人工智能技术在电气自动化中的运用

周锋

【摘要】在新兴科技迅速发展的时代背景下，人工智能技术的提出不仅为产业生产效率的提高创造了有效的途径，也极大的满足了我国产业现代化的发展需求，人工智能技术的引用在降低了劳动力成本的同时，实现了产业运营效益的巨大提升，这也使其在电气工程领域收到了高度关注。本文在分析了当前我国电气自动化发展概况的基础上，结合人工智能的特点，对人工智能在电气工程中的应用进行了具体分析。

【关键词】人工智能;电气自动化;技术应用

1.人工智能技术特点概述

人工智能是以模拟人类智能并代替人类工作为目的，在大量学科知识的基础上通过计算机数据处理得以实现的现代化技术，随着学科知识的不断丰富和数据处理技术的日渐完善，人工智能技术也得到了迅速的发展。人工智能技术在模仿人类智慧的同时，在一定程度上也优于人类的智慧，如人工智能技术可以通过数据保存实现永久记忆，其数据的处理远远高于人类计算速率，以及可以高精度的长期工作等，这也使其能够被广泛的应用在电气自动化控制中。

人工智能在电气自动化中的应用基础是数据信息的收集与处理，数据在经过模拟或量化处理后，便会被传输到AI控制器中，从而为电气自动化中的人工智能工作发送工作指令。此外，人工智能中数据的实时传递也提高了自动化系统的监控性，一旦数据无法得到及时反馈，便可以根据设备的实际工作情况进行报警，并针对电气设备的故障进行自动处理。此外，在人工智能控制技术的实际应用中，仅依靠计算机操作便可完成开关的开合与断路器控制，这有效的提高了电气自动化系统的管理性，也为电气自动化工程多层系统的构建提供了必要前提。

2.电气自动化行业发展现状分析

电气自动化行业是电气工业现代化发展的代表，在计算机技术控制的基础上，电气自动化技术已经能够以数据信息为基础，在脱离人工作业的同时保证生产运营的稳定性。随着电气工程自动化进程的推进，电气自动化已逐渐成为了我国工业水平提高的重要标志，社会生产力需求的增加以及生产生活要求的提高，都在不断推动着电气自动化技术的完善。

我国的电气设备工作内容主要涉及电子线路，机械工程以及控制管理等多个领域，在传统电气工程行业中，不同电气设备运行的控制与管理工作量大，难度较高，这也对人工的工作效率与质量提出了更高的要求，而由于人工劳动无法保证长期一致的精确度，效率也会随外界因素的影响而发生变化，这都会在一定程度上阻碍了电气工程行业的发展，而随着自动化管理控制技术的引入，计算机数据控制及人工智能被更多的应用到了电气工程生产中，如计算机辅助工程CAE以及设计系统CAD应用等，计算机数据管理与控制更多的代替了人工劳动力，不仅极大的降低了电气企业的劳动力成本投入，也有效的实现了电气工程自动化管理与生产，这对于我国电气工程现代化进步有着十分重要的意义。

3.人工智能在电气自动化中的应用探究

3.1 电气自动化系统的优化设计

电气系统的设计是自动化管理生产的重要基础，因此为了切实有效的提高电气自动化效率，就要全面做好系统设备的优化工作。由于电气系统设备的设计十分复杂，并且涉及到了电子，通讯以及物理等多学科的知识，因此仅仅依靠人力是无法全面完成这项工作的。人工智能技术在电气系统优化设计中的应用，不仅可以满足系统设计高精度的要求，也能够有力的保证系统全部设备设计的标准耐性和一致性。在计算机辅助系统的基础上，借助CAD三维绘图以及CAE工程设计技术，人工智能不仅极大的缩短了工程设计时间，也在很大程度上提高了电气自动化系统的设计精度，在此技术基础上，人工智能还可以利用其灰色模型设计与神经网络分析技术对系统设计进行改进与优化，在系统原型的设计基础上更多的分析出对应的运行数据，从而为电气系统设备的生产与指导提供准确的导向。

3.2 电气控制进程中人工智能的应用

对于电气自动化系统运行而言，运行进程的高效控制直接关系到系统运行效率的提升，为了更为切实的提高电气系统的自动化工作效能，就要针对电气系统的控制进程进行智能化改进。人工智能系统的引进，不仅能够有效的促进电气工程的智能化实现，也可以在很大程度上推动电气系统的工作效率与精度，从而有效的控制电气系统的运行成本。人工智能中主要应用与电气自动化的技术主要包括Mamdani和Sugeno等模糊逻辑分析控制以及其他神经网络控制，其中神经网络的系统控制方式主要应用于直流电设备的检测控制中，而Mamdani和Sugeno模糊逻辑控制则主要应用在电气设备运行速度调控和特殊情况控制中，当交流电电气设备的运行需要进行调控时，人工智能则会利用模糊控制技术对其进行控制，从而保证电气设备自动化运行的稳定性。

3.3 电气系统突发状况时人工智能的应用

在电气系统的运行工作过程中，由于设备间的控制和运行多为自动化操作，因此不同工作内容之间有着较强的连续性和依赖性，不同级别的设备必须保证工作内容承接与传递的稳定性。但由于电气自动化设备的运行在一定程度上会受到外界因素的干扰，因此设备在运行中也会遇到突发状况，例如设备故障，工作产品呈递出现错误等。当设备发动机出现故障时，人工智能系统可以在模糊控制的前提下保证设备的最低运行要求，而后利用故障处理系统针对发动机故障进行分析和处理，最终结合神经网络控制系统对故障进行修复，而一旦变压器发生故障，人工智能系统就会发出报警，在神经网络控制的基础上通知工作人员进行及时抢修，从而保证电气系统稳定长期的运行。

3.4 人工智能在电气系统故障诊断中的应用

神经网络系统是人工智能技术针对电气设备故障处理核心技术。在人工智能系统的应用中，由于神经网络系统能够在依据原有数据进行故障修复的同时，从实际故障处理状况中分析总结新的相关数据，因此神经网络系统也可以不断的完成学习过程，从而提高系统的故障修复能力。由于电气自动化系统中的设备故障通常具有故障原因不宜查明，人工修复工作难度大等特点，因此利用神经网络系统对设备故障进行分析与排除，能够更为准确有效的完成设备修复工作，与此同时实现故障处理相关数据的准确收集，为同类型设备故障的处理提供切实有效的 参考依据。

4.结语

人工智能技术在电气自动化行业中的应用是我国工业化生产进步的重要体现，随着应用范围的扩大，人工智能技术已经逐渐融入到了社会各个领域，并为我国社会的现代科学化发展做出了重要贡献。我国人工智能的应用成效虽然十分明显，但就当前其实际应用来看，人工智能理论与实际应用仍在不同程度上存在问题，为了使人工智能更为有效的推动工业自动化，还要对人工智能的实际运用做进一步的完善。

参考文献

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