人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

長春汽車工業高等?？茖W校 郝 睿 孟靜靜

隨著當今社會科學技術的日新月異，我國電氣技術也在此大背景下飛速發展，帶領我國進入電氣發展新時代。通過在電氣技術融入信息化和計算機技術后，實現了電氣自動化控制，加速了城市化發展進程。在實際工作中，對人工智能技術的應用可以實現機械替代人工操作，可以在很大程度上促進電氣自動化這一擁有廣闊發展前景的生產行業的蓬勃發展。

1 人工智能技術在電氣自動化領域的優勢

1.1 無人化操控

傳統的設備自動化控制器需要有人時刻控制，或者用監控設備來時刻了解電氣設備的運行狀況，說明控制器處于半自動狀態，費時費力。隨著計算機技術的發展，計算機控制逐漸成為控制設備的主流。首先利用計算機對及其進行引導，接著根據計算機發出的數據指令對現場設備進行控制。由于計算機技術的加入，控制設備獲得了一定的便利，可以實現計算和儲備功能，但是仍存在一些局限性。比如計算機無法識別設備的危險程度，所以這部分仍然需要工作人員監控，還沒有完全擺脫半自動的局面。人工智能技術也可以做到對電氣自動化控制中的變量精確控制，從而使得設備可以正常運行，維持了系統的穩定。

1.2 相關參數便于調節

電氣自動化設備通常操作復雜，參數調節需要專業人員進行操作，人工智能技術的引入使得參數調節更加方便，可以實現自動對參數進行調整。通過對編程語言和信息相應進行設定，方便快捷，提高了控制系統的性能。

2 電氣自動化與人工智能技術結合的具體領域

2.1 人工智能技術應用于自動控制設備中

電氣自動化技術擁有非常廣闊的應用前景，但是傳統的電氣自動化控制設備結構復雜，操作難度很高，單一控制方式難以滿足對其精準度的要求，通常采用多種控制方式結合進行控制。在應用人工智能技術后，其運算程序得到了簡化，并且使控制精度大大提高，并且在現場控制方面采用智能操作，可以達到完全控制。人工智能技術還可以降低由于人為因素導致的故障或者停電，因此可以使設備正常運行時控制系統運行效率提高，進一步減少成本，實現電氣設備的高效應用，如圖1所示。

圖1 基于人工智能的電氣自動化控制流程

2.2 人工智能技術在電氣控制過程中的應用

人工智能技術通常采用的主流控制方式包括以下幾種：

（1）模糊控制。該方式核心理論即是模糊推理理論，系統采用交直流混合模式，才模糊理論的支持下進行控制。應用模糊理論后系統搭建模糊控制器并采用反饋控制，系統控制框圖如圖2所示。應用該控制方法可以達到預期目標。模糊控制的優點在于可以自我學習，并且可以很好的適應環境變化，再與人工智能技術結合起來，可以在實現更好的控制效果，能夠在電氣控制過程中自適應完善，減少擾動的影響，應用在復雜系統中有突出的優勢。

圖2 模糊控制系統框圖

（2）專家控制。專家控制系統具有豐富的經驗和技術支撐，通過人工智能技術，為了解決復雜程度較高的專業問題，結合專家的經驗進行最優解的處理，就像人類專家的決策方法。目前，電器自動控制領域已經開始逐步推廣專家控制方式，在對被控對象進行解析的同時，在系統中通過程序運算，求解出最佳控制參數，實現參數優化，實現靈巧的在線控制，加快系統處理信息，提高設備工作穩定性與系統自動化的程度。

（3）神經網絡控制。神經網絡通過模擬人腦在思考時的活動，對其基本功能進行特征化抽象，對網絡算法進行深層次研究，并根據單元格傳輸系統分析處理數據，以此作為自動控制系統的數據支撐，通過神經網絡理論進行網絡設計，在進行硬件實驗的同時通過數學物理方法進行軟件模擬。所以神經網絡控制方式通過簡單的解決方法解決復雜問題，目前的關注度正在逐漸升高，在多個領域都有應用。

2.3 人工智能技術在故障診斷中的應用

在電氣自動化設備運行時，一些外部因素的干擾會使得設備不可避免地受到影響出現一些故障，而傳統的故障檢修方法比較復雜、繁瑣、昂貴，并且不能精準量化數值，而人工智能技術在故障診斷領域不僅可以保護控制系統，同時也對系統進行監督管理，提高了系統穩定性。

在利用人工智能技術進行故障診斷時，應用模糊理論來進行控制，保證其精確度，并提高運行效率和穩定性，免除后期的運檢壓力。在對發電機進行故障分析時，可以實現自動識別故障，迅速檢測出問題的設備是哪一臺，這樣可以及早確定故障點，并以獲得的設備參數為基礎快速識別故障類型，使設備的維修難度降低，同時降低故障帶來的損耗，并控制故障范圍減小或者不再繼續擴大，有利于保障一線操作人員的人身安全，也能為其他同類問題提供參考經驗。

人工智能技術在故障預防中可以做到全天系統在線檢測，在故障發生之前評估故障發生的可能性，最大程度減少故障的發生，可以為電氣自動化控制設備提供全面的保障。傳統的故障檢測方法只能通過經驗對已經發生的故障進行診斷分析，而不能進行預防，而人工智能技術則可以通過自動化設備運行程序的編寫，充分系統采集的信息，并對其進行存儲和分析。在將這些信息存儲完后，通過構建墨跡數據樣本，就可將其作為可以借鑒的經驗，實現控制和調節，在即將出現故障時進行提前預警，避免出現之前出現過的相同的事故，提高了系統的穩定性和可靠性。

2.4 人工智能技術在操作控制與故障錄制中的應用

以電焊機執行電鍍操作為例，傳統使用電焊機的過程中，基本都是采用人工控制參數，認為操作設備完成統一電鍍操作，因此，電鍍產品難以保證生產成果的一致性，因此采用單一控制參數控制電焊機工作精度，避免出現產品損耗等情況的發生。針對此情況應用人工智能技術，可以利用計算機的掃描和存儲功能記錄并模仿工作人員的操作動作，并采用人工智能算法將所得參數上傳到控制中心，由控制中心對電鍍機發送控制指令，實現自動化電鍍操作，并且在產品完成后會對產品進行一輪掃描，提取其相關參數，基于預設的程序進行一致性分析，判斷成品是否滿足一致性要求，不滿足條件的產品還需要重新進行二次加工。另一方面，電焊機自我檢修的過程中，通常需要檢修的設備數量眾多，人工檢修效率不高且會消耗大量的人力資源，在引入人工智能算法后，可以基于大數據算法安裝分布式機械臂。在對其進行控制編程后，便可以替代人工檢修，實現自動檢修，并且可以通過掃描儀對分布式機械臂操作過程進行全程錄制，為后續故障診斷與排除提供了參考樣本，大大提升了針對于重復性故障的檢修速度。

總結：在電氣自動化控制領域里，人工智能技術有著獨特的優勢與應用空間，通過對其進行合理規范的應用，可以對電氣自動化控制的發展起到積極的推薦作用，將人工智能技術與電氣自動化領域的結合繼續改革和完善的情況下，可以進一步提升電氣自動化控制技術的應用前景。