淺析人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用

黃磊

【摘? 要】科學(xué)技術(shù)背景下，行業(yè)電子信息和智能化程度越來越高，促進了人工智能技術(shù)的發(fā)展。電氣自動化控制系統(tǒng)中，也逐漸引入人工智能技術(shù)。論文闡述了人工智能技術(shù)的內(nèi)容、特點，并分析了電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用途徑和發(fā)揮的作用，以供參考。

【Abstract】Under the background of science and technology， the degree of electronic information and intelligence in the industry is getting higher and higher， which promotes the development of artificial intelligence technology. Artificial intelligence technology has been gradually introduced into the electrical automation control system. This paper expounds the content and characteristics of artificial intelligence technology， and analyzes the specific application ways and functions of artificial intelligence technology in electrical automation control system， for reference.

【關(guān)鍵詞】人工智能;電氣自動化控制;設(shè)備應(yīng)用

【Keywords】artificial intelligence; electrical automation control; equipment application

【中圖分類號】TM76;TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）02-0173-02

1 引言

人工智能是在經(jīng)濟迅速發(fā)展階段產(chǎn)生的，結(jié)合了自然科學(xué)與社會科學(xué)的內(nèi)容，是一項新的技術(shù)科學(xué)，主要研究人工智能理論方法以及開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)。可以說，人工智能技術(shù)是社會科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。這項技術(shù)的有效運用在現(xiàn)代化工業(yè)建設(shè)中發(fā)揮了重要作用，為工業(yè)化發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。當(dāng)前階段，我國運用人工智能技術(shù)尚不成熟，還需要充分地研究和拓展應(yīng)用途徑。社會發(fā)展中，人工智能技術(shù)的加入為社會建設(shè)打下了良好基礎(chǔ)，提升了現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展水平，成為電氣自動化控制的新的技術(shù)方向。

2 人工智能技術(shù)的內(nèi)容、特點

作為新興技術(shù)科學(xué)語言，人工智能擁有較為廣泛的研究領(lǐng)域，是計算機科學(xué)的重要分支，涵蓋機器人、語言識別以及圖像識別等研究應(yīng)用方向。人工智能的產(chǎn)生的意義在于研究和開發(fā)拓展人類智能的理論、應(yīng)用方法等，勝任復(fù)雜的、無法采取人工方式完成的任務(wù)。現(xiàn)階段，人工智能研究發(fā)展迅速，已經(jīng)應(yīng)用于運動控制、工業(yè)過程控制、電子與計算機技術(shù)、信息處理等領(lǐng)域中，在應(yīng)用過程中不斷地更新?lián)Q代。由于人工智能屬于自然與社會科學(xué)的交叉性學(xué)科，因此會涉及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)等領(lǐng)域，模擬人的思維信息過程，完成智能搜索等其他具有難度的工作。

3 人工智能控制器的優(yōu)勢

電氣自動化控制系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用大多體現(xiàn)在人工智能控制器的使用上，系統(tǒng)的優(yōu)勢特點也體現(xiàn)在這一點。在算法和控制器上，人工智能技術(shù)下的控制器算法優(yōu)化，作用更加突出。其中發(fā)揮關(guān)鍵作用的算法有模糊理論算法、神經(jīng)算法、遺傳算法等，可以應(yīng)用于沒有控制對象的模型上。針對電氣自動化設(shè)備分類的過程中，人工智能控制器采取了不同的方式開發(fā)，具體的優(yōu)勢如下：首先，人工智能控制器不需要采取模型控制的方式，實際控制的對象即使有很多不確定因素，都能最大程度地滿足控制要求;其次，在使用的過程中可以不斷地完整，靈活性較強，且人工智能控制器不會受到其他驅(qū)動器的影響，從而保證數(shù)據(jù)計算的精準(zhǔn)性;最后，這項控制器的使用避免了較大的人力和物力支出。設(shè)計的過程中無需專家參與，只需要執(zhí)行數(shù)據(jù)分析即可。由于人工智能控制器的適應(yīng)性較高，計算準(zhǔn)確，功能強大，能夠解決很多常規(guī)方法所不能解決的問題。

