人工智能技术在自动控制中的应用

张世凡

【摘要】随着工业化进程的不断发展与完善，自动控制技术已经广泛的应用在工业生产中，这极大的提高了生产的效率，为社会的发展增加巨大的动力。近年来，伴随着计算机技术与自动化技术的不断交融和创新，人工智能技术不仅使设备具有自动控制的能力，还赋予了一定的逻辑思维和学习能力。因此，人工智能技术在自动控制中的应用能够促使更大的工业生产能力，同时降低工作强度，解放大量的劳动力，提高人民的生活水平。

【关键词】人工智能;自动控制;应用分析

伴随着信息时代的到来，互联网与人工智能是科技发展到一定阶段的产物，通过在工业化生产中的应用，能够不断的激发现代化的建设。目前人工智能技术在多个方面均有较为出色的应用，比如医疗中通过应用自动控制人工智能技术给予病人的病情进行更加精准高效的检测，对于手术台设备的不断优化和完善;在公共交通中实现对动车、地铁等轨道列车的速度以及调度信息的智能优化;这些均体现出人工智能技术在自动控制中具有广泛且实用的应用，因此，我们有必要对其具体的应用进行探讨。本文详细的介绍了人工智能技术的发展概况，对此技术在自动控制中的应用进行综合分析，对于人工智能的发展和应用具有一定的参考价值。

1. 人工智能技术和自动控制概述

1.1 人工智能技术

人工智能技术为多学科理论交叉而形成的技术，其涉及学科包含计算机技术、自动化技术、数学、心理学等。所谓智能就是运用计算机理论作为运算核心，通过计算机编程语言作为基础。通过对人的行为判断能力以及对于数字或图片的识别能力进行收集，然后汇总出大数据使人工智能系统不断的学习和积累，能够做到对简单事物的判断和处理，其本质为模仿人类的行为或者思维来完成更为复杂或艰难的工作。比如，可以运用人工智能技术研发智能型家政服务类机器人，能够提供更加人性化的服务;人工智能应用于模拟计算领域，在神舟和嫦娥系列发射过程中，能够模拟其运行轨道以及计算出现中的问题的解决方法;通过人工智能与检测设备的结合，能够在进行物品检查过程中快速的鉴定结果，避免长时间人为的监测。

1.2 自动控制

自动控制技术能够有效的提升工业自动化的进程，通过一系列的编程和设置，能够使机械按照预先规划的方案进行自主工作，有效降低了一线操作者的工作强度。由于在整个设备中安装了多个传感器来监测设备的运行情况，为设备的维修和故障检查提供了较大的便利。但自动化运行有一定的局限性，如果完成高集成度的自动化，会对处理器造成极大的运行速度压力，并且对于操作的语言平台和交互平台也需要进行统一的标准规划，再者，其自动化监控执行部分会随着自动化集成度的提升，其监控难度骤然递增，使自动化运行的成本呈指数般增加，此外，进行有效的控制写入操作后，针对不同的生产工作需要再次进行调整自动化的逻辑，以上这些问题和弊端充分说明自动化控制技术不断升级和完善，通过应用人工智能技术，能够使工业生产不但自动化，而且更加智能化。

2. 人工智能技术在自动控制中的应用分析

2.1 在自动控制设计方面的应用

电氣自动控制设计需要对各种电路以及电器件型号和作用有完善的认知，并且能够对于实际的情况进行自动控制设计线路以及逻辑的调整，随着人们对生产工艺的精益求精，对自动控制设计方面的要求也逐渐增加，因此可以通过人工智能技术来优化自动控制设计方面的工作内容。原有的自动控制设计必须建立在具有丰富经验的专业设计人员和设计合理性鉴定以及执行人员的基础上，其设计的周期以及检验的准确度，均会影响到自动控制设计的效率，但借助人工智能这一技术就会缓解或改善这种现象，对人工智能计算系统输入大量以往成功的设计思路和检验方案，能够形成一个庞大的数据库，最后人工智能调用数据库中的内容，通过数字建模和检验模拟，能够高效准确的给出初级的设计模型。这将降低设计工作的难度，并且提高了设计方案的合理性，仅需要设计人员对人工智能系统进一步的了解，就能够不断的提升自动控制设计的效率。

