席得純

摘要：隨著人工智能的不斷完善和發(fā)展，使其具有了更強(qiáng)的實(shí)用性，能夠分別應(yīng)用在工業(yè)、自動化等多個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，并且有著較快的更新速度。本文首先對于人工智能技術(shù)的含義和優(yōu)勢進(jìn)行分析，從而對于人工智能技術(shù)在電氣控制領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行探究。

關(guān)鍵詞：電氣自動化控制;人工智能技術(shù);應(yīng)用探究

引言：

隨著我們國家社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，電氣自動化也在不斷面臨著各式各樣的挑戰(zhàn)，以往的控制方式已經(jīng)無法符合當(dāng)前的市場環(huán)境需求，在人工智能加入其中以后，電氣控制得到了進(jìn)一步的創(chuàng)新發(fā)展，并提升了工作的效率和運(yùn)行的穩(wěn)定程度。從目前來看，智能技術(shù)已經(jīng)成為電氣控制未來發(fā)展的重點(diǎn)內(nèi)容。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其逐漸在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中得以應(yīng)用，電氣設(shè)備領(lǐng)域也不例外。電氣自動化通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使其自身獲得顯著的進(jìn)步，可以說人工智能技術(shù)已經(jīng)成為了當(dāng)前電氣設(shè)備控制未來發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

1.人工智能技術(shù)特點(diǎn)

人工智能技術(shù)屬于技術(shù)科學(xué)中的一種，具有十分寬廣的研發(fā)領(lǐng)域，主要任務(wù)在于對人的智能進(jìn)行模擬和開發(fā)以及應(yīng)用，從而通過人工智能技術(shù)來完成一系列較為復(fù)雜的工作。

對于電氣控制來說，人工智能的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在它的算法應(yīng)用上，這里所說的算法主要包括神經(jīng)和模糊算法等等。通過這些算法的應(yīng)用，可以對缺乏控制對象的模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。進(jìn)而通過多種方式來對其進(jìn)行分類，以便對其進(jìn)行后續(xù)的開發(fā)過程。另外，通過人工智能技術(shù)所形成的函數(shù)相較于以往的常規(guī)函數(shù)來說也有著較大的優(yōu)勢。首先，在對其進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，無需完成對象的模擬控制，即便控制對象具有一定程度的不確定及不穩(wěn)定因素，也能夠有效的符合控制要求。其次，其具有較強(qiáng)的靈活性，可隨時(shí)對其進(jìn)行調(diào)整，從而使其能夠跟上新的數(shù)據(jù)信息變化，且不會受到驅(qū)動設(shè)備的影響，以提升計(jì)算的準(zhǔn)確率。最后，通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠有效的降低人工費(fèi)用的花費(fèi)，在進(jìn)行設(shè)計(jì)的過程中，無需專家來進(jìn)行參與，而只需對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。同時(shí)，因?yàn)槠渌哂休^強(qiáng)的抗干擾能力，所以某些以往無法解決的問題現(xiàn)在也能夠有效的去解決。

2? 人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究

從當(dāng)前的情況來看，在電氣控制系統(tǒng)中融入人工智能，能夠賦予其更多的功能，并幫助其更好的完成優(yōu)化過程，這充分體現(xiàn)了人工智能在電氣控制領(lǐng)域當(dāng)中所具有的價(jià)值和效用。以下將會對人工智能在電氣控制系統(tǒng)中的自動化設(shè)備和日常操作以及電氣控制、故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行研究，以為大家對于人工智能技術(shù)在電氣控制系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用能夠得到進(jìn)一步的了解。

2.1 在自動化設(shè)備中的應(yīng)用

電氣控制具有非常高的復(fù)雜性，所涉及到的學(xué)科領(lǐng)域較多，因此在對其設(shè)備進(jìn)行操作的過程中。需要操作人員具備一定的業(yè)務(wù)能力和足夠的專業(yè)知識，一旦操作人員因?yàn)橹饔^或者客觀原因而出現(xiàn)操作問題，那么就會造成一定的損失或事故。為了防止因人工操作失誤而造成損失的情況出現(xiàn)，可利用人工智能來輔助或者替代人工來完成電氣設(shè)備的操作。具體來看，首先需要利用電腦編程來實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的人工智能控制，通過人工智能控制來有效避免人工操作事故的出現(xiàn)，并降低了操作成本，提高了操作效率[2]。其次，通過在設(shè)備中融入人工智能，也為設(shè)備的運(yùn)行創(chuàng)造了一個(gè)更加良好的運(yùn)行環(huán)境，確保設(shè)備的運(yùn)行具備了更強(qiáng)的科學(xué)性。

