人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析

2023-11-13王宏维

科技创新与生产力 2023年9期

王宏维

（太原技术转移促进中心，山西太原 030032）

电气自动化控制是现代工业领域的核心组成部分，其效率和可靠性对生产过程至关重要。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术正在逐渐渗透到电气自动化领域，为优化设计、设备操作和故障诊断等方面提供新的思路和解决方案，从而为电气自动化控制领域带来了革命性的变革。通过智能化的控制算法、自动化操作和故障诊断，工业企业的生产过程更高效、更可靠、更智能，从而帮助企业提高竞争力，实现可持续发展。因此，深入研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路，对于工业领域具有重要的战略价值。

1 人工智能技术简要分析

人工智能技术的发展可以分为多个关键阶段。早期的人工智能研究主要集中在基于规则的专家系统和符号逻辑推理上。尽管取得了一些进展，但应用方法受到了知识表示和推理的限制。然而，近年来，人工智能技术取得了革命性的突破，主要原因包括两个方面：一方面，互联网的兴起产生和积累了海量数据，为机器学习提供了更多的训练和学习材料，大数据的出现使得人工智能技术及其算法能够从数据中提取更深层次的模式和信息；另一方面，深度学习技术及其算法的兴起以及神经网络的应用，显著提高了机器在感知、认知和决策方面的性能。深度学习技术的成功部分归功于计算能力更强大的处理器和图形处理单元（Graphic Processing Unit，GPU）等硬件的发展。以上因素共同推动人工智能技术的发展，使其变得更加强大和多样化。

人工智能技术在多个领域的应用都取得了发展。一是自然语言处理让机器能够理解和生成人类语言，从而使得智能翻译、自然语言搜索和文本分析成为可能。二是计算机视觉让计算机能够像人一样理解图像和视频，其应用广泛，包括人脸识别、图像分类和无人驾驶汽车等领域。三是机器学习技术在金融、医疗、市场预测等行业中大显身手，为决策制定和问题解决提供强大的工具。四是自动化和机器人在工业制造和医疗手术中带来了高效性和精确性的提升。五是自动驾驶技术有望彻底改变交通和城市规划。六是人工智能技术在医学影像分析、疾病诊断和新药研发中等医疗保健领域有巨大潜力，将提高医疗保健的质量和效率。总之，人工智能技术将继续推动各个领域的创新和进步，与新兴技术（如物联网、区块链和量子计算）的融合将会创造出更多新的可能性[1]。

2 应用人工智能技术以提高电气自动化水平

2.1 增加人工智能技术在生产中的覆盖范围

在电气自动化领域，企业可以将人工智能技术应用于各个生产环节。首先，企业可以将人工智能技术应用于生产计划和排程，通过预测市场需求和材料供应状况，帮助企业优化生产计划，以减少库存和提高交货速度。其次，企业可以将人工智能技术用于监控生产线的实时运行情况，以及识别潜在的问题或异常，这有助于提前发现生产中的故障或停工风险，并采取适当的措施以确保生产的连续性。最后，企业可以将人工智能技术应用于品质控制，通过图像识别和数据分析来检测产品缺陷，确保产品符合质量标准[2]。

2.2 掌控智能化生产过程的具体操作

为了实现智能化生产，首先，企业需要在操作层面充分掌握人工智能技术，包括培训员工以了解和操作人工智能（AI）系统、集成人工智能（AI）工具和软件到生产设备和系统中。例如，使用机器学习技术及其算法和传感器技术，员工可以监测设备状态，识别潜在的故障迹象，以实施预防性维护。其次，企业可以将人工智能技术用于自动化的数据采集和分析，从而实现更精确的生产计划和资源分配。最后，企业需要建立强大的数据基础设施，确保数据的准确性和安全性，并采用适当的数据分析工具和技术。

2.3 通过故障预警来确保智能化生产环节

故障预警是电气自动化中的一个关键应用领域，企业可以通过人工智能技术来实现故障预警。人工智能（AI）系统能分析设备和生产过程的数据，识别异常行为和模式，以提前发现潜在的故障或问题，故障预警系统不仅可以减少生产中的停机时间，还能避免不必要的维修和损坏，从而降低维护成本。例如，在电力系统中，人工智能（AI）系统能监测电缆、变压器和开关设备的运行状况，预测电力故障并及时发出警报，以确保电力供应的稳定性[3]。

总之，应用人工智能技术来提高电气自动化水平对于现代制造和生产领域至关重要。通过增加人工智能技术的覆盖范围，掌握智能化生产过程的具体操作并建立故障预警系统，企业可以创造更高效、更智能、更可靠的生产环境，提高竞争力并实现可持续发展。因此，积极采用并不断改进人工智能技术在电气自动化领域的应用，将为企业带来显著的好处。

3 电气自动化控制中人工智能的应用思路分析

3.1 人工智能技术在电气自动化控制优化设计中的应用

电气自动化控制系统的优化设计对于提高生产效率、降低能源消耗和成本至关重要。首先，企业通过利用机器学习技术和深度学习技术，开发智能化的控制算法，使电气自动化控制系统能够根据实时数据自适应地调整控制策略。例如，在制造业中，智能控制可以根据设备状态和生产需求来动态调整生产过程，以最大程度地提高生产效率。其次，企业通过利用人工智能技术，分析电气系统的能源消耗数据，识别能源浪费和低效率操作，并提供优化建议，从而降低电能成本，减少对环境的影响。最后，企业通过监测电气设备的运行数据，利用机器学习模型来预测设备的故障或需要维护的情况，从而减少停机时间，提高设备的可用性。智能的预测维护方法使企业能够提前采取措施，避免意外故障所导致的生产中断和高昂的维修费用，同时有助于延长设备寿命，降低维护成本，为企业创造更高的生产效率和竞争力。

3.2 人工智能在电气设备操作中的应用

电气设备的安全和高效操作对于工业生产至关重要。首先，企业通过使用人工智能控制系统，实现电气设备的自动化操作，减少人为干预，提高生产效率。例如，自动化生产线通过计算机视觉识别系统来检测和纠正产品缺陷，以确保产品质量。其次，企业可以应用传感器技术和物联网技术监测电气设备的状态和性能。结合人工智能技术，实时分析数据并及时发出警报，及时识别潜在问题并采取措施。最后，企业可以应用人工智能技术改善人机交互体验，使操作人员能够更轻松地与电气设备交互。语音识别、自然语言处理和虚拟助手等技术可以用于设备监控和控制。操作人员通过语音命令或设备输入来控制和监控设备，提高操作的便捷性，降低操作失误的风险，提高设备操作的效率[4]。

3.3 人工智能在故障诊断中的应用

故障诊断是电气自动化领域的一个关键任务。首先，企业建立基于机器学习和数据分析的智能故障诊断系统，通过监测设备传感器数据来检测异常行为，并自动识别和诊断故障原因，有助于快速响应和解决问题，减少生产中断。其次，对于电气设备的维护，图像识别技术可以用于检测电气设备零部件的磨损或损坏。通过分析图像数据，提前发现潜在的故障或问题并进行维修。最后，利用远程监控和维护技术，维护人员可以通过云平台远程访问电气设备数据和诊断信息，一旦发现问题，维护人员能立即采取措施，从而提高响应速度，减少设备停机时间，降低维护和运营的成本。