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摘要：人工智能技术具有自主学习、强化学习等特点，能够完善系统中的缺陷，提高控制稳定性。工业自动化控制系统的要求为，具备很高的运行稳定性，并能够及时发现系统中存在的问题，人工智能能够满足这些要求，提高工业系统的控制精度，在工业中有很高的应用价值。
关键词：人工智能;工业;自动化控制系统;应用
1人工智能发展现状分析
人工智能又被称作机器智能，其涉及到多个学科领域，包括数理逻辑、计算机科学等，是多种学科相互渗透、相互结合的综合性学科。人工智能通过智能信息处理来实现与人类智能行为相似的计算机系统，可以说人工智能是对人类智能的一种仿效和扩展，主要是通过思维模拟而具备理性行动能力。目前，国际人工智能技术的发展已经趋于成熟稳定，我国计算机软件技术也不断提升，已经可以自行开展重大问题的创新研究，而计算机硬件、神经网络及一些辅助学科方面，与发达国家相较还有待进一步深入研究。
2人工智能在工业自动化控制中的应用优势
2.1减少工业自动化控制的人力资源浪费
以往的工业自动化控制只能实现半自动控制，其中还是要不少人力资源的投入，人工智能技术的应用能够节约大部分手工劳动，从而再次解放劳动生产力，减少人力资源投入。而且，人工智能技术只需要通过计算机程序即可对工业自动化控制数据进行分析处理，计算运用。只需几个技术人员操控，就能取得较高的效益。
2.2能够提升工业自动化控制的稳定性
人工智能采用电脑计算操控，避免了大多数外界操控因素。工作人员输入程序后，工业自动化控制会遵行程序运行，从而使整个运行的过程更加稳定，同时能够提升工业自动化的控制质量。
2.3能够提高工业自动化控制的精准性
人工智能技术的工作需要在计算机程序下自动完成，电脑操作过程中都有数据跟踪检测，这样能够降低计算中的误差，从而有效降低工业自动化控制中的失误。如果在整个工业自动化控制系统中，硬件设备没有出现问题，那么人工智能应用技术在工业自动化控制中的应用出现问题机率就会很小。因此人工智能技术在工业自动化控制中的广泛使用，可以有效的提升精准性，提高工业运行的质量。
2.4能够提升工业自动化控制的高效性
工业自动化在控制中需要不少人为控制，在人为控制中难免会引发个人问题，从而引发一系列不必要的操作过程和失误。而人工智能技术能和统一标准的机器配合工作，精准计算控制因素和不必要过程，从而避免失误，达到高效而快捷的控制效果。
3人工智能在工业自动化控制系统的应用方式
3.1人工智能的模糊控制应用
一般工业自动化控制系统中的模糊控制系统，主要包含五个部分，即检测装置、被控对象、执行结构、输入-输出接口、模糊控制器。具体来说，以人工智能为基础的模糊控制系统，其核心部分为模糊控制器，并针对系统的动态静态、被控对象等，分为很多不同类型的控制器。在模糊控制系统运行的过程中，模糊控制器会以输入-输出接口为依托，获取关于被控制对象的相关数据。通过这样的方式，模糊控制系统会对采集的数据，进行处理、转化，最后以模拟信号的形式再传递到被控制对象中。另外，模糊控制系统中的执行结构，主要包括伺服电动机、直流电动机等，从而能够对各种不同的命令信号进行执行。就被控对象来说，不仅可以是工业系统中的设备，也可以对自然对象进行控制，所以不确定性非常明显。模糊控制系统中的检测装置，其功能等同于传感器，主要负责对不同的模拟量进行转化，所以该装置具有较强的重要性，即影响着整个模拟系统的性能。
3.2人工智能的专家控制应用
以人工智能为基础的专家控制系统，其能够优化工业自动化控制系统，提高其整体的性能。简单而言，专家控制系统以专业的技术、知识为依托，并结合先进的计算机系统而形成的实时控制系统。就专业控制系统的核心来说，即为获取知识、表示知识，同时还包括建立知识库、推理机制等。在设计专家控制系统的过程中，需要以求解机制为基础，其模型为：U=f（E，K，I）。其中，模型中的U=（u1，u2，u3|um）;I=（i1，i2，i3|iq）;E=（e1，e2，e3|en），而f表示系统中智能牌子的对应函数。根据上述的模型，并依据人工智能技术的规则，工作人员向控制系统中输入相关参数，完成对相关工业设备的科学控制。需要注意的是，控制效果推理工作需建立在正向推理基础上，设计人员基于对专业知识的应用完成对整个控制系统的科学设计。
3.3人工智能的神经网络控制应用
