摘要：为稳步提升电气自动化控制的灵敏性、精准性与高效性，确保控制模块拥有足够的响应能力以及满足不同技术场景下的使用需求，文章以人工智能技术为切入点，通过优化组合技术资源，解构并重建技术流程，持续推动电气自动化控制能力的提升，旨在构建完备的电气自动化控制机制。

关键词：人工智能；电气自动化；控制体系；构建思路；应用策略

中图法分类号：TP181 文献标识码：A

１ 引言

人工智能技术通过对人脑机能的模拟、延伸以及拓展，持续强化有关技术模组对环境的感知能力，以提升控制效能。基于人工智能技术的定位，越来越多的技术团队在电气自动化控制体系构建环节尝试进行技术体系的调整，旨在定向提升电气自动化控制系统的灵敏度，扎实推进现有自动化控制体系健全完善。

２ 概述细致分析人工智能技术的内涵与技术优势，引导技术团队形成正确观念认知，准确把握关键技术环节，为后续技术体系布局与高效应用奠定坚实的基础。

２．１ 人工智能技术的基本原理

作为计算机科学的一个分支，人工智能技术尝试借助计算机技术、心理学理论、哲学原理，模拟、延伸以及拓展人的智能，实现对人脑的有效模拟，提升智能机器信息筛选、鉴别、处置、应用能力［１］ 。人工智能技术体系日益完善，形成涵盖机器人、语言识别、图像识别、专家系统等多元化技术模块，依托有关技术科学联动，实现知识表示、知识获取、语言理解、自动程序设计等功能，提升智能机器对复杂信息的阅读与应用能力。近年来，相关部门、科研机构以及相关企业投入大量资源，进行产业布局，强调以人工智能技术发展为契机，带动传统产业以及现有技术体系转型升级，借助技术赋能，重塑产业形态，提升综合国力。根据中国互联网协会公布的数据，２０２０ 年，国内人工智能产业规模高达３ ０３１ 亿元人民币，同比增長１５％，增速高于世界平均水平。北京、上海、广州等地区积极将人工智能技术引入自动化控制系统中，旨在借助人工智能技术强大的信息处理能力、学习能力，完成自动化控制体系的有效布局，综合实现提升控制精准度以及降低控制成本等目标，助推现有产业模式升级。

２．２ 人工智能技术的优势

在电气自动化控制中，应用人工智能技术能够最大程度地减少控制误差，降低运行成本。人工智能技术能实现数据信息的集约化处理，在短时间内，快速筛选、鉴别有效信息，完成数据检测，生成系列控制指令，驱动控制器，快速完成相关动作，调整运动状态，从而科学排除人工误操作所带来的影响，降低误差发生概率，使得电气设备具备快速抗干扰能力，提升总体环境适应能力，保障各类机械设备平稳高效运转。

人工智能技术加速推进了电气自动化控制的集约化进程，技术团队通过对专家模块等技术单元合理布局，在控制系统内部搭建闭环式平台，突出智能机械作用，减少对人工的依赖［２］ 。从长远来看，人工智能技术可以合理降低电气自动化控制的人力成本，控制费用支出规模，更好地满足现阶段工业发展需求。基于人工智能技术带来的技术优势，技术团队在电气自动化控制体系布局过程中，应当设定总体技术目标，形成完整技术规划，采取有效技术举措，完善技术流程，健全技术架构，推动人工智能技术的合理应用。

３ 人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路

针对人工智能技术在电气自动化控制中的应用，要求技术团队切实发挥主观能动性，在遵循技术规律前提下，锚定电气自动化控制总体目标，结合人工智能技术的特点，渐次推进技术应用。

技术团队在应用人工智能技术的过程中，要注重技术的总体性与重点性，实现全局性规划与局部细节性的全面兼顾，推动人工智能技术与电气自动化控制有效融合。技术人员要率先调整技术思路，准确把握人工智能技术基本原理、主要构成、实践优势，立足电气自动化控制整体定位，细致分析人工智能技术应用相关场景，确定其在电气自动化控制中的应用方式，实现技术需求与技术能力的有效对接［３］ 。例如，针对电气自动化控制系统故障率高、机械设备运转效率低等问题，技术团队可以充分利用人工智能技术，设置专家模块，完成故障录波，借助故障波形捕捉、开关量变量获取以及顺序记录等方式，快速准确判定故障发生位置、故障类型，并立足已有技术条件，进行一定程度地故障自我排除，最大程度地保证电气自动化设备运行的稳定性与连续性。除了进行故障诊断外，技术团队还应当遵循有关技术标准，丰富技术应用场景，将人工智能技术与电气设备操控、电气设备设计、电气设备控制、电气网络搭建等有机结合起来，有计划地实现电气自动化控制能力的提升与控制体系的完善。

４ 人工智能技术在电气自动化控制中的应用策略

人工智能技术在电气自动化控制的应用，涉及多个领域，涵盖多项内容，为保障实际应用效果，技术团队要遵循科学性、实用性原则，采取有效举措，改进创新应用方案，划定应用路径，构建稳定、高效的技术体系。

