论电气自动化控制中人工智能的应用

张亦杰　李杰

摘要：在电气自动化行业中应用人工智能技术，可以有效地实现电气自动化控制，提高电气系统运行效率，极大地减少因为人力资源所投入的资金，本文阐述了电气自动化控制中人工智能的应用，希望促进电气自动化行业的改革和创新。

关键词：电气自动化 控制 人工智能

社会的飞速发展对生产力水平提出了更高的要求，为了适应社会进步与发展的需要，就要将先进的技术转化为生产力。人工智能技术不仅可以提升工作效率，而且还会降低生产所需要的资金量，因此，该技术受到大多数企业青睐，电气行业便是其。将人工智能技术运用于电气行业中，是社会发展的必然趋势。

一、人工智能技术的内涵及特点

人工智能技术是指探索人类智能的有关理论，且以此为依据对它进行模拟、延伸及拓展的

项方法与技术。它是计算机技术的个组成部分，主要是了解人类智能出现的本质并对它进行模拟，以实现智能机的生产。人工智能技术的主要研究领域有机器人和专家系统等。人工智能化技术跨越很多科，例如心理学和逻辑学以及语言学等，但是计算机科学是人工智能技术的重要基础。一般情况下，人工智能技术研究的均为一些复杂问题，并力求通过智能机器来完成这些复杂的工作。人的大脑是最精密的机器，但人脑的思考过程也可以被模仿，事实上智能机在编程过程中就是对人脑进行模仿，并对搜集的信息进行研究，从而实现回馈。所以，模拟人脑已成为大多数行业实现自动化的一个手段。

人工智能技术的典型特征为它能够代替较复杂的脑力劳动，能够对信息进行收集与鉴别，还可以有效地进行处理。人工智能机的计算精度是很高的，将其运用到电气自动化控制中，既能使生产和流通以及交换过程得到优化，还能实现生产的自动化，极大地减少了人力资源的投入量，而且还使工作效率得到了提高。将人工智能技术应用于电气自动化控制行业中，将促进产业结构的优化与升级。

二、电气自动化控制中人工智能技术的现状

（一）完善电气设备的设计是一项复杂的工作，其既需要运用电路及电磁场知识，还要运用一些设计里的经验性知识。以前的产品设计是利用简单的方法、依据经验采取手工方式进行，因此不容易选出最优的方案。然而，随着计算机技术的进步，电气产品的设计方式也发生了改变，逐渐由手工设计向借助计算机设计转变，这极大地缩短了电气产品的研发周期。将人工智能技术应用于电气自动化控制中，使得以前的CAD技术得到了极大发展，不仅大大提升了产品设计的效率，也提高了产品的质量。

（二）智能控制功能变成现实。①数据采集与处理：能够对所有的开关量和模拟量进行实时采集，还能根据需要进行处理或储存。②运行监视和事件报警：可对各主要设备的模拟量数值、开关量状态进行实时智能监视，有事故报警越限和状态变化事件报警，事件顺序记录，事故处理提示和自动处理，声光、语音、电话、图像报警等功能。③操作控制：通过键盘或鼠标就能实现对断路器及电动隔离开关的控制、励磁电流的调整。运行人员可按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作。另外，系统还对运行人员的操作权限加以限制，以适应各级运行值班管理需要。④故障录波：主要包括模拟量故障录波、波形捕捉、开关量的变位以及顺序记录等。

三、人工智能技术在电气自动化行业中的应用

（一）人工智能技术在电气设备中的应用。通过实践我们发现，在电气自动化行业里，电气化系统的正常运行是个非常烦琐的问题，其牵扯到很多领域和学科的知识，所以，需要高素质的人才才能够驾驭得了。同时，他们一定要具有较强的责任感，来保障设备能够正常运行。然而，经过程序编写和网络操作，人工智能技术就成为

种很好的能够代替人脑劳动的技术，它能令电气设备实现自动化运作，这大大减少了人力资源所需要的资金，同时也极大地提升了工作速度和精准度。

（二）人工智能技术在电气控制过程中的應用。电气控制于整个电气行业而言起着重要的作用，假如电气控制过程能够实现自动化，不仅能够有效地提升工作效率，减少工作时投入的资金量，还可以节省人力资源。神经网络控制、模糊控制及专家系统控制是人工智能技术在电气自动化行业里应用的主要体现。

（三）人工智能技术在平常操作中的应用。电气行业与我们平常的生活和学习有密切联系，所以，将以前烦琐的操作进行简化，提升电气系统的操作效率是很有必要的。在平常的电气系统操作过程中应用人工智能技术，便能够使复杂的操作程序变得简单，在家中利用电脑就可以完成有关操作，从而实现远程遥控。不仅如此，我们还可以简化界面，将有些重要的信息及时进行保存与处理，便于以后的查询和使用。除此以外，利用人工智能技术还能够自动生成报表，这节省了很多时间，提高了工作效率。

（四）人工智能技术在事故和故障诊断中的应用。模糊理论、神经网络与专家系统是人工智能故障诊断技术的主要构成部分，其在电气事故以及故障的诊断中非常重要。受多方面原因的影响，电气行业时常会有故障问题产生，假如对故障诊断不正确或者不及时，引起的损失将会是非常巨大的。以前的故障诊断方式是非常复杂的，并且准确性不是很高。例如，就变压器而言，以前常用的故障诊断方式是先将变压器油里分解出来的气体收集起来，之后再对收集的气体进行分析，以判断是不是存在故障。此种方法不仅浪费时间，而且浪费精力，并且需等待很长时间才会有结果，还会出现诊断不正确的情况。此外，传统的故障解决方法亦很复杂。因此，效率低下的传统故障诊断与解决方式所带来的损失是不可小视的。而将模糊理论、神经网络与专家系统有效地结合起来，就可以将上述问题有效解决，同时，还能够提高故障诊断的准确程度，并且判断和解决故障的效率也会有所提高。endprint