邵月云
蓝深集团股份有限公司 江苏南京 210000
近几年我国制造业快速发展,“中国制造”已席卷全球。不管是在科学技术方面还是在国民经济方面我国都取得了高速发展,在电力领域,特别是在电气工程自动化技术方面的发展更是可以用翻天覆地来形容。作为新兴技术人工智能技术的整体发展被大多数企业所看好,同时还给予了大量的资金支持使其用于产品开发。在电气工程自动化当中AI技术为其带来的益处较多,比如:能够将工作效率有效提升上来,从根本上降低对物力以及人力各方面的消耗;再者因为其应用情况,有效防止了许多人工可能出现的误差,所以,有效确保了电力领域当中各个产业的发展。
随着2012年中国科技咨询协会理事于扬首次在公开场合提出“互联网+”概念,再到2015年“互联网+”这一概念被国家认可,并纳入到政府工作报告中,直到今天“互联网+”已经被得到广泛的认可与应用。如今“互联网+”已经逐渐成为了一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中,提升实体经济的创新力和生产力,互联网+“中的”+“犹如一个万能的”接口“,任何传统行业或服务都能够通过这一接口与互联网产生连接,从而有所改变创新,并进一步衍生出新的发展格局,为产业带来新的增长点。而要想明确”互联网+“与人工智能的关系,首先要明确何为人工智能,如今很多人直接将”机器人技术“等同于”人工智能技术“,事实上,人工智能概念非常广泛,涵盖机器学习、自然语言识别处理、图像识别处理、计算机视觉等多个领域,并且人工智能所包含的技术都可以应用于机器人,换句话说,机器人的技术包含所有人工智能技术[1]。如图1所示。
电气设备出现问题的几率偏高,一旦出现状况其表现出的症状背后的实际问题十分复杂。传统的故障检测方式不仅要消耗大量的人力物力,而且可能会出现难以找到问题本质的局面。人工智能技术则很好的弥补了传统检测方式的不足。人工检修的不确定性、复杂性通过人工智能技术轻而易举的解决,人工智能技术不仅能迅速有效的找到设备的问题所在,更能提前监测到设备的磨损情况,将设备将要发生的问题及时修复,避免问题的发生。
在具体运行的时候,由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象,再加上经过长时间的运行,零部件存在着老化的情况,难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因,进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的,现阶段诊断故障的方法主要有以下三种:在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种,也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术,进行了人工智能算法的开发,与传感技术和数据采集技术相结合,进行了故障诊断系统的设计,可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来,从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面等部分[2]。所谓的案例库其实就是对相关知识和故障案例进行收集;在规则库当中主要涵盖了电气工程与自动化领域的相关准则等;知识处理环节主要是为系统推理提供便利,对相关参数和案例特征进行提取,归纳整理相关知识和案例。而解释器的主要作用就是将修改办法、产生故障的原因以及故常类型等采用客户可以接受的方式将其翻译出来;作为故障诊断系统的核心部件,推理机主要是对用户输入的故障信息进行分析,结合诊断规则库得出科学结论,然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。
人工智能技术功能与电气工程自动化领域实际需求本就十分贴合,在未来人工智能技术会逐渐成为电气工程自动化控制领域中的主流技术。当下在电气工程自动化领域,人工智能技术已经逐渐开始被利用,当下的电气工程自动化控制方式主要有专家系统控制、模糊算法控制以及人工神经网络控制等方式。主要在电气设备故障信息记录、在线分析、自动收集及处理开关量与模拟量实时数据等方面进行了广泛的应用,并且上述功能的实现可以直接利用计算机进行操控,有效节省了大量的人力物力,提高了电气工程自动化控制水平。
电气设备的更新换代十分复杂。因为在设备的设计过程中,不仅要将丰富的经验和先进的技术有效结合,更要在实践中检测设备的实用性。将人工智技术引进到电气设备的设计中来,不仅减少了产品的设计周期,设计出的设备也更加科学、实用。
综上所述,电气工程与人工智能有着密切的关系,而随着互联网的不断进步发展,从而为电气工程与人工智能融合应用发展创造了良好的契机,因此需要相关人员深刻认识到人工智能在电气工程发展中的作用,通过进一步加强人工智能技术的应用,实现电气工程的智能化控制与管理,加快电气设备的优化和升级,有效提升电气工程整体质量。