人工智能在電氣自動化控制中的應用

武超超

（吉利動力總成有限公司 浙江省義烏市 322003）

從宏觀層面來看，工業制造水平顯著提升的一個重要標志就是電氣自動化控制技術的廣泛應用，借助電氣自動化控制技術打破傳統工業制造模式在工作時間以及工作空間等方面的限制。盡管電氣自動化控制具有良好的應用前景，但由于此項技術常處于發展階段，因此還存在很多不足，如何對電氣自動化控制技術進行優化已經成為工業行業從業人員重點關注的問題。而AI 技術的出現為電氣自動化控制技術的發展提供了巨大的幫助作用，通過將AI 技術與電氣自動化控制進行深度結合，有效提升自動化控制參數精度，確保電氣自動化控制技術能力發揮出應有的效用。

1 AI技術概念厘定

想要了解電氣自動化控制與AI 技術的結合問題，先要弄清楚AI 技術基本概念。AI 技術的發展路基與機器人技術發展路徑具有很強的相似性，其主要應用目的均為輔助人類開展生產活動，完成一些無法以人工方式進行或者人工工作效率較低的工作。從抽象層面來看，所謂的AI 技術就是讓計算機能力模擬人類大腦的邏輯思維方式去處理各種問題，同時借助計算機技術強大的算力，使得人工智能系統能夠在很短的時間內完成對于復雜問題的分析，快速得出與人類思維相似的結論，將該結論轉化為數字信號傳輸給控制系統進而指揮終端設備進行工作[1]。AI 技術并不是一項單一的計算機技術，而是由多種不同科學技術組合而成的技術集合，其中主要包括信息處理系統、神經網絡科學以及自然科學等，借助這些技術AI 技術實現了“深度學習”功能，無論是在研發端還是生產端都大幅度提升了工作效率。

2 電子自動化控制與AI技術結合的優勢

2.1 提升參數精度

電氣自動化控制與AI 技術的結合，可以借助AI 技術對電氣自動化設備依照預先設定好的程序工作，借助這種方式確保工業生產活動能夠嚴格依照相關規定有序進行。利用AI 技術代替傳統人工，使得電氣自動化控制工作全程均無需工作人員介入，一方面能夠節省大量人力資源，另一方面可以有效避免由于人為工作失誤而造成的控制精度誤差。依靠預先制定好的程序，電氣自動化控制能夠實現在高強度工作的環境下有效控制參數誤差，提升品控[2]。此外，利用AI 技術代替人工還能夠實現對于電氣自動化生產工作的全天候控制，使得生產線能夠在確保產品質量的基礎上不間斷生產，提升生產效率。

2.2 節省人工成本

電氣自動化控制技術的出現使得工作人員能夠在繁重的重復勞動中徹底解放出來，大幅度降低了生產工作強度，同時也有效避免帶電生產環境以及各種大型機械設備對工人的安全威脅。而在實際應用電氣自動化技術過程中，由于需要采用人工控制的方式對電氣自動化控制技術進行管理，因此無法避免在控制工作中出現控制誤差或者控制失誤。這種背景下，采用AI 技術代替人工工作模式，能夠確保每一條對于電氣自動化設備發出的控制指令都精準無誤，使得電氣設備能夠始終依照生產規范工作，提升設備工作效率的同時降低人力資源成本，為企業爭取到更大的利潤空間。

2.3 提升工業生產效率

除了能夠大幅度壓縮人工成本以及提升控制參數精度之外，AI技術與電氣自動化控制的結合還能夠有效提升生產效率。傳統工業生產模式中，電氣自動化技術的應用范圍較為單一，僅在產品生產環節使用此項技術，并沒有覆蓋設備控制領域。這種背景下，故障維修、設備維護以及故障預防等工作均采用人工方式進行，一旦人工工作中出現了紕漏會影響電氣設備的正常運行，導致生產效率降低。而借助AI 技術能夠全面、高效地收集電氣設備運行工作中產生的各種數據，并通過AI 技術內置的信息處理模塊對數據進行高效分析與整理，通過這種方式及時排查生產線中可能存在的隱患，幫助相關工作人員對該隱患進行妥善處理，確保電氣自動化控制系統始終處于良好的工作狀態當中，提升生產效率。

3 AI技術在電氣自動化領域中應用的具體方式

3.1 神經網絡

神經網絡系統在AI 技術中得到了廣泛應用，該系統的工作原理是將原本處于分散狀態的各種子系統（神經元系統）整合為一個整體。伴隨著AI 技術的不斷進步，神經網絡控制系統已經建立了廣泛的應用平臺，逐漸成為電氣自動化控制系統信息傳輸的一種重要載體。實際運行過程中，神經網絡控制訓練計算方法是頻繁使用的一項功能，實現相關組件之間的傳遞與交互，借助神經網絡控制訓練計算逐步提升電氣自動化控制系統運行效率，發揮其自身特點與優勢。實際開展生產活動過程中，工作人員可以借助神經網絡控制系統檢查和判斷電氣自動化設備是否出現故障，實現對于電氣自動化設備的有效管理[3]。

3.2 專家系統

專家系統主要是基于相關電氣專業知識，在實際工作中直接控制龐大的數據控制組查找故障范圍，并深入分析出現故障的原因，確定故障發生的具體位置，提供故障處理意見。基于行業專家以及技術骨干豐富的專業知識和長期的實踐經驗，提供處理故障的最佳方案。在此過程中，必須著重于對情況的分析和對故障位置的預測，以便系統可以更具體地向員工展示故障問題，并且可以通過專業技術手段妥善地解決問題[4]。專家系統可以在許多領域中使用并取得了良好的效果，顯示其自身具備強大的故障排除能力以及良好的使用前景，確保電氣自動化控制技術能夠發揮出應有的作用。由于專家系統仍處于發展階段，因此仍需要對專家系統進行不斷的優化與改良，需要在使用過程中不斷對其進行更新，以便專家系統能夠更好地發揮其價值[5]。

