关于人工智能技术在自动化控制中的应用初探

张迪 曲帅 王宇 陆军装甲兵学院

在现代先进的智能技术发展以及应用过程中，电子信息技术体现出了良好的应用价值。和传统的技术存在的不同之处，主要是这种新型技术基于智能系统，为人们的操作提供了更加方便的条件，在一定程度上解决了传统自动控制技术应用中存在的问题。目前，人工智能技术在众多方面都实现了有效应用，包括军事系统、航空运输、电力控制等领域。下文中从人工智能技术的主要特点出发，思考目前电气自动化控制的实际状况，研究人工智能技术实现在电气自动化控制中应用的主要方式，促进了持续发展战略的落实。以下主要围绕着人工智能技术的具体情况展开简单的分析与探讨。

一、人工智能技术的理论及特点

人工智能是指将计算机的程序设定为可深度学习的模式，模拟人类的思考模式，进行自行学习，扩展机器智能，使计算机更聪明、更有能力。而如何设计和制造更高智能的计算机就是当前人工智能所研究的主要方向。人工智能技术主要是设计人类智能需要完成的工作，代替人类通过智能机器完成工作。人脑属于复杂的系统，其思维过程值得被效仿。人工智能技术人类的思考模式对机器进行程序设定，收集外界信息，对其进行研究，然后就研究结果进行反馈，模拟人类问题处理方式。

人工智能技术的发展和产生，在一定程度上体现出了类似人脑的复杂思维，这种技术能够实现对丰富的数据信息的及时收集以及整理，相对来说更加准确、及时。将其应用到电气自动化控制系统中，有利于对整体自动化控制系统更好地管理和控制，实现数据信息的交换以及传输，进一步控制相关的人力资源成本，促进生产结构的升级以及优化，提高生产的效率。

二、自动化控制的发展现状

自动化系统在其具体的发展过程中，逐步实现了将系统中的各部分内容进行有效的结合的要求，这中集合程度更高的系统在实际生产和运行中效率更高，作用更好。在这个过程汇总，微电子理论技术体现出了重要的价值。随着自动化控制系统精确性的提高，其应用越来越广泛，故而在未来的发展中，更加智能化的自动控制系统是必然的结果。企业中，实现自动化控制系统的全面应用能够有效地帮助企业节省成本，为企业带来更加丰厚的经济效益，同时提高对生产控制的灵敏性。目前，我国电气自动化控制系统的信息化水平越来越高，智能自动化控制技术功不可没，系统的信息处理能力增加，逐步达到了系统网络自动化和在线综合控制，有效地控制系统风险的目的。

三、人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析

随着产业结构的升级调整，新技术进入产品实际生产的转化过程越来越简便，促进了人工智能的理论知识应用于控制，弥补现有技术的弊端，使人工智能技术适应复杂系统的工作需要。人工智能技术作为人们思想的结晶，在其应用过程中，解放了人力资源，并体现出了智能化以及控制化的现代社会发展需求。对于复杂的系统，人工智能技术使用数学模型和控制理论，将定量、定性相结合，机械设备通过人类的经验和思维能力解决，实现智能控制。人工智能技术分为神经网络控制、专家控制(知识库)、模糊控制、综合智能控制等。以遗传算法、免疫算法、蚁群算法等为基础，实现人工智能技术的优化计算。

（一）神经网络控制

主要是控制生物神经功能的模型，生物神经元被传入数据的刺激，输出并传递给相关神经元。输出和输入之间转换为非线性关系。神经网络由简单的自适应元素和层次组织组成，采取大规模并行的连接方式构建起神经网络，处理与生物神经网络相似的信息，称为生物神经功能。实际上，神经网络的控制能够模仿生物学方面的具体思维，构建起完善的网络体系来更好地接受信息，针对所接收的一些信息产生功能性的反应，从而能够更直观地对所接收到的相关信息数据来进行处理。因此，神经网络在其具体连接和组成过程中还具有丰富的处理元。为了科学地模拟生物的大脑特性，神经技术研究建议建立神经模型。事实上，神经网络的构建只能抽象地模拟生物思维，不能完全反映生物思维的功能。在神经网络中，神经元具有处理信息的功能，能够对相关的信息以及知识进行更好的识别，这也正是神经元连接权系数的动态演化方式。不同的神经元组成一个网络，一个神经元可以接收多组输入信息，并根据设置规则进行处理，转换为输出信号输出。神经网络中的有大量相互连接的分布元件，每个元件以非线性方式传递信息，可以用多种手段进行信息的传递，也可以手动配置一些的特殊连接方式，用“黑匣子模型”表示，机器模型不能精确地表示，但输入和输出都有模糊的规则。人工神经网是电气自动化控制广泛使用的经验模式。

（二）专家控制和模糊控制应用

从大角度看，专家控制主要是在整体控制系统中将专业、规范性的运行机制实现和理论技术的结合，从而能够产生新的控制系统，体现出控制的科学性。结合专家系统理论技术，人工控制知识经验和构建系统是专家控制系统。因此，专家属于支持专家系统知识和技术的控制系统。模糊控制分为输入接口、控制器、输出接口、执行机构、控制对象和检测设备。

四、人工智能的应用方向

（一）电气自动化设备

结合应用程序规范控制以及系统的动力学等方面的相关要求，发现在电气自动化控制系统中，控制器方面存在一定的差异性。在模糊控制中支持理论知识和固定规格推理语言，进行模糊量化处理、模糊决策和精密处理。控制器通过输入、输出接口从对象获取数据，将控制器决策输出的信号转换为数字模式，将其转换为模拟信号，并向受控对象提供反馈。I/o接口设备除了A/D、D/A转换外，还有平坦的转换及执行机关等。

（二）系统控制和故障处置

在具体的电气自动控制系统中，要保持系统的长期稳定运行值得相关方面重点研究，需要在电气化系统中融合各方面的系统性的知识，从而能够保证电气控制系统的运行稳定性。人工智能技术的应用过程当中体现出和计算机技术的充分结合特点，通过计算机来代替传统的人力劳动，帮助企业有效地节省人力资源，同时体现出了高效性。

如何在电气自动控制中有效地运行系统一直是长期关注的问题，各种学科知识的应用促使知识融入到电气化系统中。高效运营需要专业技能，人工智能技术可以支持计算机技术，自动运营电力设备，代替人力进行复杂的脑力劳动，降低人力成本，实现高效工作。

人工智能技术在事故处理、故障诊断中代替人工进行合理诊断。在电气控制中，发动机、发电机、变压器等故障频率高，故障原因复杂多样。因为问题很难解决，所以要及时诊断和处理，以免增加损失。但是传统的诊断存在诸多因素的影响，且实际操作繁复，效率低下。传统的诊断方式需要人工进行各类操作和诊断，整个过程耗费大量时间，投入人力物力，成本过高。本文分析了神经网络、模糊理论和专家技术的人工智能技术，指出人工智能技术可以有效地解决上述问题，提高诊断准确性，提高诊断效率，有效地控制损失。

五、结语

综上所述，人工智能技术主要是通过智能化技术解决实践中的复杂问题，将人工从生产加工中解放出来，加强自动化控制中的灵活性。人工智能技术在电气自动化控制中的应用，为的是使现有自动化生产能力进一步提高，让自动化生产进一步提升产品良品率和生产总数，让自动化控制向着智能化进一步发展。