李善文 严一凡 甘祎扬
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摘 要：人工智能技术是以计算机技术、自动控制技术为基础演化而来，具有很好的应用前景，可以解决传统控制系统中无法克服的问题，可以更好地满足控制对象对精度的要求。本文对人工智能算法进行简单地介绍，并对人工智能算法的具体作用与优势进行分析，最后从多个方面对在自动化控制中人工智能算法的具体应用进行探讨。
关键词：自动控制；人工智能算法；应用
自动控制系统离不开数据信息的识别与处理，通过控制算法进行处理后输出控制信号，执行机构按照指令要求完成动作要求。算法是电气控制系统的核心，电气控制系统要想达到足够的精度，需要采用相应的人工智能算法才能实现，可以满足控制对象的精度要求，还可以有效提高工作效率，在很多控制得到了广泛地应用。
1 人工智能算法概况
人工智能算法需要由数据处理设备和计算设备提供支持 ，计算设备可以对海量数据信息进行运算，可以将大部分数据信息进行集中化处理，并对计算结果进行分析，以结果作为基础，模拟人类智慧进行运算，将集成多个学科的知识，对语言、图像和文字进行处理，从而完成控制要求。当前，随着计算机科学技术的进步，为人工智能化控制提供了条件，控制系统中运行人工智能算法也就意味着具有类人的思维，具有较强的信息感知能力，可能更为高效地处理多种状况。该算法有着更高可靠性，控制起来比较便捷，执行机构的效率也会得到提升，满足对控制精度的要求。在进行控制系统设计时，采用人工智能算法则不再要求掌握控制对象实际动态、参数改变等，就可以满足控制对象要求。但要求控制器与驱动器保持高度一致，这样才达到理想的控制精度。该算法还具备较强的抗干扰能力，提高对数据信息的适应性，设计修改也更为便利。
2 应用人工智能算法的具体作用与优势
采用人工智能算法进行控制，可以实现对设计和生产过程的高度监控，可以产品质量和性能进行评估，由于具备很强的纠错能力，可以综合多个方面的知识，控制系统的设计更为快速，不再依赖于设计人员的专业。也可以满足控制对象对多专业知识的要求，可以涵盖更为广泛的领域，满足对复杂计算的要求，结合实际的控制要求来确定设计方案，把设计方案与原有设计经验进行对比分析，可以对设计方案进行优化与完善，新功能开发也会更为快速。集成以人工智能为基础的专家系统，可以满足设计方案优化的需要，使设计方案更为科学合理。
人工智能技术有着十分严格的执行标准，才能保证终端设备实时采集和处理信息，并对执行机构动作情况进行评估，保证控制效率得到大幅提升，具有很高的生产效率优势。人工智能技术可以将采集和输出数据进行存储，也可以与大数据技术进行结合，实现数据信息的共享，控制操作也更为便利，不再依赖于传统手柄和按钮进行操作，触碰过语音提示或指纹识别等技术就输出控制命令，工作人员的劳动强度有所降低，还可以更好地保证工作人员的生命安全。采用人工智能技术进行控制，还可以实时监控电气设备运行状态和故障信息，实现对设备的全生命周期的管理，使故障识别更为高效与可靠，为后续的维护提供数据支持 。
3 在自动化控制中人工智能算法的具体应用
3.1 电气设备设计
电气设备设计要求设计人员具有较高的专业素养，还需要集中多个领域的知识，是系统性很强的工作。要求设计人员有着丰富的设计经验，还有着充足的知识储备，要求较多的人力和物力资源配合。采用人工智能技术进行设计，可以得到人工算法的技术支持 ，更为高效地应对复杂的计算和模拟，设计的效率也会得到很大的提升，避免设计过程中出现差错。
电气设备设计主要应用人工智能算法中的遗传算法，可以调用并分析以往设计参数，对设计过程中的错误进行纠偏，设计效率会得以很大提升。
3.2 电气设备控制
为保证执行机构按照生产工艺要求运行，需要采用自动控制系统，生产效率就会得到大幅度地提升。而随着生产工艺要求的提高，控制会变得更为复杂，对控制精度的要求也会越来越高。控制系统中应用人工智能算法，可以将控制程序中引神经网络控制、模糊控制等，神经网络可以模拟人类大脑神经元的活动，建立起具有高度数据处理能力的网络模型，模糊控制可以与传统的PID算法进行结合，具有很高的系统适应性，响应速度变快，不会产生很大的振荡，会取得很理想的控制效果。专家控制以专家理论作为基础，是一种新型的人工智能技术，调用专家库的数据则可实现控制，可以更好地保证控制对象的安全性。
3.3 日常操作
电气自动化控制的不断发展给人们生活带来很大的便利，很多电气设备与日常生活息息相关，可以为人们安全提供更好地保障。传统的控制需要人们按照要求进行操作，需要花费较长的时间，不可以存在操作失误，否则会出现严重的后果。采用人工智能操作技术可以为将人从复杂的操作中解脱出来，比如，指纹识别门锁、声控马桶盖等集中成了识别与处理技术，离不开人工知能算法的处理，只需要发出声音指令就可以完成手动操作，减化了复杂的控制操作，在为人们生活提供便利的同时，还具有较高的安全性与稳定性。
3.4故障诊断应用
电气设备的长时间运行难免会产生故障，传统的故障诊断依赖于检测仪器和经验，故障诊断效率与准确度都不高，容易存在诊断错误的问题，无法及时恢复控制系统，会给企业带来较大的经济损失。采用人工智能技术对故障进行诊断，不会受到不确定因素的影响，可以应对更为复杂的控制系统。例如，对变压器油中气体进行检测分析，采用传统的实验方法，需要提取气体后进行化验，需要耗费较长的时间，诊断结果的准确性也无法得以保证。将专家神经网络与模糊控制理论应用到智能化分析检测设备中，在实时监测到变压器油气体的同时，可以实时对变压器异常运行情况进行监测，还可以通过网络来将分析数据进行共享，检测效率也会得到提升。
3.5数据控制优化
数据的采集与处理是控制系统首要解决的问题，采用人工智能技术可以更好开展数据采集和处理，可直接将传感器发送过来的信号转换为工程量，并建立起数据库进行存储，然后对专家系统进行对比分析就可以得到采集对象的状态。人工智能算法还可以对控制情景进行模拟，建立起控制输出曲线，生成数据报表后提供给人机界面。例如，油管道附近图像人工智能监测，可以将采集到人员聚集、挖掘机作业等信息实时采集，然后与专家库的图像数据进行对比，这样就可以感知到油气管道区域是否存在施工作业，通过控制输出发警报，并通知人员进行处理。
4结语
综上所述，自动控制应用人工智能算法具有很好的应用前景，可以实现控制系统的升级，解决传统控制系统无法克服的问题。人工智能技术与控制系统的结合，需要建立起多专业的设计团队，根据控制要求进行缜密的设计，确定最为合理的人工智能算法，满足控制系统对精度的要求，将工作人员从原来的复杂操作中解放出来。用来解决电气设备设计、日常操作应用、电气系统故障诊断和数据控制优化等多个方面，将人工智能技术的优势充分发挥出来，提高电气控制系统的水平。
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