人工智能在电气自动化控制系统中的应用研究

1 人工智能技术概述

人工智能的概念在 20 世纪 60 年代就已经出现，当时人们已经提出了很多不同种类的人工智能理论。随着计算机技术的快速发展，特别是计算机数据储存能力、运算能力的提升，人工智能技术近年来快速发展，并且在很多复杂的工作场景中发挥了巨大作用。人工智能技术会模拟人的大脑、思维进行思考和逻辑分析，能够多维度综合处理海量数据，并且可以将过去很多手动控制完成的工作转变为智能化控制。在电气自动化系统中，使用人工智能技术能够满足既定程序控制的需求，结合电气系统的运行状况进行有效控制，能满足规避人为因素影响的要求。在短时间内，使用人工智能技术可以完成海量数据的分析，而且智能系统可以针对具体操作、控制流程进行处理，满足对异常情况的判断和规避要求。根据需要，使用人工智能技术可以处理大量的非线性问题，在不同工作场景下都有较好的适用性。

2 人工智能技术在电气自动化控制系统中的作用

2.1 提升系统稳定性

电气自动化系统在运行过程中对稳定性有着较高的要求，因此，电气控制系统需要使用合理的控制策略，优化对系统的控制方式，满足系统的控制需求，避免发出错误的控制指令导致系统出现故障。

传统的自动化控制技术很难应对生产场景中存在的非线性问题，可能会出现控制方式与实际情况脱节的情况，对提升控制效果十分不利，容易由于错误指令导致出现故障。但是通过使用智能化控制系统，可以结合系统的运行需要、运行特点等展开控制，分析自动化设备的实际运行状态，解决自动化系统在运行过程中存在的问题[2]。智能系统可以学习系统运行的有关数据，识别一些特殊工况，确定系统存在的故障，调节设备工作参数，使其恢复到正常状态。同时，由于智能系统可以同时分析多源数据，因此在使用过程中，能够从整体控制角度出发，对运行状态进行判断，解决过去自动化控制技术只控制某一环节的弊端，为系统运行的稳定性提供保障。

2.2 解放人力资源

电气自动化系统运行过程中，由于自动化控制系统的运行方式存在局限性，因此在系统运行过程中需要有专人对系统的运行情况进行监测，了解系统的运行状况，并在必要时进行干预。这就会导致电气自动化系统在运行过程中对人力管理和控制的需求比较高，使人力资源被应用在重复性的工作中。人工智能技术的引入可以改变这种境况，智能系统可以分析和判断系统运行状况，完成对电气自动化系统运行模式的调节和控制，避免故障进一步发展，同时，也能保证系统的运行精度[3]。在应用人工智能技术后，自动化控制系统能够减少对人力控制的需求，避免对人员的依赖，完成对设备运行状况的识别。对于企业而言，也能实现对人力资源的优化配置，提升企业的生产能力。

2.3 规范电气系统运行模式

智能系统可以实现对电气系统中不同数据的汇总，分析电气系统存在的运行问题，并结合运行控制的规范要求对电气系统发出指令，优化电气系统的运行方式。因此，在人工智能技术的支持下，电气系统运行会具备更强的规范性，也能保证系统的安全性和稳定性。系统运行过程中，可以使用各类传感器进行现场数据采样，完成对系统运行数据的分析。通过网络可以将数据发送给智能控制系统，智能系统将会对电气自动化系统进行风险评估，完成对电气系统的风险预警，确定系统存在的潜在风险，并采取应对措施。

2.4 实现问题即时反馈

电气自动化系统运行过程中可能会出现问题，影响系统的运行精度，还可能导致设备损坏。使用人工智能技术能够实现问题的即时反馈，确保系统稳定运行。自动化系统通过自主完成对系统运行状态的判断和识别，可以快速排查故障，在自动化设备出现故障后马上完成故障处理，实现系统运行问题的即时反馈，有效缩短系统中各类故障的处理时间，满足系统运行的稳定性要求。根据需要，也可以开展对自动化系统运行数据的动态分析，开展动态化的控制管理。使用大数据技术能够对电气系统进行建模，并通过多个维度将系统的状态呈现出来，以有效控制数据存在的误差。

3 人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用

3.1 系统设计

电气自动化系统的控制面比较广，同时拥有较多的应用方向，而且由于生产环节较为复杂，很多系统的结构更加复杂，运行方式也十分多变。对于电气自动化系统的操作人员而言，需要具备较高的操作能力、操作技能、在技术水平上满足要求。使用人工智能技术可以优化对电气自动化系统的设计，针对系统的运行控制模式进行优化，保证系统稳定性，提升系统的运行效率。

3.2 故障预警

自动化控制系统在应用过程中可能会出现故障，系统需要依托温度、电流、电压等数据对系统的状态进行判断，完成对系统故障的诊断和分析。智能技术可以学习设备的历史运行数据，结合设备的历史数据确定设备的运行特征，分析设备的运行状况。在建立智能控制系统时，需要将系统中的不同信号、数据进行功能上的整合，在智能故障诊断模块中进行数据汇总和分析，分析智能设备的运行趋势变化，结合整定数值进行对比，如果发现某些数据在运行过程中存在比较明显的偏差，智能系统会自动调节设备运行方式，或及时关闭设备，避免异常状态导致设备出现严重故障。

3.3 系统状态监测

电气工程在早期发展阶段，其运行会受到自动化控制系统的功能方面的限制，很难对电气系统的状态进行科学监测，自动化系统也难以对电气系统的状况作出准确判断，因此系统状态监测需要人员参与，对控制人员而言工作压力较大。由于人员精力有限，难以对系统的状态作出主动分析，因此对电气系统的维护往往处于被动状态，在系统出现故障后组织人员进行补救，但是会导致设备损坏，并造成损失。

3.4 电气控制

常用的人工智能电气控制技术包括模糊控制、神经网络控制、专家控制三种模式，模糊控制中包括模糊化、规则库、模糊推理等工作，使用模糊控制时，并不会采取特定的数学模型，而是结合控制对象的需求、状况，建立非线性的模糊数学模型，针对系统的运行状态进行决策，完成控制工作。模糊控制技术实现了模糊控制理论和控制技术的结合，可以适应不同的控制场景。专家控制技术会建立专家知识库，结合数据库中的数据进行推理，完成决策后提供专家控制建议。使用专家控制技术的抗干扰性比较强，能完成在线实时控制，可以辅助人员完成控制和决策。

4 结束语

使用人工智能技术可以实现电气自动化系统控制功能的拓展，提升电气自动化系统运行模式的完善性和稳定性，满足电气自动化系统的控制需求，并形成更适应当下复杂控制需求的系统控制模式。在实际生产中，技术人员需要将人工智能技术有效应用在故障诊断、状态监测等方面，建立主动的、动态化的控制体系，发挥人工智能系统的优势，推动电气自动化技术发展。

参考文献

[1]王州.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J]造纸装备及材料，2023,52(8):65-67

[2]沈大伟，张锐，亢玮冬.基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统[J].舰船科学技术，2023,45(2):163-166.

[3]刘文浩.基于支持向量机和压缩感知的建筑电气故障诊断算法研究[D].广州:广东技术师范大学，2022.