唐猛
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摘要：随着信息化程度的不断加深，人工智能技术得到了有效发展。该技术凭借其良好的特点和功能，受到行业各界的关注和认可，并且其应用范围也在进一步扩大，发展到目前为止，已经取得了较为良好的成效。将人工智能技术融入到电气自动化中，这是新时期工业生产的重大突破，不但可以提高生产效率，还可以简化作业流程，帮助操作人员减轻工作压力。基于此，本文针对人工智能技术在电气自动化中的具体应用开展研究工作，首先对电气自动化控制和人工智能技术的相关概念做简要介绍，并分析该技术的具体应用优势，最后结合实际情况，从几个方面对人工智能技术在电气自动化中的实际应用进行分析研究。
关键词：人工智能技术；电气自动化；应用
引言
人工智能是在经济迅速发展阶段产生的，结合了自然科学与社会科学的内容，是一项新的技术科学，主要研究人工智能理论方法以及开发应用系统。可以说，人工智能技术是社会科学技术发展的必然趋势。这项技术的有效运用在现代化工业建设中发挥了重要作用，为工业化发展打下良好基础。当前阶段，我国运用人工智能技术尚不成熟，还需要充分地研究和拓展应用途径。社会发展中，人工智能技术的加入为社会建设打下了良好基础，提升了现代化工业的发展水平，成为电气自动化控制的新的技术方向。
1人工智能技术的优势
目前，我国对于人工智能技术方面的研究已经较为深入，逐渐形成一个系统，不管是语言专家或者其他社会科学方面的专家，都对此进行深入探索。在工业工程电气设备运行过程中，应用人工智能技术，不但可以提高电气设备的整体自动化水平，使得设备操作更为精确，还能够控制运营成本，节省资金，提高作业效率，从而提升整体的智能化水准。简单来讲，人工智能技术有着四个方面的优势特征：（1）有利于参数的调节。相比以往的控制端，应用人工智能技术后的电气设备使用更为便捷，而且有着极高的可行性。能够根据相关数据来对参数进行合理设置，最大程度的提高智能函数的性能。（2）受外界干扰影响小。在实际工作中，电气设备对于人工智能技术的融合应用要求较少。动态模型的准确性要求并不严格，不需要额外设置相关参数，进行作业的环境也比较简单，即使外界环境比较恶劣，也并不会对人工智能技术的应用效果造成过多干扰。（3）产品性能具有一致性。在不同工作环节，人工智能技术有着不同的应用。针对一些特殊对象，可以预先进行预先设定，这时应用传统控制方式同样有着较好的应用效果。但是在对于其他对象的控制情况，难以有效把控。相比传统控制方法，人工智能技术在对产品性能进行控制过程中，其一致性表现非常显著。不但可以轻松地分辨出系统中的所有数据，还能够对系统中的某些影响因素进行忽视。由此可见，将人工智能技术应用到程序设置阶段，可以提高操作的流畅性和便捷性，而且精度也有着较大提升，进一步保障产品性能。（4）有着非常小的失误率。上文提高，人工智能技术受到外界干扰很小，并对于动态模型的操作环境和准确性要求比较低。
2人工智能技术在电气自动化控制中的应用
2.1人工智能技术在电气控制中的应用
在电气自动化控制中电气控制是最为核心的环节，人工智能技术的应用能够提升控制效率与精度，且能够应对庞大的信息数据以及复杂的工作流程。模糊控制是基于人工智能技术下的常用电气控制技术之一。模糊控制是基于模糊推理与模糊语言理论而形成的控制形式，结合计算机技术形成闭环结构的控制系统。其结构核心为基于人工智能技术的模糊控制设备，这也是模糊控制与其他控制方式差别之处。
