蒙炜科
珠海瓦特电力设备有限公司 广东珠海 519000
摘要：现如今，电气自动化控制水平在不断提高，随着人工智能技术运用到电气化自动控制中，电气自动化的技术水平大大的提升。为了使人工智能技术在电气自动化控制中得到更好的应用，需要对人工智能技术进行全面的了解。基于此，本文针对人工智能在电气自动化控制中的应用方法进行探讨分析，以供参考。
关键词：电气自动化控制；人工智能；应用
引言
从宏观层面来看，工业制造水平显著提升的一个重要标志就是电气自动化控制技术的广泛应用，借助电气自动化控制技术打破传统工业制造模式在工作时间以及工作空间等方面的限制。尽管电气自动化控制具有良好的应用前景，但由于此项技术常处于发展阶段，因此还存在很多不足，如何对电气自动化控制技术进行优化已经成为工业行业从业人员重点关注的问题。而AI技术的出现为电气自动化控制技术的发展提供了巨大的帮助作用，通过将AI技术与电气自动化控制进行深度结合，有效提升自动化控制参数精度，确保电气自动化控制技术能力发挥出应有的效用。
1人工智能在电气自动化控制中的优势
1.1减小误差
在人工智能技术运用到电器自动化控制工作之前，需要工人操作进行控制，人工操作避免不了误差的产生，也更加容易出现错误，进而安全方面也无法得到保障。人工智能技术应用计算机程序，使电气工程得以自动进行，在整个操作过程中，计算机程序控制工程自动运行，实现对数据实时采集，规避了人工操作失误，减小了不确定因素和误差的产生，电气工程安全方面也得到了保证[1]。
1.2降低工程成本
电气工程设备较为复杂，设备操作对工人来说具有一定的难度，同时还需要工作人员具备一定的专业知识与专业能力。传统的电气工程操作车间中，放置着许多电气设备，每台设备都需要人工进行看管与操作才能正常工作，需要大量的专业技术人员。人工智能技术的运代替了工作人员对电气设备的操作，减少了操作人员、降低了工程成本，使更多的技术人员工作在更有需要的地方。
2 AI技术在电气自动化领域中应用的具体方式
2.1神经网络
神经网络系统在AI技术中得到了广泛应用，该系统的工作原理是将原本处于分散状态的各种子系统（神经元系统）整合为一个整体。伴随着AI技术的不断进步，神经网络控制系统已经建立了广泛的应用平台，逐渐成为电气自动化控制系统信息传输的一种重要载体。实际运行过程中，神经网络控制训练计算方法是频繁使用的一项功能，实现相关组件之间的传递与交互，借助神经网络控制训练计算逐步提升电气自动化控制系统运行效率，发挥其自身特点与优势。实际开展生产活动过程中，工作人员可以借助神经网络控制系统检查和判断电气自动化设备是否出现故障，实现对于电气自动化设备的有效管理[2]。
2.2专家系统
专家系统主要是基于相关电气专业知识，在实际工作中直接控制庞大的数据控制组查找故障范围，并深入分析出现故障的原因，确定故障发生的具体位置，提供故障处理意见。基于行业专家以及技术骨干丰富的专业知识和长期的实践经验，提供处理故障的最佳方案。在此过程中，必须着重于对情况的分析和对故障位置的预测，以便系统可以更具体地向员工展示故障问题，并且可以通过专业技术手段妥善地解决问题。专家系统可以在许多领域中使用并取得了良好的效果，显示其自身具备强大的故障排除能力以及良好的使用前景，确保电气自动化控制技术能够发挥出应有的作用。由于专家系统仍处于发展阶段，因此仍需要对专家系统进行不断的优化与改良，需要在使用过程中不断对其进行更新，以便专家系统能够更好地发挥其价值[3]。
2.3思维模拟
对电气自动化控制系统进行优化升级过程中，AI技术的应用可以展现其强大的知识积累以及深度学习能力。通过系统本身内嵌的数据分析模型，相关工作人员可以加强对于电气设备的控制力度，结合AI技术基本知识，制定科学合理的电气控制方案，并基于AI技术强大的想象力，可以随时优化整个系统的控制效率并提高其自动化程度。此外，基于AI技术所形成的神经网络结构能够让计算机系统模拟人类的思维逻辑模式，通过深度学习以及模拟演算，尝试对电气设备工作过程中可能出现的各种异常情况进行模拟，并结合生产活动实际情况制定针对每一种异常情况的解决方案。在此基础上评估各个方案的应有效果并对每一个评估结果进行横向对比，最终筛选出优秀处理方案。借助AI技术思维模拟功能有效降低了人工工作强度，提升电气自动化控制效率[4]。
2.4故障诊断系统
故障诊断系统作为电气自动化控制中的重要组成部分，一直以来都是相关从业人员重点研究内容，而AI技术的逐步成熟为故障诊断系统的发展提供了充足的动力。例如神经网络技术与专家系统就能够被高效地应用于故障诊断系统当中，借助这种方式实现对于故障信息监测以及电气设备运行状态监测工作的统一化管理，确保电气自动化控制系统可以稳定运行。尝试在电气自动化控制系统中融入AI技术防止该系统在运行过程中出现突然宕机的情况，影响工作效率。开展故障诊断工作过程中，电气自动化控制系统中的发电机、变压器等设备起到了十分关键的作用，与其他电气系统相比电气自动化控制系统的内部结构更为复杂，其功能模块更为丰富。这种背景下若电气自动化控制系统出现了故障，很难及时检测出现故障的具体原因。由于电气自动化控制系统涉及的范围较广，若采用传统故障诊断方式无法快速寻找到故障发生原因，相关工作人员需要花费很多时间来寻找故障点才能确保电气自动化设备能够正常进行。而采用AI技术对故障诊断系统进行升级，能够高效处理复杂的系统故障问题，同时可以帮助相关工作人员快速判断导致故障的直接原因，并结合以往故障修复记录以及设备实际工作情况，制定具有高度可执行性的故障解决方案。此外，AI技术能够辅助相关工作人员自动筛选故障原因，使得故障诊断时间大幅度减少，确保电气自动化设备能够快速恢复正常。若电气自动化设备故障发生的原因属于软件自身存在的缺陷，则可以通过处理此故障问题直接使用AI技术来更新系统故障，通过这种方式优化工作模式。例如，某公司电气自动化生产系统工作过程中，故障诊断系统突然发出故障信息，此时AI技术将对故障因素做出响应，并向相关工作人员发出故障原因信号[5]。
结束语
在当代社会科学快速发展的背景下，人工智能作为新兴产业，在不同的区域也能结合产业做出不同的改进，同时生产化也需要紧跟人工智能技术的大潮流。就如上文所述，人工智能技术可以减少在电气自动化控制过程中的一系列问题，例如生产效率不高，生产管理水平低下等。在这种改进下，每个企业都可以在提高生产率的同时减少大量的人力资源与物力资源消耗，具有十分积极的现实意义。同时电气自动化控制还需要结合人工智能技术做出更深入的研究，为电气自动化带来更好的发展前景。
参考文献
[1]魏博謇.人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析[J].数字通信世界,2019(03):99.
[2]谢春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路[J].中国设备工程,2019(04):203-204.
[3]崔海城.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].电子世界,2019(03):190-191.
[4]刘立平.人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析[J].信息记录材料,2019,20(02):101-102.
[5]井萌,古东明.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[J].山东工业技术,2019(04):175.