熊晓倩

摘 要：人工智能实现要对控制系统进行设计，提高操控质量，这一思想与工业自动化控制系统设计理念相似。基于对人工智能技术中常用设计思想的研究，本文探讨了人工智能在工业自动化控制系统中的应用方式，达到提高系统运行效率和运行质量的目的。

关键词：人工智能；工业系统；自动化控制

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.11.123

0 引言

人工智能技术具有自主学习、强化学习、控制系统扩展等特点，能够完善系统中的缺陷，提高控制稳定性。工业自动化控制系统的要求为，具备很高的运行稳定性，并能够及时发现系统中存在的问题，人工智能能够满足这些要求，提高工业系统的控制精度，在工业领域中有很高的应用价值。

1 人工智能控制系统设计思想

1.1 自主学习理念

人工智能具备自主学习能力，自主学习理念的实现方法为建设专用的数据库，记录设备运行中的各项参数，在系统中建设数学模型，让设备的运行状态满足人们操作意图。建成的数据库为数学模型建设参数的来源，应用建成的数学模型提升控制系统的运行效率[1]。另外一些人工智能会接入互联网中，借助大数据技术获取海量数据，云计算技术分析系统的运行状态、决策等，谷歌公司的AlphaGo代表这一设计思路的最高应用水准。从自主学习理念的实现方法可以看到，一种为接入互联网的实现方法，另一种为局域网状态下的实现方法。

1.2 模糊控制理念

模糊控制在很多领域中都取得了良好应用，这种控制方法思想为控制系统的控制构件为模糊控制器，在其运行中能够获取系统中的信号，经过处理后将信号传递到被控制设备中。模糊控制能够与多种信号发生系统衔接，常见的如语音控制设备、计算机控制软件等，降低了对系统的控制难度。此外人工智能技术能够同时控制多个子系统，运用模糊控制理念能够降低控制系统的设计和建设难度，并且建成的控制网络能够大幅提升设备的整体控制精度，满足精确控制要求。

1.3 神经网络控制理念

神经网络控制系统为对构建一个体系化的控制系统，该系统应用传感器收集设备的运行信息，在控制系统的不同层面中开展数据分析与整理工作，将控制系统信号传递到被控对象中，完成对大量设备的同时控制。神经网络控制系统具备数据快速收集和分析的优势，能够大幅提升对设备的控制速度。另外在该这种控制系统的运行中，能够大量构建控制模型，提高整个系统的运行质量。但是该项技术目前处于完善与优化阶段，系统稳定性和自我完善性方面的存在一定问题，在今后的研究中，将会修正现存的问题。

2 人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用方式

2.1 模糊控制系统

模糊控制系统模型为，信号的输入端和输出端中间设置模糊控制器，模糊控制器采集系统运行中产生的参数，将处理后的数据以模糊信号的方式传递到被控制设备中，完成对设备运行状态的控制。在整个模糊控制系统中，模糊控制器为最重要的部件，通过该部件发出的模糊信号控制工业设备运行状态，另外在该系统中需要设置检测装置，检测装置的作用为模拟量转化，模拟器在整个系统中发挥传感器作用，该装置能够分析模糊控制系统对被控对象的控制效果，让工作人员监测设备运行状态。模糊控制系统中的执行机构为伺服电动机、交流电动机等，在接收到命令信号后，改换自身运行状态。

2.2 专家控制系统

专家控制系统原理为一种实时控制系统，在设计中，以专业知识、专业经验为依托，将这些内容融入到系统中能够取得很好的控制效果。在系统设计中，以计算机为控制中心，建设数据库、控制模型等内容，控制模型通过对数据的整理与分析发送控制信号，控制系统建设中，首先需要确定求解机制，求解方程为：

其中不同的参数有不同的计算方法，，，，f代表的意义为整个系统的计算函数。在完成求解方程后，控制系统的设计人员分析系统的控制效果，在此基础上写入系统的控制代码。在控制系统的运行中，工作人员向控制系统中输入相关参数，完成对相关工业设备的科学控制。需要注意的是，控制效果推理工作需建立在正向推理基础上，设计人员基于对专业知识的应用完成对整个控制系统的科学设计。

2.3 神经网络控制系统

神經网络控制系统能够提高对系统的控制效果，同时具备对数据的高效分析与整理能力，由于工业系统中存在大量被控对象，应用神经网络控制系统能够取得更加优质的控制效果。在神经网络控制系统设计中，会应用大量控制器件，并建成多个层次的控制组织，在并行连接的基础上构建成专用的控制网络，全面发挥人工智能技术的优势。神经网络控制系统对传感器要求较高，传感器设置在被控对象上，获取设备的运行数据，通过数据反馈和调整控制被控对象运行状态，事实上，神经网络控制系统作为现代控制系统，具备控制信号的多点输入和多点输出特点。在神经网络控制系统中，除了会建成集成度极高的控制中枢，也会建成设备运行参数的数据库，通过对这类数据的分析，构建各个工业设备的控制模型，提高系统的控制精度。另外为了能够进一步提升控制精度，要在系统中建设更为科学合理的控制程序，提高控制质量，可在神经网络控制系统中融入专家控制系统的设计思想，确保控制程序的合理性，让人工智能控制理念发挥应有作用。

就当前的人工智能控制系统的运行质量来看，神经网络控制系统由于具备数据分析速度快、控制精度更高等优势，在工业自动化控制系统中发挥的作用更大，但是这种控制系统的设计复杂度更高。

3 结论

综上所述，人工智能技术的控制系统设计理念包括自主学习理念、自主完善理念和模糊控制理念，这些设计理念落实后，能够提高控制精度与控制速度。在工业自动化控制系统的设计中，人工智能的应用方式为构建神经网络控制系统、模糊控制系统和专家控制系统，并融合这些控制系统的设计思想，提升系统的运行质量。

参考文献：

[1]谢欣岳.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J/OL].电子技术与软件工程，2019（02）：253.