基于人工智能的电气自动化控制系统优化策略研究

引言

电气自动化控制与人工智能都是现阶段科技发展的产物，通过监管，对提高生产效率和降低成本以及保证系统运行安全和稳定都有重要作用与意义。所以，通过采取有效的技术整合策略、加强数据驱动决策、持续优化预测分析，可以进一步提升系统的智能化水平和运行效率。

1 电气自动化控制系统架构分析

电气自动化控制系统的基本架构由三个核心层次构成：传感器与执行器层、现场控制层、监控与管理层。这三个层次相互协作，共同构成了系统高效运行的基石。传感器与执行器层是系统感知和执行的基础。传感器负责采集现场的各种数据，并将这些数据实时传输给上层系统。执行器根据接收到的控制指令，对生产过程或设备进行相应的调节和操作。这一层次的设备通常具有高精度、高可靠性和高响应速度的特点，可以确保数据的准确性和操作的及时性。现场控制层是系统逻辑控制与数据处理的核心。通过可编程逻辑控制器（PLC）或分布式控制系统（DCS），系统能够实现对现场设备的精确控制。PLC 以其编程灵活、可靠性高、易于扩展等优点；而 DCS 则利用分散控制、集中管理的模式，提高了系统的集成度和可靠性。在这一层次，系统能够对传感器采集的数据进行实时处理和分析，并根据预设的控制策略，输出相应的控制指令。监控与管理层采用上位机软件，实现了对系统的远程监控、数据分析与决策支持。操作人员可以通过这一层次，实时查看系统的运行状态、报警信息及历史数据等，从而实现对系统的全面掌控。

2 基于人工智能的电气自动化控制系统

2.1 加强在电气控制过程中的应用

在电气系统运行时，可利用人工智能的深度学习与机器学习技术，构建电子控制系统的算法、模型，随后，再对其开展训练，使其对历史数据进行深入的分析，从而能够对系统的非线性关系与动态特性有深刻的理解，从而实现自动调整参数的目的，使过程控制能够极为精准。此外，人工智能技术在运行时，可以再对实时信息与电气系统实际运行情况与历史数据做出探索，并预测对未来的趋势与状态进行。再以未来预测结果为依据，自动对比、评估不同控制策略的优劣，从若干个策略中，选择若干个符合本单位实际情况、可行系数较高的策略，将其发送给决策者，决策者在对进行权衡分析，可有效确保决策的精准度。同时，依托人工智能技术的优化算法，能够确保控制参数的最优化。此外，在电气控制时，不可避免地会涉及到大量的变量，而人工智能技术则具有模糊逻辑、深度学习、神经网络等一系列功能，可以对非线性、大规模的系统进行处理，并且围绕着系统的复杂性，做出分析与建模，确保电力控制系统能够符合需求。

2.2 优化自适应控制系统设计

在自适应控制系统设计中，核心在于构建能够实时监测系统状态并根据预设的性能指标自动调整控制策略的机制，其要求系统需要有高度的灵活性和弹性，还需要能够准确快速地处理复杂的数据，并从中学习和适应。通过集成先进的人工智能算法，如深度学习和强化学习，自适应控制系统可以不断地从历史操作数据中学习，识别模式和趋势，从而预测未来的系统行为，实现更加准确的控制策略。实现自适应控制系统设计的关键步骤之一是确保系统设计的模块化和可扩展性。这样的设计允许系统在不影响整体运行的情况下，方便地添加新的功能和算法，或者根据需要调整和优化现有模块。此外，系统设计还需注重算法的效率和实时性，确保能够快速响应环境变化和系统状态的变动，及时调整控制策略。在自适应控制系统的实际应用中，还需重视系统的稳定性和鲁棒性，其要求在设计阶段就考虑到各种潜在的扰动和不确定因素，通过构建冗余机制和实施预防措施

来增强系统的抗干扰能力。

2.3 优化电气自动化控制系统可靠性与智能安全保障机制

在结构上，采用控制器、电源、通信节点等关键模块的冗余设计，配合深度故障预测模型对设备运行状态进行实时监测，实现提前干预与自动切换。控制系统中引入基于异常 的多层次安全识别网络，可动态识别异常运行特征并自动阻断异常路径。另外，智能优化策略的落地 计算 —控制三层技术协同。感知层通过多模态传感系统实现环境、电气量与状态数据的实时采集 点接收感知数据后实现快速响应与局部策略推理，提升系统响应速度。数据层集成高频时序处理能力，借 处理平台支撑人工智能模型实时计算与策略部署。

2.4 降低设备成本与推动普及的策略

随着技术的进步，5G 技术的应用为设备的智能化管理和维护提供了新的机遇，5G 技术可以在智能巡检和分布式能源管理等领域实现大规模推广，这为降低设备成本提供了强有力的技术支持。5G 技术的广泛应用可以降低设备的整体运营和维护成本，同时提升设备的智能化程度，从而推动设备在更广泛领域的应用。模块化设计和集成化制造能有效降低设备的生产成本。模块化设计可以把设备分为多个可独立升级或更换的功能模块，并根据实际需求进行灵活配置，从而避免全系统更换的高成本。集成化制造则借助集成多个功能的电子元件和系统，以减少单个设备的材料和生产成本，进而提升设备的性价比。大规模生产和优化生产工艺也能降低单个设备的制造成本，以此来形成规模效应并推动智能电气设备的普及。

3 电气自动化控制系统与人工智能的未来展望

在故障检测的传统操作中，对操作人员的专业及经验均提出了较高的要求，通过与人工智能技术的结合，电气自动化控制系统能够更及时地定位故障，提供更准确的分析，减少了对检测人员技能要求的依赖性。清晰的故障定位，也能够缩短检修时间，提高系统设备的运行效率。同时，在技术方面，应当继续提高电气自动化的智能化水平。例如，加强远程技术在生产过程中的应用，结合大数据分析，推进电气工程智能化发展，提高对设备数据的敏感度，监控设备运行状态；通过发展远程技术，及时发现设备运行中的问题，降低设备故障发生率。现代电气自动化控制系统能够高效采集信息数据、精确分析和安全管控，人工智能的融入使信息传递更加快速、高效，具备了实时智能控制的条件，让技术操作流程简单化发展，有效提升了运行效率。

人工智能借助计算机模拟人类智能，打破了传统方法的限制，加强基于人工智能的电气自动化控制系统优化策略，实现监督管理，以适应当前系统升级改造和技术发展需求。

参考文献

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