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摘要：近年来在科技经济进步的促进下，人工智能、电气化高新技术得到广泛和深入的应用。本文从常规电气控制、故障诊断、制造领域、通用技术发展这几个角度分析人工智能技术在电气自动化控制中的应用。
关键词：自动化控制;人工智能技术;电气自动化
近年来在科技进步的推动下，人工智能技术取得很大发展，人工智能技术是指基于人类智能，来构建模拟、延伸、扩展等机械系统功能的一项计算机学科技术，人们将该技术应用到电气自动化控制中，能够赋予机械模仿人脑思维的能力，提高其运作效率和准确性，所以应深入分析该技术的应用方法，并采取有效措施，增强技术应用效果，优化电气控制水平。
1在电气常规自动化控制中的应用
1.1模糊控制
现阶段，在工业生产中应用较为普遍的电气自动化控制技术属于技术类型，其只有依赖于按照既定编程规则编制好的软件，才能实现实际应用，而集成AI技术的电气自控技术则能够直接模拟人类的思考和行为，在无需编程的情况下，完成精准的数据处理，呈现出了较强的学习智能特点。在此过程中，模糊控制功能作为AI技术的重要应用功能之一，主要作用于自控系统的统筹和协调，工作者通过模糊控制语句构建的控制器，可以实现对电气系统的非线性控制，缓解了复杂系统条件下，由于变量过多而导致的系统动态描述问题，提高了电气常规自动化控制精度，有助于工业生产水平的提升。
1.2思维模拟控制
在常规的电气自动控制中，AI技术的应用优势主要体现在自我学习能力与知识积累两个方面，工作者借助该技术下的多维度分析数据模型，能够落实思维模拟控制，并在知识理论的基础上，确定最优电气控制方案，赋予电气自动系统顶级想象力，实现电气整体系统的实时控制，提升系统运行的自动化水平。此外，在思维模拟控制中，AI技术下的人工神经网络结构，可以模拟人类打造的逻辑、直观、顿悟思维能力，同时在系统的运行中仿真出各类可能出现的状况，然后在各类工况条件的基础上，提出多个或最佳的处理方案，而且还能对各个方案进行评估，实现常规的自控决策，降低了人工参与的必要性，深入优化了电气系统自控水平。
2在故障诊断中的应用
2.1数据分析
一般来说，AI技术作为一项计算机分支学科技术，其通常拥有强大的计算性能，可以通过全面、综合性、高精度的数据分析，来及时、准确地发现和反馈故障，缩短电气系统故障排除时间，增强电气控制效果。在数据分析方面，AI技术从本质上来讲是从云计算、大数据的基础上开发而成，能够有效容纳和处理电气系统运行中的各项状态参数，而且还可以利用自身的模糊控制功能，理清各项数据之间的逻辑关系，然后在数量庞大的数据信息中提炼出故障异常参数，再基于此，对系统故障进行准确的诊断，最后针对诊断结果，借助各项自控功能，来进行故障修复处理，同时将无法自控修复的故障进行预警，深入优化了电气控制工作的自动化水平。
2.2隐患问题防控
在电气故障诊断中，工作者借助AI控制系统与每个电气过程控制系统的密切连接，能够构建出一个严谨的逻辑控制，使自控系统可以完成复杂的控制任务，提高自控工作效率。在此过程中，AI技术应用的切入点在于电气运行过程控制组件的简化，工作者通过AI技术来简化控制组件，能够缩短控制系统运行周期，然后针对积累性的隐患问题，进行提前分析，或对电气系统的运行状态进行评估预判，进而准确提炼出隐患问题信息，同时，该技术强大的数据存储、处理能力，还可以将隐患信息、故障信息进行永久记忆，并围绕故障诊断构建模拟思维框架，提高后续隐患问题防控效率。
3在制造领域电子自动化控制中的应用
3.1自主分工协作
在制造业的机械化发展中，电气自动控制技术水平的高低直接影响着该产业的整体生产效率，因此，人们为了深入推进机械化生产，将AI技术逐步应用到了制造业的电气自动化控制中，赋予了机械设备自主分工协作的能力，减轻了基层劳动人员的工作强度。在此过程中，AI技术所发挥的效用主要体现在机器人功能上的优化，使工作者可以在无需编程的情况下，实现电气控制的高度自动化，优化了产品制造效率。以西门子公司研发的双臂机器人为例，工作者借助AI技术可以直接构建出CAD/CAM模型，使机器人可以通过该模型准确认识到生产任务内涵，并完成多样化产品的组装和加工，实现了无编程情况下的自主分工协作，提高了制造业机械作业效率。
3.2打破人类认知和知识边界限制
在AI技术下，德国工业4.0、美国工业互联网、GE的Predix、IBM的PMQ相继诞生，形成了新的制造业电气自动化控制技术体系，使该技术得以集成IoT技术、传感器技术等多项高新信息技术，为自控系统塑造了一个优质的学习体系。在此过程中，由于传统的自动系统以人类决策为中心，缺乏可靠的感知基础，导致其自动化水平会受到人类学习、思维能力的限制，因此虽然自控系统性能的进步速度可以紧跟技术的发展，但在人类学习速度低于技术进步速度时，其会受到人类认知和知识边界的限制。然而，AI技术的研发，赋予了电气自控系统可靠的感知基础，为自控系统的决策提供了可量化的依据。
