李昶志
(陜西省公共資源交易中心,陜西西安 710061)
近年來,我國的科學技術(shù)日漸進步,這一技術(shù)發(fā)展趨勢帶動了人工智能、自動化控制等技術(shù)的發(fā)展,也同步擴大了技術(shù)應用范圍和空間。在自動化控制領域,人工智能技術(shù)的應用實現(xiàn)了控制模式的轉(zhuǎn)變,使得控制呈現(xiàn)出智能化特征,在提升生產(chǎn)效率的同時也創(chuàng)造了更高的效益。雖然人工智能在自動化控制中有著極為廣泛的應用,但尚存在一些問題,未來應加大人工智能技術(shù)的創(chuàng)新,徹底克服自動化控制中的技術(shù)局限。
傳統(tǒng)的生產(chǎn)領域,控制作為其中的一個重要環(huán)節(jié),因為存在操作流程、工作內(nèi)容等的巨大限制,在整個控制工作進行時往往會消耗很多的資源,所需要投入的人力成本也相對較大,一旦其中的任何環(huán)節(jié)出現(xiàn)了控制問題,勢必會影響正常的生產(chǎn)秩序,甚至在一些問題嚴重的情況下,生產(chǎn)停滯不前,使得企業(yè)蒙受著巨大的經(jīng)濟和社會損失[1]。因此,傳統(tǒng)的人工控制下,為提高控制可靠性,往往需要保障參與到控制工作中的專業(yè)人員,具有極高的專業(yè)素質(zhì)和技能水平。但隨著當下智能技術(shù)的不斷進步,自動控制領域已然實現(xiàn)了人工智能技術(shù)的應用,綜合來看,人工智能技術(shù)的應用優(yōu)勢十分明顯,可以在控制工作實現(xiàn)對整個人工成本的控制,實現(xiàn)資源的合理優(yōu)化配置。
生產(chǎn)領域?qū)刂乒ぷ鞯馁|(zhì)量有著極高的要求,控制效果影響的不僅僅是生產(chǎn)效率,更會影響到生產(chǎn)質(zhì)量和效益。傳統(tǒng)的控制工作中,因為存在一定的技術(shù)限制,使得在控制工作中需投入巨大的資源,產(chǎn)品質(zhì)量受到控制流程、人員素質(zhì)等的影響,一旦控制人員處于高強度、長時間的工作狀態(tài)下,控制目標往往很難實現(xiàn),也就無法保障產(chǎn)品的質(zhì)量。而隨著人工智能技術(shù)在控制領域中的應用,控制表現(xiàn)出自動化和智能化的特征,不需要過多的人力資源投入,控制流程也就是控制指令執(zhí)行的過程,產(chǎn)品質(zhì)量更能保障。
自動化控制工作中常常會出現(xiàn)各類的故障,這些故障如果得不到及時有效的處理,勢必會影響正常的控制流程實施,引發(fā)一定的安全生產(chǎn)事故。而人工智能在自動化控制中的應用,可以輔助故障診斷,使得診斷更具智能化。當下的生產(chǎn)領域,人工智能技術(shù)下的故障診斷具體體現(xiàn)在發(fā)動機、變壓器或者發(fā)電機等的診斷方面。因為電氣故障的誘發(fā)原因往往具有多樣性,故障診斷和維修的難度系數(shù)較高,為人工智能技術(shù)下,主要是通過模糊理論來進行各種的運行狀態(tài)、參數(shù)等信息分析,也就可以精準地進行故障判定,并在最短的時間內(nèi)定位故障點,減小故障損失[2]。
比如,在變壓器的運行中,常常會出現(xiàn)各種的故障,在傳統(tǒng)的故障判定和處理中,一般是由專業(yè)人員對油氣的收集和分析來進行故障定位的,這種人工方式下的故障判定,往往需要保障專業(yè)人員極高的專業(yè)素質(zhì),整個故障判定的時間消耗比較長,且外部因素可能會影響判定結(jié)果,極易出現(xiàn)錯誤判斷,且故障定位精準度無法保障[3]。而在人工智能技術(shù)下,完全可以精準進行故障類型的判定,當識別出潛在故障以后,可以快速將所得到的故障信息反饋給運維人員,終端控制系統(tǒng)中的報警信息和故障信息現(xiàn)實,可以提醒相應的維修人員快速進行相應的處理,使得故障的影響范圍進一步縮小。
