丁凌云
沈阳格劳博锂电设备技术有限公司辽宁省沈阳市110000
摘要：在电气自动化控制中应用人工智能技术不仅能显著提升电气自动化的控制质量，还可以降低电气自动化所投入的人力、物力。人工智能技术能够优化电气设备设计、提升电气控制质量、进行精准的电气故障诊断，为电气自动化控制的正常运行提供保障。因此，针对人工智能技术在电气化自动控制中的应用进行研究具有重要的现实意义。
关键词：电气自动化;人工智能技术;应用;
引言
近几年来人工智能技术系统以及故障信息的采集系统越来越受到电气自动化企业的运营管理的重视。在发生故障时，故障信息采集系统主要负责保护装置的启动以及对故障信息的采集，通过互联网实现故障信息上报，从而让调度人员与维修人员可以及时的作出分析与处理，从而提高了对电气自动化故障分析以及事故处理的能力。目前，故障信息采集与处理系统的使用已经全面推广，但是在使用与功能结构布局设计仍然存在着一些不合理的问题。
1电气自动化控制系统中应用智能化技术的意义
电气自动化控制领域中，引入人工智能技术是为了进一步提升电气自动化产品的质量，在节约资源的基础上保证安全生产。实际工业生产的过程中，受到多方面因素的影响，有各种各样的问题存在。运用传统方式无法达到电气化控制的效果，这时人工智能技术的运用就发挥了重要作用。一些生产系统在执行操作的过程中会根据产品的特点改变操作，但常常面临重重阻碍和问题，人工智能技术的运用能够处理相关问题。实际的生产系统运行中，会出现大量的模糊信息，传统控制系统无法对这部分信息进行有效利用，造成了严重的资源浪费。人工智能技术支撑下的控制系统，能够分析模糊信息中的有用信息，预防电气自动化系统的随机性故障，作出紧急且有效的处理。
2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：第一，降低设计难度。传统控制器在应用过程中需要根据具体模型来进行设计，其中参数设定、变量数据需要根据实际情况来进行调整。且存在设计分配电路困难、排除干扰等一系列问题，设计难度较大。而人工智能技术的应用则大幅降低了控制设计难度，利用AI函数可以进行快速设定，提升了控制设计效率。第二，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。第三，提高产品质量。传统电气自动化控制需要人工干预，因而需要更多人力参与到产品制造中。在产品制造过程中，有一定概率发生由于操作人员的疏忽导致所生产的产品出现次品甚至废品的情况。基于人工智能技术就能显著减少人工疏忽导致的失误。基于计算机技术的人工智能技术所开展的电气自动化控制能够显著提升产品质量。第四，抗干扰能力强。传统控制器在实际运行中往往受到模型整定参数的变化、计算中不同值的类型等不确定因素的影响，从而导致性能的影响。智能技术改变了这一问题。电气自动化与人工智能技术相结合不需要获得精确的动态模型，也不需要考虑参数和环境的影响，受外界影响较小。
3人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1人工智能远程控制技术的应用
电气自动化控制在进行运行流程设计的过程中必须要考虑远程控制环节，流程设计要兼顾整个运行系统，如果人为控制操作流程，很难24个小时监控整个过程，而且电气设备的运行流程是十分复杂的协调工作，人力监控很有可能顾及不到一些环节，因此必须要通过采用远程控制来进行合理的监测。通过人工智能系统可以24小时全方位对系统的运行过程进行远程操作，建立高效的智能监测系统，工作人员只需通过一台计算机，就可以对工程的整个过程进行监测和实施操作，不仅减轻了工作人员的工作压力，还保证了电气自动化控制运行的工作质量。
3.2人工智能技术在电气故障诊断中的应用
电气自动化控制系统在工作过程中，可能由于人为疏忽、设备故障等因素导致控制系统出现故障。虽然传统控制方式也可以诊断出故障区域以及导致故障的原因，但需要耗费大量时间与人力、物力，且精确度较低（虽然可以使用故障报警设备或人工排查手段来检查故障，但部分故障仍然无法被发现）。人工智能技术的应用则可以有效解决这一问题。将人工智能技术应用在电气故障诊断中能够利用计算机技术、智能控制系统对电气控制设备进行分析，第一时间发现电气设备异常情况并及时处理。例如，传统故障诊断方式下要发现变压器故障则需要收集变压器气体，再对气体进行检测方可获取变压器故障情况。但人工智能技术则可以利用网络神经技术对故障进行判断，精确分析出故障问题所在，进而对数据进行分析后找到最佳的解决方案，有效提升了故障检测效率与质量。
3.3实现对电气工程的自动化控制
由于电气工程中存在大量的关键控制技术和系统环节，传统的电气自动化控制很难实现完全控制。它往往需要对应用设备进行全面的手动控制和调整。无人操作无法实现，还会产生半自动控制。半自动控制要求工作人员注意机器的状态，或者需要使用设备来监控机器。通过模糊控制、专家系统控制和神经网络控制，将半自动控制转化为智能控制，降低了工作人员的工作强度，大大提高了电气工程的工程质量。神经网络控制是在人类神经网络的基础上，模拟人类感知和记忆的一种技术研究，将其应用到电气工程当中，使机器拥有“人的智慧和感知”，将这些带到实际的操作过程中，可以充分发挥它具有多层次结构，能反复的记忆与学习的优势，智能化设备可以通过各方面的指令从中找寻规律，并经过一系列的数据分析实现对机器的控制，保证机器的运行准确无误。神经系统还具备对危险的预估能力，可以敏锐地察觉到机器的状态是否处于危险状态，并及时调整各方面的参数，防止危险发生。
结束语
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究，进而提高电气自动化控制的效率与质量。
参考文献
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