人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

摘要：為穩步提升電氣自動化控制的靈敏性、精準性與高效性，確保控制模塊擁有足夠的響應能力以及滿足不同技術場景下的使用需求，文章以人工智能技術為切入點，通過優化組合技術資源，解構并重建技術流程，持續推動電氣自動化控制能力的提升，旨在構建完備的電氣自動化控制機制。

關鍵詞：人工智能；電氣自動化；控制體系；構建思路；應用策略

中圖法分類號：TP181 文獻標識碼：A

１ 引言

人工智能技術通過對人腦機能的模擬、延伸以及拓展，持續強化有關技術模組對環境的感知能力，以提升控制效能。基于人工智能技術的定位，越來越多的技術團隊在電氣自動化控制體系構建環節嘗試進行技術體系的調整，旨在定向提升電氣自動化控制系統的靈敏度，扎實推進現有自動化控制體系健全完善。

２ 概述細致分析人工智能技術的內涵與技術優勢，引導技術團隊形成正確觀念認知，準確把握關鍵技術環節，為后續技術體系布局與高效應用奠定堅實的基礎。

２．１ 人工智能技術的基本原理

作為計算機科學的一個分支，人工智能技術嘗試借助計算機技術、心理學理論、哲學原理，模擬、延伸以及拓展人的智能，實現對人腦的有效模擬，提升智能機器信息篩選、鑒別、處置、應用能力［１］ 。人工智能技術體系日益完善，形成涵蓋機器人、語言識別、圖像識別、專家系統等多元化技術模塊，依托有關技術科學聯動，實現知識表示、知識獲取、語言理解、自動程序設計等功能，提升智能機器對復雜信息的閱讀與應用能力。近年來，相關部門、科研機構以及相關企業投入大量資源，進行產業布局，強調以人工智能技術發展為契機，帶動傳統產業以及現有技術體系轉型升級，借助技術賦能，重塑產業形態，提升綜合國力。根據中國互聯網協會公布的數據，２０２０ 年，國內人工智能產業規模高達３ ０３１ 億元人民幣，同比增長１５％，增速高于世界平均水平。北京、上海、廣州等地區積極將人工智能技術引入自動化控制系統中，旨在借助人工智能技術強大的信息處理能力、學習能力，完成自動化控制體系的有效布局，綜合實現提升控制精準度以及降低控制成本等目標，助推現有產業模式升級。

２．２ 人工智能技術的優勢

在電氣自動化控制中，應用人工智能技術能夠最大程度地減少控制誤差，降低運行成本。人工智能技術能實現數據信息的集約化處理，在短時間內，快速篩選、鑒別有效信息，完成數據檢測，生成系列控制指令，驅動控制器，快速完成相關動作，調整運動狀態，從而科學排除人工誤操作所帶來的影響，降低誤差發生概率，使得電氣設備具備快速抗干擾能力，提升總體環境適應能力，保障各類機械設備平穩高效運轉。

人工智能技術加速推進了電氣自動化控制的集約化進程，技術團隊通過對專家模塊等技術單元合理布局，在控制系統內部搭建閉環式平臺，突出智能機械作用，減少對人工的依賴［２］ 。從長遠來看，人工智能技術可以合理降低電氣自動化控制的人力成本，控制費用支出規模，更好地滿足現階段工業發展需求。基于人工智能技術帶來的技術優勢，技術團隊在電氣自動化控制體系布局過程中，應當設定總體技術目標，形成完整技術規劃，采取有效技術舉措，完善技術流程，健全技術架構，推動人工智能技術的合理應用。

３ 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路

針對人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，要求技術團隊切實發揮主觀能動性，在遵循技術規律前提下，錨定電氣自動化控制總體目標，結合人工智能技術的特點，漸次推進技術應用。

技術團隊在應用人工智能技術的過程中，要注重技術的總體性與重點性，實現全局性規劃與局部細節性的全面兼顧，推動人工智能技術與電氣自動化控制有效融合。技術人員要率先調整技術思路，準確把握人工智能技術基本原理、主要構成、實踐優勢，立足電氣自動化控制整體定位，細致分析人工智能技術應用相關場景，確定其在電氣自動化控制中的應用方式，實現技術需求與技術能力的有效對接［３］ 。例如，針對電氣自動化控制系統故障率高、機械設備運轉效率低等問題，技術團隊可以充分利用人工智能技術，設置專家模塊，完成故障錄波，借助故障波形捕捉、開關量變量獲取以及順序記錄等方式，快速準確判定故障發生位置、故障類型，并立足已有技術條件，進行一定程度地故障自我排除，最大程度地保證電氣自動化設備運行的穩定性與連續性。除了進行故障診斷外，技術團隊還應當遵循有關技術標準，豐富技術應用場景，將人工智能技術與電氣設備操控、電氣設備設計、電氣設備控制、電氣網絡搭建等有機結合起來，有計劃地實現電氣自動化控制能力的提升與控制體系的完善。

