浅析智能控制在工业电气自动化中的作用

韦统革，赵明华，李 明

（兖矿能源集团股份有限公司济宁三号煤矿，山东 济宁 272169）

1 智能控制技术应用情况

1.1 智能控制技术带来的影响

智能能控制技术在工业电气自动化中的应用迅速崛起，为工业生产带来了深远的影响。在过去的几十年中，智能控制技术经历了从传统控制到现代智能控制的演进，不断引领着工业自动化领域的革新和进步。智能控制技术的应用使工业电气自动化系统能够实现高效生产和优化效益。通过智能化的传感器和执行器，工业设备能够实时感知和获取生产过程中的各种数据。智能控制系统通过对这些数据进行实时监测和分析，可以精确调节设备的运行参数和生产过程的控制策略，实现生产过程的智能化和自动化。这使得工业生产能够更加高效地运行，大大提高了生产效率和产品质量。同时，智能控制技术在工业电气自动化中的应用，为工业设备和生产过程的安全性和稳定性提供了保障。智能控制系统可以实时监测设备的运行状态和性能，及时发现设备的故障和异常情况。在发现问题后，智能控制系统可以自动采取相应的措施。这种预防性维护的方式，大大降低了设备维修成本，延长了设备的使用寿命，增强了生产过程的稳定性和可靠性。

1.2 智能控制技术运作方式

智能控制技术的核心是传感器数据采集与实时监测。通过将各类传感器应用于工业设备和生产过程中，可以实时采集大量的工艺参数、设备状态和环境数据。这些传感器可以监测温度、压力、湿度、流量、振动等多种参数，从而使人们全面了解设备和生产过程的工作情况。通过实时监测，智能控制系统能够获取准确的数据，为后续的决策和控制提供必要的依据。传感器采集到的大量数据需要进行处理和分析，这是智能控制技术的关键步骤。智能控制系统通过先进的数据处理算法和人工智能技术，对传感器数据进行实时处理和分析。这些算法可以自动检测数据中的异常情况，预测设备的故障和设备性能变化，以及分析生产过程中的优化潜力。通过数据处理和分析，智能控制系统能够深入了解设备和生产过程的运行状况，为后续的智能化控制做好准备。在传感器数据采集和处理的基础上，智能控制技术实现了自动化控制和优化决策。通过先进的控制算法和优化模型，智能控制系统能够根据实时数据实现自动化控制，即使在复杂多变的生产环境中也能够实时调整控制参数和生产策略。这使得工业设备能够主动适应不同的工作状态和工况，实现生产过程控制的智能化和自动化。

2 智能控制技术在工业电气自动化中的作用

智能控制技术在工业电气自动化中扮演着重要且多样化的角色，它是工业领域的一场革命性变革，通过融合先进的信息技术和自动化技术，将传统的生产模式转变为智能、高效、灵活的新型制造模式。传感器、物联网技术和人工智能的广泛应用，使得工业设备能够实现自主感知、自动识别和自动调节功能。通过收集大量的生产数据和实时信息，智能制造系统可以对生产过程进行智能分析和优化，从而实现智能化的生产决策和自动化的调控，大大提高了生产效率和质量水平。通过工业互联网技术，不同设备和系统可以实现高效、实时的信息交流和协作。这种网络化的连接性使得整个生产过程更加紧密、高效，并且可以实现跨地域、跨企业的协同生产[1]。智能制造的这种特性为构建灵活的生产线和智能化的供应链体系提供了可能，进一步提高了生产系统的整体效率。智能制造系统可以根据市场需求和产品变化快速调整生产计划和生产过程，实现生产线的智能重构和设备的自动配置。这种自适应性和灵活性使得工业生产能够更好地应对市场的动态变化，提高了生产响应速度和产品多样化能力。通过数字化建模、虚拟仿真和数据分析技术，智能制造系统可以对整个生产过程进行全程监控和精细管理。生产数据的数字化记录和实时分析，为制造企业提供了更深入的生产洞察能力和决策支持，有助于优化生产流程，降低成本，提高效率[2]。如图1所示。

图1 电气自动化技术

3 智能控制在工业电气自动化中的运用措施

3.1 人工智能技术在诊断故障中的应用

在工业电气自动化中，人工智能技术在诊断故障方面扮演着重要且不可忽视的角色。传统的故障诊断方法面临着复杂多变的工业系统和大量的数据处理挑战，而人工智能技术的引入为解决这些问题带来了新的可能性。在诊断故障中的应用措施主要包括数据采集与处理、特征提取与选择、建立故障诊断模型、模型训练与优化、实时监测与诊断以及异常报警与维护管理。工业电气系统通过传感器和监测设备实时获取大量的运行数据，而这些数据需要进行预处理，包括数据清洗、去噪和缺失值处理，以确保数据的准确性和完整性。同时，为了降低计算复杂度和提高故障诊断效率，还需要对数据进行降维和特征提取。通过从预处理后的数据中提取有用的特征，能够反映出系统的状态和性能。特征的选择需要结合工业电气系统的特点和实际情况，选择最具代表性和敏感性的特征，以确保故障诊断模型的准确性和有效性。常用的人工智能技术包括机器学习、神经网络和深度学习等。机器学习算法可以通过对大量样本数据的学习，建立模型并预测故障[3]。神经网络和深度学习算法能够处理更复杂的非线性问题，对于一些难以用传统方法解决的故障，具有更好的适应性和泛化能力。在模型训练过程中，使用已知的故障数据和正常运行数据来调整模型参数，使其能够更准确地区分不同的故障类型。同时，需要进行交叉验证和模型评估，以确保模型的鲁棒性和可靠性。如图2所示。

