论文部分内容阅读
摘要：随着经济技术的进步，人工智能应运而生，逐渐渗透至社会生产和生活的各个层面，成为推动行业自动化和智能化的新型技术动力。在电气自动化控制中，操作系统对功能的自动化提出了更高的要求，人工智能技术和电气自动化控制的有效融合，提高了控制的精准性和敏感度，能够满足系统的全自动化需求，弥补并完善了当前的技术空缺。基于此，本文结合人工智能技术的特点，探究其在电气自动化控制中的应用现状和要点，以供参考。
一、人工智能在电气自动化控制中的应用现状
我国的人工智能技术逐渐进入社会的视野，由抽象概念层面逐渐延伸至实践应用层面，在电气自动化控制的应用中取得了初步成效，但由于我国的人工智能技术起步时间较晚，尚未形成成熟的技术体系，仍处于初期的探索和尝试阶段，和发达国家之间仍存在较大的差距。目前，在电气自动化控制中，人工智能技术的应用模式主要包括3种，分别是专家系统、运作效率以及模糊控制。其中，模糊控制的应用范围最为广泛，该项技术的使用方法和操作流程相对简单，对专业知识的要求较低，便于员工掌握操作技能，无需引入专门的人才。三项应用中，专家系统的精确度最高，可以根据输入的指令，快速计算出精确的数据，以此保证控制的科学性，但专家系统对专业化知识具有较高的要求，需要专业人才进行操作，导致其应用普及程度较低，随着科学技术的发展，未来的电气自动化控制将不断优化，逐渐向专家系统方向发展。
二、人工智能在电气自动化控制中的具体应用分析
（一）电气设备设计流程
电气设备是自动化实现的硬件载体，也是电气自动化控制的根本基础，在电气设备控制系统的具体实践中，主要体现为仿生智能技术的应用，以电气自动化控制的实际需求为导向，进行流程规划和路径设计，综合各项设备的性能，选出最优的电气控制设计方案，以满足电气设备控制系统的实用需求。在实际工作中，设计流程较为复杂繁琐，难度相对较大，耗费的时间较大，增加了技术人员的工作强度和负担。人工智能技术的兴起，为电气设备控制设计提供了新思路，糅合计算机技术和自动化技术，辅助研发优质的设备系统，进一步简化设计过程，在保证产品质量的同时，提高产品研究和开发的效率，以智能化的控制系统替代手工操作，可以实现远程操作和控制，对电气自动化控制流程进行了简化，从根本上提升了控制的精准度。
（二）故障诊断专家系统
在电气自动化控制中，故障检测和诊断是其工作内容的重要构成单元，是维持系统平稳运行的必要环节，人工智能技术能够进行有效的数据采集，根据特定的指令对数据进行处理和存储，进而对系统内部的工作原理和前期故障状况进行量化分析，排除系统中的故障干扰因素，并对其进行规律总结，根据量化结果进行故障推断和预测，提高故障诊断的智能化、自动化和科学化，缩短故障检测时间。例如，在变压器控制系统中，往往通过气体分析的方式进行故障判断，需要收集所有分解出来的气体种类，再对其构成进行分析，以此判断是否存在故障隐患，该方法的准确性较低，消耗的时间和精力过多。在人工智能技术的支持下，将神经网络、专家系统以及模糊理论相结合，应用于故障诊断，有助于提升工作效率和判断的准确性。
（三）日常操作系统
电气行业与社会生产、人民生活存在著紧密的关联性，电气设备在日常生活中的使用频率较高，传统的操作系统相对复杂和繁琐，并且容易造成安全隐患。人工智能技术介入电气日常生活领域，能够替代部分人工操作职能，实现远程控制和远程操作，提高作业的安全性和科学性。在具体实践中，人工智能技术能够借助计算机设备，输入基本的控制算法指令，利用计算机发出控制命令，完成对系统的各项操作，实现操作程序的简化，并及时保存相关的数据，便于后期的数据提取和重复使用，满足人们生活中的现实需求，例如，电气设备的耗电情况、损耗信息以及工作时长等，如果需要进行人工操作记录，数据量十分庞大，形成大量的重复性工作，并且容易出现计算错误的情况。利用人工智能技术，能够有效填补该缺陷，通过数据采集和数据计算系统，建立相应的数据库，能够全面采集数据，并对数据进行分析和存储，无需进行人工操作，提高了日常操作的效率和准确率，有助于提升人们的生活质量。