４ 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用策略

人工智能技術在電氣自動化控制的應用，涉及多個領域，涵蓋多項內容，為保障實際應用效果，技術團隊要遵循科學性、實用性原則，采取有效舉措，改進創新應用方案，劃定應用路徑，構建穩定、高效的技術體系。

４．１ 人工智能技術在電氣設備操控中的應用

在現有電氣自動化控制體系下，電氣設備操控主要依靠人工來實現，其往往受到人為因素影響，出現操控誤差較大、操作靈敏度較低等問題，使得電氣設備難以全面發揮技術優勢。人工智能技術在電氣設備操控中的應用，實現了電氣設備參數的科學獲取，以及生成操作指令，驅動電氣設備及時調整運行狀態，在保證電氣設備操控能力的前提下，減少人為誤差，為電氣設備安全、高效、穩定運轉提供技術支撐［４］ 。例如，在某電子產品生產加工中，考慮到焊接點數量較多，為確保焊接質量，避免出現斷焊、漏焊、錯焊等問題，技術團隊在電氣自動化控制布局中布設機器人生產線，合理利用點焊機器人、弧焊機器人、激光焊接機器人，以保障焊接質量。在使用焊接機器人的過程中，技術團隊要合理布局，充分應用現有機器人技術，對焊接電流、電壓、速度等展開靈活調控，同時基于焊接技術要求，對擺動功能、坡口填充功能進行完善，以保障焊接質量，提升焊接水平。為滿足焊接質量要求，焊接機器人內部需要設置焊接異常功能檢測模塊，通過檢測模塊實時獲取焊接狀況，實現對潛在質量問題的科學處置。其中，技術團隊可以增設焊接傳感器，在傳感器支持下，完成焊接起止點檢測、焊接縫追蹤，使焊接機器人能夠被靈活控制。

在神經網絡模塊支持下，根據焊接方案，掃描焊接點位置，調控機器人進行不間斷焊接，持續降低人工參與度，提升焊接自動化水平，以及焊接質量與焊接效率，科學應對斷焊、漏焊等問題。

４．２ 人工智能技術在電氣設備設計中的應用

電氣自動化控制體系涉及電機、電路、電子技術等，為保障技術應用效果，在整個技術體系改造、升級環節，技術團隊可以充分利用人工智能技術的固有優勢，對電氣設計方案進行整合優化，以最大程度地提升電氣設備設計水平，為后續提升控制效能、控制水平創造條件。技術團隊使用人工智能技術對電機、電路、電子技術相關參數進行全真模擬，進行必要的設計演算，全面論證電氣設計方案的可行性與有效性，通過對電氣設計方案的分析梳理，科學論證方案設計細節，一旦發現設計疏漏，短時間內完成信息數據反饋，由設計人員根據信息提示修訂完善電氣設計方案，在降低電氣設備設計總體難度的同時，減少設計人員工作量，確保電氣設計扎實推進，充分滿足現階段電氣設備使用需求［５］ 。

４．３ 人工智能技術在電氣設備控制中的應用

人工智能技術在電氣設備控制中的應用，要求技術團隊進行全方位技術考量，兼顧磁場、電力等要素，做好電氣設備控制架構的布局，形成完整的技術框架，確保設備平穩健康運轉。在實際技術應用環節，技術人員在堅持科學性、實用性原則框架下，認真分析梳理電氣設備運行狀況以及使用場景，根據設備運轉情況，設定電氣控制主要目標、基本任務，從而實現神經網絡、專家系統模塊、模糊控制模塊等技術單元合理布局，形成電氣設備狀態識別、狀態控制指令生成、狀態異常處置的綜合性、集約性技術體系［６］ 。例如，在模糊控制模塊的支持下，電氣設備可以更加精準的識別復雜場景，并自動生成針對性指令，靈活調節機械設備運行狀態，確保設備正常有序運轉。考慮到最終控制效果，技術團隊要靈活調整技術參數，優化技術模型，持續提升電氣設備控制效能。

４．４ 人工智能技術在電氣設備網絡中的應用

人工智能技術對于電氣設備網絡有著較強的控制能力，借助神經網絡，技術團隊可以迅速完成信號處理、信息鑒別，有效消除干擾因素影響，保證網絡服務能力。例如，現階段多數電氣設備網絡采取并行結構，目的是保證線路的穩定性與連續性，但無形之中也提高了電氣設備網絡故障排查的時間成本，技術人員往往需要耗費大量時間、精力進行故障處置。人工智能技術則有效彌補了上述技術不足，借助非線性函數等數學模型，快速計算相關數據，并將數據傳輸到神經網絡中，以動態控制法調整相關數據，完成對電氣設備網絡的總體管控。

