基于人工智能的电气工程及其自动化研究

朱江桥

【摘要】随着新时代的到来，互联网技术已经应用在了各个领域，为各个领域带来了重大的变革，工业4.0更是开创了一个前所未有的“智能時代”，人工智能技术的发展日新月异，各个简短的科技领域都引入了人工智能技术，各种新型的机械不仅可以改善人们的生活，提高人们的幸福指数，同时也为社会解放了生产力，将人们从机械、重复的工作中解放出来，将生产力投入到更高端的技术当中，促进社会生产力的良性循环。人工智能技术主要是通过计算机科学技术完成机械对人的技能模仿，诸如学习、模仿能力等。将这种智能算法引入电气工程领域，对其自动化有很强的促进作用。在电气工程自动化的革新中已经有很多引入人工智能技术的先例。人工智能技术的引入有效的缩短了工程周期，扩展了电气工程的职能，将电力系统中简单的控制系统替换成了完全自动化的控制体系。

【关键字】人工智能;电气工程;自动化

21世纪，各个领域的高新技术都在迅速发展，人工智能技术的发展更是将人类科技的发展速度推向了一个史无前例的巅峰。电气工程在应用过程中利于人工智能技术引入的新设备和新工艺，为电气工程领域提供了无法比拟的生产力。将很多电气工程工作过程中的机械性、重复性的工作引入了智能机械代替，不仅提高了工作效率，同时还提高了工程质量，降低了故障率。例如新型的检修设备，取代了过去检修员工的人工检修环节，与被监视设备互联，并通过遍历算法对各个设备的各项参数做快速遍历，这种检修环节比人工检修效率高，并且通常很容易排查出人工难以排查到的设备故障的细节。人工智能技术充分利用计算机计算速度快、可以在短时间内做大量复杂计算的特点，将这种“遍历”技术做出一定的改进和完善，引入电气工程领域，可以完成一定程度的生产效率的革新。

1. 电气工程及其自动化与人工智能技术概述

近些年来，随着人工智能技术的迅速发展，人工智能领域通过对算法的完善和改进，在学习、模仿人的能力的方面已经有了不小的成绩。这种算法的大规模突破，在面对当代各式各样软件层出不穷之时，对软件职能的扩展有着很重要的作用。运用模糊数学、线性回归、Logistic 回归等适合的机器学习算法去解决机械在满足用户需要中遇到的问题，人工智能技术的监督学习领域在其他交叉领域大放异彩，设置目标域，剩下的就交给机器自己去学习，可以在很短时间内达成理想的模型，完成预期学习效果。

在电气工程的机器检修自动化方面，人工智能的监督学习技术可以很好的根据目标域的故障值完成检修模型，一旦机器参数出现异常，就可以通过对比确定异常范围，这种方法比人工检修更快，确定故障值更精确。同时在电气工程设备的电路设计中，也可以通过人工智能算法模拟仿真各种具体设计不同的电路模型，通过实况运行确定不同电路的优缺点，选择最适合的电路连接方式。

电气工程的自动化可以通过人工智能技术引入机电设备来实现。人工智能技术主要就是各种机器学习仿真人类智能的算法软件。将实现相关职能的软件插入基础机电设备，可以实现机电设备的自动化。通常电气工程的电器设备都需要人工辅助操作，利用人工智能对人智能的模仿和学习，可以做到替代人，例如在电器设备系统中电机电器的数据采集，可以由机电设备内部的软件实现数据采集，再由设定好的函数通过监督学习实现数据聚类，利用机器学习算法对数据实现分类整理，可以省去人工导出数据的步骤，甚至可以在经过函数计算直接传输到下一机电设备，实现局部电气系统自动化。

同时可以利用人工智能技术对机电组进行实时模拟，一旦发现电压过高等情况，可以通过电压数据实现自动断电或者降低压值等处理，实现机电系统内部的调节，节省人工监控机电运行情况的成本，也可以将对电压、电流等电路检测器连接到报警器，实现自动警报系统，对安全问题有一个机械内部的自我保障，这种自动警报系统的加入无疑是增加了机械的安全系数，对于机电组工作人员的安全以及工程系统的安全是更有力的初级安全防护措施。

