人工智能技術在電氣自動化控制中的實踐探析

黃佳偉

【摘? 要】首先從應用概念、應用理論、應用原理三個層面對人工智能在電氣自動化控制領域當中的應用可行性進行了分析。其次，結合實際技術條件，給出了一些具體的實踐方式，通過論述證明了其有效性。

【關鍵詞】人工智能;電氣自動化;應用前景

引言

人工智能是21實際科技競爭的制高點，從技術層面來看，人工智能使機械設備具有了邏輯判斷、快速反應力、大數據處理、視覺識別等諸多能力，在工業生產當中能夠極大的替代勞動密集型生產模式，解放人類勞動力，提高生產安全性、高效性、穩定性。當前，人工智能在電氣自動化控制領域當中的應用愈加廣泛，其優勢已非常顯著：其一，人工智能克服了傳統電子控制器干擾因素復雜的缺點，增強了控制器的魯棒性，同時，人工智能借助先進的智能算法在一些多耦合控制領域能夠取得傳統PID控制所無法企及的成效;其二，算法是人工智能的核心，在設計電氣自動化控制器時，技術人員可以根據實際需求對多種控制率進行融合，通過獲取大量的檢測數據來實現控制目標。比如，基于智能算法的多層倒立擺控制。其三，基于人工智能的電氣自動化系統能夠實現對設備故障檢測的高精確性、高可靠性、高效率性。總之，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用前景是十分廣泛的，相關的理論也成為了當今自動化領域的研究熱點，基于此，文章將展開詳細的論述。

1.人工智能在電氣自動化控制中應用

1.1應用概念

自進入二十一世紀以來，我國工業生產規模、生產技術取得了空前的發展，在一些領域已經處于世界領先地位。人工智能技術的興起推動了各行各業的發展變革，從廣域物流網到大數據，從智能制造到情感機器人，人工智能在一定程度上正在推動第五次工業革命。人工智能在電氣自動化控制當中的應用在近些年來處于前沿科技領域，將兩者進行充分的結合能夠極大的降低工業生產活動對勞動力的依賴，特別是一些高危行業，甚至規避了人員傷害的風險。比如煤礦企業中如果充分發揮人工智能與電氣自動化的優勢，就可能徹底改變礦石開采生產的模式，實現井下無人化，從而降低煤礦事故發生率。

1.2應用理論

高級算法是人工智能技術得以實現的核心要素，無論是數學問題求解、邏輯關系推理還是視音識別、數據處理，算法在這些應用中都扮演了底層物理構架的角色。結合當前廣大學者的研究成果，大部分人工智能電氣自動化系統的成果都建立在模擬物理模型的層面上，從應用角度來看，缺少了真實實踐環境的驗證，人工智能系統技術與物理模型的構建會受到一定阻礙。因此，在人工智能與電氣自動化控制的結合中，要高度重視實踐與理論的結合，為創新創造思維的產生提供條件。

1.3應用原理

針對不同的應用領域，人工智能會劃分為多個分支、例如，在面對一些具體問題的處理上，人工智能會更加偏向于專家系統的構建，對事件發生的各種情況與影響因子進行分析，從而構建經驗知識庫，在處理問題時依據先驗知識對事物的發展規律進行判斷，比如智能故障診斷系統。強人工智能系統所具有的功能會更加強大，在某種程度上將，是對人類思考模式的全真模擬，系統將具備“思考”能力，能夠自主發現問題、分析問題、解決問題、評估結果的合理性。在生產過程電氣自動化控制中，不僅需要設備狀態監測還需要故障分析、參數調整等諸多工作，因此強人工智能非常適宜于工業自動化生產領域。通過構建完整的智能控制系統，實現大量生產任務的無人化。可以說，人工智能的應用程度是未來國家工業生成先進性的關鍵指標。