４．５ 人工智能技術在電氣設備故障診斷中的應用

人工智能技術在電氣設備故障診斷與排除中的應用，可以提升技術應用效能，縮短故障排除周期。

技術團隊可以采取專家模塊，在電氣設備內部搭建起故障診斷、預警、處置閉環機制。基于此，技術團隊構建人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等相關模塊，依托完備的技術布局，確保專家系統模塊可以更好地服務于電氣設備故障檢測、預警等有關任務，提升故障鑒別與處置能力，實現電氣設備平穩運轉。

５ 人工智能技術在電氣自動化控制中的技術要點

基于電氣自動化控制的總體定位，在人工智能技術應用環節，技術團隊要準確把握技術要點，有效防范技術盲區，科學消除技術漏洞，形成最優化的人工智能技術應用方案。

在人工智能技術與電氣自動化控制體系融合環節，作為技術應用的主體，技術團隊應當基于語言識別、機器人、專家模塊等技術構成，以及電氣自動化控制總體定位，采取切實可行的方法，定向完善技術流程，確保各項關鍵技術的最優化應用。具體來看，技術團隊要根據人工智能技術構成、原理以及應用場景，有計劃地制定人員引進與培訓方案，通過組建專業人才隊伍，提升人工智能技術應用水平，保障技術應用質效與技術研發能力。例如，針對電氣自動化控制需求，技術團隊在引入神經網絡模塊的前提下，模擬人體神經網絡行為，構建分布式信息處置模型，在數據信息之間建立網絡節點，以持續提升信息數據處理能力。考慮到神經網絡技術構成，技術團隊要綜合分析現有人員構成，基于人員學歷、研發經歷以及年齡等要素，采取定向招錄的方式，引進高素質技術人員，借助人才的專業素養，實現多學科知識的交叉整合，推動生物原型解構、神經網絡模型搭建，通過神經元、神經網絡有效構建概念模型、知識模型、物化模型以及數學模型，聯合應用網絡學習算法，在提升數據信息處理能力的前提下，凸顯神經網絡的學習特性，提升神經網絡的適應能力。

隨著人工智能技術快速發展，技術迭代能力不斷提升，為確保電氣自動化控制的科學布局，推動技術升級，增強技術應用，技術團隊要遵循技術規律，基于人工智能技術發展趨勢，結合電氣自動化控制實際定位，合理調配技術要素，提前進行技術布局，實現電氣自動化控制技術穩步升級，實現短期應用效果與長期合理布局有效銜接。以模糊控制系統為例，作為人工智能技術模式下成熟、完備的控制模式，其響應速度快，自適應能力較強，可以充分滿足新時期電氣自動化控制技術要求。基于技術構成與基本特性，在模糊控制技術布局環節，技術團隊應當準確把握技術發展趨勢，合理進行技術布局，在保證短期控制效能的前提下，完成長期技術布局，保障模糊控制具備實用屬性。其中，技術團隊也要準確把握技術特性，將模糊控制與神經網絡、模糊控制與遺傳算法等技術進行有效結合，搭建起全新的模糊控制平臺，以更好地提升控制效能，保持控制系統的領先性。

６ 結束語

人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，對于控制靈敏度、精準度有著顯著提升作用。本文在梳理人工智能技術基本原理與實踐價值的前提下，統籌各類因素，厘清技術應用基本思路以及技術應用要點，調整技術應用方法，逐步形成完整高效的人工智能技術應用體系，實現電氣自動化控制能力的升級。

參考文獻：

［１］ 趙莉婭．人工智能技術在電氣自動化控制中的運用研究［Ｊ］．無線互聯科技，２０２１，１８（１９）：１０２?１０３．

［２］ 吳善科．人工智能技術在電氣自動化控制中的運用［Ｊ］．電子元器件與信息技術，２０２１，５（１０）：１９８?１９９．

［３］ 魏慶前．淺談人工智能技術在電氣自動化控制中的應用［Ｊ］．科學與信息化，２０２１（１０）：３１．

［４］ 李欣．人工智能技術在電氣自動化控制中的運用路徑［Ｊ］．華東科技，２０２２（６）：７９?８１．

［５］ 劉奇巍．人工智能技術在電氣自動化控制中的運用［Ｊ］．科技創新與應用，２０２０（３０）：１６１?１６２．

［６］ 李飛，劉凌西，滕乾林，等．人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探析［Ｊ］．南方農機，２０１９，５０（１４）：１６１．

作者簡介：和乾（１９８１—），本科，講師，研究方向：計算機應用技術與教育。