（四）电气设备控制系统
目前，自动化设备是电气设备的主要构成部分，在工业生产中发挥着不可替代的重要作用，在人工智能技术的应用过程中，电气设备控制逐渐朝自动化、智能化方向发展，摆脱对手工操作的依赖，实现控制环节的全智能化，使生产方式由劳动力密集型向技术密集型转变，利用先进的技术，减少劳动耗费的时间，提高生产效率，达到降本增效的目的。例如，利用模糊控制技术，能够有效减少数据误差，取得良好的控制效果，常用的具体方法主要包括Sugeno技术和Mamdani技术，通过这两种方式建立模糊推理模型，结合现实设备的各项参数，推算出具体的控制量或者某个确定数值，以此作为参考数据，设计出相应的控制系统，通过仿真实验，对控制系统的各项性能进行测试和模拟操作，对设备运行速率进行有效调节，选取适用的运转频率，根据实际需要，控制系统的运行状态，实现高效的交流传动控制，以满足实际工作中人机交互的需求，提高系统的智能化水平。
三、结语：
综上所述，我国的人工智能技术取得了长足进步，在电气自动化控制领域中具有较高的应用价值，逐渐融入流程设计、故障诊断、日常操作以及设备控制等工作环节，在一定程度上提升了电气自动化控制的精确度和智能化水平，成为当前电气行业发展的技术支撑。目前，人工智能技术尚未发展成熟，在应用过程中仍存在一定的问题，需要在不断的探索中提升其适用性，与电气控制实现有效的融合，以最大限度发挥人工智能技术的推动力，提升其应用水平，促进我国电气行业朝着智能化方向进步。
参考文献：
[1]万浩.人工智能与电气自动化结合的应用思路[J].电子测试，2019，（07）：131-132.
[2]沈忠.在电气自动化控制中人工智能技术的应用探索[J].智能城市，2018，（18）：164-165.
[3]任娜.电气自动化控制系统中人工智能技术的应用[J].南方农机，2017，（22）：89+136.
[4]姜红.电气自动化控制人工智能技术分析[J].通讯世界，2016，（20）：248-249.
一、人工智能在电气自动化控制中的应用现状
我国的人工智能技术逐渐进入社会的视野，由抽象概念层面逐渐延伸至实践应用层面，在电气自动化控制的应用中取得了初步成效，但由于我国的人工智能技术起步时间较晚，尚未形成成熟的技术体系，仍处于初期的探索和尝试阶段，和发达国家之间仍存在较大的差距。目前，在电气自动化控制中，人工智能技术的应用模式主要包括3种，分别是专家系统、运作效率以及模糊控制。其中，模糊控制的应用范围最为广泛，该项技术的使用方法和操作流程相对简单，对专业知识的要求较低，便于员工掌握操作技能，无需引入专门的人才。三项应用中，专家系统的精确度最高，可以根据输入的指令，快速计算出精确的数据，以此保证控制的科学性，但专家系统对专业化知识具有较高的要求，需要专业人才进行操作，导致其应用普及程度较低，随着科学技术的发展，未来的电气自动化控制将不断优化，逐渐向专家系统方向发展。
二、人工智能在电气自动化控制中的具体应用分析
（一）电气设备设计流程
电气设备是自动化实现的硬件载体，也是电气自动化控制的根本基础，在电气设备控制系统的具体实践中，主要体现为仿生智能技术的应用，以电气自动化控制的实际需求为导向，进行流程规划和路径设计，综合各项设备的性能，选出最优的电气控制设计方案，以满足电气设备控制系统的实用需求。在实际工作中，设计流程较为复杂繁琐，难度相对较大，耗费的时间较大，增加了技术人员的工作强度和负担。人工智能技术的兴起，为电气设备控制设计提供了新思路，糅合计算机技术和自动化技术，辅助研发优质的设备系统，进一步简化设计过程，在保证产品质量的同时，提高产品研究和开发的效率，以智能化的控制系统替代手工操作，可以实现远程操作和控制，对电气自动化控制流程进行了简化，从根本上提升了控制的精准度。
