电气自动化控制中人工智能的应用分析

电气自动化控制中人工智能的应用分析

孙运达

临沂金正阳管业有限公司 山东 临沂 276700 摘要： 科学技术背景下，行业电子信息和智能化程度越来越高，促进了人工智能技术的发展。电气自动化控制系统中，也逐渐引入人工智能技术。然后结合文章的价值，对人工智能技术在电气自动化控制中的应用进行了分类和说明，为今后在相关领域的研究提供了理论参考。 关键词： 人工智能；电气自动化；控制 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 人工智能控制器的优势

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。

2人工智能技术特征

2.1简易的操作流程

对电气系统设备的工作原理和与各元部件连接关系做好足够的了解，才能运行传统的电气自动化控制系统。在这个过程当中，因为需要对各种资料数据加以综合性分析、对比、工作量大，时间也长。面对这样繁杂的工作，运用人工智能技术可以将现有的系统数据进行可视化分析。技术人员可以对系统当中的错误的连接点加以校正，同时降低了调试的时间成本。在工作工程当中，还可以通过可视化降低系统操作的难度，运行的参数也可以便捷地获取。
2.2稳定可靠性强

在具体的应用过程中，人工智能技术加强了计算机和互联网技术的有效应用，将智能电气数字系统集成在电气自动化控制过程中。在其它传统设备应用中，使用人工智能技术可以保证电力系统的稳定运行，同时大大降低了传统设备的使用率，使电力系统的可操作性得到明显提高，进一步提高了电气自动化控制的准确性和效率。
2.3应用范围广泛

传统的电气自动化控制方法是针对系统某一部分的单向信息传输。这种控制方法虽然可以很好地控制某部分，但对系统其它部分的控制能力较弱。随着人工智能技术的引入，可以将单向的信息传输转化为网络信息传输，实现对系统的全方位控制。即使在紧急情况下，也可以根据现有的处理方法，结合决策机构提供的相关处理数据，解决系统故障，保证系统运行的稳定性和安全性。
2.4应用规范统一

人工智能技术在电气自动化控制中的应用可以使系统的运行方式更加规范统一。在系统的实际运行中，电气自动化设备设定的系数与系统的工作参数是统一的，不受外界因素的影响。生产过程只是一个重复的循环过程，有效地保证了企业产品生产的质量。
3人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1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。正是因为神经网络系统中有成千上万个神经元，因此在连接上复杂性特征明显。不同神经元在信息传递的过程中呈现出非线性特征，输入和输出信号间搭建不同关系，并根据这些关系形成了一个又一个模型，将机理模型难以精准描述出来的客观规律和必要联系予以显示。

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（如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，且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正常运行天数

电气自动化控制是一个与人们的日常生活息息相关的过程，例如电网控制，数据采集等。以电网为例，传统的日常操作非常复杂，不仅电网中的线路和设备数量很大，而且连接的用户数量也很大，这给运营商带来了巨大的工作量。如果采用人工智能技术，则可以将一些基本算法移交给人工智能技术，从而可以简化复杂的操作过程。操作员不必来回收集和处理数据，只需使用计算机来监督和远程控制电气控制过程即可。随着AI技术的应用，AI技术可以编译高效的表格以协助数据整理，减少操作员的工作量并提高他们的工作效率。
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发，进而提高电气自动化控制的效率与质量。
参考文献
【1】逯云杰.人工智能技术在电气自动化控制中的运用与探究[J].电子测试,2020(20):118-119.

【2】李晓莉.电气自动化控制中人工智能技术应用[J].电子测试,2020(20):138-139.

【3】刘奇巍.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].科技创新与应用,2020(30):161-162.