人工神經網絡在現代自動化中的運用分析

劉浩然

摘 要：新時代背景下，各類高新技術開始走進人們生活的方方面面，如計算機技術、人工智能技術、自動化技術等。這些高新技術的應用，轉變了生活方式和工作方式，傳統生產、生活方式逐漸被新興科技手段所優化或替代。自動化技術的應用有效提高了生產效率，降低了作業難度和成本。而人工神經網絡在自動化中的應用，則進一步促進了自動化技術效能發揮，為工業發展、產業改革優化提供了新途徑，有效提升了整體工業活動運作效率，促進了經濟高速發展。本文將針對人工神經網絡在現代自動化中的運用展開研究和分析。

關鍵詞：人工神經網絡；運用；自動化技術

0 引言

自動化、智能化生產已成為現代社會發展的主流趨勢，這是新時代發展與經濟進步的體現。社會想要持續進步，便要對生產力提出更高要求，要求人類的經濟生活更加自動化。而自動化控制領域的革新發展，需要得到人工神經網絡的支持。人工神經網絡在自動化中的應用，能使自動化技術的優勢得到更好發揮。實踐證明，人工神經網絡能優化自動化控制結構中的內模控制、監督控制、逆模控制、參考控制機制，實現預測控制與控制決策。

1 自動化與人工神經網絡的功能與特點

自動化與人工神經網絡都是新時代的產物，是數字技術、信息技術、智能技術、控制技術的完美融合，涉及計算機科學、生物、電子科學、數學等眾多學科。人工神經網絡與自動化技術的應用，使人類社會文明程度進入了一個新的高度。

1.1 自動化

自動化技術已廣泛應用于辦公、管理、電力工業、工業生產、氣象觀測、日常家具、交通運輸、科學研究等眾多領域，小到日常生活，大到工業生產都不同程度地應用了自動化技術有。自動化是指機器設備、系統在沒有人或較少人直接參與狀態下，按照人的要求，進行信息處理、操縱控制，實現預期目標的控制技術。例如，自動化指揮系統、自動化調度系統、自動化電力系統等，都以自動化技術為基礎[1]。自動化技術應用在生產中，能把人從繁重的體力勞動、部分腦力勞動及惡劣、危險的工作環境中解放出來，在一些特殊工作條件下完全可實現無人工操作，能大大降低生產難度和勞動強度，有效提升生產效率。

1.2 人工神經網絡

人工神經網絡最早提出于20世紀80年代，是人工智能領域研究的核心內容。人工神經網絡是從信息處理角度，對人腦神經元網絡進行模擬，建立某種模型，按人腦處理記憶的方式，以不同連接方式組成的信息處理網絡，屬于一種運算模型。整個網絡由大量節點相互連接構成。人工神經網絡中每一個節點，代表一種特定輸出函數，每兩個節點間的連接，代表連接信號的加權值[2]。經過不斷研究，當前人工神經網絡研究已取得重大突破，被應用于預測評估、智能機器、自動控制、醫學等領域，能有效解決很多當前計算機技術中無法解決的技術問題。人工神經網絡具有學習能力、自適應能力，能處理各類變化信息，通過動態演算進行數據信息處理，對人腦神經系統信息處理過程進行不同程度的模擬。

2 人工神經網絡在現代自動化中的運用

通過前文對自動化與人工神經網絡的功能與特點的描述可以知道，這兩種技術是使現代社會實現智能化、自動化的核心技術。但單一自動化技術的應用具有一定局限性，智能化程度仍不能達到相關要求。而將人工神經網絡融入到自動化中，則能有效提升自動化系統智能化程度，使自動化技術優勢得到最大化發揮。下面通過幾點來分析人工神經網絡在現代自動化中的運用。

2.1 在自動化電力中的應用

電能是現代社會的主要能源，人類已對電能產生極大的依賴性。但隨著經濟水平的不斷提高，社會對電能需求量越來越大，傳統供電方式已難以滿足現代電力發展需要，自動化、智能化電力開始成為現代電力工業發展的主流趨勢。自動化電力能降低供電成本，降低供電損耗，節約能源物力，但僅應用自動化技術難以實現電力自動化、智能化。當前配電網絡拓撲結構復雜，節點眾多，線路分布不均勻，各節點負荷性質有一定差異性，配電網絡狀態確定，故障定位，信號采集都有一定困難，且遠距離傳輸中易產生信號畸變，影響供電質量與故障診斷。而將人工神經網絡應用到自動化電力系統中，通過建立配網模型，便能準確對電力系統狀態、配網故障進行檢測和定位，提高系統運行質量，實現系統對警報進行處理，智能隔離故障點，使整個系統處于良性運作狀態，保證系統穩定性與可靠性。

2.2 在自動化信息處理中的應用

自動化信息處理實現了高效化、無紙化、便捷化、自動化處理信息，轉變了辦公方式。但在傳統自動化技術背景下，在信息處理過程中，對信息識別性能較差，很多時候不能判斷信息源的完整性，易出現處理與計算上的錯誤，且決策規則有時相互矛盾，很多時候不能達成預期處理目標。而人工神經網絡在自動化信息處理中的應用，提高了信息處理過程中系統智能化水平和信息識別能力，實現了一種模擬人腦思考的方式對信息進行處理，能對信息的完整性和形式進行判斷，對信息進行描述、識別、分類、解釋[3]。人工神經網絡在自動化信息處理中的應用實現了自動診斷、問題求解，有效彌補了傳統自動化信息處理的缺陷與不足，提高了整個系統信息處理水平和效率。

3 結束語

當前人類社會正在邁向一個新的階段，智能化、自動化技術將逐漸取代傳統工作、生產方式，實現自動化、智能化生產，促進產業升級，降低勞動強度，提高勞動效率。但傳統自動化技術智能化程度不足，而人工神經網絡在自動化中的應用，則彌補了傳統自動化技術智能化程度不足的問題，將自動化與智能化有機融合在了一起。

參考文獻

[1]劉超.基于粗糙集理論和量子神經網絡的電網故障診斷方法研究[D].西南交通大學，2014.

[2]曹桂均.編組站綜合自動化系統控制技術及其擴展應用的研究[D].中國鐵道科學研究院，2013.

[3]高峰.人工神經網絡技術在綜放工作面自動化系統中的應用研究[D].山東科技大學，2014.

（作者單位：中國石油大學（華東））