在神经网络控制系统之中，其实际上是由多个层次组织、元件而构成的，并在大规模并行连接的方式下，形成一个全新的控制网络，从而实现对工业环节的自动化控制目的，并充分发挥了人工智能的优势。在神经网络控制系统设计中，会应用大量控制器件，并建成多个层次的控制组织，在并行连接的基础上构建成专用的控制网络，全面發挥人工智能技术的优势。神经网络控制系统对传感器要求较高，传感器设置在被控对象上，获取设备的运行数据，通过数据反馈和调整控制被控对象运行状态，实际上，神经网络控制系统作为现代控制系统，具备控制信号的多点输入和多点输出特点。在神经网络控制系统中，除了会建成集成度极高的控制中枢，也会建成设备运行参数的数据库，通过对这类数据的分析，构建各个工业设备的控制模型，提高系统的控制精度。另外，为了能够进一步提升控制精度，要在系统中建设更为科学合理的控制程序，提高控制质量，可在神经网络控制系统中融入专家控制系统的设计思想，确保控制程序的合理性，让人工智能控制理念发挥应有作用。就当前的人工智能控制系统的运行质量来看，神经网络控制系统由于具备数据分析速度快、控制精度更高等优势，在工业自动化控制系统中发挥的作用更大，但是这种控制系统的设计复杂度更高。
4结语
综上，人工智能技术是一种现代化综合性高新技术，随着技术的不断完善和成熟，已经开始被应用于自动化控制系统中。人工智能技术不仅为人们的生活带来的便利，也为工业电气领域带来了转机，很大程度地提高了电气自动化控制系统的效用。技术人员要结合自动化控制系统的实际需求，分析人工智能的优势，进而保证应用方式的合理性，提高自动化控制系统的性能，为工作人员的管理提供有价值的参考。
参考文献
[1]吴方兰.人工智能在新闻出版业的应用模式与潜能分析：从选题优化、精准分发到个性化服务[J/OL].新媒体研究，2018（22）：11-15.
[2]姜关胜.人工智能技术在工业自动化控制中的应用问题探讨[J].电子技术与软件工程，2015（20）：150.
[3]谢欣岳.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J/OL].电子技术与软件工程，2019（02）：253.
[4]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2015，09：252.
[5]徐振然.电气工程自动化控制技术的要点分析[J].电子技术与软件工程，2015，23：145～146.
关键词：人工智能;工业;自动化控制系统;应用
1人工智能发展现状分析
人工智能又被称作机器智能，其涉及到多个学科领域，包括数理逻辑、计算机科学等，是多种学科相互渗透、相互结合的综合性学科。人工智能通过智能信息处理来实现与人类智能行为相似的计算机系统，可以说人工智能是对人类智能的一种仿效和扩展，主要是通过思维模拟而具备理性行动能力。目前，国际人工智能技术的发展已经趋于成熟稳定，我国计算机软件技术也不断提升，已经可以自行开展重大问题的创新研究，而计算机硬件、神经网络及一些辅助学科方面，与发达国家相较还有待进一步深入研究。
2人工智能在工业自动化控制中的应用优势
2.1减少工业自动化控制的人力资源浪费
以往的工业自动化控制只能实现半自动控制，其中还是要不少人力资源的投入，人工智能技术的应用能够节约大部分手工劳动，从而再次解放劳动生产力，减少人力资源投入。而且，人工智能技术只需要通过计算机程序即可对工业自动化控制数据进行分析处理，计算运用。只需几个技术人员操控，就能取得较高的效益。
2.2能够提升工业自动化控制的稳定性
人工智能采用电脑计算操控，避免了大多数外界操控因素。工作人员输入程序后，工业自动化控制会遵行程序运行，从而使整个运行的过程更加稳定，同时能够提升工业自动化的控制质量。
2.3能够提高工业自动化控制的精准性
人工智能技术的工作需要在计算机程序下自动完成，电脑操作过程中都有数据跟踪检测，这样能够降低计算中的误差，从而有效降低工业自动化控制中的失误。如果在整个工业自动化控制系统中，硬件设备没有出现问题，那么人工智能应用技术在工业自动化控制中的应用出现问题机率就会很小。因此人工智能技术在工业自动化控制中的广泛使用，可以有效的提升精准性，提高工业运行的质量。
2.4能够提升工业自动化控制的高效性
工业自动化在控制中需要不少人为控制，在人为控制中难免会引发个人问题，从而引发一系列不必要的操作过程和失误。而人工智能技术能和统一标准的机器配合工作，精准计算控制因素和不必要过程，从而避免失误，达到高效而快捷的控制效果。