2. 电气自动化人工智能技术的应用

2.1 电气设备的人工智能故障排查

随着机械技术的不断发展，电气工程中的机电设备越来越复杂、越来越精密，一台机电设备往往与成百上千的数据相关，随着封装性的加强，精密的电路、数据、机械系统被封装进一台机器内，呈现出来的往往只有电源的输入和各种数据的输出，一旦出现故障，通常很难从简单的输入输出入手进行维修和排查。这主要是因为运营技术的封装度高，而检修系统通常需要从内部入手逐项排查。因此，利用人工智能技术将故障排查加入机电设备的封装当中。在面对多项数据错误与引发数据错误的不同原因的排列组合当中，引入基于监督学习的人工智能故障排查软件。当机电设备出现故障时，先有人工智能故障排查系统进行自我检修，通过模拟机电组设备的方式对各项错误数据进行遍历检查，找出可能的相关错误，这时再将可能的故障提示导出，由专业人员进行设备检修，不仅省去了专业人员逐项排查的时间，同时也可以对技术员难以排查到的微小的数据波动进行了筛查，提高了机械维修的效率和质量。

2.2 电器设备系统人工智能设计优化

通常电气工程当中设计到各种大大小小的电路设计，在实际的工厂、企业应用过程中，往往有很多相似的设计选择。当面临成本、效果不相上下的电路设计时，往往很难从目前对设计的优劣进行比较。因此可以在工程设计过程中就应用人工智能技术对机电设计进行仿真模拟，通过模拟电路的实况运行效果进行比较，可以有效地观测出设计过程中难以发现的细节，从而选择更优的设计方案。这种人工智能辅助设计同时还可以运用到对电路数据的检测和计算方面。因此需要对电气工程和人工智能技术精通的人才相互合作，共同制作出适合需求的人工智能软件。

2.3 电器系统的人工智能监控技术

电气工程的机电组设备通常相互连接，一个设备与多个设备有较强的关联，环环相扣，当其中一个设备出现故障时，往往会带动其“下游”的设备同时引发故障，这样很容易造成系统“瘫痪”。因此，在企业应用当中往往很注重对电器设备的实时监控。但这种人工监控的成本比较高，需要有人轮班24小时“陪同”机器运转。而传统的监控软件对数据的检测死板，只能通过“上限值”、“下限值”、“波动幅度”等对异常数据监控，难以达到人工监控的效果，对于比较精密的机电系统很容易造成安全隐患。传统的监控系统往往需要针对专门的机电系统开发专门的监控软件，这种“一对一”服务也增加了软件的开发成本，甚至会高于人工成本，当机电组设备有更新换代时，也会淘汰相关的监控软件。

基于人工智能技术设计的监控软件，可以通过监督学习技术对机电设备进行回归计算，通常一个软件可以适用于完全不同的机电设备。智能监控软件可以根据不同的机电设备自动设计不同的数据异常范围，这样同一个检测模型就可以对不同的机电设备进行数据监测。对机电设备有很强的“适应性”。同时还可以利用聚类算法对机电设备进行简单分类，通过数据分类传输与数据函数运算实现进一步的机电系统自动化。

3. 总结

人工智能技术在电气工程领域的应用有很多方面，诸如在电气工程自动化领域，通过对工程设备加入自动控制装置，通过对电力系统的局部控制，有效的保护电路。在故障检修作业中加入人工智能技术，通过人工智能的模糊算法对发生故障的设备进行排查。故障检修通常具有很强的不确定性，由于电气系统环环相扣，系统复杂，通过人工手段进行排查和检修往往需要耗费大量时间，会造成大量的停工带来的损失。而通过人工智能技术对电气系统进行仿真模拟，对各项参数进行对比检测，利用机器学习算法对比参数的离散值，确定正常参数范围和故障范围，再根据故障参数的来源确定需要维修的范围和具体诊断报告。这种人工智能技术的引入大大提高了电气工程领域及其自动化领域的发展速度。

参考文献：

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[2]崔城玮.人工智能与电气工程及其自动化研究[J].中国设备工程，2018

[3]常淑英.基于人工智能的电气自动化控制研究[J].科技创新与应用，2017（12）：136-136.