人工智能算法在电气自动化设备参数优化与自适应控制中的实践探索

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着工业 4.0 与智能制造理念的深度落地，电气自动化设备广泛应用于机械制造、能源化工、交通运输等领域。在实际运行中，设备需频繁应对负载突变、电压波动、环境温度变化等复杂干扰，传统 PID 控制依赖工程师经验整定参数，控制逻辑固定且缺乏自调整能力，易出现超调量大、响应滞后、稳定性不足等问题。例如，在异步电机调速系统中，传统控制面对负载骤增时转速波动可达 10%-15% ，严重影响生产精度。

人工智能算法凭借自学习、非线性拟合与全局优化能力，可实现设备参数的实时调整与控制策略的自主适配，突破传统控制的技术瓶颈。研究其在电气自动化领域的实践应用，不仅能提升设备运行可靠性、降低能耗与维护成本，更对推动我国工业从“自动化”向“智能化”转型具有重要战略意义。

1.2 国内外研究现状

国外研究起步较早，技术应用较为成熟。西门子在 S7-1500 系列 PLC中集成神经网络预测模型，实现设备故障预警与参数自优化；ABB 将模糊控制算法应用于 ACS880 变频器，动态适配不同负载下的转速调节需求。学术领域，国外学者聚焦多算法融合与硬件集成，在算法轻量化、实时性优化等方面取得突破。

国内研究近年发展迅速，高校与科研机构在电机自适应控制、电力系统参数优化等领域形成系列成果，但实践中仍存在短板：一是算法泛化能力弱，针对特定设备训练的模型难以迁移；二是硬件适配性不足，复杂算法难以部署于中小型电气设备；三是数据依赖度高，缺乏标注数据时性能大幅下降。

1.3 研究方法

本文采用“理论分析-案例验证-问题优化”的研究路径：通过文献研究法梳理人工智能算法的核心理论与应用现状；运用案例分析法，结合 3 个实际工业项目剖析算法落地路径与成效；借助实验对比法，量化传统控制与智能控制在响应速度、稳定性等指标上的差异，验证算法优势。

二、核心人工智能算法及适配性分析

2.1 神经网络算法

模拟人类大脑神经元连接结构，由输入层、隐含层、输出层构成，通过反向传播算法调整权重，实现输入与输出的非线性映射。其核心优势在于自学习与多变量处理能力，无需建立精确数学模型即可适配复杂系统。在电气自动化领域，尤其适用于变频器 PID 参数自整定、电机故障预测等场景，可通过历史运行数据训练模型，实现参数的动态优化。

2.2 模糊控制算法

基于模糊数学理论，将“负载偏大”“转速偏差小”等模糊语言转化为精确控制量，通过模糊化、规则推理、去模糊化三步骤实现控制。该算法无需依赖系统数学模型，对不确定性、时变特性的处理能力突出，广泛应用于温度调节、流量控制、电梯调速等非线性场景，可有效弥补传统控制对模糊信息的处理短板。

2.3 遗传算法

模拟生物进化过程的全局优化算法，通过编码构建“个体”，以适应度函数评估优劣，经选择、交叉、变异操作迭代寻优。其核心价值在于解决多参数组合优化问题，避免传统试凑法的局部最优陷阱。在 PLC 控制系统中，可用于定时器、计数器等参数的全局优化，快速找到兼顾效率与精度的参数组合。

三、实践应用案例分析

3.1 基于 BP 神经网络的变频器参数优化

某汽车焊装车间输送带采用变频调速系统，传统 PID 控制在物料负载从 50kg 突变至 150kg 时，转速超调量达 18% ，恢复稳定需 10 秒，导致焊点偏移。引入 3 层 BP 神经网络模型：输入层为负载电流、实际转速，输出层为变频器输出频率，隐含层设 10 个节点，通过 800 组历史数据训练模型。

应用后测试显示：负载突变时转速超调量降至 4.5% ，恢复时间缩短至5.2 秒，输送带运行稳定性显著提升，焊点合格率从 97.2% 提高至 99.8% ，每月减少返工损失约 8 万元。

3.2 基于模糊 PID 的异步电机自适应控制

某数控机床主轴采用异步电机驱动，传统 PID 控制因转子电阻随温度变化（ 0-80^∘C 电阻波动 30% ），转速波动达 ±5% ，影响加工精度。构建模糊 PID 控制器：以转速偏差（e）和偏差变化率（ec）为输入，制定 21 条模糊规则（如“e 正大、ec 正小，则 Kp 减、Ki 减、Kd 增”），动态调整PID 参数。

实验数据表明：电机运行温度从 20% 升至 80% 时，转速波动控制在 ± 1.2% 以内，加工件尺寸公差从 ±0.05mm 缩小至 ±0.02mm ，产品合格率提升 12% ，生产效率提高 8% 。

3.3 基于遗传算法的 PLC 参数优化

某食品包装机 PLC 控制系统需优化定时器 T37（包装间隔）与计数器C0（计数阈值）参数，传统人工调试需 2-3 天，且难以兼顾包装速度与合格率。采用遗传算法优化：将 T37（ 10-50ms ）、C0（5-20 次）编码为 10位二进制个体，以“包装合格率（权重 0.7） + 单班产能（权重 0.3）”为适应度函数，经 50 代进化寻优。

优化后参数为 T37=28ms 、 C0=12 次，包装合格率从 96.1% 提升至 99.6% ，单班产能从 2.1 万件增至 2.4 万件，调试时间缩短至 4 小时，年新增效益约 60 万元。

四、现存问题与改进策略

4.1 主要应用问题

一是算法泛化能力不足，针对某一型号变频器训练的模型，应用于同品牌其他型号时误差率上升 20%-30% ；二是硬件适配性差，复杂神经网络模型需算力支持，难以部署于经济型 PLC；三是数据质量依赖高，传感器故障导致的数据缺失会使模型性能下降 50% 以上。

4.2 针对性改进策略

1.提升泛化能力：引入迁移学习技术，基于预训练的通用模型，通过少量目标设备数据微调，降低模型迁移误差；

2.优化硬件适配：采用模型剪枝、量化等技术，将神经网络参数规模压缩 60%-70% ，开发适用于中小型 PLC 的轻量化算法；

3.强化数据管理：构建多源数据采集系统，结合卡尔曼滤波算法处理噪声数据，引入强化学习减少对标注数据的依赖。

五、结论与展望

本文通过理论分析与案例验证，证实神经网络、模糊控制、遗传算法在电气自动化设备参数优化与自适应控制中的显著优势。实践表明，人工智能算法可有效提升设备的动态响应速度、稳定性与控制精度，解决传统控制的技术痛点。

未来研究可聚焦三方面：一是推动多算法融合（如模糊神经网络、遗传模糊控制），进一步提升复杂工况适配能力；二是结合边缘计算技术，实现“设备端实时控制-云端模型迭代”的协同架构；三是探索数字孪生与人工智能的结合，构建虚拟仿真测试平台，降低算法落地成本。随着技术不断迭代，人工智能将成为电气自动化系统智能化升级的核心驱动力。

参考文献

[1]张宏立,王磊.基于 BP 神经网络的变频器 PID 参数自整定研究[J].电气自动化,2022,44(3): 45-48.

[2]李擎,崔家瑞.模糊控制在电气传动系统中的应用与发展[J].控制理论与应用,2021,38(6): 821-830.

[3]周阳,李华.深度学习算法在电气自动化设备故障预测与参数预调整中的应用[J].电力系统保护与控制,2024,52(15): 55-63.