4 電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用智能化技術(shù)的意義

電氣自動化控制領(lǐng)域中，引入人工智能技術(shù)是為了進一步提升電氣自動化產(chǎn)品的質(zhì)量，在節(jié)約資源的基礎(chǔ)上保證安全生產(chǎn)。實際工業(yè)生產(chǎn)的過程中，受到多方面因素的影響，有各種各樣的問題存在，運用傳統(tǒng)方式無法達到電氣化控制的效果，這時人工智能技術(shù)的運用就發(fā)揮了重要作用。一些生產(chǎn)系統(tǒng)在執(zhí)行操作的過程中會根據(jù)產(chǎn)品的特點改變操作，但常常面臨重重阻礙和問題，人工智能技術(shù)的運用能夠處理相關(guān)問題。實際的生產(chǎn)系統(tǒng)運行中，會出現(xiàn)大量的模糊信息，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)無法對這部分信息進行有效利用，造成了嚴重的資源浪費。人工智能技術(shù)支撐下的控制系統(tǒng)，能夠分析模糊信息中的有用信息，預(yù)防電氣自動化系統(tǒng)的隨機性故障，作出緊急且有效的處理。

5 人工智能技術(shù)在電子自動化控制中的應(yīng)用途徑

行業(yè)發(fā)展中，引入新的技術(shù)方式，對電氣自動化控制的要求也越來越高。在信息技術(shù)發(fā)展的背景下，融合電氣自動化技術(shù)和人工智能技術(shù)已經(jīng)成為時代發(fā)展的必然趨勢，且兩項技術(shù)融合發(fā)展在解決復(fù)雜控制問題上發(fā)揮了重要作用。在沒有人力資源干擾的情況下，根據(jù)生產(chǎn)需求開啟智能化自我控制和程序分析是人工智能技術(shù)的應(yīng)用方向。電氣自動化控制系統(tǒng)中采取的控制方式為以下三種。

5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種經(jīng)驗?zāi)Ｐ停歉鶕?jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能建模的。當(dāng)有機體中的神經(jīng)元感受到外部刺激時，會作出本能的反應(yīng)，在相關(guān)的神經(jīng)元中輸入感受的外部刺激信息。信息的輸入和輸出是一種非線性的生理活動。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的過程中，運用人工智能可以在活生物體生理活動的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個適用于機械化操作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由多個零部件和層次結(jié)構(gòu)組成的。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接在一起構(gòu)成了人工智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，滿足操作需求。輸入信息的方式借鑒了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上所建立的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有其他系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)所不具備的優(yōu)勢，信息處理的效率和質(zhì)量都是上乘的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其他構(gòu)成部分與處理單元相接。為了最大程度地模擬大腦功能，在神經(jīng)科學(xué)學(xué)科研究的基礎(chǔ)上提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型只是相關(guān)功能的模擬，因此并不能完全做到反映大腦功能。在處理信息的過程中，這種系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)比較依靠神經(jīng)元之間的交互，而儲存信息則依靠的是不同網(wǎng)絡(luò)元素的連接。多個神經(jīng)元連接在一起形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，處于系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個神經(jīng)元都具有接收輸入信號的作用。不僅如此，根據(jù)特定規(guī)則，能夠更改信號輸入和輸出的方向，向外輸出信號。正是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中有成千上萬個神經(jīng)元，因此在連接上復(fù)雜性特征明顯。不同神經(jīng)元在信息傳遞的過程中呈現(xiàn)出非線性特征，輸入和輸出信號間搭建不同關(guān)系，并根據(jù)這些關(guān)系形成了一個又一個模型，將機理模型難以精準(zhǔn)描述出來的客觀規(guī)律和必要聯(lián)系予以顯示。當(dāng)前階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制發(fā)展趨于人工智能化，因此在電氣自動化中能夠發(fā)揮作用，實現(xiàn)合理運用。

