人工神经网络在现代自动化中的运用分析

刘浩然

摘 要：新时代背景下，各类高新技术开始走进人们生活的方方面面，如计算机技术、人工智能技术、自动化技术等。这些高新技术的应用，转变了生活方式和工作方式，传统生产、生活方式逐渐被新兴科技手段所优化或替代。自动化技术的应用有效提高了生产效率，降低了作业难度和成本。而人工神经网络在自动化中的应用，则进一步促进了自动化技术效能发挥，为工业发展、产业改革优化提供了新途径，有效提升了整体工业活动运作效率，促进了经济高速发展。本文将针对人工神经网络在现代自动化中的运用展开研究和分析。

关键词：人工神经网络；运用；自动化技术

0 引言

自动化、智能化生产已成为现代社会发展的主流趋势，这是新时代发展与经济进步的体现。社会想要持续进步，便要对生产力提出更高要求，要求人类的经济生活更加自动化。而自动化控制领域的革新发展，需要得到人工神经网络的支持。人工神经网络在自动化中的应用，能使自动化技术的优势得到更好发挥。实践证明，人工神经网络能优化自动化控制结构中的内模控制、监督控制、逆模控制、参考控制机制，实现预测控制与控制决策。

1 自动化与人工神经网络的功能与特点

自动化与人工神经网络都是新时代的产物，是数字技术、信息技术、智能技术、控制技术的完美融合，涉及计算机科学、生物、电子科学、数学等众多学科。人工神经网络与自动化技术的应用，使人类社会文明程度进入了一个新的高度。

1.1 自动化

自动化技术已广泛应用于办公、管理、电力工业、工业生产、气象观测、日常家具、交通运输、科学研究等众多领域，小到日常生活，大到工业生产都不同程度地应用了自动化技术有。自动化是指机器设备、系统在没有人或较少人直接参与状态下，按照人的要求，进行信息处理、操纵控制，实现预期目标的控制技术。例如，自动化指挥系统、自动化调度系统、自动化电力系统等，都以自动化技术为基础[1]。自动化技术应用在生产中，能把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动及恶劣、危险的工作环境中解放出来，在一些特殊工作条件下完全可实现无人工操作，能大大降低生产难度和劳动强度，有效提升生产效率。

1.2 人工神经网络

人工神经网络最早提出于20世纪80年代，是人工智能领域研究的核心内容。人工神经网络是从信息处理角度，对人脑神经元网络进行模拟，建立某种模型，按人脑处理记忆的方式，以不同连接方式组成的信息处理网络，属于一种运算模型。整个网络由大量节点相互连接构成。人工神经网络中每一个节点，代表一种特定输出函数，每两个节点间的连接，代表连接信号的加权值[2]。经过不断研究，当前人工神经网络研究已取得重大突破，被应用于预测评估、智能机器、自动控制、医学等领域，能有效解决很多当前计算机技术中无法解决的技术问题。人工神经网络具有学习能力、自适应能力，能处理各类变化信息，通过动态演算进行数据信息处理，对人脑神经系统信息处理过程进行不同程度的模拟。

2 人工神经网络在现代自动化中的运用

通过前文对自动化与人工神经网络的功能与特点的描述可以知道，这两种技术是使现代社会实现智能化、自动化的核心技术。但单一自动化技术的应用具有一定局限性，智能化程度仍不能达到相关要求。而将人工神经网络融入到自动化中，则能有效提升自动化系统智能化程度，使自动化技术优势得到最大化发挥。下面通过几点来分析人工神经网络在现代自动化中的运用。

2.1 在自动化电力中的应用

电能是现代社会的主要能源，人类已对电能产生极大的依赖性。但随着经济水平的不断提高，社会对电能需求量越来越大，传统供电方式已难以满足现代电力发展需要，自动化、智能化电力开始成为现代电力工业发展的主流趋势。自动化电力能降低供电成本，降低供电损耗，节约能源物力，但仅应用自动化技术难以实现电力自动化、智能化。当前配电网络拓扑结构复杂，节点众多，线路分布不均匀，各节点负荷性质有一定差异性，配电网络状态确定，故障定位，信号采集都有一定困难，且远距离传输中易产生信号畸变，影响供电质量与故障诊断。而将人工神经网络应用到自动化电力系统中，通过建立配网模型，便能准确对电力系统状态、配网故障进行检测和定位，提高系统运行质量，实现系统对警报进行处理，智能隔离故障点，使整个系统处于良性运作状态，保证系统稳定性与可靠性。

2.2 在自动化信息处理中的应用

自动化信息处理实现了高效化、无纸化、便捷化、自动化处理信息，转变了办公方式。但在传统自动化技术背景下，在信息处理过程中，对信息识别性能较差，很多时候不能判断信息源的完整性，易出现处理与计算上的错误，且决策规则有时相互矛盾，很多时候不能达成预期处理目标。而人工神经网络在自动化信息处理中的应用，提高了信息处理过程中系统智能化水平和信息识别能力，实现了一种模拟人脑思考的方式对信息进行处理，能对信息的完整性和形式进行判断，对信息进行描述、识别、分类、解释[3]。人工神经网络在自动化信息处理中的应用实现了自动诊断、问题求解，有效弥补了传统自动化信息处理的缺陷与不足，提高了整个系统信息处理水平和效率。

3 结束语

当前人类社会正在迈向一个新的阶段，智能化、自动化技术将逐渐取代传统工作、生产方式，实现自动化、智能化生产，促进产业升级，降低劳动强度，提高劳动效率。但传统自动化技术智能化程度不足，而人工神经网络在自动化中的应用，则弥补了传统自动化技术智能化程度不足的问题，将自动化与智能化有机融合在了一起。

参考文献

[1]刘超.基于粗糙集理论和量子神经网络的电网故障诊断方法研究[D].西南交通大學，2014.

[2]曹桂均.编组站综合自动化系统控制技术及其扩展应用的研究[D].中国铁道科学研究院，2013.

[3]高峰.人工神经网络技术在综放工作面自动化系统中的应用研究[D].山东科技大学，2014.

（作者单位：中国石油大学（华东））