长春汽车工业高等专科学校 郝 睿 孟静静

随着当今社会科学技术的日新月异，我国电气技术也在此大背景下飞速发展，带领我国进入电气发展新时代。通过在电气技术融入信息化和计算机技术后，实现了电气自动化控制，加速了城市化发展进程。在实际工作中，对人工智能技术的应用可以实现机械替代人工操作，可以在很大程度上促进电气自动化这一拥有广阔发展前景的生产行业的蓬勃发展。

1 人工智能技术在电气自动化领域的优势

1.1 无人化操控

传统的设备自动化控制器需要有人时刻控制，或者用监控设备来时刻了解电气设备的运行状况，说明控制器处于半自动状态，费时费力。随着计算机技术的发展，计算机控制逐渐成为控制设备的主流。首先利用计算机对及其进行引导，接着根据计算机发出的数据指令对现场设备进行控制。由于计算机技术的加入，控制设备获得了一定的便利，可以实现计算和储备功能，但是仍存在一些局限性。比如计算机无法识别设备的危险程度，所以这部分仍然需要工作人员监控，还没有完全摆脱半自动的局面。人工智能技术也可以做到对电气自动化控制中的变量精确控制，从而使得设备可以正常运行，维持了系统的稳定。

1.2 相关参数便于调节

电气自动化设备通常操作复杂，参数调节需要专业人员进行操作，人工智能技术的引入使得参数调节更加方便，可以实现自动对参数进行调整。通过对编程语言和信息相应进行设定，方便快捷，提高了控制系统的性能。

2 电气自动化与人工智能技术结合的具体领域

2.1 人工智能技术应用于自动控制设备中

电气自动化技术拥有非常广阔的应用前景，但是传统的电气自动化控制设备结构复杂，操作难度很高，单一控制方式难以满足对其精准度的要求，通常采用多种控制方式结合进行控制。在应用人工智能技术后，其运算程序得到了简化，并且使控制精度大大提高，并且在现场控制方面采用智能操作，可以达到完全控制。人工智能技术还可以降低由于人为因素导致的故障或者停电，因此可以使设备正常运行时控制系统运行效率提高，进一步减少成本，实现电气设备的高效应用，如图1所示。

图1 基于人工智能的电气自动化控制流程

2.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用

人工智能技术通常采用的主流控制方式包括以下几种：

（1）模糊控制。该方式核心理论即是模糊推理理论，系统采用交直流混合模式，才模糊理论的支持下进行控制。应用模糊理论后系统搭建模糊控制器并采用反馈控制，系统控制框图如图2所示。应用该控制方法可以达到预期目标。模糊控制的优点在于可以自我学习，并且可以很好的适应环境变化，再与人工智能技术结合起来，可以在实现更好的控制效果，能够在电气控制过程中自适应完善，减少扰动的影响，应用在复杂系统中有突出的优势。

图2 模糊控制系统框图

（2）专家控制。专家控制系统具有丰富的经验和技术支撑，通过人工智能技术，为了解决复杂程度较高的专业问题，结合专家的经验进行最优解的处理，就像人类专家的决策方法。目前，电器自动控制领域已经开始逐步推广专家控制方式，在对被控对象进行解析的同时，在系统中通过程序运算，求解出最佳控制参数，实现参数优化，实现灵巧的在线控制，加快系统处理信息，提高设备工作稳定性与系统自动化的程度。

（3）神经网络控制。神经网络通过模拟人脑在思考时的活动，对其基本功能进行特征化抽象，对网络算法进行深层次研究，并根据单元格传输系统分析处理数据，以此作为自动控制系统的数据支撑，通过神经网络理论进行网络设计，在进行硬件实验的同时通过数学物理方法进行软件模拟。所以神经网络控制方式通过简单的解决方法解决复杂问题，目前的关注度正在逐渐升高，在多个领域都有应用。

2.3 人工智能技术在故障诊断中的应用

在电气自动化设备运行时，一些外部因素的干扰会使得设备不可避免地受到影响出现一些故障，而传统的故障检修方法比较复杂、繁琐、昂贵，并且不能精准量化数值，而人工智能技术在故障诊断领域不仅可以保护控制系统，同时也对系统进行监督管理，提高了系统稳定性。

在利用人工智能技术进行故障诊断时，应用模糊理论来进行控制，保证其精确度，并提高运行效率和稳定性，免除后期的运检压力。在对发电机进行故障分析时，可以实现自动识别故障，迅速检测出问题的设备是哪一台，这样可以及早确定故障点，并以获得的设备参数为基础快速识别故障类型，使设备的维修难度降低，同时降低故障带来的损耗，并控制故障范围减小或者不再继续扩大，有利于保障一线操作人员的人身安全，也能为其他同类问题提供参考经验。

人工智能技术在故障预防中可以做到全天系统在线检测，在故障发生之前评估故障发生的可能性，最大程度减少故障的发生，可以为电气自动化控制设备提供全面的保障。传统的故障检测方法只能通过经验对已经发生的故障进行诊断分析，而不能进行预防，而人工智能技术则可以通过自动化设备运行程序的编写，充分系统采集的信息，并对其进行存储和分析。在将这些信息存储完后，通过构建墨迹数据样本，就可将其作为可以借鉴的经验，实现控制和调节，在即将出现故障时进行提前预警，避免出现之前出现过的相同的事故，提高了系统的稳定性和可靠性。

2.4 人工智能技术在操作控制与故障录制中的应用

以电焊机执行电镀操作为例，传统使用电焊机的过程中，基本都是采用人工控制参数，认为操作设备完成统一电镀操作，因此，电镀产品难以保证生产成果的一致性，因此采用单一控制参数控制电焊机工作精度，避免出现产品损耗等情况的发生。针对此情况应用人工智能技术，可以利用计算机的扫描和存储功能记录并模仿工作人员的操作动作，并采用人工智能算法将所得参数上传到控制中心，由控制中心对电镀机发送控制指令，实现自动化电镀操作，并且在产品完成后会对产品进行一轮扫描，提取其相关参数，基于预设的程序进行一致性分析，判断成品是否满足一致性要求，不满足条件的产品还需要重新进行二次加工。另一方面，电焊机自我检修的过程中，通常需要检修的设备数量众多，人工检修效率不高且会消耗大量的人力资源，在引入人工智能算法后，可以基于大数据算法安装分布式机械臂。在对其进行控制编程后，便可以替代人工检修，实现自动检修，并且可以通过扫描仪对分布式机械臂操作过程进行全程录制，为后续故障诊断与排除提供了参考样本，大大提升了针对于重复性故障的检修速度。

总结：在电气自动化控制领域里，人工智能技术有着独特的优势与应用空间，通过对其进行合理规范的应用，可以对电气自动化控制的发展起到积极的推荐作用，将人工智能技术与电气自动化领域的结合继续改革和完善的情况下，可以进一步提升电气自动化控制技术的应用前景。