电气自动化控制系统中人工智能技术分析

2020-02-12李晓峰

今日自动化 2020年1期

李晓峰

（长庆油田公司水电厂，甘肃庆阳 745100）

现阶段，人工智能被广泛应用到电气自动化控制过程。通过进一步应用，提高了电气自动化控制的效率，利于不断提高控制技术水平。相关工作人员应该重视不断学习更加先进的人工智能技术方法，从而不断提高电气自动化控制技术的研究能力。

1 电气自动化控制系统功能分析

自动化系统的结构设计环节较为复杂，对于整个系统架构的搭建占有核心的地位，且在设计过程中需广泛运用多个学科的理论和技能。因此对参与设计的工作人员来说，必须具备相应的操作技术，同时具有充分的知识储备，才能满足设计工作的需求。设计人员在实施设计环节，需与编程方面的工作人员共同通过实验操作来熟练把握各环节的操作程序，并从中总结出核心要点，以防操作不当，同时还需结合各类问题给出相应的改善意见，并实施调整。实施系统编程时，工作人员需储备相应的理论知识和语言系统，用于提高编制程序的功能水平。自动化的控制需要有相应的程序来具体完成，有效推进自动化机制的实行，可大幅减少人工投入的时间，从而提升电气系统的运行效率。系统中两大突出的技术功能为智能监控和预警。电气设备在运行状态下，无需人工检查，其本身的智能化技术便可作为设备正常运行的技术保障。在智能监控技术的支持下，设备运行会自动完成预警提示操作，避免出现较大的安全事故，提高设备运行的稳定性。此外，根据实践得知，系统处于运行状态下，对故障的滤波技术的使用也较为频繁。该技术可对基础层面的故障类型进行录播，并记录相关数据信息，从而自动捕捉到波形，由局部到整体来提升整个系统运行的科学性，进而提高系统的整体工作效能。

2 电气自动化控制系统中应用人工智能技术的作用

一是有人工智能技术的参与，自动化系统在运行时，可自动完成系统内数据和资料等内容的采集，并针对上述信息进行分析，从而实现设备的自动化运转。二是智能技术能够推动系统基于数据进行实际监测，并结合监测数据的变化情况来判断设备运行的状态，从而及时地实现故障报警和相关情况的记录，为维护人员提供一手信息，最终快速确定有效的维护方案。三是通过应用智能技术，系统能够实现对设备的自动控制，操作人员只需按照既定的程序便可完成对设备的实时监督，一旦发现设备出现异常运行情况，还可及时发出预警提示，从而有效实现系统的自动控制功能。此外，将人工智能和系统运用到仿真实验中，可切实降低人力方面的投入，同时提高仿真过程的自动化和精准度水平。由此可见，人工智能是自动化系统较为核心的技术，实际操作更为便捷，同时还可与其他类型的设备同时使用。

3 电气自动化控制系统中人工智能技术的应用

通过以上分析，为进一步提高了对电气自动化控制人工智能技术的认识，保证该技术的应用效果，需要结合工作实际，进行具体实践应用。

3.1 电气自动化控制产品设计中人工智能技术的应用

在具体的产品设计环节，需要大量的实验和设计检验，而此过程运用人工智能技术参与实施，便可大幅提高设计工作的技术含量，并有效降低工作量形成的压力。系统主要应用专家系统与遗传算法2项技术。其中，遗传算法可直接应用于结构目标，这便体现出该技术的隐形特征和全局性的优势。具体实施设计时，可主动获取搜索的空间，并自动调节搜索的方向，使用的规则也具有一定的随机性。上述特征能够有效推动设备设计技术的提升，同时扩大其应用范围。专家系统则为多个领域提供所需的经验，并将智能技术与计算机技术相结合，模拟专家确定的过程，从而准确解决问题。目前，在完成产品设计时，人工智能技术已成为占据核心作用的主要技术种类，同时其对提升产品品质也发挥了较为重要的作用，成为不可替代的技术类型。

3.1.1 电气自动化设备设计

自动化控制系统的构造较为复杂，涉及到的学科领域也较多，因此操作设备需操作人员具备更高的知识与技能，从而与系统及设备技术水平相匹配。此外，需格外重视操作的有效性特征，尽量避免由于人为操作失误导致设备运行故障。另外，人工智能在具体问题处理环节起到了关键性作用。为了实现对计算机的智能性操控，可基于计算机技术与编程方面的理论指导加以实施。智能化设备的应用有效解决了人力资源不足的问题，能够明显降低人力资源的投入量，同时提升工作的效能。此外，人工智能应用于控制系统中，还能明显提高设备运行的安全性与科学性，同时优化设备运行的环境。

3.1.2 电气控制过程设计

电气的控制操作可作为自动化实施的主要构成内容。在实施电气控制时，人工智能技术能够明显提升控制操作的自动化与精准化水平，同时在提升效率方面也能够发挥重要的推进作用。随着自动化技术的科技革新，投入的经济成本明显下降，同时也增加了神经网络、模糊控制等技术的应用频率。其中模糊控制技术以模糊性的语言变量和推理为基础实施，通常依据专家的经验来实施模糊控制。一般模糊控制的对象为电气系统或数字系统等，可通过计算机技术建立相应的反馈渠道，从而实现对系统的闭环数字控制。

3.2 故障诊断中人工智能技术的应用

在使用自动化控制系统实施作业的过程中，总会出现各类的运行故障。如果使用人工智能技术参与故障监测与排查，将大大提升故障的处理效率，特别是智能技术中的模糊理论、神经网络等技术，均可对人类的认知和思维进行系统而智能化的技术处理，从而形成故障处理标准的参照依据，自动完成具体故障的自动识别、诊断及处理工序。在具体实施处理步骤时，神经网络的各个神经元均有相对应的处理位置，即不同的神经元可针对不同的故障情况进行具体的处理，总体的神经网络可明确划分不同故障的类别，并采取针对性的措施进行处理，从而提升故障的化解效果。由实践经验得知，当前电气自动化控制过程中发生的故障现象，通常无法与真正的故障位置准确对应，这为技术人员排查和锁定故障提出了难度更高的挑战。此时智能技术中的模糊理论便可建立相应的关系矩阵，从而更为准确地对控制过程中形成的问题进行排查和确定，进而在短时间内便可出具故障诊断结果。此外，在故障排查工作中，使用专家系统也能够获得较为理想的效果。在实施故障诊断时，可依据专家的经验和具体程序的使用来总结分析控制过程中出现的故障类型，并针对多次出现故障进行系统分析，从而形成较为详实的故障信息记录材料。技术人员可将上述数据信息保存到数据库中，为今后处理该类型的故障提供经验和参考。

3.3 日常使用操作

电气控制系统的操作环节较为复杂，且每项操作均须严格按照规定的操作流程和步骤实施，这也对操作人员的技术水平提出了更高的要求。从实践情况得知，当前操作人员普遍掌握的操作技能尚未达到理想水平，因此在实际操作过程中，也会频繁出现操作不当等失误，从而引发设备故障，导致设备难以正常运行，甚至造成较为严重的经济损失。对此，在实施设备操作时，需大力引入智能技术参与操作，同时尽量简化操作步骤，在提升操作效率的同时，提升准确度。此外应该进一步简化操作的控制界面，并实现跨越空间的远程操作，这样可大幅提高设备运行效率，同时保证系统运行的可靠性。引入人工智能技术，利于全面提高工作效率，能够为相关工作开展提供有效的技术保证，从而不断提高工作经济效益。