2.2 在电气自动控制中的应用

人工智能在电气自动控制中的应用主要有模糊控制、专家控制以及网络神经控制三种体系构成。

2.2.1 模糊控制

针对模糊控制而言，可以实现对设备的调节更加的快速，全面降低响应时间。比如电机的转速与负载之间不断调整的关系，如果使用传统的自动化控制系统，虽然能够对电机的转速根据负载的变化进行调整，但总有一定的滞后，使生产的精度难以控制。通过人工智能中模糊控制的应用，能够将电流、电压以及负载转速等各种信息进行模糊数据的汇总，随后对模糊量之间进行数学的转化和公式的搭建，选取合适的函数进行对各参量进行模糊推理，合理的推理内容将转化成逻辑控制的依据，通过对工作中电机各数据之间的变化，能够预测对转速以及各项参数的控制，从而不断降低响应时间提升操作精度。

2.2.2 专家控制

专家控制旨在通过不断的学习专业知识与经验，不断吸收和积累多个领域专家提供的各项数据，并且能够通过数据库不断的完善和升级，能够形成类似人类专家的计算和判断能力，从而进行解决专业的复杂问题。其专家系统为5个部分组成，首先通过知识库内容的储存，随后将知识内容转化成符合计算机语言的数据，然后通过推理机对知识与控制体系之间建立判断机制，并且对于判断的结果进行解释，最后通过知识获取环节能够不断的完善专家系统。

2.2.3 神经网络控制

神经网络控制其主要的核心是针对人脑的神经活动进行模拟，使人工智能系统更加的符合人类的思维逻辑。通过神经网络控制能够使自动控制具有更高的灵敏性，能够促进传感器的分析工作，并且对于分析出的结果，能够根据人类的思维做出解决办法的判断罗列，使操作人员可以根据显示的结果进行处理方案的选择。促进设备的各部分结合紧密度，使设备均像神经一样相互关联，形成一个完整的整体。此外，对于各项数据计算的优化和检查，能够使各项控制更加符合逻辑且提高灵敏度。

2.3 对数据控制和优化的应用

对于自动控制的人工智能技术应用而言，基础且重要的工作是进行数据的采集和归类汇总，人工智能技术能够对收集的数据进行实时的转录成统一标准的机器语言，并且进行针对性的储存，并且对于同类的数据进行特定的分析，避免重复无用的信息产生过多系统垃圾。对于每一项工作的进程，通过灵活调用数据能够进行智能的分析和监控，对于不符合逻辑或出现的异常数据情况，能够进行针对性的记录，并且自行根据设备的运行状态给予科学的异常事件处理。通过专家系统以及神经网络的不断学习能力，能够进一步的对数据控制和优化，从而完成复杂的自动化设备中电气故障的维修和排查。

3. 人工智能技术在自动控制中的必要性

人工智能能够通过优化对机器重复操控的处理，通过算法优化的集成，计算出优质解法进而更好的操控机器的自动化。例如人工智能控制器的运用，人工智能控制器具有很多优点，可以在没有对象的基础上进行设计研发，在面对所需控制对象具有众多不稳定因素、甚至是动态无规律变化时都能够满足控制需求，并且，其自身就具有很大灵活性，可更改性，易调节性，正好迎合新时代大数据的复杂变化使效率得到显著提升。

4. 结束语

人工智能是自动控制未来的发展方向，通过对人工智能的不断学习和应用，能够使工业制造生产环节由自动化向智能化升级转型，更好的为社会创造价值。

参考文献：

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