基于智能技术的电气工程自动化控制系统

引言

电气工程在现代社会工业生产、能源供应、城市建设等领域的重要地位，说明自动化控制系统是保障电气工程高效运行的关键。分析当前工业智能化转型趋势下，传统自动化控制系统在灵活性、自适应能力等方面的不足，强调智能技术应用对提升系统性能、降低运营成本、推动电气工程可持续发展的重要意义。

一、智能技术与电气工程自动化控制理论基础

1.1 智能技术概述

智能技术以人工智能、物联网、大数据、云计算为核心，正重塑电气工程自动化控制格局。人工智能通过机器学习、深度学习算法，赋予系统自主学习与决策能力。物联网借助传感器与通信技术，实现电气设备互联互通，实时采集电压、电流等数据。

1.2 电气工程自动化控制原理

电气工程自动化控制通过闭环反馈实现精准调控，由传感器、控制器、执行器构成核心架构。传感器实时采集电气参数，如温度、压力等数据，并传输至控制器。控制器基于预设程序与算法，对数据运算处理后生成控制指令。执行器接收指令，调节电气设备运行状态，如调整电机转速、开关电路通断。

1.3 智能技术与自动化控制融合分析

在电气工程自动化控制系统中，人工智能技术和自动化控制技术将朝着融合的方向发展。人工智能算法对传统控制理论进行优化，能够结合当前工况，自动修正控制参数值，增强系统响应能力以及控制精确度。物联网能够对电气设备进行完全的感知和互连，为自动化控制系统提供数据支撑，能够使系统控制决策更加合理化。

二、基于智能技术的电气工程自动化控制系统现状与问题

2.1 应用现状分析

在电气工程的自动化控制领域中，人工智能技术在现阶段有着较为广泛的应用，例如在智能电网中，人工智能技术可以为物联网技术提供技术支持，利用智能电表以及传感器对电力系统的各项运行数据进行测量与收集，并利用人工智能的大数据分析能力对负载情况进行预测及优化，从而保持电网的供电可靠率。除了上述提到的几个领域外，还可以通过对电气系统的控制来满足当今工业生产的需求，在部分企业的电气控制系统中可以运用数字技术，进而产生一个类似于电气系统的仿真数据，电气公司的员工可通过系统对实际生产的情况进行反馈以及改善。

2.2 存在的问题

虽然获得一定的成效，但是针对智能技术的应用还存在很多问题。从智能技术使用深度和覆盖范围来看，在应用过程中，电气自动控制系统还较为局限于数据采集、基本控制逻辑方面的简单应用，深度学习、强化学习等先进技术算法尚未实现有效应用，对智能技术发挥的作用受到很大限制；从数据信息处理上看，整个电气系统运行过程中所产生的大量不同格式的实时数据存在不少差异，在数据清洗处理、融合共享、处理分析等方面存在问题，还无法针对性地推动系统高效控制和科学决策。

三、基于智能技术的电气工程自动化控制系统优化与应用

3.1 系统总体架构设计

依靠智能技术的电气工程自动化控制系统是基于分层分布式结构实现的，由感知层、网络层、平台层和应用层组成。感知层安装如智能传感器、智能终端等装置，包括电流互感器、温度传感设备、智能开关设备，采集电气设备工作运行状态数据，感知电气设备运行状态。平台层借助云计算技术，将数据进行处理的数据处理平台，包括大数据、人工智能算法等技术，能够对数据信息进行清洗与存储以及分析挖掘数据。应用层则是将智能控制、故障诊断、能耗管理等应用系统形成技术应用平台，并通过可视化用户交互界面为用户提供了便捷的人机交互体验。

3.2 关键技术应用设计

关键技术创新。在系统控制及故障诊断方面，应用深度学习算法，通过搭建卷积神经网络（CNN）模型，完成电气设备振动信息、声音信息、图像信息等多种维度数据提取，实现电气设备故障诊断；在控制系统方面，应用强化学习算法，通过根据现场实际情况调整控制算法中的参数，实现更加敏捷的响应控制系统，提升其响应速度和控制准确性；设备物联网实现设备全寿命周期管理，设备物联网结合设备唯一 ID 以及区块链技术记录设备全寿命周期内的使用，达到设备后期维护和溯源目的。

3.3 系统安全设计

整体系统采取了网络安全、数据安全及设备安全 3 个层面上的安全设计。网络安全层，采用工业防火墙、入侵监测（IDS）和入侵防御（IPS）对网络流量进行监测、阻断，阻止非法访问及恶意攻击，通过 VPN 技术确保了远程访问的通讯安全加密；数据安全层，采用对称加解密及非对称加解密联合加密保护存储数据和传输数据，设置数据访问权限分级控制措施，通过区块链技术实现对数据的不可篡改和可追溯管理；设备安全层，对智能设备进行认证和签名，定期对设备固件进行更新，修复设备存在的安全风险，确保不被恶意控制。

3.4 系统性能优化策略

从多个层面提升系统性能。在控制算法层面，基于遗传算法对控制参数进行全局最优求解，结合模糊控制算法处理线性化与不确定性问题，提升控制精确度；在数据处理层面，利用流计算对实时数据进行实时计算，利用数据压缩处理对数据存储、传输进行优化，通过构建设备健康度评价模型对设备故障进行预测，制定预防性维护计划，降低设备故障率；利用数字孪生技术，对控制策略通过虚拟仿真实验室进行模拟实现对控制策略的优化测试，减少实际调试与测试成本与风险。

3.5 经济效益与社会效益效益

一方面，系统优化可以有效节约企业支出。依托系统的能效监控模块，统筹分配电气系统的用电负荷和负荷曲线，节约能源成本。通过预测设备失效状态和提前检修设备，降低故障设备停止工作时间以及减少更换费用；通过实现机电设备自动控制，减轻对人的依赖性从而节约人员开支。另一方面，通过推广应用系统，推动能源可持续利用，提高电力资源的利用率，减少温室气体的排放。提高电力系统运行可靠性，保证用电安全和电力的连续、稳定、安全、可靠供给，减少大范围停电事件发生的概率和可能性。推动我国智能化制造生产建设，实现产业升级与转型，创造更多的高层次用工需求岗位。

结语

智能技术为电气工程自动化控制系统注入新活力，通过创新架构设计、关键技术应用及安全性能优化，有效提升系统的智能化与可靠性。在实践中，该系统已展现显著经济与社会效益，推动电气行业迈向高效节能、安全稳定的发展新阶段。随着智能技术的持续突破，其与电气自动化控制的融合将更为深入，助力行业实现更高质量发展。

参考文献

[1] 李坤林. 智能技术在电子工程自动化控制系统中的应用研究[J]. 华东科技，2024，（12）：45-47.

[2]牛卿懿.基于智能化技术的煤矿电气工程自动化控制系统研究[J].电气技术与经济，2024，（07）：369-371.