4在电气自动化控制通用技术发展中的应用
4.1模型自动构建功能
在电气自动化控制中，AI技术的应用，使人们可以通过模型自动构建功能，来实现机械的自动化学习，该技术的通用性。但在此过程中，由于传统的模型自动构建功能并不会向开发者提供具体的模型内容，因此开发者无法对现有模型进行改进。为此，技术人员基于AI技术，利用其强大的数据存储、记忆能力，优化了模型自动构建功能，提高了基础模型的开发速度，有助于电气自控水平的发展。以Amazon Sage Maker Autopilot系统中的模型自动构建功能为例，该系统基于AI技术，构建了特征处理器，支持开发者对模型进行调优以及性能跟踪，并且能够其提供50多种不同的模型，同时，还能让用户清楚地看到模型中包含的内容，使其能够快速完成开发，增强了自动控制技术的通用性。
4.2 Deep Graph Library简化功能
在基于AI技术的电气自动控制中，神经网络（GNN）的部署是保障控制系统思维能力正常发挥的关键。而现阶段，GNN的部署和运行需要开发者在具有数百万个节点的图上查找和训练GNN模型，这部分训练耗时较长，且难以实现，降低了AI技术下自动控制技术的通用性水平。为此，技术人员研发出了DeepGraphLibrary简化功能，使开发者可以应用自动建模功能，并在数小时之内完成GNN的测试部署，提高了AI技术应用程序的构建效率，同时，该项功能还支持已验证模型打包库，开发者可以直接将经过测试的GNN模型，集成到应用程序中，增强了自动建模功能的效用，提升了基于AI技术的电气自动控制技术通用性水平。
5结论
综上所述，基于AI技术的电气自动化控制能够促进各领域的机械化发展。在自动控制中，AI技术的应用可以保障电气系统常规运行的稳定性、提高故障诊断的准确性、优化制造业生产效率、强化自控技术通用性，从而促进工业领域的现代化发展。
参考文献
[1]葛麒.论电气自动化控制中人工智能技术[J].计算机产品与流通，2020（07）：70.
[2]王亚萍，孙丽萍，杨景超.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].计算机產品与流通，2020（07）：75.
[3]丁超，田家森.人工智能技术在电气自动化控制的应用分析[J].计算机产品与流通，2020（08）：34.
关键词：自动化控制;人工智能技术;电气自动化
近年来在科技进步的推动下，人工智能技术取得很大发展，人工智能技术是指基于人类智能，来构建模拟、延伸、扩展等机械系统功能的一项计算机学科技术，人们将该技术应用到电气自动化控制中，能够赋予机械模仿人脑思维的能力，提高其运作效率和准确性，所以应深入分析该技术的应用方法，并采取有效措施，增强技术应用效果，优化电气控制水平。
1在电气常规自动化控制中的应用
1.1模糊控制
现阶段，在工业生产中应用较为普遍的电气自动化控制技术属于技术类型，其只有依赖于按照既定编程规则编制好的软件，才能实现实际应用，而集成AI技术的电气自控技术则能够直接模拟人类的思考和行为，在无需编程的情况下，完成精准的数据处理，呈现出了较强的学习智能特点。在此过程中，模糊控制功能作为AI技术的重要应用功能之一，主要作用于自控系统的统筹和协调，工作者通过模糊控制语句构建的控制器，可以实现对电气系统的非线性控制，缓解了复杂系统条件下，由于变量过多而导致的系统动态描述问题，提高了电气常规自动化控制精度，有助于工业生产水平的提升。
1.2思维模拟控制
在常规的电气自动控制中，AI技术的应用优势主要体现在自我学习能力与知识积累两个方面，工作者借助该技术下的多维度分析数据模型，能够落实思维模拟控制，并在知识理论的基础上，确定最优电气控制方案，赋予电气自动系统顶级想象力，实现电气整体系统的实时控制，提升系统运行的自动化水平。此外，在思维模拟控制中，AI技术下的人工神经网络结构，可以模拟人类打造的逻辑、直观、顿悟思维能力，同时在系统的运行中仿真出各类可能出现的状况，然后在各类工况条件的基础上，提出多个或最佳的处理方案，而且还能对各个方案进行评估，实现常规的自控决策，降低了人工参与的必要性，深入优化了电气系统自控水平。
2在故障诊断中的应用
2.1数据分析
一般来说，AI技术作为一项计算机分支学科技术，其通常拥有强大的计算性能，可以通过全面、综合性、高精度的数据分析，来及时、准确地发现和反馈故障，缩短电气系统故障排除时间，增强电气控制效果。在数据分析方面，AI技术从本质上来讲是从云计算、大数据的基础上开发而成，能够有效容纳和处理电气系统运行中的各项状态参数，而且还可以利用自身的模糊控制功能，理清各项数据之间的逻辑关系，然后在数量庞大的数据信息中提炼出故障异常参数，再基于此，对系统故障进行准确的诊断，最后针对诊断结果，借助各项自控功能，来进行故障修复处理，同时将无法自控修复的故障进行预警，深入优化了电气控制工作的自动化水平。