5.2 專家控制

結(jié)合傳統(tǒng)控制理論的基礎(chǔ)上，重新規(guī)劃和設(shè)計了專家系統(tǒng)，為整個系統(tǒng)的有效運作提供保障，實時監(jiān)測，有效控制。智能控制領(lǐng)域的著名專家定義了人工智能專家控制系統(tǒng)為高水平的應(yīng)用專家系統(tǒng)，基于人類專家知識經(jīng)驗學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上建立的控制系統(tǒng)。從中了解到，專家控制系統(tǒng)運行的前提是較為完善的專家系統(tǒng)技術(shù)。為了提高專家系統(tǒng)知識的獲取能力，要著重解決系統(tǒng)運行過程中存在的問題。事實上，運用智能算子進行推理的過程中可以借助語義網(wǎng)絡(luò)等其他表達形式。使用專家控制推理機制時，采用正向推理很難滿足需求，因此要借助多項推理的方式更好地實現(xiàn)專家控制策略。

5.3 模糊控制

人工智能系統(tǒng)中，模糊控制器是發(fā)揮模糊控制作用的關(guān)鍵部分，在信息分析和控制應(yīng)用上也有效果。事實上，控制器的類型多樣化，不可避免地會被系統(tǒng)狀態(tài)等規(guī)則性因素影響。模糊控制系統(tǒng)與其他控制系統(tǒng)的主要區(qū)別在于，依靠理論知識表示和規(guī)則推理的語言型，具有模糊量化處理，模糊推理和非模糊化推理的功能。通常情況下，模糊控制器要從被控制對象層面得到數(shù)字信息，借助數(shù)據(jù)模型的控制器，將數(shù)學(xué)信號轉(zhuǎn)換為模擬信號，然后進行有效傳輸。電平轉(zhuǎn)換和A/D轉(zhuǎn)換與D/A轉(zhuǎn)換共同服務(wù)于I/O接口裝置。執(zhí)行結(jié)構(gòu)包括交流和直流電動機，伺服電動機以及步進電動機等。除此之外，模糊控制系統(tǒng)的對象受到的限制減少，生產(chǎn)對象、生物和社會活動都在其范圍內(nèi)，形式變化是多樣的。無非是確定性的，是單變量的還是多元的，是否有遲滯都沒有關(guān)系，更不用說是線性還是強耦合性。由于一些受控制對象的數(shù)學(xué)模型較為復(fù)雜，提供的運算結(jié)果不精確，在這樣的情況下使用模糊控制更有效。事實上，監(jiān)控設(shè)備本身就是一個傳感器，因此可以在各種控制過程的受控對象和受控數(shù)量之間轉(zhuǎn)換電信號。控制的主要方向為速度、溫度和壓力等物理性因素。模糊控制系統(tǒng)中，傳感器的作用尤為重要，它的質(zhì)量和系統(tǒng)工作的質(zhì)量息息相關(guān)。基于上述內(nèi)容，在選擇傳感器的過程中，要關(guān)注到質(zhì)量和精準(zhǔn)度上，并根據(jù)工作要求進行合理選擇。

6 結(jié)語

由上文可知，各個行業(yè)和領(lǐng)域發(fā)展中，都逐漸采用了人工智能技術(shù)，這項技術(shù)的廣泛性運用意味著人工智能的發(fā)展迅速。運用于電氣自動化控制過程中提高了生產(chǎn)效率，同時是促進企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要方式。我國的電氣工程也在不斷發(fā)展完善，未來的工程建設(shè)中會全面應(yīng)用人工智能系統(tǒng)，朝著標(biāo)準(zhǔn)、智能化方向發(fā)展。除此之外，采取人工控制電氣設(shè)備的方式會在生產(chǎn)過程中逐漸被淘汰，人工智能技術(shù)會進一步改善企業(yè)的生產(chǎn)效益和產(chǎn)品質(zhì)量，讓企業(yè)在市場競爭中擁有強大的企業(yè)競爭力，創(chuàng)造更高的經(jīng)濟效益。

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