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目前,我国对于人工智能技术方面的研究已经较为深入,逐渐形成一个系统,不管是语言专家或者其他社会科学方面的专家,都对此进行深入探索。在工业工程电气设备运行过程中,应用人工智能技术,不但可以提高电气设备的整体自动化水平,使得设备操作更为精确,还能够控制运营成本,节省资金,提高作业效率,从而提升整体的智能化水准。简单来讲,人工智能技术有着四个方面的优势特征:(1)有利于参数的调节。相比以往的控制端,应用人工智能技术后的电气设备使用更为便捷,而且有着极高的可行性。能够根据相关数据来对参数进行合理设置,最大程度的提高智能函数的性能。(2)受外界干扰影响小。在实际工作中,电气设备对于人工智能技术的融合应用要求较少。动态模型的准确性要求并不严格,不需要额外设置相关参数,进行作业的环境也比较简单,即使外界环境比较恶劣,也并不会对人工智能技术的应用效果造成过多干扰。(3)产品性能具有一致性。在不同工作环节,人工智能技术有着不同的应用。针对一些特殊对象,可以预先进行预先设定,这时应用传统控制方式同样有着较好的应用效果。但是在对于其他对象的控制情况,难以有效把控。相比传统控制方法,人工智能技术在对产品性能进行控制过程中,其一致性表现非常显著。不但可以轻松地分辨出系统中的所有数据,还能够对系统中的某些影响因素进行忽视。由此可见,将人工智能技术应用到程序设置阶段,可以提高操作的流畅性和便捷性,而且精度也有着较大提升,进一步保障产品性能。(4)有着非常小的失误率。上文提高,人工智能技术受到外界干扰很小,并对于动态模型的操作环境和准确性要求比较低。
在电气自动化控制中电气控制是最为核心的环节,人工智能技术的应用能够提升控制效率与精度,且能够应对庞大的信息数据以及复杂的工作流程。模糊控制是基于人工智能技术下的常用电气控制技术之一。模糊控制是基于模糊推理与模糊语言理论而形成的控制形式,结合计算机技术形成闭环结构的控制系统。其结构核心为基于人工智能技术的模糊控制设备,这也是模糊控制与其他控制方式差别之处。模糊控制系统结构分为模糊控制器、输入/输出接口、执行机构、控制对象以及测量设备。其中,控制对象的容纳范围十分广泛,不论是确定、模糊,单变量、多变量,定常、时变,线性、非线性均可以作为控制对象。无法精准建立数学模型的对象更加适合应用模糊控制技术;执行机构不仅可以使用直流电动机、步进电动机等,还可以使用气动调节阀、液压阀等;模糊控制器则是模糊控制技术的核心元件,是一种应用模糊知识标识与规则推理的控制设备;输入/输出接口在模糊控制系统中由于大多数控制对象的控制量与可观测状态为模拟量,模糊控制系统也需要使用A/D 转换设备。在模糊控制系统中还需要配备适用于模糊逻辑处理的结构,该结构可被认为是输入/输出接口。除了模糊控制形式外,专家控制、神经网络控制都是基于人工智能技术下的电气自动化控制形式。如专家控制基于专业理论技术,结合专业生产经验,对电气自动化进行的一种智能控制。主体构成由知识库与推理机制,通过对知识的组织排列,根据一定策略选择合适的规则进行推理,以实现对对象的控制。专家控制较为灵活,能够适应对象特性与环境的改变。基于专家控制形式,系统能够在偏差较大、非线性的环境下安全稳定地开展工作,鲁棒性强。
传统电焊机精度控制过程中,大多采取人工控制参数的方式,通过设备统一完成电镀操作,但是电镀产品难以保证相关参数一致,因此选用单一参数来对电镀精度进行控制,避免产品报废的情况发生。应用人工智能技术,利用计算机自身的扫描功能来记录并模仿传统员工的操作行为,并通过AI 算法将所测量的参数传输到控制中心,由电镀系统发送指令,实现自动化电镀操作,而且等待产品出现后会再一次对其进行扫描,获取到相关的产品参数,基于计算机技术来进行分析,判断产品是否需要再次加工。另一方面,在电焊机自我检修时,由于需要检修的电焊机数量较多,采取人工的方式会消耗大量人力资源,而且工作效率难以保证。引入AI 算法后,基于大数据思想来安装分布式机械臂,并对其进行控制编程,让其对传统员工的工作行为进行模仿,而且通过扫描仪可以对机械臂的作业全过程进行录制。
人工智能技术应用在电气设备方面是提升电气自动化控制质量的基础。人工智能技术可以被用于电气设备设计。电气设备设计是一项较为繁杂的工作,设计过程中需要综合电磁场、电机等知识,且需要具备丰富的设计经验。传统电气设备设计均是基于丰富的设计经验与繁杂的实验过程,设计出最优方案难度较大、成本较高。应用人工智能技术则可以使用CAD 技术来进行电气设备设计,减少电气设备设计周期。另外,人工智能技术还能够提升电气设备的工作效率,通过智能技术来提高电气设备工作的精确度。
电气自动化的人工智能技术建设至关重要,意义重大,直接关系到电气自动化系统的平稳运行,提高人工智能技术的运行稳定性、可靠性,可以对发生的故障可以及时、准确的作出反应,确保电气自动化安全。