探究人工智能技术在电气自动化中的应用策略

＊白 玮

（华阳新材料科技集团有限公司 山西 045000）

前言

在当下技术发达的社会环境中，人们的生活方式开始着重强调智能化。在电气化领域中，技术的改革创新是促进发展的关键，从而使得电气自动化控制设计理念中不断更新，人工智能技术逐渐应用于各设备。所谓自动化是指机械控制过程中开始加强自主意识，在控制过程中将执行者的意图人性化表达。因此，人工智能参与电气自动化控制是必要的，且在未来的发展领域中会将智能化功能发展到最大，促使自适应神经网络控制广泛使用过程中提高机器的办事效率。

1.人工智能的理论分析

人工智能在目前的发展中成为各方面企业家的讨论热点，也成为了考量一个企业发展状况的有效依据。在大型企业中人工智能的应用较为广泛，由于企业的规模较大，使用人工智能技术辅助于企业的运转，极大程度上简化了企业的业务办理流程，使得企业快速运转。

人工智能的主要理论依据是基于计算机的发展理论，通过特定的生产策略将计算机的语言识别、处理功能、系统化程序以及图像识别等相关的功能，实现技术发展。1956年人工智能被Dartm outh提出，广泛涉及到信息论、控制论、自动化、生物学、心理学、语言学、医学等多方面领域。而对于智能化的电气控制中，则是要结合信息的收集以及控制功能实现计算机的智能特点，大力减少劳动力，进而提高员工的工作效率。如：铝电解生产过程中的自适应控制技术，就是使用了人工智能技术降低企业的时效，根据类似于人类的判断系统、处理功能系统以及控制系统，加强生产力。人工智能技术应用，如图1、图2所示。

图1 智能机器人模拟手势

图2 智能化技术在工厂中的应用

2.人工智能应用的优点

电气自动化控制过程中，人工智能技术的应用主要是对于外界的参数进行分析，由于其受外界的影响因素较小，对于产品的运营环境要求较低，所以利用了信息的自动化参数模型进行分析设计，实现电气产品的一致性，即使在相关系统中输入错误信息，相关系统也会根据模型中的参数评估系统进行检测，根据误差分析将数据信息具体化，从而控制产品的运行。在一定程度上，不仅能保障产品的发展规范性，还能确保产品的一致性，有效的加大产品自身的抗干扰能力。

3.基于人工智能的电气化的应用策略

目前，人工智能技术的飞速发展，各科研究人员也参加了技术研究工作，尤其是将人工智能技术应用于电气自动化设备中的相关工作，其主要是在电气设备的故障预测、诊断、设计、系统控制以及保护等相关方面的发展。

(1)优化设计领域

电气化设备进行设计中，通常隐藏着极为复杂的工作程序。例如：相关电路、磁场等领域的设计过程中，需要大量的理论知识支撑，结合丰富的设计经验，将以往所设计的实验步骤通过实验手段进行。计算机的发展策略中，如果将电气产品中的人工收集逐步转向为计算机设计程序，将产品的开发时间迅速缩短，通过计算机CAD技术的引用，有效的帮助设计人员提升产品的设计质量以及效率。

电气设备的智能化主要是在遗传算法和系统算法两方面。而区别于传统算法的遗传算法，自身所带的优越条件致使运算正确率大大提高，在电气设备中使用较为广泛。而系统算法则是在电气产品发生故障时通过捕捉故障发生前的预兆，结合系统算法的应用进行有效阻止。

(2)诊断应用

电气设备的使用通常需要各部分机器零件共同运转才能正常进行，因为有时会因为发动机、发电机等零件出错而终止整个电气工程，所以，在设备运行过程中需要不断加强工程的诊断力度，才能保证工程的有效进行。但是，传统的诊断方式有时不能及时发现故障原因，进而浪费了资源。

由于很多电气故障一般是突发情况，想要有效的预测故障的发生，可以在电气设备中增加故障报警系统，当计算机的控制系统捕捉到设备出现问题时，及时向控制中心传递运行状态，终止整个运行程序，进而降低产品的损坏率。通过人工智能的控制系统，及时在设备运行故障突发前进行预测，融合人工智能技术中的网络神经控制，在极为复杂的运行领域中迅速找到故障原因，从而大大提高了设备的诊断效率，减少了企业的各项损失。

(3)在电气控制领域的应用

人工智能控制对于整个电气运行过程而言具有决定性的作用，不仅能够及时保障系统的高效运行。但是，在电气控制过程中由于控制过程较为严苛，对于设备的控制过程也很复杂，因此操作人员可以利用计算机的计算能力，提高电气控制的预算精度。

工作人员可以将人工智能技术的自动运算、结果的预知范围以及精度控制等相关的运算特点，以简单的控制界面实现操作步骤，进而进行系统的远程操控流程，最终将其相关的数据以及运算结果的信息进行自动保存，从而根据图像化的形式进行展现，为操作人员提供了简单易懂的操作数据，方便于以后的控制工作。

(4)将智能应用融于电力系统

在电力系统控制中心比较普遍的方式就是专家系统和人工神经网络系统。专家系统的相关应用程序较为复杂，根据电力系统在运行中出现的问题及时进行虚拟模拟，然后进行场景的判断，结合系统的实际情况，对电力系统的数据信息以及知识领域进行仔细研究，从而适当更新数据库，以满足人类需要。

而神经网络系统与之最大的区别在于该方法具有较大的灵活性，使用特定的存储方式将电力系统的庞大数据进行处理，然后更具神经网络的分类特点，将数据模型进行分类，通过输入输出的方式展现系统数据，因此，将智能技术应用于电力系统，无论哪种方式，都能为电气产品构建出相应的预测模型，然后辅助工作人员在短期内对产品的相关数据进行预测，并提供预测结果，能够有效的帮助技术人员进行全面的数据分析，从而提高电气产品的运行效率。

4.总结

在这个科学技术发达的时代，想要提高企业的生产力，一定不能固步自封。应该及时配合社会的发展脚步，将当下科学的智能技术融于产品的生产以及应用，长期以来，为整个电气时代带来更大的发展前景，进而使得人类的生活更加方便化。