電氣自動化中人工智能技術的應用

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近年來，隨著計算機科學、信息學、仿生學、神經心理學等學科和云計算、互聯網+、大數據等技術的迅猛進步，人工智能技術取得了長足的發展。由于人工智能技術是模仿人類及自然界其他生物的感知、學習、推理等行為而發展來的，從而相較于其他傳統技術具有更強的適應性和容錯性，并已逐步應用至智能控制、圖像處理、信號分析等領域。電氣自動化技術作為工業的重要技術之一，在提高生產效率、降低生產成本中起到了十分積極地作用。但隨著電氣系統的復雜性和連續性程度的增強，傳統的電氣自動化系統設計、控制和監測等方法面臨全新的挑戰。而人工智能技術為電氣自動化系統的革新提供了新的思路，并已經逐步應用到了電氣自動化系統中。從而本文對人工智能在電氣自動化中的應用前景進行了分析，以期為加速電氣自動化的發展和工業自動化、智能化的進程提供一定的參考。

1人工智能技術

1.1人工智能技術概述

1956年McCartney等在Dartmouth大學召開的學術會議中首次提出了人工智能技術，其最大的特點是可以模仿人類的思考和自然界中一些生物的感知、學習和推理過程，對收集得到的信息進行分析處理，以達到指導設計、控制設備運行和信息提取等目的。人工智能技術可分為兩類：具備能夠依據外界刺激進行思考、學習等的強人工智能技術和應用至工程實際中解決工程問題的弱人工智能技術。由于本文著重于研究該技術在工程實際中的應用及前景，故本文的研究范圍僅限于弱人工智能技術。

1.2人工智能技術的研究

方向人工智能技術屬于多學科交叉的綜合性技術，從而其研究范疇較為廣泛，但目前較為活躍且具代表性的研究方向有機器學習、模糊邏輯、專家系統、神經網絡等。機器學習屬于人工智能技術中的核心部分，其運用計算機學習已有數據并掌握其中包含的內在規律以獲取知識，達到提高計算機智能性的目的。模糊邏輯通過總結經驗的方式得到了隸屬函數及隸屬度，實現了邏輯中非0即1到0~1的轉換，從而使得計算機的處理過程更貼近于工程實際。而專家系統通過建立的知識庫可以達到提高系統知識水平和推理水平的目的，用以解決該領域內的高難度問題。人工神經網絡由大量的節點即神經元構成，不同節點間信號傳遞時被賦予一定的加權值，最終實現信號分析處理、信息儲存的功能。人工智能技術在促進學科間交叉發展的同時，也提高了設備智能化水平，為企業創造了客觀的經濟效益。例如：模糊控制和專家系統不僅使得專家的經驗得以總結，將經驗直接轉化為生產力，而且由于知識在計算機中存儲、擴充和修改，使得知識更加易于傳播。

2電氣自動化技術

2.1電氣自動化技術概述

電氣自動化技術是一種綜合了控制學、信息學等學科的綜合性技術。近年來，電氣控制技術在鋼鐵冶金、火力發電、建筑等行業得到了廣泛應用，在極大地提高生產效率和改善勞動條件的同時，也使得各系統的工作穩定性大大增強。電氣自動化系統可分為收集能夠反映設備狀態的信息采集部分、對信息進行分析處理的控制部分和將處理結果反映到實際動作的執行部分。顯而易見，信息分析處理及動作執行部分是電氣自動化的關鍵部分，而動作執行部分是控制部分信息處理結果的執行者，從而信息處理部分屬于核心部分。

2.2電氣自動化技術的特性

電氣自動化技術涉及的范圍較為廣泛，既包含傳統的電機、電器領域，又包含信息處理、網絡傳輸和電子技術等。從而一方面電氣自動化技術具有強—弱電結合、機械—電氣結合、軟—硬件結合的特性。另一方面由于電氣自動化技術涉及不同行業、不同控制對象、不同應用工況等，電氣自動化的技術實施方案存在很大的差異，需要根據不同的需求進行對應的個性化設計，一定程度上阻礙了電氣自動化技術的普及。

2.3電氣自動化技術的應用現狀

電氣自動化技術目前已經成功應用至火力發電廠的設備運行狀態監測，煤礦煤炭的挖掘、運輸和安全監控，機加工中設備的自動化控制等領域。這主要得益于現場總線和分布式控制策略，現場總線解決了不同層級用電器和控制系統之間的信息傳遞問題，分布式控制策略使得各單元與管理模塊間的邏輯關系更加明晰的同時，也提高了系統的可靠性與控制效率。隨著信息儲存、處理和傳輸技術的迅速發展，大數據、互聯網+、人工智能等技術也逐漸滲透至電氣自動化系統中。新興技術不僅變革了數據采集、存儲方法，更使得數據的處理分析過程更加智能化，這便為末端執行部分的準確動作提供了可靠保障。

