人工智能技术在电气自动化中的应用分析

张璐

摘要：就我国目前国内的发展现状而言，人工智能已经在语言、机器人、图像识别等领域中得到应用，并且大众对于人工智能的接受程度相对来说是比较高的。人工智能技术凭借着自身高准确性、强灵活性等特征，被广泛地应用于电气自动化控制中，不仅可以实现电气设备故障的自动化排查和解决，提高电气设备运行性能，还能实现对电气设备设计流程的优化，为提高系统综合控制水平打下坚实的基础。因此，为了促进电气自动化工程的健康、可持续发展，如何将人工智能技术科学应用于电气自动化控制中是技术人员必须思考和解决的问题。

关键词：人工智能技术;电气自动化中;应用

1导言

随着现代工业化的推进，人工智能技术在社会中应用越来越广泛，已经融入到人类的整个生产活动当中，对人类的生产模式起着不可代替的作用，一方面，它具有很高的科学价值，对人类的进步起着推动作用，另一方面，在人类的生产过程中，尤其是制造业领域，智能制造技术能够与自动化技术相结合，进一步的控制整个工业的生产过程，将人类从劳累的工作当中解放出来，提高了整个社会的生产效率。现如今的计算机科学与技术，电子信息技术以及自动化技术，得到快速的发展，在一定程度上推动了人工智能的发展，给人工智能注入了新的活力。

2人工智能技术的特点

人工智能技术在最开始阶段，人们对其研究的重点主要集中在计算机领域。随着人工智能技术在这些领域内的应用，人们对人工智能技术产生了更高的期许，开始尝试拓展人工智能技术的应用领域，人工智能技术的应用价值得到了越来越显著的呈现。人工智能技术的优势，具体体现在三个方面：第一，操作流畅。人工智能技术，以计算机为载体，其主要是通过计算机来控制各种电气自动化设备，操作流程都是提前设计和确定好的。所以，在实际应用过程中操作会更加简便和流畅。第二，价值提升。人工智能技术可对各种电气设备实现全天候检测与控制，人工操作需求变得越来越低，人工成本自然会随之缩减，成本降低，企业的经济效益便越高。可见，人工智能技术的综合价值是非常高的。第三，可靠性和准确性较高。借助计算机技术来自动进行控制和监测，可以有效规避人工操作造成的失误现象，这边在很大程度上提升了电气设备运行的稳定性与安全性。

3人工智能技术在电气自动化中的应用

3.1电气自动化的设备设计

第一，与计算机科学与技术的结合。随着计算机科学技术的快速发展，现在的计算机科学技术已经实现了初步的智能化，有点类似于人类的大脑，可以进行一些简单的逻辑运算和逻辑思维，能够应用到电气自动化的生产过程中对电气自动化的整个生产模式进行控制，它能够在短时间内将信息传输到生产机器人当中，能够让机器人按照人们的意愿来生产出符合人们需求的产品，大大提高了生产的效率，另一方面，机器人所控制的生产模式，能够降低生产过程中像人类那样所犯的错误，提高了整个生产过程中的安全性，在一定程度上提高了产品的质量。第二，与大数据技术相结合。大数据可以将每一个用户的兴趣爱好以及产品的使用情况，进行系统的总结与分析，通过海量的数据来总结出一套符合电气自动化的生产方案，根据海量的数据来分析出用户所喜欢的产品，通过大数据分析将这些产品进行多样化，个性化，在一定程度上能够吸引用户的眼球，为企业的生产打下坚实的基础。第三，与高级的管理技术相结合。高级的管理技术，不但能够将人力资源充分的应用，也能够提高整个公司的凝聚力。一个企业的未来发展方向往往由管理层所决定，一个好的管理方法能够带领整个企业快速发展。如果将电气自动化技术与高级的管理技术相结合，能够大大的提高公司的竞争力。

3.2系统综合控制

对于电气自动化控制而，人工智能技术在具体的应用中，表现出一定的瞬时性。为了充分发挥和利用人工智能技术的应用优势，工作人员要根据该技术的应用原理，将专家决策方式作为一种重要的管理方式进行使用，如：通过采用专家决策方式，可以实现对电气自动化控制系统的科学分类和汇总，为编制和研发功能强大、实用性强的程序软件发挥出重要作用。例如：某电力企业所使用的电气自动化控制系统主要运用了方向型保护模式，这种模式的应用可以实现对系统的综合化、自动化的控制。但是，一旦某一环节出现故障异常问题，会增加故障排查难度，此时，如果采用人工排查模式对8个机柜进行全面排查，很难快速找到故障出现的根本原因。而人工智能技术的出现和应用可以有效地解决以上问题，通过利用该技术，可以在最短时间内快速找出故障原因，从而实现对电气自动化控制系统的综合化、自动化管理，为快速解决电气设备的短路问题和漏电问题创造良好的条件。

3.3人工智能技术在设备故障诊断中的应用

在电气设备故障诊断方面，人工智能技术的应用价值也非常之大。在工业加工与生产领域，各类电气设备出现故障和问题是不可避免的，因为电气设备故障所导致的一系列影响和危害更是难以预估，电气设备的维护工作也会因此面临诸多困难。如果应用传统的方法来对电气设备故障进行诊断，其不仅不能保证故障得以顺利解除，即使故障得到解除，但是其解除的结果还是有待进一步确认，而且还需要为之付出诸多的人力和物力资源。例如，变压器出现故障时，通常会针对集中比较常见的故障类型来进行诊断，结合不同的部分来一一诊断得到结论。如果是因为变压器受潮或者过热所导致的故障问题，就需要对电压电流量、油色谱、绕组温度、油温等项目进行检查，在检查得到结果之后判断其是否存在故障，进而针对故障之处做出有效处理。采用这样的方式进行故障诊断，先排除诊断结果正确与否，如果采用这样的故障诊断方式，诊断故障的过程便需要投入大量的人力与物力資源，时间成本也是非常高的，而且得到的诊断结果准确性也不能完全保障，一旦诊断错误或者失误，其不仅会浪费掉诸多的资源成本投入，按照错误的诊断结果来进行处理，所造成的影响会非常严重，电气设备的安全运行也会因此遭到威胁。

人工智能技术在其中的应用更是受到了高度关注，而人工智能技术在此过程中所呈现出来的应用效果也得到了高度的认可与肯定。人工智能技术之所以在电气设备故障诊断中取得如此好的应用效果，其与人工智能技术自身的独特优势关系最为紧密，也正是基于人工智能技术的优势和特色，工作人员也慢慢认识到了人工智能技术的应用价值。建立在人工智能技术基础之上的模糊逻辑诊断方法，利用模糊逻辑诊断方法进行故障诊断，需要经历三个步骤：对检测信号进行模糊化单元处理;处理后的信息输入到模糊推理规则库，分析后输出故障信息的模糊单元;进行解模糊处理。通过模糊逻辑诊断方法可顺利寻找到故障发生的原因，诊断结果的准确性也可得到有效保障。在模糊逻辑诊断方法基础之上还出现了一种模糊诊断矩阵的新方式。模糊诊断矩阵与模糊逻辑诊断方式相比要更具优势和实效性，模糊诊断矩阵可以更加清楚有效地描述故障特征和发生原因两者之间的关系。

结束语

总之，在电气自动化领域中应用人工智能技术是一种必然趋势，人工智能技术的影响力不容小觑。未来人工智能技术不仅仅会应用在电气设备、电气控制、日常操作、故障诊断以及自控流程这些方面，其应用范围会变得更加广泛。而且，随着人工智能技术的不断创新与优化，人工智能技术在诸多领域中都会呈现出越来越高的应用价值。

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