图2 人工智能技术

3.2 可编程逻辑控制器技术的应用

在工业电气自动化中，可编程逻辑控制器（PLC）技术是一种核心的智能控制技术，广泛被应用于工业生产过程中，具体场景包括在系统设计与搭建、编程与逻辑控制、故障排除与维护等方面。在系统设计阶段，工程师们根据生产过程的需求和控制逻辑，选择合适的PLC型号和配置，并设计系统的硬件拓扑结构和连接方式。PLC作为工业控制的核心，与传感器、执行器、人机界面等设备相连接，构成闭环控制系统，实现对工业生产过程的智能控制。通过PLC编程，工程师可以实现对生产过程的逻辑控制和自动化操作。PLC编程语言主要包括Ladder Diagram（梯形图）、Function Block Diagram（功能块图）、Structured Text（结构化文本）等，工程师根据具体需求选择合适的编程方式[4]。在编程过程中，工程师需要根据生产过程的要求，制定相应的控制策略和逻辑规则，实现对各种工业设备的协调控制，确保生产过程的稳定、高效运行。PLC作为工业控制系统的核心部件，对于故障的排除和维护显得尤为重要。一旦系统出现故障，工程师可以通过PLC的诊断功能，定位故障点并采取相应的修复措施。PLC的模块化设计和热插拔功能使得更换故障模块变得更加便捷。

3.3 生产过程信息自动获取

在工业电气自动化中，智能控制的运用措施之一是对生产过程信息的自动获取。随着工业自动化技术的不断发展，实时、准确地获取生产过程中的各种信息对于优化生产流程、提高效率和质量至关重要。生产过程信息的自动获取是智能控制的基础，它为工业电气自动化系统提供了关键数据支持。通过实时获取生产过程中的参数、状态、指标等信息，可以对生产线进行实时监控和控制，及时发现潜在问题并采取措施进行调整，从而保障生产过程的稳定性和可靠性。此外，自动获取生产过程信息还可以为数据分析和决策提供依据，帮助企业管理者做出更明智的决策，提高生产效率和产品质量[5]。实现生产过程信息的自动获取需要借助先进的传感器、数据采集设备和通信技术。不同的生产过程可能需要不同类型的传感器，如温度传感器、压力传感器、流量传感器等，用于监测和采集生产过程中的关键参数。这些传感器将收集到的数据转换成电信号，经过数据采集设备进行数字化处理，并通过通信技术传送到数据中心或控制系统。在数据中心或控制系统中，对所采集的数据进行整合、分析和处理，提取有用的信息并反馈到生产现场，实现对生产过程的自动监测和控制。

3.4 智能控制技术在工业电气优化设计中的应用

智能控制技术在工业电气自动化中的应用是近年来工业领域的一项重要技术革新。随着信息技术和人工智能的不断进步，智能控制技术为工业电气优化设计提供了全新的解决方案。在工业电气系统中，智能控制技术通过将传感器、执行器和控制算法处理器相互连接，实现对工业设备和生产过程的智能化控制，从而提高生产效率、降低能耗、增强安全性等。智能控制技术在工业电气优化设计中应用的一个重要方面是自适应控制。传统的控制系统在面对复杂多变的生产环境时，往往需要经过人工调整参数才能实现最佳控制效果。而智能控制技术能够利用先进的控制算法和学习能力，实时地对生产过程中的数据进行分析和处理，根据系统的反馈信息自动调整控制参数，使系统能够主动地适应不同的工作状态和工况。这种自适应控制能力使得工业电气系统能够更加灵活、高效地运行，从而提高了生产效率和产品质量。另外，智能控制技术在工业电气优化设计中还广泛应用于预测与预防性维护。通过对工业设备的传感器数据进行实时监测和分析，智能控制系统能够准确预测设备的工作状态和性能变化，及时发现潜在的故障和异常情况。基于这些预测信息，系统可以自动采取相应的措施，例如，发出警报、执行维护计划，从而有效地避免设备故障和停机造成的生产损失。通过预防性维护，工业企业能够大大降低设备维修成本，延长设备的使用寿命，提高设备运行的稳定性和可靠性。

4 结束语

智能控制在工业电气自动化中的作用是多方面且深远的，它不仅提高了生产效率、产品质量和资源利用效率，还加强了系统的自主决策能力和自适应性。通过智能控制技术的运用，工业电气自动化系统变得更加智能、高效、灵活，为工业生产带来了巨大的益处。随着科技的不断创新和应用，我们有理由相信智能控制技术将在工业电气自动化中发挥越来越重要的作用，推动工业生产不断向前迈进，迎接更美好的未来。