3應用前景分析

人工智能技術通過機器學習、模糊邏輯、專家系統和神經網絡等使得控制策略、分析方法更加精確、貼合實際的同時，也使得系統具備了自我學習、推理的能力。而電氣自動化系統的核心技術是對信息進行分析處理的控制單元，故可以運用人工智能技術進一步對控制單元進行優化改進。下文將從電氣自動化系統的設計、控制策略、輔助操作和狀態監測四個方面分別論述人工智能技術在該系統中的應用前景。

3.1輔助設計電氣自動化系統

電氣自動化系統的設計涉及學科較多，從而需要很寬的知識面，而目前電氣系統的設計主要依賴于工程師。電氣自動化系統的設計水平直接影響著系統的功能及性能，工程師作為電氣自動化系統的設計者，其知識水平和經驗對電氣自動化系統的優劣起著決定性作用。另一方面，電氣自動化系統的設計流程較為復雜，從市場調查、需求分析再到設計方案的制定，最后到產品的定型需要很長的周期。而一旦其中某一環節出現問題，則需要重新進行設計，這不僅加長了產品的開發周期，而且造成了資源的浪費，提高了研發成本。在電氣自動化產品設計之初就引入人工智能技術，通過專家系統和模糊邏輯中總結的專家經驗，一方面，為設計者設計方案的選擇和已知方案的優化提供一定的參考，從設計的源頭提高設計水平。另一方面，在整個產品設計周期內隨時運用專家系統、模糊邏輯進行驗證，及時發現設計中存在的問題，避免因返工帶來的損失。在電氣自動化產品設計中引入人工智能技術之后，可使得產品的開發成本和周期、設計人員的勞動強度大大降低，對于企業而言也增強了企業的競爭力水平，為占得市場先機提供了可靠保障。

3.2助力電氣自動化系統的控制

傳統的控制策略相較于人工智能具有容錯性低、不具學習能力、普適性低等缺陷，從而在控制執行終端動作的準確度等方面存在一定的缺陷。在電氣自動化控制系統中引入人工智能技術之后，可以運用人工神經網絡、模糊決策等實現系統動作的精確控制，進而提高系統的自動化和智能化水平。例如：傳統的控制策略一般而言對于大部分的開關量僅存在0和1兩種描述，而在實際控制過程中，往往會出現非0也非1的情況，從而導致不能實現控制的精細化和準確化。但在引入模糊決策之后，通過隸屬度和隸屬度函數可以準確刻畫0~1之間的狀態，從而整體提升控制系統的性能。

3.3輔助現場操作人員精準操作和簡化操作流程

電氣自動化系統中一般涉及的設備較多，從而使得操作人員的操作復雜性大大增強。同時，隨著操作流程復雜程度的增加，操作人員在具體操作過程中易于出現誤操作或錯誤操作。將人工智能技術引入至實際操作中可以從以下兩方面入手，一方面可以運用神經網絡、專家系統等技術分析實際情況，給現場操作人員的操作提供一定的指引，對關鍵操作建立“軟件+人工”雙重確認機制。另一方面，對于相關性很強或者通過分析之后存在明顯邏輯關系的操作，可以運用人工智能技術進行簡化，對于關聯的操作可以封裝在控制系統內部，以簡化操作人員的操作。

3.4電氣自動化系統的運行狀態管理

電氣自動化系統的運行狀態正常與否會直接影響設備的運行，假若在電機等電氣設備出現故障時不能及時發現并采取合理的處置手段，則會導致設備的運行狀態失常，達不到使用要求。不同于機械故障，電氣自動化系統出現故障時，基本不會出現明顯的振動、噪聲，從而其故障具有很強的隱蔽性、不確定性和非線性，運用傳統的數據分析技術不易于檢測故障。電氣自動化系統中引入以人工智能為核心的狀態監測技術之后，可以運用神經網絡、機器學習、模糊邏輯、專家系統等為數據分析方法，深入挖掘所采集得到能夠反映電氣自動化系統運行狀態信號背后的信息。達到優化傳統的狀態監測方法的目的，并對其形成有力的補充，實現精確監測、準確診斷的目的，最終為提高系統運行的可靠性提供有力保障。

4結論

電氣自動化涉及人們生產活動的多個方面，人工智能技術為其進一步的優化和改善提供了新的機遇。本文在著重分析了人工智能技術的熱點研究方向和電氣自動化技術的應用現狀的基礎上，從電氣自動化系統設計方案的確立和控制策略的優化、輔助操作人員的操作和系統狀態的監測四個角度出發，概述了人工智能在該系統中的應用前景和方向。為進一步促進人工智能技術在電氣自動化中的應用提供一定參考的同時，也為未來電氣自動化系統的改進和優化提供了一些思路。