人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

徐天宏

摘要：現階段，電氣技術不斷的融合創新，一次次在現有的基礎上進行優化完善，在融入信息化技術和計算機技術以后，實現了電氣自動化控制，加速工業化的發展進程在實際工作中，人工智能技術的應用，完全可以實現由機械設備代替人工操作，很大程度地促進我國電氣自動化這一高危生產行業的健康發展。

關鍵詞：人工智能技術;電氣自動化;應用

引言：

將人工智能技術融入到電氣自動化中，這是新時期工業生產的重大突破，不但可以提高生產效率，還可以簡化作業流程，幫助操作人員減輕工作壓力。基于此，本文分析該技術的具體應用優勢，最后結合實際情況，從幾個方面對人工智能技術在電氣自動化中的實際應用進行分析研究。

1.人工智能技術的優勢闡述

目前，我國對于人工智能技術方面的研究已經較為深入逐漸形成一個系統，不管是語言專家或者其他社會科學方面的專家，都對此進行深入探索。在工業工程電氣設備運行過程中，應用人工智能技術，不但可以提高電氣設備的整體自動化水平，使得設備操作更為精確，還能夠控制運營成本，節省資金，提高作業效率，從而提升整體的智能化水準。簡單來講，人工智能技術有著四個方面的優勢特征：

（1）有利于參數的調節。相比以往的控制端，應用人工智能技術后的電氣設備使用更為便捷，而且有著極高的可行性。能夠根據相關數據來對參數進行合理設置，最大程度的提高智能函數的性能。

（2）受外界干擾影響小。在實際工作中，電氣設備對于人工智能技術的融合應用要求較少。動態模型的準確性要求并不嚴格，不需要額外設置相關參數，進行作業的環境也比較簡單，即使外界環境比較悉劣，也并不會對人工智能技術的應用效果造成過多干擾。

（3）產品性能具有一致性。在不同工作環節，人工智能技術有著不同的應用。針對一些特殊對象，可以預先進行預先設定，這時應用傳統控制方式同樣有著較好的應用效果但是在對于其他對象的控制情況，難以有效把控。相比傳統控制方法，人工智能技術在對產品性能進行控制過程中，其致性表現非常顯著。不但可以輕松地分辨出系統中的所有數據，還能夠對系統中的某些影響因素進行忽視。由此可見將人工智能技術應用到程序設置階段，可以提高操作的流暢性和便捷性，而且精度也有著較大提升，進一步保障產品性能。

（4）有著非常小的失誤率。上文提高，人工智能技術受到外界干擾很小，并對于動態模型的操作環境和準確性要求比較低。

2.人工智能技術在電氣自動化中的實際應用

2.1人工智能在電氣自動化中實現數據采集處理

現階段，要想實現電氣化自動控制，必須要以大量的數據信息作為基礎。以往的電氣自動化生產主要是以人工操作為主，采集軟件的操作以及數據信息的模型構件也都是依托于人工。以某地區的電力監控工作為例，該地區的電力資源配置工作是一項實時性要求極高的功能，如何將不斷發生變化的電力資源使用情況來進行精準的分析與采集是行業所關注的重點問題，而且如何在此基礎上制定出符合當地電力資源使用標準的配置方案也是一項關鍵工作。所以，可以利用人工智能技術中的計算機算法來將人工數據采集進行替代比如，在對用戶電表數據進行收集時，同樣可以利用爬蟲技術實現管理范圍內的電表數據抓取，采取有效措施將一些無效數據進行去除，并且進入到計算機算法，選取最大值，通過加權計算來求得平均值，使用人工智能技術來對傳統員工的操作進行模擬，應用折現的方式來實現數據的可視化分析。

2.2人工智能實現生產安全監控

在以往的電氣自動化控制過程中，因為機械設備具有定的壽命周期，為了避免一些不必要的問題故障發生，需要安排一些員工來對電氣設備的運行全過程進行實時監管，雖然一定程度上解決了設備運行故障的問題，但是長此以往，會大大降低工作人員的勞動價值，經常會出現員工的有效工作時間少于4個小時的情況，無形中増加企業的運營負擔將多個區域的發電裝置連接到同一個頻段，保障各個區段能夠相互通訊，在此基礎上，構建統一的電子監控設備，如果系統檢測到某一區段的發電機發生故障，其他區段的發電機則會主動承當故障發電機的電力供應。控制中心接收到故障信息，選派專業人員到達現場對發電機故障進行排査，等待問題解決之后，將電氣設備恢復到正常水準，保持工作平衡。除此之外，利用人工智能技術來對作業現場進行安全監控，實現人力資源的最大化利用。建立同類子節點的思想，可以很好的解決電氣自動化控制過程中所存在的安全問題，這也是現代人工智能技術在電氣自動化控制中的實踐應用。

2.3人工智能實現操作控制以及故障錄制

傳統電焊機精度控制過程中，大多采取人工控制參數的方式，通過設備統一完成電鍍操作，但是電鍍產品難以保證相關參數一致，因此選用單一參數來對電鍍精度進行控制，避免產品報廢的情況發生。應用人工智能技術，利用計算機自身的掃描功能來記錄并模仿傳統員工的操作行為，并通過AI算法將所測量的參數傳輸到控制中心，由電鍍系統發送指令，實現自動化電鍍操作，而且等待產品出現后會再一次對其進行掃描，獲取到相關的產品參數，基于計算機技術來進行分析，判斷產品是否需要再次加工。另一方面，在電焊機自我檢修時，由于需要檢修的電焊機數量較多，采取人工的方式會消耗大量人力資源，而且工作效率難以保證。引入算法后，基于大數據思想來安裝分布式機械臂，并對其進行控制編程，讓其對傳統員工的工作行為進行模仿，而且通過掃描儀可以對機械臂的作業全過程進行錄制。

結論：

現階段，人工智能技術還沒有和電氣自動化實現完美融合，仍然需要各電氣企業對自身的業務流程重新審視，大力開展人工智能地開展應用工作，節約生產成本，使得產品精度提高，從而實現經濟效益的快速增長。

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