模糊控制系统结构分为模糊控制器、输入/输出接口、执行机构、控制对象以及测量设备。其中，控制对象的容纳范围十分广泛，不论是确定、模糊，单变量、多变量，定常、时变，线性、非线性均可以作为控制对象。无法精准建立数学模型的对象更加适合应用模糊控制技术；执行机构不仅可以使用直流电动机、步进电动机等，还可以使用气动调节阀、液压阀等；模糊控制器则是模糊控制技术的核心元件，是一种应用模糊知识标识与规则推理的控制设备；输入/输出接口在模糊控制系统中由于大多数控制对象的控制量与可观测状态为模拟量，模糊控制系统也需要使用A/D转换设备。在模糊控制系统中还需要配备适用于模糊逻辑处理的结构，该结构可被认为是输入/输出接口。除了模糊控制形式外，专家控制、神经网络控制都是基于人工智能技术下的电气自动化控制形式。如专家控制基于专业理论技术，结合专业生产经验，对电气自动化进行的一种智能控制。主体构成由知识库与推理机制，通过对知识的组织排列，根据一定策略选择合适的规则进行推理，以实现对对象的控制。专家控制较为灵活，能够适应对象特性与环境的改变。基于专家控制形式，系统能够在偏差较大、非线性的环境下安全稳定地开展工作，鲁棒性强。
2.2模糊控制
人工智能系统中，模糊控制器是发挥模糊控制作用的关键部分，在信息分析和控制应用上也有效果。事实上，控制器的类型多样化，不可避免地会被系统状态等规则性因素影响。模糊控制系统与其他控制系统的主要区别在于，依靠理论知识表示和规则推理的语言型，具有模糊量化处理，模糊推理和非模糊化推理的功能。通常情况下，模糊控制器要从被控制对象层面得到数字信息，借助数据模型的控制器，将数学信号转换为模拟信号，然后进行有效传输。电平转换和A/D转换与D/A转换共同服务于I/O接口装置。执行结构包括交流和直流电动机，伺服电动机以及步进电动机等。除此之外，模糊控制系统的对象受到的限制减少，生产对象、生物和社会活动都在其范围内，形式变化是多样的。无非是确定性的，是单变量的还是多元的，是否有迟滞都没有关系，更不用说是线性还是强耦合性。由于一些受控制对象的数学模型较为复杂，提供的运算结果不精确，在这样的情况下使用模糊控制更有效。事实上，监控设备本身就是一个传感器，因此可以在各种控制过程的受控对象和受控数量之间转换电信号。控制的主要方向为速度、温度和压力等物理性因素。模糊控制系统中，传感器的作用尤为重要，它的质量和系统工作的质量息息相关。基于上述内容，在选择传感器的过程中，要关注到质量和精准度上，并根据工作要求进行合理选择。
2.3加强对电气工程自动化控制的病因诊断
传统的电气设备需要工作人员定时进行检测，但是由于机器大多处于密封状态，内部零件的情况无法从外部观察，无法进行全方位的检测，导致安全隐患众多，设备故障的情况也频繁发生，而维修人员无法一时通过肉眼便判断故障原因，对于设备的健康状态无法进行准确的预估和评测，导致设备损坏故障，降低了工作效率。人工智能的加入改善了这一问题，人工智能实现了对机械设备的实时和全方位的监控，对危险和故障的发生进行预防和提醒，在故障发生后可以准确分析出故障的根源，相较于人工维修更加方便快捷，并且人工智能手段可以进行高危险性的维修诊断作业，有效预防安全隐患的发生，保证电气工程的正常运行。
结语
人工智能技术在电气自动化控制中的应用不仅能够提升系统工作的可靠性与稳定性，还能够提升产品生产质量、降低生产运行成本，推动电气自动化控制水平的发展。在电气自动化控制未来的发展过程中需要持续强化对人工智能技术研发，进而提高电气自动化控制的效率与质量。
参考文献
[1]汪万彩.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].机电信息,2013(12):125-125.
[2]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[J].电子技术与软件工程,2015(20):150.