3人工智能在工业自动化控制系统的应用方式
3.1人工智能的模糊控制应用
一般工业自动化控制系统中的模糊控制系统，主要包含五个部分，即检测装置、被控对象、执行结构、输入-输出接口、模糊控制器。具体来说，以人工智能为基础的模糊控制系统，其核心部分为模糊控制器，并针对系统的动态静态、被控对象等，分为很多不同类型的控制器。在模糊控制系统运行的过程中，模糊控制器会以输入-输出接口为依托，获取关于被控制对象的相关数据。通过这样的方式，模糊控制系统会对采集的数据，进行处理、转化，最后以模拟信号的形式再传递到被控制对象中。另外，模糊控制系统中的执行结构，主要包括伺服电动机、直流电动机等，从而能够对各种不同的命令信号进行执行。就被控对象来说，不仅可以是工业系统中的设备，也可以对自然对象进行控制，所以不确定性非常明显。模糊控制系统中的检测装置，其功能等同于传感器，主要负责对不同的模拟量进行转化，所以该装置具有较强的重要性，即影响着整个模拟系统的性能。
3.2人工智能的专家控制应用
以人工智能为基础的专家控制系统，其能够优化工业自动化控制系统，提高其整体的性能。简单而言，专家控制系统以专业的技术、知识为依托，并结合先进的计算机系统而形成的实时控制系统。就专业控制系统的核心来说，即为获取知识、表示知识，同时还包括建立知识库、推理机制等。在设计专家控制系统的过程中，需要以求解机制为基础，其模型为：U=f（E，K，I）。其中，模型中的U=（u1，u2，u3|um）;I=（i1，i2，i3|iq）;E=（e1，e2，e3|en），而f表示系统中智能牌子的对应函数。根据上述的模型，并依据人工智能技术的规则，工作人员向控制系统中输入相关参数，完成对相关工业设备的科学控制。需要注意的是，控制效果推理工作需建立在正向推理基础上，设计人员基于对专业知识的应用完成对整个控制系统的科学设计。
3.3人工智能的神经网络控制应用
在神经网络控制系统之中，其实际上是由多个层次组织、元件而构成的，并在大规模并行连接的方式下，形成一个全新的控制网络，从而实现对工业环节的自动化控制目的，并充分发挥了人工智能的优势。在神经网络控制系统设计中，会应用大量控制器件，并建成多个层次的控制组织，在并行连接的基础上构建成专用的控制网络，全面發挥人工智能技术的优势。神经网络控制系统对传感器要求较高，传感器设置在被控对象上，获取设备的运行数据，通过数据反馈和调整控制被控对象运行状态，实际上，神经网络控制系统作为现代控制系统，具备控制信号的多点输入和多点输出特点。在神经网络控制系统中，除了会建成集成度极高的控制中枢，也会建成设备运行参数的数据库，通过对这类数据的分析，构建各个工业设备的控制模型，提高系统的控制精度。另外，为了能够进一步提升控制精度，要在系统中建设更为科学合理的控制程序，提高控制质量，可在神经网络控制系统中融入专家控制系统的设计思想，确保控制程序的合理性，让人工智能控制理念发挥应有作用。就当前的人工智能控制系统的运行质量来看，神经网络控制系统由于具备数据分析速度快、控制精度更高等优势，在工业自动化控制系统中发挥的作用更大，但是这种控制系统的设计复杂度更高。
4结语
综上，人工智能技术是一种现代化综合性高新技术，随着技术的不断完善和成熟，已经开始被应用于自动化控制系统中。人工智能技术不仅为人们的生活带来的便利，也为工业电气领域带来了转机，很大程度地提高了电气自动化控制系统的效用。技术人员要结合自动化控制系统的实际需求，分析人工智能的优势，进而保证应用方式的合理性，提高自动化控制系统的性能，为工作人员的管理提供有价值的参考。
参考文献
[1]吴方兰.人工智能在新闻出版业的应用模式与潜能分析：从选题优化、精准分发到个性化服务[J/OL].新媒体研究，2018（22）：11-15.
[2]姜关胜.人工智能技术在工业自动化控制中的应用问题探讨[J].电子技术与软件工程，2015（20）：150.
[3]谢欣岳.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J/OL].电子技术与软件工程，2019（02）：253.
[4]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2015，09：252.
[5]徐振然.电气工程自动化控制技术的要点分析[J].电子技术与软件工程，2015，23：145～146.