电气自动化控制中人工智能技术的应用研究
彭焕
摘 要：近年来，我国科学技术飞速发展，人工智能技术的优势凸显出来，而自动化技术在各个领域中广泛运用，特别是电气工程自动化更是由于操作简单、针对性强等优势，在很多领域发挥重要作用。将人工智能运用到电气自动化控制中，实现精准控制，推动电气自动化工程健康发展。为此，本文在全面掌握人工智能概念的基础上，对人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势和要点进行了分析与探究。
关键词：电气自动化控制;人工智能技术;应用优势
DOI：10.12249/j.issn.1005-4669.2020.25.299
随着经济的发展， 电气自动化也面临着新的挑战。传统的手工控制已经难以适应当前的社会环境。人工智能技术的引入促进了电气自动化控制的创新， 对电气自动化控制具有里程碑意义。该技术的应用使人们摆脱了复杂的生产过程， 大大提高了工作效率。目前， 人工智能技术在电气自动化控制中的应用已成为电气行业的一个重要转折点。
1 人工智能的概述
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。人工智能，缩写AI，是指智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
从1956年第一次提出人工智能的概念后，对于人工智能的研究就不断跟进，逐渐形成一个较为完善的科学体系，涉及计算机、自动化、信息技术、仿生学、语言学、控制技术、逻辑、哲学、生物学等多个学科。将其运用到电气自动化控制中，实现精准控制，提升电气自动化控制质量、效率。
2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
人工智能技术在电气自动化控制中的应用，具有十分明显的优势。电气设备主要特点在于系统性、复杂性，因而要求电气设备相关人员，在知识理论、实践经验方面都非常高。而应用人工智能技术之后，在很多方面都能够代替人类工作，因而具有很高的应用优势。例如，人工智能可以代替人类完成数据采集处理工作，能够随时收集电气设备各项参数指标，对相关数据及时处理保存，进而大幅提高了电气自动化的实际控制效率。在系统运行当中，人工智能技术可以实现自动化的监视和必要的报警，对电气系统中各个设备模拟数据值实时监测，及时发现并处理异常情况。人工智能技术具有更好的操作控制功能，可以真正实现电气设备的自动化控制。对于同期并网带符合操作等，可以通过控制程序完成，减轻了工作人员的劳动强度，同时极大提高了控制效率，符合工业现代化发展的要求。此外，人工智能技术能够实现故障录波，可以对故障录波智能化捕捉，及时发现各类故障问题，保证了电气设备的运行效率及运行安全。
3 人工智能技术在电气自动化控制的应用要点
1）人工智能技术在电气设备中的应用。在电气自动化系统中，往往涉及很多领域及学科，具有很高的复杂性。因而在电气设备使用操作中，对于操作人员的专业知识、个人素质等都有着很高的要求。而在复杂的电气自动化系统当中，实际操作必须要保证很强的有效性，避免由于操作不当等因素引起意外情况，发生非正常停机甚至安全事故等。而在电气设备中应用人工智能技术，可以实现对以上问题的有效解决。人工智能技术是以计算机理论为理论核心，利用预先编写好的相关控制程序，在计算机控制下实现智能化自动控制。人工智能技术的应用，代替了人类的工作，并且避免了人工操作中的一些缺陷和问题，使实际生产效率大大提升，人员成本投入也能够显著降低。对人工智能技术加以应用，极大的提升了电气自动化设备的实际运行科学性，也优化了电气设备的运行环境。
2）人工智能技术在电气控制中的应用。传统的电气控制烦琐，操作方式复杂多变，控制时间长，控制效率低，而且操作结果与操作人员的水平息息相关，具体操作过程中难免会出现误操作等情况。利用人工智能技术中的人工神经网络、模糊控制及专家系统等，可实现对电气设备的远程控制，操作人员可通过相关软件即使了解电气设备的运行状况，精确调节设备使用中的各类运行参数，大大提升了对电气设备的控制效果，将工作人员从烦琐的电气操作中解放出来，例如利用模糊控制中的Mamdani模糊系统或者TS模糊模型（一种动态系统的模糊模型辨识方法），能够高效处理交流传动控制相关问题，实现对设备速度的精确控制，从而提升电气设备的工作效率。
在具体操作过程中往往需要记录相关参数，例如电气设备的能耗、电量等，当前主要是人工记录，不仅工作量大而且极易出错，但是利用人工智能技术该项问题就可以迎刃而解。其通过编写相关算法，设计相关记录表格及数据采集系统，可实现对数据的实时采集与即时保存。
在电气设备运行监控方面，借助人工智能算法，对电气设备模拟量、数字量、开关量等进行采集整理后进行智能分析，当设备的运行参数（例如速度、电流、输出功率）等异常时，系统依托人工智能技术的分析结果可发出保护性指令，设备断电或急停并实施报警，通过采取上述保护性或者应急性措施，实现对电气设备的保护。
3）人工智能技术在故障诊断中的应用。电气设备运行过程中因操作不当、零部件老化等原因，难免会出现设备故障。出现设备故障后需要准确界定故障原因、故障部位，尽快确定故障修复措施。故障发生后高效准确地分析故障是重中之重，当前故障诊断类型有三类：一是基于故障树模型的故障诊断;二是基于案例推理故障;三是基于规则推理故障。上述三种故障推理方式并非单一使用，多是组合使用。人们借助人工智能技术，通过开发人工智能算法，结合高速数据采集以及传感技术，陆续设计出一些故障诊断系统，能够对故障精准定位，故障分析准确，最大程度降低维修成本与时间成本。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面等部分。
案例库主要是收集海量的故障案例与相关知识;规则库则囊括了电气工程及其自动化领域的行规等;知识处理环节主要是对所获取的知识、案例等进行归类整理，提取案例特征与相关参数，便于系统的推理及检索要求。解释器的功能是将故障原因、类型及修理措施等以客户能接受的方式进行翻译输出;推理机是故障诊断系统的核心部件，分析用户输入的故障信息，结合诊断规则库得出科学结论，然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。在故障诊断中，故障特征提取是第一步，也是非常关键的一步。故障特征提取的准确性、完整性直接影响故障诊断的准确性，因此可将人工智能技术应用于信号的提取、分析等方面，通过比对敏感特征进行特征提取。
4 结束语
综上所述，人工智能技术已经成为当前电气自动化发展过程中的重要技术类型，并取得了不可替代的重要作用。其在促使电气运行自动化水平提升的同时，更是具有显著的智能化特点。这也证明人工智能技术有着良好的控制优势，同时其在电气自动化控制中的应用，也使得人工智能技术得到了更好的发展，这对于我国社会科技水平的提升具有重要意义。
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