自动化系统中的智能化技术分析

引言

随着智能化技术的快速发展和广泛应用，其在自动化控制系统中的融入已经成为推动行业进步的新动力。智能化技术通过增强系统的决策过程、优化操作流程以及提升系统的自我维护能力，为自动化控制系统带来了根本性的提升。

1 智能化技术优势

当前自动化系统中智能化技术具有明显的优势，尤其是电气工程相关设备系统的自动控制能力和语言识别功能，也逐渐具有实操性，这在一定程度上将节省人力、降低成本，还有助于电力系统工作效率的提升。首先，智能化技术应用在自动化中，其应用优势在于简化控制自动化模型，提升对电力系统的控制能力，提升各个工作环节的系统服务水平。其次，应用智能化技术在电气系统中，有利于调节和控制电力系统智能控制器的响应时间、衰减时间等，确保智能控制器更贴合电力系统的实际工作内容。最后，智能化技术便于提升电气工程相关设备工作的集约化水平。通过智能化信息技术，有效识别、高效分析设备的相关数据信息，将有利于实现电气工程项目的自动化操控，缩减电力设备作业时可能产生的误差。

2 自动化系统中智能化技术的应用

2.1 故障诊断

为生产出各种工业产品，企业往往配备有各种专用设备，这些设备的种类繁多，每种设备都有各自的运行特征，甚至不同设备之间存在一定的关联关系。一旦某一种设备出现故障，将影响正常的生产作业，严重时将造成安全事故。在自动化控制中引入智能化技术，可利用智能化模块诊断故障。以电气系统中较为常见的变压器为例，该设备运行时受环境等影响，故障率较高。而通过支持向量机和神经网络，能智能化识别和诊断故障，在最短的时间内确定故障位置与原因。就目前的技术发展来看，智能化技术在自动化控制的故障诊断方面，主要可采用以下技术。第一，专家系统。该系统基于专家知识，能利用存储于专家库中的知识、经验，推理和诊断故障，帮助相关人员快速锁定故障位置，提出故障排查和处理意见。第二，模糊逻辑。模糊逻辑应用了模糊集合论，能理解和处理不确定性和模糊性数据。工业电气控制方面，配备模糊控制器能够实时监控电气系统，将监控结果作为故障诊断的依据。第三，神经网络。神经网络是一种模仿人脑神经元工作的模型。为在故障诊断中发挥神经网络的作用，有关人员应综合已有的信息来设计神经网络，使该网络包含输入层、中间层和控制层。自动化控制时，神经网络可通过数据采集与分析来预测、分析故障，生成诊断报告。第四，遗传算法。工业故障诊断方面，很多时候需要利用遗传算法，这一算法具有智能化特征。从根本上看，遗传算法是一种模仿达尔文生物进化论的优化算法，可在选择、交叉、变异等过程中寻求最优解。为提高故障诊断结果的准确度，有关人员可将遗传算法与其他技术相结合，如模糊理论、神经网络，构建诊断模型，在模型中分析、模拟。总体来看，传统的故障诊断方法耗时耗力，但智能化技术下的故障诊断便捷、高效，结果准确，能够在诊断的过程中分析故障原因和位置，提出解决措施，缩短设备故障时间，提高故障解决效率。

2.2 自动化生产过程控制

自动化生产流程有三个明显特点：自动化程度高、系统复杂性强、还有实时响应要求严格。这就对提升产线效率、保证产品合格率以及实现灵活生产模式提出了具体需求。在具体应用场景中，智能化技术正在多个环节发挥作用：智能调度系统需要综合考量设备运行状态、订单紧急程度、原料库存情况等要素，通过算法自动计算最优排班方案，这个方案需要动态调整才能适应突发状况；在质检环节，现在比较成熟的方案是采用视觉分析技术配合深度学习模型，可以识别电气元件的外观瑕疵或者尺寸偏差，这种技术已经能自动调整参数设置来保证质量稳定；工业机器人方面，智能化技术让设备具备了自主避障能力和路径优化能力，就像汽车导航规划行驶路线那样，帮助机械臂更精准地完成抓取动作。这些技术应用推动着生产模式转型，也就是从过去大批量生产逐渐转向个性化定制。实际效果体现在几个方面：比如单位时间产量提升、废品率下降明显，还有设备利用率优化。对企业来说这直接带来经济效益增长，同时在产业升级过程中形成竞争优势。通过技术革新，既降低了生产成本，又增强了市场适应能力，对整个行业发展产生持续推动作用。

2.3 电力系统优化控制

电力系统优化控制的主要目标就是提升供电质量，确保电压和频率都能保持稳定，同时减少电网损耗并且更好地接入风电光伏这些新能源。不过现在遇到的问题是，新能源设备大量并网加上电力市场逐渐放开，导致整个系统面临更多不确定因素和复杂情况。智能化技术为解决这些难题提供了新的思路和方法。智能调度，像遗传算法、粒子群优化这类算法工具，可以把新能源发电量预测和用电负荷波动这些不确定因素都考虑进去。通过这种方式能够制定出更经济的机组运行方案，同时让整个调度计划既省钱又靠谱。在电压调节方面，基于深度强化学习的控制系统就像个会学习的智能体，它通过不断与电网环境互动，逐步掌握实时调整的技巧。这种方法能够动态维持电压在合格范围，从而提升整个电网的运行稳定性。对于新能源发电预测这块，用时间序列分析加上深度学习技术，可以比较准确地预测出风力发电和光伏发电的实际出力情况。基于这些预测数据再制定相应的控制方案，就能让新能源设备更顺畅地接入电网运行。

2.4 电气网络安全管理

（1）中间人攻击。此类攻击方法长于伪装，在进行攻击时，会将攻击信息伪装成普通的通信信息，采用传统的预防方式，则极难检测。而智能化技术则是改善这一问题的重要措施之一，其能够详细检测拓扑检测系统与入侵链路中的错误数据，并判断网络结构是否存在变化。通过这一方式，可以有效减轻工作人员任务量，最大程度地减少中间人入侵的概率。

（2）拒绝服务攻击。此类攻击通常被应用于自动化控制机械工作时，如不加以防范，极易造成严重的资源损耗，从而使中央处理运行速度放缓，无法在第一时间对系统内部的常态化请求做出精准的回应，最后致使系统崩盘。在自动化系统当中融入智能化系统，能够有效避免服务攻击。这是因为智能化系统可以针对自动控制系统的合闸动作做建模。并以建模对象的方程为依据，获取网络整体攻击频率的动态效果图。同时，以此为基础开展自动化网络安全监测，最大程度地降低安全风险。

结语

综上所述，随着科学技术的更新升级，智能化技术也在持续研发、改进当中。在自动化中实现智能化技术的良好应用，为电气工程的健康发展提供助力。结合智能化技术，实现电气工程的数据云处理，将能有效推动电气行业的可持续发展进程。

参考文献

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[2]刘瀚.智能化技术在电气工程自动化中的应用探讨[J].科学与信息化,2021(6):109,112.

[3]田振华.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用探讨[J].数字通信世界,2022(11):137-139.