卢圆香
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摘要：随着科技的进步，传统的人工劳务模式已逐渐满足不了社会发展的需要，更加适用于社会发展的人工智能技术开始崭露头角。而为了满足社会生产的需求，生产过程自动化势在必行。电气自动化控制中的人工智能应用也变得越来越普及，并在日常工作过程中扮演了很重要的角色。本文旨在通过分析人工智能在电气自动化控制行业中的现状，探讨其具体的应用方法和管控措施，为人工智能与电气自动化控制更加完美地结合提供进一步的思路和方法。
关键词：人工智能技术；电气自动化控制；应用
1导言
近年来，科技水平呈现日新月异的发展态势，特别是人工智能领域的发展和研究成为社会关注的热门话题。但是由于人工智能受相关技术的限制，目前在很多行业中并没有被大规模推广和广泛应用。本文从电气自动化控制的角度，深入分析人工智能技术的应用，希望能够为当前我国电气自动化控制提供发展思路。
2人工智能技术概述
人工智能技术就是利用计算机系统对人脑面对一些问题时的分析过程进行模拟，借助计算机系统的高速运算能力对外界所采集的信息进行系统的综合处理，最后得出和人脑处理问题相似的处理结果并传输给控制系统来实施。人工智能技术是各方面科学技术的有机结合，把计算机信息处理系统、社会人文科学和自然科学结合为一个整体。
电气自动化控制系统中，人工智能技术的应用大多体现在人工智能控制器的使用上，系统的优势特点也体现在这一点。在算法和控制器上，人工智能技术下的控制器算法优化，作用更加突出。其中发挥关键作用的算法有模糊理论算法、神经算法、遗传算法等，可以应用于没有控制对象的模型上。针对电气自动化设备分类的过程中，人工智能控制器采取了不同的方式开发，具体的优势如下：首先，人工智能控制器不需要采取模型控制的方式，实际控制的对象即使有很多不确定因素，都能最大程度地满足控制要求；其次，在使用的过程中可以不断地完整，灵活性较强，且人工智能控制器不会受到其他驱动器的影响，从而保证数据计算的精准性；最后，这项控制器的使用避免了较大的人力和物力支出。设计的过程中无需专家参与，只需要执行数据分析即可。由于人工智能控制器的适应性较高，计算准确，功能强大，能够解决很多常规方法所不能解决的问题。
3人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1人工智能在电气自动化中实现数据采集处理
现阶段，要想实现电气化自动控制，必须要以大量的数据信息作为基础。以往的电气自动化生产主要是以人工操作为主，采集软件的操作以及数据信息的模型构件也都是依托于人工。以某地区的电力监控工作为例，该地区的电力资源配置工作是一项实时性要求极高的功能，如何将不断发生变化的电力资源使用情况来进行精准的分析与采集是行业所关注的重点问题，而且如何在此基础上制定出符合当地电力资源使用标准的配置方案也是一项关键工作。所以，可以利用人工智能技术中的计算机算法来将人工数据采集进行替代。比如，在对用户电表数据进行收集时，同样可以利用爬虫技术实现管理范围内的电表数据抓取，采取有效措施将一些无效数据进行去除，并且进入到计算机算法，选取最大值，通过加权计算来求得平均值，使用人工智能技术来对传统员工的操作进行模拟，应用折现的方式来实现数据的可视化分析。
3.2故障诊断
在系统的运行过程中，难免会出现各种各样的故障或运行问题，所以人工智能技术在电气自动化控制中的应用，能够实现高效率的故障诊断。
在电气诊断系统中，人工智能技术能够在系统发生问题或故障时，第一时间显示故障所在点和主要故障表现，并针对故障和问题进行有针对性的修复，确保不影响整个电气自动化控制系统的正常运行。在电气自动化系统故障诊断的工作中，人工智能主要体现在两个方面，一方面是电气自动化系统长时间的运营过程中，对其运行情况进行实时跟进、监督和检测，以防电气设备和系统在长时间的工作状态中出现不同层面的故障或问题。如果无法对此类故障和问题进行及时解决，那么将会影响电气系统的运行，甚至会对其造成极大的损失。重视电气自动化系统故障诊断需要强化系统运行过程中的监督和检查，确保系统运行的高效性和安全性。另一方面，电气自动化系统中人工智能的应用体现在对系统的日常维修方面。当系统发生故障或问题时，如果没有严重的影响整个系统的运行，那么人工智能系统能够实现自我修复。当故障已经严重到影响设备和系统的运行状态下，人工智能系统也能够及时发现故障点并进行诊断，及时发出预警，并可以选择是否切换到其他系统之中，确保电气自动化系统的有效运行，联系工作人员进行及时处理，实现最优化处理。
3.3综合控制
3.3.1神经网络
神经网络作为一种经验模型，是根据生物神经网络的功能建模的。当有机体中的神经元感受到外部刺激时，会作出本能的反应，在相关的神经元中输入感受的外部刺激信息。信息的输入和输出是一种非线性的生理活动。控制系统当中的神经网络主要是不同控制单元组合而成的网络结构，其能够模仿人脑思维，可以全面控制电气自动化相关系统。在运行神经网络系统期间，当系统收集到特定数据或者信息以后，其能够通过一个神经元展开全面连接，按照设定的规则完成信息转换，借助不同单元内部的传输系统对于接收的数据、图像和语音等信息集中处理，为中控系统采取控制措施提供相关支持。
3.3.2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。
4结束语
综上，由上文可知，各个行业和领域发展中，都逐渐采用了人工智能技术，这项技术的广泛性运用意味着人工智能的发展迅速。运用于电气自动化控制过程中提高了生产效率，同时是促进企业经济发展的重要方式。我国的电气工程也在不断发展完善，未来的工程建设中会全面应用人工智能系统，朝着标准、智能化方向发展。除此之外，采取人工控制电气设备的方式会在生产过程中逐渐被淘汰，人工智能技术会进一步改善企业的生产效益和产品质量，让企业在市场竞争中拥有强大的企业竞争力，创造更高的经济效益。
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