人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析

陈诚

摘   要：现今，人工智能技术已经在各行各业中运用，为人们的日常生活与工作带来了无穷的便利，当然电气自动化领域也是如此，将这项技术运用到电气控制领域中，不仅电气自动化的整体水平有了显著提升，同时该领域的发展也更进一步，与传统人工劳动方式相比，这种自动化模式对行业进步所起到的作用更大。为此，本文从不同角度针对这项技术在电气自动化控制领域的运用思路进行梳理。

关键词：人工智能技术  电气自动化控制  应用思路

1  简要分析人工智能技术

随着计算机技术的蓬勃发展，人工智能技术也开始诞生，这项技术在计算机技术的相关知识基础上，同时还融合了其他多方面知识，其概念最早形成在20世纪末，当时人们将人工智能的研究重点放在了如何运用计算机变成设计、模拟人类识别信息、判断信息，并且对信息给出反应的能力上，人们认为这项技术研发出来以后，可以帮助人类解决很多问题。可以说这项技术与人类智慧是非常接近的，这从当前社会的发展情况来说，人工智能技术很显然是一项新型技术，其运动涉及到计算机信息图像处理、电子技术研发等专业内容。电气自动化的作用体现在很多方面，如加强、互换生产等，在该领域中应用人工智能技术，可大大减少企业在人力上的投入，同时显著提升工作效率[1]。

2  着重分析电气自动化控制中人工智能的运用思路

2.1 人工智能在电气控制中的应用

人工智能在电气控制中的运用是当前电气行业的主要发展方向，在这种形势下，自动化设计与控制也需要朝着智能化方向发展，以达到缩减成本、提升效率、降低工作强度的目的[2]。例如神经网络控制系统采用的控制技术非常先进，可对其中各项设备进行控制，在工作中产生的误差是可控制的，这里就以模糊控制举例，在该系统中Sugeno、Mamdani这两项技术相对来说比较常用的，Mamdani技术的运用致力于调节设备速度上，从方法上来说，模糊控制可对交流传动控制中出现的问题进行高效率处理，解决好这些问题之后，设备效率与工作质量将得到明显提升。

2.2 人工智能在电气设备操作中的应用

现阶段，人们生活的方方面面都与电气存在联系，然而电网面临的工作非常复杂，其中涉及到的电气设备较多，日常控制工作也相对更为繁琐。传统日常操作非常复杂，电气设备日常控制中牵涉到的工作也比较繁琐，这无异为控制电气系统增加了时间成本，也拉低了电气设备控制的效率。面对这种情况，应该将人工智能技术积极的运用进来，在日常工作中利用人工智能技术设置控制算法，在日常系统操作过程中简化复杂的操作流程，只要一台计算机即可实现对各项操作的控制，整个控制流程变得非常简介。运用人工智能还可以对各项电气设备实现远程控制，及时存储相关设备数据，简化各操作界面，为后续工作提供了便利。在一般操作中需要记录、统计大量数据资料，比如设备电量与损耗等，以往在人工智能未出现时，人们只有通过人工方式记录，人工记录非常容易出现错误与疏漏的问题，可运用人工智能却不存在这些问题，只要编制表格并应用数据采集系统，即可完成对相关数据的采集与记录，不仅降低了人员的工作强度，同时还显著提升了工作效率。

2.3 人工智能在故障诊断中的应用

人工智能技术的核心工作在故障诊断工作中价值较大，在系统运行过程中，变压器与电动机经常会发生故障，一旦发生故障，不仅会影响系统工作的安全性，同时设备维护工作也会面临较大困难。运用传统方式诊断故障时，所采用的故障诊断方式都非常复杂，精度也相对较低，还需要将大量的人力、物力投入其中，很明显与当下工业发展需求是相违背的。比方说对变压器故障进行诊断时，主要基于常见故障类型，对相应的部位做出故障诊断，如：当出现过热、受潮故障问题时，主要应检查油色谱、电压电流量、油温以及绕组温度，然后逐一解析这些数据结果后，对其是否存在故障进行判断。整个诊断故障的过程人们需要投入大量时间，如果不能确保数据分析的准确性，那么还会造成非常严重的影響，甚至不能确保设备的安全运行。

因此，人工智能技术产生以后，人们真切的看到了人工智能技术的优点，认识到了将其运用到电气自动化控制领域的必要性，不仅可以显著提升设备诊断工作的自动化水平，同时也可以故障诊断准确性提供了有效保证。例如当前应用较为成熟的模糊逻辑诊断方法，先将收集到的检测信号做模糊化单元处理，然后将处理后的信息输入到已经建立完成的模糊推理规则库中，在经分析之后会输出故障信息的模糊单元，然后对该模糊单元做解模糊处理，便能够顺利获取到故障发生的具体原因，从而便于对该故障采取针对性的处理措施。

此外，随着人工智能在故障诊断中的深入发展，出现了一种模糊诊断矩阵，通过该方法能够有效描述故障发生征兆与故障发生原因之间的关系。该诊断方法的具体数学模型如下所示。

在上述的关系式中，X为起因矩阵、Y为诊断矩阵、R为征兆矩阵，通过三个矩阵的有效联合，实现对故障征兆、故障原因关系的有效描述，式中uy1表示的是对象具有故障，ux1表示的是对象具有症状。此种基于模糊理论构建的诊断模式在实际应用中表现出较多的优点，通过构建对应的模型，能够实现对人类语言的转化，使之以另类的形式嵌入到计算机系统之中，从而完成人类传统故障诊断的推理过程，准确有效的检测出故障存在的问题。

3  电气自动化控制中对智能化技术运用的前景

电气设备设计过程中，往往会涉及到多学科的知识，对电气设计人员的技术水平提出了较高要求，如果设计者在设计工作中可以运用智能化技术，很多以前无法解决的问题均可得到有效的解决，这对提升电气设计效率与工作质量非常有利。但要注意，在运用智能化技术时，应将模糊路基系统、人工神经网络系统以及专家系统遗传算法结合起来运用，这样即可形成全新的混合智能技术，在电气控制领域中合理运用该项技术，可有效优化整个电气控制系统。

4  结语

总之，近年来网络技术在各地快速发展，人工智能也随之应运而生。电气自动化控制工作中对人工智能技术的运用涉及到了多方面内容，如对电气设备的操作、诊断电气设备故障、简化自控流程等，以上工作均可借助人工智能技术来完成，这样各项工作都可以更为快捷、简单，从整体上提高电气控制领域的自动化程度。

参考文献

[1] 代显莉.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路探索[J].中外企业家，2019（29）：132.

[2] 吴建红.在电气自动化控制中人工智能技术的应用核心探寻[J].智能城市，2019，5（18）：196-197.

[3] 凌红军.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].科技风，2019（31）：17.