（二）故障诊断专家系统
在电气自动化控制中，故障检测和诊断是其工作内容的重要构成单元，是维持系统平稳运行的必要环节，人工智能技术能够进行有效的数据采集，根据特定的指令对数据进行处理和存储，进而对系统内部的工作原理和前期故障状况进行量化分析，排除系统中的故障干扰因素，并对其进行规律总结，根据量化结果进行故障推断和预测，提高故障诊断的智能化、自动化和科学化，缩短故障检测时间。例如，在变压器控制系统中，往往通过气体分析的方式进行故障判断，需要收集所有分解出来的气体种类，再对其构成进行分析，以此判断是否存在故障隐患，该方法的准确性较低，消耗的时间和精力过多。在人工智能技术的支持下，将神经网络、专家系统以及模糊理论相结合，应用于故障诊断，有助于提升工作效率和判断的准确性。
（三）日常操作系统
电气行业与社会生产、人民生活存在著紧密的关联性，电气设备在日常生活中的使用频率较高，传统的操作系统相对复杂和繁琐，并且容易造成安全隐患。人工智能技术介入电气日常生活领域，能够替代部分人工操作职能，实现远程控制和远程操作，提高作业的安全性和科学性。在具体实践中，人工智能技术能够借助计算机设备，输入基本的控制算法指令，利用计算机发出控制命令，完成对系统的各项操作，实现操作程序的简化，并及时保存相关的数据，便于后期的数据提取和重复使用，满足人们生活中的现实需求，例如，电气设备的耗电情况、损耗信息以及工作时长等，如果需要进行人工操作记录，数据量十分庞大，形成大量的重复性工作，并且容易出现计算错误的情况。利用人工智能技术，能够有效填补该缺陷，通过数据采集和数据计算系统，建立相应的数据库，能够全面采集数据，并对数据进行分析和存储，无需进行人工操作，提高了日常操作的效率和准确率，有助于提升人们的生活质量。
（四）电气设备控制系统
目前，自动化设备是电气设备的主要构成部分，在工业生产中发挥着不可替代的重要作用，在人工智能技术的应用过程中，电气设备控制逐渐朝自动化、智能化方向发展，摆脱对手工操作的依赖，实现控制环节的全智能化，使生产方式由劳动力密集型向技术密集型转变，利用先进的技术，减少劳动耗费的时间，提高生产效率，达到降本增效的目的。例如，利用模糊控制技术，能够有效减少数据误差，取得良好的控制效果，常用的具体方法主要包括Sugeno技术和Mamdani技术，通过这两种方式建立模糊推理模型，结合现实设备的各项参数，推算出具体的控制量或者某个确定数值，以此作为参考数据，设计出相应的控制系统，通过仿真实验，对控制系统的各项性能进行测试和模拟操作，对设备运行速率进行有效调节，选取适用的运转频率，根据实际需要，控制系统的运行状态，实现高效的交流传动控制，以满足实际工作中人机交互的需求，提高系统的智能化水平。
三、结语：
综上所述，我国的人工智能技术取得了长足进步，在电气自动化控制领域中具有较高的应用价值，逐渐融入流程设计、故障诊断、日常操作以及设备控制等工作环节，在一定程度上提升了电气自动化控制的精确度和智能化水平，成为当前电气行业发展的技术支撑。目前，人工智能技术尚未发展成熟，在应用过程中仍存在一定的问题，需要在不断的探索中提升其适用性，与电气控制实现有效的融合，以最大限度发挥人工智能技术的推动力，提升其应用水平，促进我国电气行业朝着智能化方向进步。
参考文献：
[1]万浩.人工智能与电气自动化结合的应用思路[J].电子测试，2019，（07）：131-132.
[2]沈忠.在电气自动化控制中人工智能技术的应用探索[J].智能城市，2018，（18）：164-165.
[3]任娜.电气自动化控制系统中人工智能技术的应用[J].南方农机，2017，（22）：89+136.
[4]姜红.电气自动化控制人工智能技术分析[J].通讯世界，2016，（20）：248-249.