人工智能在电气自动化控制中的应用

武超超

（吉利动力总成有限公司 浙江省义乌市 322003）

从宏观层面来看，工业制造水平显著提升的一个重要标志就是电气自动化控制技术的广泛应用，借助电气自动化控制技术打破传统工业制造模式在工作时间以及工作空间等方面的限制。尽管电气自动化控制具有良好的应用前景，但由于此项技术常处于发展阶段，因此还存在很多不足，如何对电气自动化控制技术进行优化已经成为工业行业从业人员重点关注的问题。而AI 技术的出现为电气自动化控制技术的发展提供了巨大的帮助作用，通过将AI 技术与电气自动化控制进行深度结合，有效提升自动化控制参数精度，确保电气自动化控制技术能力发挥出应有的效用。

1 AI技术概念厘定

想要了解电气自动化控制与AI 技术的结合问题，先要弄清楚AI 技术基本概念。AI 技术的发展路基与机器人技术发展路径具有很强的相似性，其主要应用目的均为辅助人类开展生产活动，完成一些无法以人工方式进行或者人工工作效率较低的工作。从抽象层面来看，所谓的AI 技术就是让计算机能力模拟人类大脑的逻辑思维方式去处理各种问题，同时借助计算机技术强大的算力，使得人工智能系统能够在很短的时间内完成对于复杂问题的分析，快速得出与人类思维相似的结论，将该结论转化为数字信号传输给控制系统进而指挥终端设备进行工作[1]。AI 技术并不是一项单一的计算机技术，而是由多种不同科学技术组合而成的技术集合，其中主要包括信息处理系统、神经网络科学以及自然科学等，借助这些技术AI 技术实现了“深度学习”功能，无论是在研发端还是生产端都大幅度提升了工作效率。

2 电子自动化控制与AI技术结合的优势

2.1 提升参数精度

电气自动化控制与AI 技术的结合，可以借助AI 技术对电气自动化设备依照预先设定好的程序工作，借助这种方式确保工业生产活动能够严格依照相关规定有序进行。利用AI 技术代替传统人工，使得电气自动化控制工作全程均无需工作人员介入，一方面能够节省大量人力资源，另一方面可以有效避免由于人为工作失误而造成的控制精度误差。依靠预先制定好的程序，电气自动化控制能够实现在高强度工作的环境下有效控制参数误差，提升品控[2]。此外，利用AI 技术代替人工还能够实现对于电气自动化生产工作的全天候控制，使得生产线能够在确保产品质量的基础上不间断生产，提升生产效率。

2.2 节省人工成本

电气自动化控制技术的出现使得工作人员能够在繁重的重复劳动中彻底解放出来，大幅度降低了生产工作强度，同时也有效避免带电生产环境以及各种大型机械设备对工人的安全威胁。而在实际应用电气自动化技术过程中，由于需要采用人工控制的方式对电气自动化控制技术进行管理，因此无法避免在控制工作中出现控制误差或者控制失误。这种背景下，采用AI 技术代替人工工作模式，能够确保每一条对于电气自动化设备发出的控制指令都精准无误，使得电气设备能够始终依照生产规范工作，提升设备工作效率的同时降低人力资源成本，为企业争取到更大的利润空间。

2.3 提升工业生产效率

除了能够大幅度压缩人工成本以及提升控制参数精度之外，AI技术与电气自动化控制的结合还能够有效提升生产效率。传统工业生产模式中，电气自动化技术的应用范围较为单一，仅在产品生产环节使用此项技术，并没有覆盖设备控制领域。这种背景下，故障维修、设备维护以及故障预防等工作均采用人工方式进行，一旦人工工作中出现了纰漏会影响电气设备的正常运行，导致生产效率降低。而借助AI 技术能够全面、高效地收集电气设备运行工作中产生的各种数据，并通过AI 技术内置的信息处理模块对数据进行高效分析与整理，通过这种方式及时排查生产线中可能存在的隐患，帮助相关工作人员对该隐患进行妥善处理，确保电气自动化控制系统始终处于良好的工作状态当中，提升生产效率。

3 AI技术在电气自动化领域中应用的具体方式

3.1 神经网络

神经网络系统在AI 技术中得到了广泛应用，该系统的工作原理是将原本处于分散状态的各种子系统（神经元系统）整合为一个整体。伴随着AI 技术的不断进步，神经网络控制系统已经建立了广泛的应用平台，逐渐成为电气自动化控制系统信息传输的一种重要载体。实际运行过程中，神经网络控制训练计算方法是频繁使用的一项功能，实现相关组件之间的传递与交互，借助神经网络控制训练计算逐步提升电气自动化控制系统运行效率，发挥其自身特点与优势。实际开展生产活动过程中，工作人员可以借助神经网络控制系统检查和判断电气自动化设备是否出现故障，实现对于电气自动化设备的有效管理[3]。

3.2 专家系统

专家系统主要是基于相关电气专业知识，在实际工作中直接控制庞大的数据控制组查找故障范围，并深入分析出现故障的原因，确定故障发生的具体位置，提供故障处理意见。基于行业专家以及技术骨干丰富的专业知识和长期的实践经验，提供处理故障的最佳方案。在此过程中，必须着重于对情况的分析和对故障位置的预测，以便系统可以更具体地向员工展示故障问题，并且可以通过专业技术手段妥善地解决问题[4]。专家系统可以在许多领域中使用并取得了良好的效果，显示其自身具备强大的故障排除能力以及良好的使用前景，确保电气自动化控制技术能够发挥出应有的作用。由于专家系统仍处于发展阶段，因此仍需要对专家系统进行不断的优化与改良，需要在使用过程中不断对其进行更新，以便专家系统能够更好地发挥其价值[5]。