人工智能技術(shù)在自動化控制中還表現(xiàn)出突出的自動化特征,正是因為這一方面的特點,使得人工智能技術(shù)的發(fā)展?jié)摿κ志薮螅厝粠诱麄€行業(yè)的進步。比如,以某電氣工程為例,該建筑高9層,34m,建設面積823m2,在該建筑電氣工程中,設置有專門的電氣設備控制室、電氣存儲室、電氣設備房等,依據(jù)相應的建筑規(guī)定,本工程項目屬于二類高層建筑,最終采用的是樹干放射形式配電,在每個樓層電氣豎井中都要進行相應的配電箱設置,在該配電箱內(nèi)布設各種的電纜。這一建筑電氣下的自動化控制難度系數(shù)相對較高,為提升控制可靠性,需采用自動化控制系統(tǒng),在該系統(tǒng)中將人工智能作為關鍵技術(shù),以此技術(shù)為基礎在系統(tǒng)內(nèi)設置自動報警、環(huán)境探測、設備檢測、語音播報等功能模塊,結(jié)合在建筑電氣系統(tǒng)的運行情況,由該自動化控制系統(tǒng)的各個模塊來負責對系統(tǒng)內(nèi)各個流程和要素的集中控制[4]。具體的控制流程實施中,終端設備可以進行控制指令的下達,控制過程表現(xiàn)出動態(tài)化。
2.3.1 專家控制
專家控制同樣是人工智能技術(shù)應用的具體表現(xiàn),其在具體的實施中,將專家系統(tǒng)理論中融入了控制理論,從原理上來看,為專家經(jīng)驗二次模仿的新型控制技術(shù),在整個的控制工作執(zhí)行中,不僅實現(xiàn)了專家資源的科學利用,更使得控制工作中的人力資源得以減少,人工成本得到了有效的控制。從電氣安全性和可靠性的角度來看,專家控制技術(shù)在控制領域中的應用,使得整個的控制過程表現(xiàn)出良好的自動化特征,也使得控制的靈活性得以增強。
2.3.2 模糊控制
人工智能技術(shù)下的模糊控制,如果要有效發(fā)揮其價值,需在前期的工作中進行模糊語言變量的收集和信息處理,為提高控制可靠性,同樣需在這一工作中適當?shù)匾雽<医?jīng)驗,給模糊控制工作的實施來創(chuàng)造對應的環(huán)境條件[5]。也就是說,從控制系統(tǒng)的工作流程和原理來看,模糊控制實施中,首先應清晰了解關于對象單位的信息,結(jié)合其現(xiàn)有特點、預期所制定的模糊模型,通過相應的控制器選擇和使用,也就可以從根本上保障控制的高效化。
2.3.3 網(wǎng)絡神經(jīng)控制
網(wǎng)絡神經(jīng)控制是人的腦神經(jīng)元模擬和利用,具體的控制工作實施中,控制原理就是在人腦神經(jīng)元的技術(shù)上,進一步拓展與人類相關的行為活動,通過對這些行為活動的模擬,也就可以達到智能控制的目標?,F(xiàn)階段,網(wǎng)絡神經(jīng)控制理論已然在很多的自動化控制中得到了廣泛的使用,未來隨著技術(shù)的不斷進步,這一控制方式將得到更為成功的發(fā)展。
現(xiàn)階段的自動化控制中,已然突破了傳統(tǒng)的控制理念和模式限制,尤其是隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,人工智能技術(shù)在控制領域中的應用,表現(xiàn)出突出的技術(shù)優(yōu)勢,不僅提高了控制的可靠性,更展現(xiàn)出了控制的靈活性,未來隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,自動化控制的水平將顯著提高。