李阳
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摘要：目前，在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。
关键词：人工智能；电气工程自动化；应用
1导言
科技的发展带动了人工智能和电气自动化等领域的发展，电气自动化控制的实现为社会生产和人们生活带来诸多便利，自动化控制应用在工业生产中能够提高生产力水平。为进一步扩大人工智能的应用范围，加强其在电气自动化方面的应用研究，本文介绍了应用价值，并对其在电气自动化中的实际应用进行深度分析。
2人工智能控制技术的应用功能
所谓的人工智能控制系统，其本质就是实现一大批应用化数据的高效处理，从而将其在最短的时间内转换成用户所需要的实际信息。其中的数据采集工作则需要电气设备的协助，双方通力合作才能实现真正意义的自动化控制。当然，除此之外人工智能控制系统的应用不仅仅局限于实现对数据的处理和转化，还能够起到一定的监视和报警作用。当然所谓的监视功能，不仅仅停留于影像层面的实时监控，系统中数据的实时变动也能够被精准地捕捉和记录，正是这样的功能才会使得电气系统在实现自动化控制过程中，可以精准的把控各项设备的开启和关闭情况，当然对于一些设备应用的阈值也能实现较好的处理和应对，一旦设备的运营情况超出阈值的标准则会启动相应的警报系统，进而采取补救措施和事故处理应急方案，有效降低损失的殃及程度和范围。人工智能控制系统除了上述两种应用以外，最能体现其技术水准的一项功能莫过于远程操纵功能。而且对比电气自动化控制系统具有极高的便捷性质，仅依靠鼠标以及相关设备的连通即可实现。对于操作者和技术人员而言，仅需要安装相应的程序即可实现。不仅可以在一定程度上减少技术人员的工作量，而且还能够使得生产效率的整体水平得到显著的提升。人工智能控制系统的最后一项重要应用，那就是对于故障数据的记录功能，在相关技术的支持下，人工智能控制系统可以实现对故障录波的及时把控和记录，彻底地改善传统系统捕捉性能较差的现状，对于提升控制系统的安全性能有着极为重大的意义和影响。
3人工智能在电气工程自动化中的应用
3.1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。
3.2综合控制
3.2.1模糊控制
所谓模糊控制，就是借助直流或者交流传动系统，保证整体系统的稳定运行，该技术属于人工智能领域重要技术之一。直流传动的系统组成包括Sugeno和Mamdani，其中，Sugeno主要具备预防作用，Mamdani是控制系统的运行速度，通过二者的配合应用，对于直流传动整个系统进行调整和控制。交流传动的系统组成，主要是借助控制器控制系统整体，保证系统运行模式科学合理，高效防御运行风险。与此同时，模糊控制器种类多样化，具体包括自调式、简单式、变结构、模糊PID等类型。在工业生产领域，模糊PID类型控制器应用广泛，其具有良好的耦合性和非线性，并且时滞性极强。但是，对于不同的控制对象，需要对PID的参数进行灵活调整，因此，在实际使用之前，应该先优化参数，确保控制过程响应及时。变结构类型控制器由不同模糊控制器组合而成，不同单元负责不同的控制内容，拥有的控制规则也各不相同，设定参数也存在差异，可保证在特定状态之下控制效果优良。利用该技术展开控制系统设计，应该先分级模糊语言，之后划分控制区域进行分档选取，确定控制算法以及控制性能，提高系统运行有效性。
3.2.2神经网络控制
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。在神经网络控制的过程中，运用人工智能可以在活生物体生理活动的基础上构建一个适用于机械化操作的神经网络。这个神经网络系统是由多个零部件和层次结构组成的。不同的神经网络连接在一起构成了人工智能网络系统，满足操作需求。输入信息的方式借鉴了生物神经网络，在此基础上所建立的人工智能神经网络具有其他系统网络所不具备的优势，信息处理的效率和质量都是上乘的。神经网络的其他构成部分与处理单元相接。为了最大程度地模拟大脑功能，在神经科学学科研究的基础上提出了神经网络模型。这种模型只是相关功能的模拟，因此并不能完全做到反映大脑功能。在处理信息的过程中，这种系统网络比较依靠神经元之间的交互，而储存信息则依靠的是不同网络元素的连接。多个神经元连接在一起形成了神经网络，处于系统网络中的每一个神经元都具有接收输入信号的作用。不仅如此，根据特定规则，能够更改信号输入和输出的方向，向外输出信号。
3.3电气日常操作
当前，在电力企业的电气自动化设备系统运行过程中，难免需要工作人员进行一定的处理和人工手动操作。长时间在此类环境下工作，会对工作人员的身体健康造成一定影响，特别是电气系统日常操作中要求高精准度的操作，对于工作人员而言极其费神，甚至有些电气在运行过程中还会释放少量的气体危害人体健康。另外，在电气设备的日常操作过程中，人工费用较高，但是却不能同样地保障人工操作的精准度，造成大量人力和财力方面的浪费。因此，人工智能的应用能够推进电气日常操作精准性的提高，实现电气系统的全面化发展，让整个行业和操作工作更加专业化、精准化，推进电气行业和电气自动化控制的全面发展。
结束语
总之，在科学技术水平的不断发展和进步之下，强化人工智能技术的应用和自动化控制系统的全方位融合，能够有效提升电气自动化的运行效率。所以可以从电气设备的设计、控制、故障诊断等多领域同时入手，开拓更加广阔的人工智能技术应用空间和前景，全力推进电气系统的全方位自动化发展。
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