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摘要：随着计算机科学的不断发展与进步，人工智能技术实现了使用机器代替人类才能完成的复杂工作。在工业自动化控制领域，近年来人工智能技术更是得到广泛应用，但是就目前而言，人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用方式仍存在很大的改进空间。
关键词：人工智能；工业自动化控制；应用
1人工智能技术
1.1人工智能技术的分析
作为人工智能技术就是相关人员通过对人类智能的相关理论进行分析和研究，并且以此为依据进行延伸和扩展，从而形成了一个更加先进的技术。近几年来一些智能的机器人的出现和发展都是人工智能发展很好的体现。人工智能的出现极大地方便了我们的生活和工作，同时也在一定程度上影响了我们的工作模式。尤其是人工智能技术的研究范围是比较广的，不仅仅是人机器还是相关的系统，都是人工智能研究的方向。除此之外，人工智能的研究方向也包含了一些文化方面上的研究。因此，这也就造成了人工智能的发展是比较综合的，同时研究的内容也是比较丰富的。在进行工业自动化控制系统发展的过程中，将人工智能的技术应用其中，能够很好的促进我国工业化的发展。尤其是利用人工智能的技术，可以使工业化的生产更加精准，同时效率也会更高。对于企业的发展和提高企业的竞争力都起到了很大的作用。
1.2人工智能的特点和优势
人工智能应用到工业自动化控制系统的过程中有着比较广泛的优势和特点。首先，利用人工智能技术可以拓宽设计的思路。在以往研究自动化控制系统的过程中，相关的设计人员主要是对控制的对象的模型进行设计。但是由于在进行模型创建的过程中，可能会受到很多因素的影响，这也就造成了一些设计可能会存在误差和问题。但是如果利用人工智能的技术，就可以很好的规避这一问题，不仅可以很好的提高操作的灵活性，同时操作的质量和效率也有了很大程度上的提高。此外，利用人工智能技术也可以更好地提高工业自动化控制系统的性能。利用人工智能的技术，可以对整个自动化控制系统的性能进行提升。比如在模糊逻辑控制器的工作过程中，可以很好的提高控制器的反应速度，大大提高了工作的效率。
2人工智能在工业自动化控制系统应用中的问题
2.1人工智能发展水平较低
人工智能在应用于工业自动化控制系统中时，所具有的各方面优势已经被各个行业的人士所认同，并且在相关社会群体中开始投入了大量的技术资源进行相关的开发和研究，就目前的发展现状来说，人工智能整体发展水平还比较低，无法适应工业生产的实际需求。这方面的问题主要集中在三个方面：一是在人工智能应用于工业自动化控制系统中时，需要对不完全、缺乏标注样本的动态特性进行学习，而不是完全基于大样本进行静态特性学习，目前在这方面的研究还存在严重缺陷。二是原料转化为产品的过程是包含物质、能源、信息在内的复杂性交互过程，目前的人工智能水平在能耗及运行状态的预测与追溯机制上还无法实现在线监测。三是难以建立与生产流程相适应的决策仿真模型，尤其是在决策程序面临环境开放、信息缺失和规则不确定等方面的问题，难以同时解决质量、效率和消耗之间的冲突。虽然部分企业在生产过程中已经开始引入人工智能的应用，但是距离实际应用之间还有较大的差距。
2.2人工智能技术标准缺失
统一的技术标准能够促进人工智能研究发展速度不断提升，减少系统研究的技术风险。但是在实际发展过程中，人工智能的应用比较广泛，各方面研究的进行都是相互独立的，只是在部分研究中建立起独立的技术标准，这就使得研究和应用过程中存在多方面的负面影响。
其一是在信息收集和处理方面技术标准的不统一，造成人工智能在应用于工业自动化控制时，难以建立起与其运行标准相适应的信息网络，并且造成信息准确度严重降低，无法确保实际应用中的安全性和可控性。其二是在信息通信标准上也缺乏相应的标准，在依托互联网现有信息通信标准的情形下，虽然能够降低系统运行的设计成本，但同时也会存在信息泄露，系统内部信息交换的准确度不足等负面影响，进而影响到人工智能的应用水平。
3人工智能技术在工业自动化系统中的应用探究
3.1以人工智能为基础的模糊控制系统
在工业自动化控制过程中，由于被控过程具有时变性和复杂性，受多种因素影响难以建立较为精确的数学模型，故采用模糊逻辑控制，可在不依赖于对象模型的情况下进行仿人思维的一种控制技术。模糊控制系统具有对工业数据采集、处理、转化的作用，可将采集到的数据以模拟信号的形式反馈给被控制对象。模糊控制器是人工智能技术的核心，在工业自动化控制系统的应用中依据系统形态，控制对象的特点采用不同类型的控制器对控制对象进行数据采集。常见的工业自动化模糊控制系统以模糊控制器为中心，同时包含了被控制对象、检测装置、数据接口和执行结构等，其中执行结构以电动机为主要构成，根据实际需求以不同类型的电动机对上位机发出的命令进行执行操作。
3.2以人工智能为基础的专家控制系统
专家控制系统在工业自动化控制领域中具有运行可靠、通用性强、控制与处理相对灵活等多种优势。人工智能技术之所以能在工业自动化控制领域发挥优势，自动学习、实时监测功能是实现自动化控制的主要因素，在有限的工业结构知识库中使用尽可能简单的推理结构从而满足工业自动化控制系统的实时性要求。以人工智能为基础的专家控制系统能充分发挥人工智能技术现有阶段的优势，利用计算机信息技术实现专业相关知识的获取、表达以及数据库的建设和正向的逻辑推理等能力，从而在工业自动化控制系统中具有快速反应、实时检测、自我修复和逻辑推理等优势。在以人工智能为基础的专家控制系统设计中，利用相关模型结合人工智能技术的运行机制可实现依赖于简单的参数设置就可以实现复杂的系统逻辑推理。除此之外，现阶段的人工智能技术是建立的经典的逻辑推理前提下，可最大化的保障系统的准确性和合理性，从而最大化的发挥人工智能技术在工业自动化控制系统中的优势。
3.3以人工智能为基础的神经网络控制系统
神经网络控制是一门复杂的处于不断发展中的学科，它囊括了数学、生物学、计算机科学、人工智能、自动化控制等多门学科，属于自动控制领域的前言学科之一。以人工智能为基础的神经网络控制系统根据不同的作用主要分为两类：神经控制和混合神经网络控制。以人工智能为基础的神经网络控制系统具有学习能力，是自动化智能控制的重要构成。神经网络控制通过多种复杂组织和原件利用并行连接的形式组建控制网络，在工业自动化系统中实现实时自动控制。神经网络对自动化系统的控制依赖于不同神经元件之间的逻辑演算，对信息进行有效识别将其反馈给控制系统，可以说，以人工智能为基础的神经网络控制系统是工业自动化控制系统的重要构成，是实现工业全自动化生产的基础保障。
结束语
近几年来我国的科学技术在不断的发展，这也给我国相关行业的发展提供了机遇，但是同时这也给相关行业带来了很大的挑战。虽然我国的人工智能的技术已经得到了初步的发展，但是与发达国家的发展水平还存在着比较大的差距。这也就要求在实际工作的过程中，我国也应该加强对人工智能在工业机器人上的发展，并且不断对系统进行优化和完善，更大程度上的提高工业自动化控制系统的水平。只有这样才能真正使我国的自动化控制系统得到发展，促进我国工业的发展以及完善。
参考文献
[1]李修全.当前人工智能技术创新特征和演进趋势[J].智能系统学报.2020(03).
[2]谢欣岳.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J].电子技术与软件工程.2019(02).