3.3 思維模擬

對電氣自動化控制系統進行優化升級過程中，AI 技術的應用可以展現其強大的知識積累以及深度學習能力。通過系統本身內嵌的數據分析模型，相關工作人員可以加強對于電氣設備的控制力度，結合AI 技術基本知識，制定科學合理的電氣控制方案，并基于AI技術強大的想象力，可以隨時優化整個系統的控制效率并提高其自動化程度[6]。此外，基于AI 技術所形成的神經網絡結構能夠讓計算機系統模擬人類的思維邏輯模式，通過深度學習以及模擬演算，嘗試對電氣設備工作過程中可能出現的各種異常情況進行模擬，并結合生產活動實際情況制定針對每一種異常情況的解決方案。在此基礎上評估各個方案的應有效果并對每一個評估結果進行橫向對比，最終篩選出優秀處理方案。借助AI 技術思維模擬功能有效降低了人工工作強度，提升電氣自動化控制效率[7]。

3.4 故障診斷系統

故障診斷系統作為電氣自動化控制中的重要組成部分，一直以來都是相關從業人員重點研究內容，而AI 技術的逐步成熟為故障診斷系統的發展提供了充足的動力。例如神經網絡技術與專家系統就能夠被高效地應用于故障診斷系統當中，借助這種方式實現對于故障信息監測以及電氣設備運行狀態監測工作的統一化管理，確保電氣自動化控制系統可以穩定運行。嘗試在電氣自動化控制系統中融入AI 技術防止該系統在運行過程中出現突然宕機的情況，影響工作效率。開展故障診斷工作過程中，電氣自動化控制系統中的發電機、變壓器等設備起到了十分關鍵的作用，與其他電氣系統相比電氣自動化控制系統的內部結構更為復雜，其功能模塊更為豐富[8]。這種背景下若電氣自動化控制系統出現了故障，很難及時檢測出現故障的具體原因。由于電氣自動化控制系統涉及的范圍較廣，若采用傳統故障診斷方式無法快速尋找到故障發生原因，相關工作人員需要花費很多時間來尋找故障點才能確保電氣自動化設備能夠正常進行。而采用AI 技術對故障診斷系統進行升級，能夠高效處理復雜的系統故障問題，同時可以幫助相關工作人員快速判斷導致故障的直接原因，并結合以往故障修復記錄以及設備實際工作情況，制定具有高度可執行性的故障解決方案。此外，AI 技術能夠輔助相關工作人員自動篩選故障原因，使得故障診斷時間大幅度減少，確保電氣自動化設備能夠快速恢復正常。若電氣自動化設備故障發生的原因屬于軟件自身存在的缺陷，則可以通過處理此故障問題直接使用AI 技術來更新系統故障，通過這種方式優化工作模式。例如，某公司電氣自動化生產系統工作過程中，故障診斷系統突然發出故障信息，此時AI 技術將對故障因素做出響應，并向相關工作人員發出故障原因信號[9]。AI 技術判斷故障原因是電氣自動化設備油箱發生泄漏導致變壓器出現故障，在確定故障發生原因之后可以對此問題制定相應的解決方案。這里需要注意的是，若電氣自動化設備發生該故障，相關工作人員需要在第一時間切斷設備電源，借助這種方式確保在故障排除過程中不會發生次生問題。該企業相關工作人員只用時15 分鐘就成功修復了由于油箱漏油而出現的變壓器故障問題，計算機系統又恢復了正常。對于公司而言，AI 技術在故障診斷系統中的應用大幅度降低了由于設備故障而造成的損失，同時有效提高了工業生產工作效率以及產品質量，這表明AI 技術在電氣自動化控制系統中的作用不可低估[10]。

3.5 綜合控制系統

站在客觀的角度來分析AI 技術，將AI 技術與電氣自動化控制系統進行融合，具有明顯的瞬變性特點。想要充分發揮AI 技術在電氣自動化控制系統中的優勢，就要嘗試基于專家系統構建針對電氣自動化控制的綜合控制系統。例如，借助轉接系統對電氣自動化系統中各種模塊以及子系統進行匯總與分類，通過這種方式對程序進行優化與升級。某電力企業為了提升工作效率，決定引進電氣自動化控制系統，該系統中共含有6 個機柜，并將方向型保護模式設定為主要工作模式，通過這種方式提升電力企業對于電力生產以及輸送等工作環節的控制力度。由于電力生產以及輸送工作具有一定的復雜性與危險性，一旦某一個工作環節出現了問題，想要讓電力系統恢復正常需要花費大量的時間與精力。傳統管理模式下，相關工作人員需要對6 個機柜進行逐一檢查，以此來尋找發生故障的具體節點，這種檢修方式效率較低且可能出現工作失誤。為了解決這一問題，企業積極引入AI 技術，借助AI 技術實現對于6 個機柜的綜合控制，提升故障維修效率[11]。

4 結束語

AI 技術與電氣自動化控制系統的融合，能夠有效提升參數精度并節省人工成本。因此實際工作中，需要從神經網絡、專家系統以及思維模式等方面提升AI技術與電氣自動化控制系統融合效率，為工業行業健康發展保駕護航。