2.2隐患问题防控
在电气故障诊断中，工作者借助AI控制系统与每个电气过程控制系统的密切连接，能够构建出一个严谨的逻辑控制，使自控系统可以完成复杂的控制任务，提高自控工作效率。在此过程中，AI技术应用的切入点在于电气运行过程控制组件的简化，工作者通过AI技术来简化控制组件，能够缩短控制系统运行周期，然后针对积累性的隐患问题，进行提前分析，或对电气系统的运行状态进行评估预判，进而准确提炼出隐患问题信息，同时，该技术强大的数据存储、处理能力，还可以将隐患信息、故障信息进行永久记忆，并围绕故障诊断构建模拟思维框架，提高后续隐患问题防控效率。
3在制造领域电子自动化控制中的应用
3.1自主分工协作
在制造业的机械化发展中，电气自动控制技术水平的高低直接影响着该产业的整体生产效率，因此，人们为了深入推进机械化生产，将AI技术逐步应用到了制造业的电气自动化控制中，赋予了机械设备自主分工协作的能力，减轻了基层劳动人员的工作强度。在此过程中，AI技术所发挥的效用主要体现在机器人功能上的优化，使工作者可以在无需编程的情况下，实现电气控制的高度自动化，优化了产品制造效率。以西门子公司研发的双臂机器人为例，工作者借助AI技术可以直接构建出CAD/CAM模型，使机器人可以通过该模型准确认识到生产任务内涵，并完成多样化产品的组装和加工，实现了无编程情况下的自主分工协作，提高了制造业机械作业效率。
3.2打破人类认知和知识边界限制
在AI技术下，德国工业4.0、美国工业互联网、GE的Predix、IBM的PMQ相继诞生，形成了新的制造业电气自动化控制技术体系，使该技术得以集成IoT技术、传感器技术等多项高新信息技术，为自控系统塑造了一个优质的学习体系。在此过程中，由于传统的自动系统以人类决策为中心，缺乏可靠的感知基础，导致其自动化水平会受到人类学习、思维能力的限制，因此虽然自控系统性能的进步速度可以紧跟技术的发展，但在人类学习速度低于技术进步速度时，其会受到人类认知和知识边界的限制。然而，AI技术的研发，赋予了电气自控系统可靠的感知基础，为自控系统的决策提供了可量化的依据。
4在电气自动化控制通用技术发展中的应用
4.1模型自动构建功能
在电气自动化控制中，AI技术的应用，使人们可以通过模型自动构建功能，来实现机械的自动化学习，该技术的通用性。但在此过程中，由于传统的模型自动构建功能并不会向开发者提供具体的模型内容，因此开发者无法对现有模型进行改进。为此，技术人员基于AI技术，利用其强大的数据存储、记忆能力，优化了模型自动构建功能，提高了基础模型的开发速度，有助于电气自控水平的发展。以Amazon Sage Maker Autopilot系统中的模型自动构建功能为例，该系统基于AI技术，构建了特征处理器，支持开发者对模型进行调优以及性能跟踪，并且能够其提供50多种不同的模型，同时，还能让用户清楚地看到模型中包含的内容，使其能够快速完成开发，增强了自动控制技术的通用性。
4.2 Deep Graph Library简化功能
在基于AI技术的电气自动控制中，神经网络（GNN）的部署是保障控制系统思维能力正常发挥的关键。而现阶段，GNN的部署和运行需要开发者在具有数百万个节点的图上查找和训练GNN模型，这部分训练耗时较长，且难以实现，降低了AI技术下自动控制技术的通用性水平。为此，技术人员研发出了DeepGraphLibrary简化功能，使开发者可以应用自动建模功能，并在数小时之内完成GNN的测试部署，提高了AI技术应用程序的构建效率，同时，该项功能还支持已验证模型打包库，开发者可以直接将经过测试的GNN模型，集成到应用程序中，增强了自动建模功能的效用，提升了基于AI技术的电气自动控制技术通用性水平。
5结论
综上所述，基于AI技术的电气自动化控制能够促进各领域的机械化发展。在自动控制中，AI技术的应用可以保障电气系统常规运行的稳定性、提高故障诊断的准确性、优化制造业生产效率、强化自控技术通用性，从而促进工业领域的现代化发展。
参考文献
[1]葛麒.论电气自动化控制中人工智能技术[J].计算机产品与流通，2020（07）：70.
[2]王亚萍，孙丽萍，杨景超.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].计算机產品与流通，2020（07）：75.
[3]丁超，田家森.人工智能技术在电气自动化控制的应用分析[J].计算机产品与流通，2020（08）：34.