人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

摘 要：在電氣自動化控制中，運用人工智能技術能夠增強電氣控制系統的學習能力。基于此，本文從常規電氣控制、故障診斷、制造領域、通用技術發展這幾個角度詳細論述了人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，希望能夠為電氣自動化技術的發展提供助力。

關鍵詞：人工智能;自動控制;工業領域

人工智能技術是指基于人類智能，來構建模擬、延伸、擴展等機械系統功能的一項計算機學科技術，人們將該技術應用到電氣自動化控制中，能夠賦予機械模仿人腦思維的能力，提高其運作效率和準確性，因此，工作者應深入分析該技術的應用方法，并采取有效措施，增強技術應用效果，優化電氣控制水平。

1 在電氣常規自動化控制中的應用

1.1 模糊控制

現階段，在工業生產中應用較為普遍的電氣自動化控制技術屬于技術類型，其只有依賴于按照既定編程規則編制好的軟件，才能實現實際應用，而集成AI技術的電氣自控技術則能夠直接模擬人類的思考和行為，在無需編程的情況下，完成精準的數據處理，呈現出了較強的學習智能特點。在此過程中，模糊控制功能作為AI技術的重要應用功能之一，主要作用于自控系統的統籌和協調，工作者通過模糊控制語句構建的控制器，可以實現對電氣系統的非線性控制，緩解了復雜系統條件下，由于變量過多而導致的系統動態描述問題，提高了電氣常規自動化控制精度，有助于工業生產水平的提升。

1.2 思維模擬控制

在常規的電氣自動控制中，AI技術的應用優勢主要體現在自我學習能力與知識積累兩個方面，工作者借助該技術下的多維度分析數據模型，能夠落實思維模擬控制，并在知識理論的基礎上，確定最優電氣控制方案，賦予電氣自動系統頂級想象力，實現電氣整體系統的實時控制，提升系統運行的自動化水平。此外，在思維模擬控制中，AI技術下的人工神經網絡結構，可以模擬人類打造的邏輯、直觀、頓悟思維能力，同時在系統的運行中仿真出各類可能出現的狀況，然后在各類工況條件的基礎上，提出多個或最佳的處理方案，而且還能對各個方案進行評估，實現常規的自控決策，降低了人工參與的必要性，深入優化了電氣系統自控水平。

2 在故障診斷中的應用

2.1 數據分析

一般來說，AI技術作為一項計算機分支學科技術，其通常擁有強大的計算性能，可以通過全面、綜合性、高精度的數據分析，來及時、準確地發現和反饋故障，縮短電氣系統故障排除時間，增強電氣控制效果。在數據分析方面，AI技術從本質上來講是從云計算、大數據的基礎上開發而成，能夠有效容納和處理電氣系統運行中的各項狀態參數，而且還可以利用自身的模糊控制功能，理清各項數據之間的邏輯關系，然后在數量龐大的數據信息中提煉出故障異常參數，再基于此，對系統故障進行準確的診斷，最后針對診斷結果，借助各項自控功能，來進行故障修復處理，同時將無法自控修復的故障進行預警，深入優化了電氣控制工作的自動化水平。

2.2 隱患問題防控

在電氣故障診斷中，工作者借助AI控制系統與每個電氣過程控制系統的密切連接，能夠構建出一個嚴謹的邏輯控制，使自控系統可以完成復雜的控制任務，提高自控工作效率。在此過程中，AI技術應用的切入點在于電氣運行過程控制元件的簡化，工作者通過AI技術來簡化控制元件，能夠縮短控制系統運行周期，然后針對積累性的隱患問題，進行提前分析，或對電氣系統的運行狀態進行評估預判，進而準確提煉出隱患問題信息，同時，該技術強大的數據存儲、處理能力，還可以將隱患信息、故障信息進行永久記憶，并圍繞故障診斷構建模擬思維框架，提高后續隱患問題防控效率。

3 在制造領域電子自動化控制中的應用

3.1 自主分工協作

在制造業的機械化發展中，電氣自動控制技術水平的高低直接影響著該產業的整體生產效率，因此，人們為了深入推進機械化生產，將AI技術逐步應用到了制造業的電氣自動化控制中，賦予了機械設備自主分工協作的能力，減輕了基層勞動人員的工作強度。在此過程中，AI技術所發揮的效用主要體現在機器人功能上的優化，使工作者可以在無需編程的情況下，實現電氣控制的高度自動化，優化了產品制造效率。以西門子公司研發的雙臂機器人為例，工作者借助AI技術可以直接構建出CAD/CAM模型，使機器人可以通過該模型準確認識到生產任務內涵，并完成多樣化產品的組裝和加工，實現了無編程情況下的自主分工協作，提高了制造業機械作業效率。

3.2 打破人類認知和知識邊界限制

在AI技術下，德國工業4.0、美國工業互聯網、GE的Predix、IBM的PMQ相繼誕生，形成了新的制造業電氣自動化控制技術體系，使該技術得以集成IoT技術、傳感器技術等多項高新信息技術，為自控系統塑造了一個優質的學習體系。在此過程中，由于傳統的自動系統以人類決策為中心，缺乏可靠的感知基礎，導致其自動化水平會受到人類學習、思維能力的限制，因此雖然自控系統性能的進步速度可以緊跟技術的發展，但在人類學習速度低于技術進步速度時，其會受到人類認知和知識邊界的限制。然而，AI技術的研發，賦予了電氣自控系統可靠的感知基礎，為自控系統的決策提供了可量化的依據。

4 在電氣自動化控制通用技術發展中的應用

4.1 模型自動構建功能

在電氣自動化控制中，AI技術的應用，使人們可以通過模型自動構建功能，來實現機械的自動化學習，該技術的通用性。但在此過程中，由于傳統的模型自動構建功能并不會向開發者提供具體的模型內容，因此開發者無法對現有模型進行改進。為此，技術人員基于AI技術，利用其強大的數據存儲、記憶能力，優化了模型自動構建功能，提高了基礎模型的開發速度，有助于電氣自控水平的發展。以Amazon SageMaker Autopilot系統中的模型自動構建功能為例，該系統基于AI技術，構建了特征處理器，支持開發者對模型進行調優以及性能跟蹤，并且能夠其提供50多種不同的模型，同時，還能讓用戶清楚地看到模型中包含的內容，使其能夠快速完成開發，增強了自動控制技術的通用性。

4.2 Deep Graph Library簡化功能

在基于AI技術的電氣自動控制中，神經網絡（GNN）的部署是保障控制系統思維能力正常發揮的關鍵。而現階段，GNN的部署和運行需要開發者在具有數百萬個節點的圖上查找和訓練GNN模型，這部分訓練耗時較長，且難以實現，降低了AI技術下自動控制技術的通用性水平。為此，技術人員研發出了Deep Graph Library簡化功能，使開發者可以應用自動建模功能，并在數小時之內完成GNN的測試部署，提高了AI技術應用程序的構建效率，同時，該項功能還支持已驗證模型打包庫，開發者可以直接將經過測試的GNN模型，集成到應用程序中，增強了自動建模功能的效用，提升了基于AI技術的電氣自動控制技術通用性水平。

5 結論

綜上所述，基于AI技術的電氣自動化控制能夠促進各領域的機械化發展。在自動控制中，AI技術的應用可以保障電氣系統常規運行的穩定性、提高故障診斷的準確性、優化制造業生產效率、強化自控技術通用性，從而促進工業領域的現代化發展。

參考文獻

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作者簡介

潘林（1984-），男，遼寧遼陽人，漢族，碩士，講師，研究方向：電氣自動化。