3.3 思维模拟

对电气自动化控制系统进行优化升级过程中，AI 技术的应用可以展现其强大的知识积累以及深度学习能力。通过系统本身内嵌的数据分析模型，相关工作人员可以加强对于电气设备的控制力度，结合AI 技术基本知识，制定科学合理的电气控制方案，并基于AI技术强大的想象力，可以随时优化整个系统的控制效率并提高其自动化程度[6]。此外，基于AI 技术所形成的神经网络结构能够让计算机系统模拟人类的思维逻辑模式，通过深度学习以及模拟演算，尝试对电气设备工作过程中可能出现的各种异常情况进行模拟，并结合生产活动实际情况制定针对每一种异常情况的解决方案。在此基础上评估各个方案的应有效果并对每一个评估结果进行横向对比，最终筛选出优秀处理方案。借助AI 技术思维模拟功能有效降低了人工工作强度，提升电气自动化控制效率[7]。

3.4 故障诊断系统

故障诊断系统作为电气自动化控制中的重要组成部分，一直以来都是相关从业人员重点研究内容，而AI 技术的逐步成熟为故障诊断系统的发展提供了充足的动力。例如神经网络技术与专家系统就能够被高效地应用于故障诊断系统当中，借助这种方式实现对于故障信息监测以及电气设备运行状态监测工作的统一化管理，确保电气自动化控制系统可以稳定运行。尝试在电气自动化控制系统中融入AI 技术防止该系统在运行过程中出现突然宕机的情况，影响工作效率。开展故障诊断工作过程中，电气自动化控制系统中的发电机、变压器等设备起到了十分关键的作用，与其他电气系统相比电气自动化控制系统的内部结构更为复杂，其功能模块更为丰富[8]。这种背景下若电气自动化控制系统出现了故障，很难及时检测出现故障的具体原因。由于电气自动化控制系统涉及的范围较广，若采用传统故障诊断方式无法快速寻找到故障发生原因，相关工作人员需要花费很多时间来寻找故障点才能确保电气自动化设备能够正常进行。而采用AI 技术对故障诊断系统进行升级，能够高效处理复杂的系统故障问题，同时可以帮助相关工作人员快速判断导致故障的直接原因，并结合以往故障修复记录以及设备实际工作情况，制定具有高度可执行性的故障解决方案。此外，AI 技术能够辅助相关工作人员自动筛选故障原因，使得故障诊断时间大幅度减少，确保电气自动化设备能够快速恢复正常。若电气自动化设备故障发生的原因属于软件自身存在的缺陷，则可以通过处理此故障问题直接使用AI 技术来更新系统故障，通过这种方式优化工作模式。例如，某公司电气自动化生产系统工作过程中，故障诊断系统突然发出故障信息，此时AI 技术将对故障因素做出响应，并向相关工作人员发出故障原因信号[9]。AI 技术判断故障原因是电气自动化设备油箱发生泄漏导致变压器出现故障，在确定故障发生原因之后可以对此问题制定相应的解决方案。这里需要注意的是，若电气自动化设备发生该故障，相关工作人员需要在第一时间切断设备电源，借助这种方式确保在故障排除过程中不会发生次生问题。该企业相关工作人员只用时15 分钟就成功修复了由于油箱漏油而出现的变压器故障问题，计算机系统又恢复了正常。对于公司而言，AI 技术在故障诊断系统中的应用大幅度降低了由于设备故障而造成的损失，同时有效提高了工业生产工作效率以及产品质量，这表明AI 技术在电气自动化控制系统中的作用不可低估[10]。

3.5 综合控制系统

站在客观的角度来分析AI 技术，将AI 技术与电气自动化控制系统进行融合，具有明显的瞬变性特点。想要充分发挥AI 技术在电气自动化控制系统中的优势，就要尝试基于专家系统构建针对电气自动化控制的综合控制系统。例如，借助转接系统对电气自动化系统中各种模块以及子系统进行汇总与分类，通过这种方式对程序进行优化与升级。某电力企业为了提升工作效率，决定引进电气自动化控制系统，该系统中共含有6 个机柜，并将方向型保护模式设定为主要工作模式，通过这种方式提升电力企业对于电力生产以及输送等工作环节的控制力度。由于电力生产以及输送工作具有一定的复杂性与危险性，一旦某一个工作环节出现了问题，想要让电力系统恢复正常需要花费大量的时间与精力。传统管理模式下，相关工作人员需要对6 个机柜进行逐一检查，以此来寻找发生故障的具体节点，这种检修方式效率较低且可能出现工作失误。为了解决这一问题，企业积极引入AI 技术，借助AI 技术实现对于6 个机柜的综合控制，提升故障维修效率[11]。

4 结束语

AI 技术与电气自动化控制系统的融合，能够有效提升参数精度并节省人工成本。因此实际工作中，需要从神经网络、专家系统以及思维模式等方面提升AI技术与电气自动化控制系统融合效率，为工业行业健康发展保驾护航。