人工智能在电气工程自动化的应用

2021-11-23杨扬

商品与质量 2021年4期

杨扬

沈阳浑南现代有轨电车运营有限公司辽宁沈阳 110000

1 人工智能技术与电气自动化控制的具体内涵

1.1 人工智能技术的具体内涵

从概念角度分析，人工智能技术主要研究和开发人类智能的一系列内容，是一门较新的技术科学。从学科角度来看，人工智能技术同时融合了社会科学和自然科学，并未明确的学科归类[1]。人工智能技术涉及心理学、认知学等多个领域，故研究范围较为广泛。通过利用人工智能技术，人们可实现搜集、处理、分析信息的快速化，总结出机器在运作过程中出现的问题，并及时解决。

1.2 电气自动化控制的具体内涵

电气自动化控制在企业中被广泛运用，工作人员可利用电气自动化控制技术对设备、机器工作过程中的相关数据进行收集和分析，以优化设备与机器，提高设备整体运行效率。从而进一步提升工程运行质量。而且电气自动化控制具有远程控制功能，工作人员仅通过屏幕操作便可对设备进行管理，可大大保障工作人员的工作安全、提升工作效率，从一定程度上可减少工作人员工作量，减少成本支出。除此之外，电气自动化控制技术可对设备进行诊断，通过对设备进行实时监控，准确分析出设备运行过程中存在的问题，可及时将设备出现的问题生成报告传至控制中心，从而便于专业人员对设备进行优化和改进，以解决设备运行过程中出现的问题，提升设备运行效率[2]。

2 人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用

2.1 在电气自动化设备中的应用

从本质看，电气自动控制系统复杂程度较高，存在多学科的交叉。一方面，在应用电气自动装置时，要求技术人员具备较高的技术素养，且专业储备充足；另一方面，由于系统自身较为复杂，就要保证操作的规范性，避免误操作带来的运行故障。因此，在处理电气系统实际运行出现的问题时，人工智能无疑具有十分重要的效用。第一，人工智能技术是在计算机科学之上建立起来的，借助程序控制，就可以达成智能要求。换言之，随着电气装置智能程度的提高，人工操作压力会逐步减轻。这样就会显著提升运行效率，优化成本。第二，融入人工智能技术以后，可以进一步提升电子自动化装置的稳定性，确保系统发挥应有效用。

2.2 在电气控制过程中的应用

纵观电气系统的发展，控制体系是最为关键的。随着人工智能技术的逐步应用，其可以有效提高电气控制系统的运行效率，为电气自动化控制创造良好的运行环境。首先，保证电气控制系统的自动化水平，可以满足预期的效率要求。其次，系统自动化程度的提升，也可以缩减成本投入，特别是人力资源的消耗，为企业创造更多的经济收益。最后，由于人工智能技术的集成度较高，通常以专家系统、模糊控制和神经网络为核心。

（1）模糊控制。模糊控制体系主要将模糊理论、语言参数作为基础，遵循专家经验的控制理念。基于模糊控制的运行机制，首先需要对被控目标搭建出对应的模糊模型，以此为核心，采用模糊控制设备，达成具体的控制要求。模糊控制可以被看作是自动化系统，其遵守模糊控制的运行机理，以计算机体系为核心，搭建起带有反馈结构的数控体系。

（2）专家控制。专家系统主要将专家理论作为基础，融合基本的控制方式，以专家经验为核心形成相应的人工智能体系。随着专家控制系统逐步在电气控制中发挥作用，其会显著提高系统自动化程度，便于选取最佳的控制参数，更好地适用于实际控制，完成控制设备的参数优化，确保系统发挥应有作用，保证电气装置的稳定工作。

（3）神经网络控制。神经网络的基本原理是仿照人脑活动的基本过程，采用逼近理论实现具体的网络设计。目前，神经网络已经逐步应用在诸多领域之中，配套技术日趋完善，推动着电气控制领域的快速前行。文章将模糊控制作为研究对象展开具体论述。从实际控制过程来看，在电气系统中融入模糊控制，可以更好发挥出直流和交流传动效果，凭借模糊控制设备实现预期目标[3]。

2.3 在平常操作中的应用

伴随工业领域的快速前行，电气系统成为生产生活中不可替代的一部分。保证电气系统的稳定运转，可以有效改善生产效率。电气设备的操作过程中需要严格遵守制度规范。对于原有的电气系统而言，因为专业性强，且复杂程度较高，操作时需要耗费较多的时间成本，同时误操作可能会致使系统崩溃。因此，伴随电气领域的不断前行，逐步融入人工智能技术，可以进一步优化电气生产过程。不仅能显著优化复杂的操作方式，提升运行效率；还能推动自动化水平的提升，避免误操作造成的影响。

2.4 在故障诊断中的应用

人工智能技术主要集中在模糊控制、专家系统以及神经网络等方面，对系统运行问题有着重要影响。纵观实际的电气系统，变压装置、发动设备的运行问题不但会限制运行效率和稳定程度，还给运行检修带来较多问题。采用原有的故障检修方式，不仅操作烦琐，且准确程度难以把控；同时检修过程还要消耗大量成本，无法同工业领域的可持续发展理念相适应。例如，进行变压设备的故障检修时，第一步应当采集变压设备产生的气体，并对相关指标进行评估，根据实际结果测定是否出现问题。整个过程需要投入大量的成本资源，一旦数据结果出现偏差，问题监测也会出现问题，难以保证设备稳定工作，无法满足安全需求。