智能控制技术在电气控制自动化中的实践案例分析

关键词：智能控制技术；电气控制自动化；模糊控制；实践案例；系统优化

一、引言

在工业自动化向智能化转型的背景下，传统电气控制依赖固定程序与人工干预，难以应对复杂工况下的动态变化，如负载波动、参数漂移等问题，制约了生产效率与系统可靠性。智能控制技术融合控制理论、计算机科学与人工智能，能够通过实时感知、数据分析自主调整控制策略，为电气控制自动化提供了全新解决方案。本文通过分析智能控制技术的核心应用形式，结合具体行业实践案例，探究其在提升电气系统性能、降低运维成本中的实际价值，为相关领域的技术应用与创新提供借鉴。

二、智能控制技术在电气控制自动化中的核心应用形式

2.1 模糊控制技术的应用

模糊控制技术基于模糊数学理论，将人类经验转化为模糊规则库，无需建立精确的数学模型即可实现对复杂非线性系统的控制。在电气控制自动化中，该技术常用于电机调速、温度控制等场景。例如，在异步电机调速系统中，模糊控制器可根据转速偏差与偏差变化率，动态调整 PWM 脉冲宽度，有效抑制负载扰动导致的转速波动，相比传统 PID 控制，响应速度提升 20%-30% ，且超调量控制在 5% 以内。

2.2 神经网络控制技术的应用

神经网络控制技术模拟人类大脑神经元结构，具备自学习、自适应与非线性映射能力，适用于参数时变、强耦合的电气系统。在电力电子变换装置控制中，如逆变器、整流器，神经网络可通过样本训练学习输入输出特性，实时补偿元件参数老化、外界干扰带来的控制偏差。以光伏逆变器为例，基于 BP 神经网络的 MPPT 控制算法，能在光照强度快速变化时，精准追踪最大功率点，较传统扰动观察法，跟踪效率提升 8%-12% ，年发电量增加 3%-5% 。

2.3 专家系统的应用

专家系统整合领域专家知识与经验，通过规则推理实现对电气系统的故障诊断、优化控制与决策支持。在高压配电自动化系统中，专家系统可实时采集电压、电流、温度等运行数据，结合故障树分析模型，快速定位短路、接地等故障类型与位置，故障识别时间缩短至秒级，较人工排查效率提升 10 倍以上。同时，专家系统还能根据系统负载变化，优化无功补偿装置投切策略，降低电网线损率 2%-3%

三、智能控制技术在电气控制自动化中的实践案例分析

3.1 智能制造生产线电气控制中的应用案例

某汽车零部件智能制造工厂引入基于模糊 - 神经网络融合控制的生产线电气系统，针对冲压、焊接等关键工序的电机驱动、液压控制模块进行升级。传统控制系统因工序切换时负载突变，易出现电机启停冲击、液压压力波动等问题，导致产品合格率仅 92% 。升级后，模糊控制器负责实时调整电机转速与液压压力基准值，神经网络模块通过在线学习补偿系统非线性误差，同时结合工业物联网采集的设备运行数据，实现控制参数动态优化。

3.2 智能电网配电自动化中的应用案例

某省级电力公司在城市配电网改造中，应用基于专家系统与模型预测控制的智能配电系统，解决传统配电网络存在的负荷分配不均、电压质量差等问题。系统通过部署智能传感器实时采集配变台区的电压、电流、功率因数等数据，专家系统根据历史数据与负荷预测模型，制定多时段无功优化策略；模型预测控制器则基于未来 24h 负荷预测曲线，提前调整变压器分接头位置与电容器组投切状态。改造后，配电网电压合格率从 95% 提升至 99.8% ，线损率从 6.5% 降至 4.2% ，在夏季用电高峰时段，有效避免了因负荷过载导致的停电事故，供电可靠性显著提升。

3.3 轨道交通牵引控制系统中的应用案例

某城市地铁线路采用基于自适应 PID 与神经网络融合的牵引控制系统，替代传统基于预设曲线的控制方式，解决地铁在启动、制动过程中因轨道坡度变化、乘客负载差异导致的舒适性差、能耗高问题。系统中，自适应 PID 控制器负责跟踪牵引与制动速度曲线，神经网络模块实时识别轨道坡度、负载重量等干扰因素，动态调整 PID 参数；同时，结合再生制动能量回收算法，将制动过程中产生的电能反馈至电网。

四、智能控制技术在电气控制自动化应用中的问题与优化对策

4.1 现存主要问题

当前智能控制技术在电气控制自动化应用中仍面临三方面瓶颈：一是技术融合深度不足，多数应用场景仅采用单一智能控制算法，如模糊控制或神经网络控制，未能充分发挥多算法融合的协同优势，在复杂工况下控制精度与鲁棒性有待提升；二是数据依赖度高，智能控制算法的性能依赖大量高质量样本数据，但部分工业场景存在数据采集不完整、数据噪声大等问题，导致算法泛化能力受限；三是成本与运维门槛较高，智能控制系统需配套高性能硬件与专业软件，前期投入较大，且运维人员需具备控制理论与人工智能复合知识，部分中小企业难以承担。

4.2 针对性优化对策

针对上述问题，可从三方面推进优化：一是加强多算法融合设计，例如将模糊控制的规则推理能力与神经网络的自学习能力结合，开发自适应模糊神经网络控制器，提升系统在复杂工况下的适应性；同时，引入强化学习算法，实现控制策略的自主进化，减少对人工经验的依赖。二是构建数据治理体系，通过部署边缘计算节点，实现数据实时预处理与降噪，提高数据质量；建立行业级智能控制数据集，推动数据共享与复用，降低算法训练成本；此外，采用迁移学习技术，利用已有场景数据快速适配新场景，提升算法泛化能力。

4.3 未来发展方向

未来，智能控制技术在电气控制自动化领域将呈现三大发展趋势：一是与数字孪生技术深度融合，构建电气系统数字孪生模型，通过智能控制算法在虚拟环境中进行仿真测试与策略优化，再映射至物理系统，实现全生命周期精准控制；二是向分布式智能演进，基于 5G 与工业互联网，实现多电气设备间的协同控制与自主决策，提升系统整体效率；三是绿色化与低碳化，结合新能源并网、能效优化算法，开发具备节能降耗功能的智能控制系统，助力 “双碳” 目标实现。例如，在工业电机系统中，通过智能控制算法动态匹配负载需求，可进一步降低能耗 10%-15% ，推动电气控制自动化向高效、低碳、智能方向升级。

五、结论

本文通过对智能控制技术在电气控制自动化中的应用形式、实践案例及优化对策的分析，得出以下结论：模糊控制、神经网络控制、专家系统等智能控制技术，能够有效解决传统电气控制在复杂工况下的响应慢、精度低、容错能力弱等问题，显著提升系统性能与经济效益。从实践案例来看，在智能制造、智能电网、轨道交通等领域，智能控制技术可使产品合格率提升 7%-10% 、能耗降低 15%-30% 、故障处理效率提升 10 倍以上，具备广阔的应用前景。然而，当前技术应用仍面临融合深度不足、数据质量欠缺、成本门槛高等挑战，需通过多算法融合、数据治理、降本增效等措施突破瓶颈。未来，随着数字孪生、分布式智能等技术的发展，智能控制技术将在电气控制自动化领域发挥更大价值，推动工业生产与能源系统向高效化、智能化、低碳化转型，为制造业升级与能源革命提供核心技术支撑。

参考文献

[1]侯冰雪.基于数据挖掘技术在电气自动化智能控制系统设计[J].电气时代，2025，（05）：170-173.