2.人工智能在制造領域電氣自動化控制中的實踐

人工智能是而是二十一世紀的關鍵詞匯，在各行各業都具有深遠的影響。在尖端制造領域智能控制技術的應用對于打破技術瓶頸起到了重要的作用。智能控制算法依托計算機強大的處理能力以及海量的數據信息能夠實現對關鍵信息的挖掘，從而對制造設備進行高精確全自動化控制。

2.1數據采集

可靠數據的獲取是智能化制造實現的必要條件，在一些零部件的加工中，能否對零件的外形數據進行實時監測是同種工藝下提升產品質量的關鍵。不過在實際應用中，加工過程產生的數據量是非常龐大的，且在高緯數據中提取有用信息存在很多困難。針對這些問題，相關學者基于互聯網提出了大量的數據采集管理模型以及先進的數據挖掘算法，例如，結合數據可視化技術將各個工序的數據進行解耦統計，并設計出全過程自主更新的數據采樣系統。

2.2優化工藝參數

在對工藝數據進行實時采集后，利用智能算法對數據進行綜合分析，并將分析結果應用在零件生產當中，在這一過程中運用機器學習不斷優化和改進控制精度。機器學習過程類似于構建專家系統，既通過經驗學習不斷吩咐知識庫，用于解決加工過程中特定的問題，對切剪力、轉軸位移等工藝參數進行動態優化。例如，以收集到的數據為基礎結合神經網絡模型，在多次切削工藝后對輸入參數與輸出參數進行學習，構建預測模型，實現預測控制;以工藝參數為優化目標，構建最優控制算法，實現多目標優化。近年來一些智能算法在控制優化當中的研究已經取得了很好的效果，例如粒子群算法、遺傳算法、模擬退火算法、模糊神經網絡等等。總而言之，工藝參數優化是實現先進數控技術與智能制造的重要前提。

2.3智能診斷

在智能制造當中，故障診斷是生產過程自適應能力的重要體現，通過對控制系統的實時監控，以及出現故障的診斷不斷改進加工設備的各項參數。與參數優化模型的構建相似，智能診斷技術同樣借助于大量的數據，通過學習構建完備的機床故障診斷知識庫。例如，專家系統，作為一種基于大量專家經驗知識的智能系統，近年來，在故障診斷領域的應用越來越廣泛。專家系統通過先驗知識對已經發生過的故障情況進行綜合統計，對各種情況下的故障因素進行邏輯判斷，專家模型的學習過程是以故障表現為輸入變量而故障原因為輸出的。當機械加工制造設備出現故障時，系統就可以根據故障表現對原因進行推理，從而得出相應的結論。不過，這種方法是建立在先進的智能算法之上，因此系統的建立需要技術人員具備深厚的學術功底，系統最終的預測效果受人員因素影響較大。又如基于模糊神經網絡的故障診斷能夠對任意非線性關系進行高精度擬合，但是神經網絡參數缺乏具體的物理意義。模糊系統以“if-then”的形式將輸入空間進行模糊劃分，通過合理的模糊規則制定，形成輸入與輸出的判斷準則，在處理不確定性問題是具有很大的優勢，但是模糊系統缺乏自學習能力，其隸屬度函數參數一旦確定后就不能改變，模糊系統與神經網絡結合構成模糊神經網絡能夠實現兩者的優勢互補。在機械制造設備故障診斷應用中使用模糊神經網絡建立診斷系統實質是基于輸入輸出關系建立一個黑箱模型，與專家系統不同，模糊神經網絡不需要大量的先驗知識，模型完全是基于海量數據進行訓練，通常將各種機械設備故障時的參數表現作為輸入，將各種故障原因的可能性因子作為輸出。應用建立好的模糊神經網絡進行故障診斷時，一旦某一部件運行參數發生波動，模型就會自動給出可能導致的故障情況以及發生故障的原因。

3.結束語

綜上所述，人工智能對于未來電氣自動化控制技術的發展的確具有深遠影響，本文依托當前計算機技術條件，對其在電氣自動化控制中的具體實踐前景進行了粗淺分析，希望對行業進步有所借鑒。當然，對于更加深入的理論研究還需要廣大學者投入更多的精力。

參考文獻

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