2.2 在電氣控制過程中的應(yīng)用

（1）模糊控制。這里所說的模糊控制，是以模糊語言和推理為基本依據(jù)，并把專家經(jīng)驗(yàn)作為基本規(guī)則，把控制對象通過以模糊模型為基礎(chǔ)，通過控制器來實(shí)現(xiàn)對于電氣的控制。模糊控制屬于自動化的控制系統(tǒng)，以模糊邏輯規(guī)則為依據(jù)來將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)搭建成為一個(gè)具有反饋渠道的環(huán)形結(jié)構(gòu)數(shù)字控制系統(tǒng)。

（2）專家控制。專家控制以專家理論為依據(jù)，通過與理論技術(shù)的結(jié)合來完成人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。因此，在電氣控制中采用專家控制人工智能技術(shù)，具有靈活性好、適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠根據(jù)工作環(huán)境的變化來對控制器進(jìn)行隨時(shí)調(diào)整，從而提升電氣設(shè)備的運(yùn)行效率。

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是以人類大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動方式為依據(jù)來進(jìn)行建模。從目前的情況來看，由于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究領(lǐng)域較為廣泛，且技術(shù)也愈發(fā)成熟，所以該技術(shù)在電氣控制中有著較好的應(yīng)用效果[3]。

2.3 在日常操作中的應(yīng)用

隨著社會經(jīng)濟(jì)和工業(yè)的高速發(fā)展，人們的日常生活與電氣設(shè)備也有了更加緊密的聯(lián)系。在進(jìn)行電氣設(shè)備日常操作過程中，一般來說對于操作流程都會有著十分嚴(yán)格的要求。在以往的日常操作流程當(dāng)中，由于其所具有的復(fù)雜性較高，所以操作時(shí)間也更長，并且發(fā)生操作失誤的幾率也相對較大，從而造成較為嚴(yán)重的損失。因此，日常操作通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使其操作過程得以大大的簡化，從而提升了日常操作的效率。另外，通過對人工智能的應(yīng)用，也有效避免了因人工操作失誤帶來的損失，從而進(jìn)一步提升了日常操作過程的穩(wěn)定性和安全性。

2.4 在故障診斷中的應(yīng)用

人工智能同樣也在電氣設(shè)備的故障診斷過程中有著重要的應(yīng)用。設(shè)備在平時(shí)的日常運(yùn)行過程中，一旦變壓器因?yàn)槎喾N因素而出現(xiàn)故障的情況，那么就會對整個(gè)設(shè)備的正常運(yùn)行形成較大的阻礙。同時(shí)在對故障的檢測和維修方面也有著較大的難度。在以往的電氣自動化設(shè)備故障診斷過程中，主要是通過對變壓器油的分析來對其故障進(jìn)行診斷，一方面由于診斷的方式較為復(fù)雜，所以診斷的準(zhǔn)確率也較低。另一方面診斷所需要花費(fèi)的人力物力和時(shí)間成本也較大。如果診斷錯(cuò)誤，那么會對設(shè)備運(yùn)行造成極大的負(fù)面影響。因此，通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠有效的實(shí)現(xiàn)故障診斷的自動化，從而提升了診斷的準(zhǔn)確度，為下一步的維修工作提供便利條件。

3? 結(jié)語

科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，為人們的日常生活帶來了巨大的改變，人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用，進(jìn)一步推動了人類文明的發(fā)展。人工智能作為這個(gè)時(shí)代最為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)中的一種，在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域中都有著非常大的應(yīng)用價(jià)值。電氣控制通過將人工智能融入其中，從而實(shí)現(xiàn)了對其控制方式的改善，進(jìn)入提升其自身的運(yùn)行效率，并降低了其運(yùn)行所需投入的成本。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李飛.論電氣自動化控制中人工智能技術(shù)[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì)，2018（11）：435.

[2] 張浩洋.人工智能在電氣自動化中的應(yīng)用[J].科技傳播，2018，10（2）：95-96，149.

[3] 解維增，黃濤，張鵬，等.電氣自動化中的人工智能應(yīng)用研究[J].電力系統(tǒng)裝備，2018（1）：136-137.