朱童

摘要：我国作为工业大国，电气自动化控制技术的应用非常广泛和成熟，电气自动化控制改变了企业的生产方式，解放了人工生产力，提高了企业的生产效率。使企业的产业链趋向于自动化、人工智能化，极大地发挥了人工智能在电气自动化控制中的优势，本文对此展开分析探讨。

关键词：电气自动化;生产控制;人工智能;技术应用

1人工智能技术

从当前的情况来进行分析，可以发现计算机技术已经在各行各业中得到了较为广泛的应用。将计算机技术作为立足点的人工智能技术，成为推动各行各业发展的动力之一。人工智能技术也可以被称之为AI。是对于人的思维进行模拟，运用机器来代替人工进行操作的一种新兴技术。将人工智能技术应用到电气自动化控制之中，主要是通过计算机模拟人们的看法和观点，对于事物进行判断。可以降低工业生产过程中投入的资金，提高原材料的利用率，使生产工作更加高效的开展。并且，在应用的过程中如果电气系统出现问题，其也可以借助于智能技术找出出现问题的原因，并在第一时间进行预警。这从某种角度来说，能够使人工智能技术得到更加广泛的应用。人工智能技术的优势：（1）可以处在稳定状态下。人工智能技术的发展，是将计算机技术作为立足点的，近些年来，人工智能技术发展已经到达了较为稳定的状态，这和计算机技术水平的提高有着为密切的联系。计算机技术水平的提升，可以使其在运行的过程中处在稳定状态下，从而使人工智能技术更加稳定。一般情况下，将人工智能技术和电气自动化控制系统融合，可以考虑到智能技术的周期，对于设备进行维护，保障生产工作的顺利开展。在这个过程中，如果设备出现问题，人工智能技术可以提前警示，为人们维修保护工作的开展提供依据，为电气自动化控制生产的顺利开展提供条件。除此之外，将智能技术进行应用，可以使电气自动化控制系统处在安全状态下，提升了电气自动化控制工作的安全程度。（2）快捷方便。与传统模式下所开展的控制工作进行对比，可以发现人工智能技术的使用更加方便。在传统模式下进行控制，需要严格的按照规定使用控制方式、选择适宜的控制器以及参数。花费的人力资源、物力资源、资金非常多，并且在开展控制的过程中很可能会出现一些因素导致电气系统的稳定性下降。而将人工智能技术应用到电子自动化控制系统之中，可以对于传统电气控制中存在的不足进行补充。从电气自动化控制系统的角度来进行分析，将其和人工智能技术联系，可以有效促进生产，使其在未来获得更好地发展。智能化技术的应用，能够提升电气自动化控制的敏感程度，并且在运用电气自动化控制时，所使用的设计和控制手段，更加方便快捷，为电气控制系统提供了先进技术水平作为支持，能够推动现代电气控制系统的可持续发展。

2人工智能技术在电气自动化中的应用措施

2.1数据采集处理

海量数据信息是确保电气自动化控制目标顺利实现的基础。由于传统电气自动化生产主要是以人工操作方式为主，所有数据信息的采集以及软件操作也都必须依靠人工操作的方式完成。比如，某地区在开展电力监控工作时发现，该地区电力资源的配置对实时性功能提出了非常严格的要求，怎样才能完成对不断变化的电力资源使用情况的精准采集和分析是企业关注的焦点。针对这一情况，企业可以合理运用人工智能技术中的计算机算法，替代传统的人工数据采集方式，然后将采集到的数据信息融入到软件系统中，再通过加权计算的方式求得数据的平均值，即可实现可视化分析数据的目的，为企业开展电力资源使用情况监控工作提供技术支持。

2.2生产安全监控

传统的电气自动化控制系统中使用的机械设备都有相应的使用寿命和周期，所以为了避免因为机械设备发生故障，影响企业生产活动的有序开展，企业必须安排专业人员负责监管电气设备运行的全过程。虽然这种方法的应用解决了机械设备运行过程中可能发生的故障，但如果长期采取这种管理方法的话，不但不利于工作人员劳动价值的提高，而且增加了企业运营的负担。随着智能化技术在企业生产环节中的推广和应用，工作人员可以借助人工智能技术将多个区域的电气装置连接至同一频段，通过建立各个区段统一通讯体系的方式，充分发挥电子监控设备的优势，全方位无死角地监控企业生产过程中各个区段电气设备运行的状态，保证企业生产经营活动的安全顺利进行。另外，工作人员借助人工智能技术监控工业生产现场的实际情况，不但实现了人力资源最大化利用的目的，而且彻底解决了长期困扰电气自动化控制技术发展和应用的安全性问题，为现代人工智能智能技术在电气自动化控制中的实践应用奠定了坚实的基础。

2.3在故障诊断中的运用

由于电气设备在实际操作的过程中难免会出现操作不当的问题，再加上电气设备在经过长时间的运行后，零部件出现的老化问题，也在一定程度上增加了电气设备故障发生的概率。一旦电气设备发生故障，维修人员必须及时找出发生故障的部位以及原因，同时制定具有针对性的解决措施，避免因为电气设备发生故障影响企业的生产。就目前来说，常见的电气设备故障诊断方法主要有常规故障推理、以故障树模型为基础的故障诊断以及以案例分析为主的故障推理方法。工作人员在检查电气设备故障时，即可根据电气设备运行情况选择其中一种故障诊断方法，也可以根据实际情况选择多种方法组合的方式进行。借助人工智能技术，人们将人工智能算法的开发与传感技术、数据采集技术等相关技术紧密地结合在一起，不仅可以及时确定电气设备发生故障的位置和原因，而且减少了电气设备维修的时间成本。就目前来说，电气设备故障诊断系统主要包括了机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统、专家系统人机界面等相关内容。在这其中案例库实际上就是通过收集和分析电气设备运行过程中常见的故障案例，为电气设备故障的诊断和分析提供数据依据。规则库则主要涉及到了电气工程与自动化领域中的准则。知识处理作为系统推理的重要组成部分之一，主要是通过提取設备运行参数和案例的方式，归纳整理与电气设备故障相关的知识和案例。电气设备故障诊断和维修过程中采用的解释器实际上就是通过将故障修改的方法、故障发生的原因以及故障类型等以客户能够接受的方式翻译并显示出来，以便于工作人员可以及时制定具有针对性的故障维修和处理方案。由于故障数据提取的完整性与准确性是影响故障诊断效果的关键因素。因此，工作人员在运用人工智能技术提取和分析电气设备运行数据和信号时，应该借助数据信息的敏感性特征对比和分析电气设备运行过程中可能存在的故障隐患。

结语

随着网络技术的发展人工智能技术也有了快速提高，给人们生活带来便利的同时，也为工业技术带来了全新的发展。人工智能技术与电气自动化控制的融合，使电气工程系统自动化操作更加完善，人工智能技术在电气自动化控制中充分发挥了价值与作用。但人工智能技术还存在许多不够完善的方面，还有发展空间，要结合工程中出现的问题，对人工智能技术在电气工程系统中的使用进行改进。

参考文献

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[2]王帮元.电气自动化控制中人工智能技术应用探究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2015，31（09）：50-52.