈活調整，因此，在實際使用之前，應該先優化參數，確保控制過程響應及時。變結構類型控制器由不同模糊控制器組合而成，不同單元負責不同的控制內容，擁有的控制規則也各不相同，設定參數也存在差異，可保證在特定狀態之下控制效果優良。利用該技術展開控制系統設計，應該先分級模糊語言，之后劃分控制區域進行分檔選取，確定控制算法以及控制性能，提高系統運行有效性。

（2）神經網絡

控制系統當中的神經網絡主要是不同控制單元組合而成的網絡結構，其能夠模仿人腦思維，可以全面控制電氣自動化相關系統。在運行神經網絡系統期間，當系統收集到特定數據或者信息以后，其能夠通過一個神經元展開全面連接，按照設定的規則完成信息轉換，借助不同單元內部的傳輸系統對于接收的數據、圖像和語音等信息集中處理，為中控系統采取控制措施提供相關支持。比如：使用BP神經網絡，可通過遺傳算法優化設計權值，保證系統能夠高效運行，系統運行流程圖2所示。

圖2 BP神經網絡運行流程圖

借助該算法神經網絡權值優化共有三個部分，第一，遺傳算法的優化程序為GA1.m；第二，BP神經網絡的監控程序為GA2.m；第三，監控測試程序為BP.m。借助遺傳算法完成權值優化期間，可將G取值為100，作為優化代數，并提取30個樣本數量Size=30，使交叉概率等于0.60，那么按照下列公式即可將變異概率求出：Pm=0.001-[1:1:Size]×0.001/Size，通過10位二進制的編碼串，將不同權值內的量表示出來。

結束語：在電氣自動化的控制領域當中，人工智能技術的應用不但能夠控制系統運行成本，而且還能提高運行效率。隨著科技的發展，相關領域需要深化人工智能技術的具體應用，技術人員需要加大力度展開技術創新，精簡電氣系統組成結構，保證設備運行過程更加安全，發揮人工智能技術優勢，為電氣領域發展提供支持。