浅析人工智能在电气自动化控制中运用分析

许晓敏

（中电光谷建筑设计院有限公司，湖北 武汉 430000）

0 引言

人工智能技术属于一种现代的计算机技术，具体是经由人的思想与思维模仿，赋予机器以人的某种能力。现下各大高校纷纷开设了这一学科，该学科主要讲述计算机知识，在硕士阶段才完全开始技术学习，主要包含自然语言、计算机视觉、机器学习及语音处理这四个模块。其中自然语言处理，简而言之，即经由语言分析与探索，构造分词器，以此理解语言内涵，或者明确语言内层情绪，这是当前普遍关注的一个模块。计算机视觉，即对人的视觉进行模仿，看到某个物品以后，可辨识具体的颜色、形状、类别和作用，这通常和图像处理紧密相关，最为显著的应用属人脸识别和物体检测。机器学习，即计算机发展的一定产物，包含多个分支，涉及多个领域，经由训练能够达到一些功能。语音处理，换而言之，即计算机听觉，简而言之，即对人的听觉进行模仿，听到某种声音以后可明确所传达的意思，也可对语音加以变换处理，其中最为代表的便是同声传译[1]。

1 人工智能的技术优势

1.1 让产品规范化

把人工智能技术引入到自动化控制完成了运行有序化和生产标准化。人工智能技术可让每一个机器同步运转，在实际生产过程能够大大降低人为因素产生的误差，完成高精度操作，提高精准性[2]。能够自动重复生产，使产品生产标准化，保证产品规格、性能和尺寸相互吻合。为此，通过人工智能技术可完成自动化控制的有序操作，减少产品误差，增强制造能力，提高经济效益。

1.2 节省人力资源

以往的自动化控制技术离不开人工操作，尤其是相对繁琐的技术工程要求更多人配合操作。引入人工智能以后的自动化控制可大大节省人力资源，大部分人工工作被自动化工作取代，基于计算机控制系统能够收集、研究技术工程的有用数据，全面控制生产活动，一旦出现异常，可自动识别与应对，大大减轻了人工负担，降低了人工成本。

1.3 提高精准性

和以往的控制技术进行比较，引入人工智能的自动化控制更加精准。经由计算机控制可达成许多高精准性工作，同时，还不会遭受外界因素的不良干扰，能够全程监测运行状况，大大减小了工作误差，提高了工作精准性。简单来说，在电气自动化中，引入人工智能以后，只要保证硬件与软件正常，便可有序工作，并在数据更新以后还具有明显的适应能力[3]。

2 应用现状

人工智能技术可采集、加工数据，能够收集电气设备自身的开关量与模拟量，并进行数据加工操作。同时，人工智能技术赋予控制系统以监测、报警功效，既能监测系统模拟量数值，也能检测设备开关量，同时，具备报警能力，可把事件规律、完整记录，其中报警功能包含图像和电话等不同形式。另外，操作控制功能发生转变，引入人工智能的系统可利用键盘或者鼠标对断路器进行控制，完成励磁电流调节等操作。人工智能技术还赋予控制系统以故障录波功能[4-5]。

3 具体运用

3.1 在设备方面的运用

电气自动化系统较为复杂，既包含不同学科，其技术层面还涉及多个领域。为此，从操作层面而言，操作人员应具备深厚的专业知识与较强的专业技能，只有这样方能进行电气操作，同时，因电气自动化系统较为复杂，操作一定要可靠，只有这样方能规避因操作不合理而引发的事故[6]。人工智能技术能够有效解决上述问题，这是因为人工智能能够完成计算机智能控制，进而达成自动化系统的现代性和智能性。同时，经由技术应用，还将设备操作智能型变成现实，基于此能够大大规避由于人工操作失误所引发的事故。另外，也增加了设备科学性，使得设备运行更加平稳和智能。引入人工智能以后的自动化控制系统基本结构如图1。

3.2 在控制过程的运用

控制过程是电气自动化系统的“灵魂”，其中人工智能技术的引入，使得这一部分得到了高效应用，可大大提升系统控制力。对于控制过程，当引入人工智能技术后，可全面提高工作效率，同时，控制过程自动化还促使系统朝着智能化方向前进，实现自动化，大大缩减了人力成本，完成了成本控制。此外，神经网络技术也有所应用，促进了行业结构优化。神经网络控制能够仿效生物思考，加工输入信息。

3.3 在控制设计方案的运用

把人工智能技术引入到电气设备中，可使电气设备设计满足实际需求。以往的电气设备在实际设计过程通常利用试验或者人员以往的经验来完成，这在某种程度上加大了电气设备的不确定性。为此，把人工智能技术引入到方案设计中，能够从不同层面对设备进行优化，既保证了设计周期，还提升了设备品质。现有常用的优化手段主要包含遗传算法与专家系统算法，在应用遗传算法时，工作人员先对信息进行收集与处理，适时调节决策变量编码，逐步完善搜索范围，提升设计过程，让自动化控制得到改善。

3.4 在数据采集方面的运用

人工智能技术属于核心技术，其中数据采集与处理是最基础的。人工智能技术能够全面监测电气设备，可甄别各个开关量与模拟量，再经由存储与输出进行控制。该技术的应用既达成了数据控制，还完成图像记录控制。在上述控制过程，亦可通过图像输出完成，可直观展示控制层面的关联信息，以此来全面掌握系统运行情况[7]。

3.5 在故障诊断方面的运用

人工智能于鼓掌诊断发挥着重要作用，涵盖网络控制与专家诊断等多个技术。借助上述技术可诊断电气设备一般故障。一旦出现故障，工作人员经由模糊理论可探究设备故障原因，结果较为精准。常规条件下，发动机设备因不同原因产生故障，经由人工智能可诊断。但设备运行过程存在不同的引发因素，同时，故障较为多发。要求工作人员在第一时间找到故障原因[8]。而基于人工智能，可有效诊断，明确故障位置和原因，对症下药，可在最短时间将故障解决。

例如，如果变压器出现故障，在常规诊断做法中，工作人员需要采集变压器油气体，同时，研究成分，依照结果判别故障原因。这种方法既费时费力，还存在较大的人为失误，降低了结果的精准性，阻碍了后期维修工作的开展。此时，工作人员经由智能技术进行诊断，借助专家系统完成气体色谱研究，利用三比值方法和气体特征大体研究变压器运行，辅以外部检查和绝缘油试验，构建知识库，全面探究变压器的运行，给出操作建议。也可通过人工神经网络，构建故障诊断系统，明确样本，进行诊断表达，打造决策分类区。这种诊断可优化样本训练，还可激活行数和网络节点，能够维持诊断速度，融入模糊理论，加工不确定数据，其框架图具体见图2。也可通过数据挖掘，完成故障征兆建模，确立变压器运行状况和具体表现。首先准备数据，挑选典型数据，亦可挑取绝缘油色谱，并选取甲烷和一氧化碳等数值充当预测变量。然后，界定主题，找到挖掘目标，构建模型。依据程序步骤，找到给定数据源，当操作停止后，系统能够自动指明变压器运行与故障的内部关系。简而言之，人工智能应用既精准高效，又直观清晰。

4 结语

综上可知，人工智能这项新兴技术既在日常生活有所应用，还在电气自动化控制活动得到应用，它可改善整个系统运行，及时完成设备设计任务，全面监控运行过程，第一时间进行警报，最大限度地规避了意外的出现，在推进生产活动进行的同时，也压低了成本，改善了整个控制系统，推动了电气行业发展。