４．１ 人工智能技术在电气设备操控中的应用

在现有电气自动化控制体系下，电气设备操控主要依靠人工来实现，其往往受到人为因素影响，出现操控误差较大、操作灵敏度较低等问题，使得电气设备难以全面发挥技术优势。人工智能技术在电气设备操控中的应用，实现了电气设备参数的科学获取，以及生成操作指令，驱动电气设备及时调整运行状态，在保证电气设备操控能力的前提下，减少人为误差，为电气设备安全、高效、稳定运转提供技术支撑［４］ 。例如，在某电子产品生产加工中，考虑到焊接点数量较多，为确保焊接质量，避免出现断焊、漏焊、错焊等问题，技术团队在电气自动化控制布局中布设机器人生产线，合理利用点焊机器人、弧焊机器人、激光焊接机器人，以保障焊接质量。在使用焊接机器人的过程中，技术团队要合理布局，充分应用现有机器人技术，对焊接电流、电压、速度等展开灵活调控，同时基于焊接技术要求，对摆动功能、坡口填充功能进行完善，以保障焊接质量，提升焊接水平。为满足焊接质量要求，焊接机器人内部需要设置焊接异常功能检测模块，通过检测模块实时获取焊接状况，实现对潜在质量问题的科学处置。其中，技术团队可以增设焊接传感器，在传感器支持下，完成焊接起止点检测、焊接缝追踪，使焊接机器人能够被灵活控制。

在神经网络模块支持下，根据焊接方案，扫描焊接点位置，调控机器人进行不间断焊接，持续降低人工参与度，提升焊接自动化水平，以及焊接质量与焊接效率，科学应对断焊、漏焊等问题。

４．２ 人工智能技术在电气设备设计中的应用

电气自动化控制体系涉及电机、电路、电子技术等，为保障技术应用效果，在整个技术体系改造、升级环节，技术团队可以充分利用人工智能技术的固有优势，对电气设计方案进行整合优化，以最大程度地提升电气设备设计水平，为后续提升控制效能、控制水平创造条件。技术团队使用人工智能技术对电机、电路、电子技术相关参数进行全真模拟，进行必要的设计演算，全面论证电气设计方案的可行性与有效性，通过对电气设计方案的分析梳理，科学论证方案设计细节，一旦发现设计疏漏，短时间内完成信息数据反馈，由设计人员根据信息提示修订完善电气设计方案，在降低电气设备设计总体难度的同时，减少设计人员工作量，确保电气设计扎实推进，充分满足现阶段电气设备使用需求［５］ 。

４．３ 人工智能技术在电气设备控制中的应用

人工智能技术在电气设备控制中的应用，要求技术团队进行全方位技术考量，兼顾磁场、电力等要素，做好电气设备控制架构的布局，形成完整的技术框架，确保设备平稳健康运转。在实际技术应用环节，技术人员在坚持科学性、实用性原则框架下，认真分析梳理电气设备运行状况以及使用场景，根据设备运转情况，设定电气控制主要目标、基本任务，从而实现神经网络、专家系统模块、模糊控制模块等技术单元合理布局，形成电气设备状态识别、状态控制指令生成、状态异常处置的综合性、集约性技术体系［６］ 。例如，在模糊控制模块的支持下，电气设备可以更加精准的识别复杂场景，并自动生成针对性指令，灵活调节机械设备运行状态，确保设备正常有序运转。考虑到最终控制效果，技术团队要灵活调整技术参数，优化技术模型，持续提升电气设备控制效能。

４．４ 人工智能技术在电气设备网络中的应用

人工智能技术对于电气设备网络有着较强的控制能力，借助神经网络，技术团队可以迅速完成信号处理、信息鉴别，有效消除干扰因素影响，保证网络服务能力。例如，现阶段多数电气设备网络采取并行结构，目的是保证线路的稳定性与连续性，但无形之中也提高了电气设备网络故障排查的时间成本，技术人员往往需要耗费大量时间、精力进行故障处置。人工智能技术则有效弥补了上述技术不足，借助非线性函数等数学模型，快速计算相关数据，并将数据传输到神经网络中，以动态控制法调整相关数据，完成对电气设备网络的总体管控。

４．５ 人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用

人工智能技术在电气设备故障诊断与排除中的应用，可以提升技术应用效能，缩短故障排除周期。

技术团队可以采取专家模块，在电气设备内部搭建起故障诊断、预警、处置闭环机制。基于此，技术团队构建人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等相关模块，依托完备的技术布局，确保专家系统模块可以更好地服务于电气设备故障检测、预警等有关任务，提升故障鉴别与处置能力，实现电气设备平稳运转。

５ 人工智能技术在电气自动化控制中的技术要点

基于电气自动化控制的总体定位，在人工智能技术应用环节，技术团队要准确把握技术要点，有效防范技术盲区，科学消除技术漏洞，形成最优化的人工智能技术应用方案。

在人工智能技术与电气自动化控制体系融合环节，作为技术应用的主体，技术团队应当基于语言识别、机器人、专家模块等技术构成，以及电气自动化控制总体定位，采取切实可行的方法，定向完善技术流程，确保各项关键技术的最优化应用。具体来看，技术团队要根据人工智能技术构成、原理以及应用场景，有计划地制定人员引进与培训方案，通过组建专业人才队伍，提升人工智能技术应用水平，保障技术应用质效与技术研发能力。例如，针对电气自动化控制需求，技术团队在引入神经网络模块的前提下，模拟人体神经网络行为，构建分布式信息处置模型，在数据信息之间建立网络节点，以持续提升信息数据处理能力。考虑到神经网络技术构成，技术团队要综合分析现有人员构成，基于人员学历、研发经历以及年龄等要素，采取定向招录的方式，引进高素质技术人员，借助人才的专业素养，实现多学科知识的交叉整合，推动生物原型解构、神经网络模型搭建，通过神经元、神经网络有效构建概念模型、知识模型、物化模型以及数学模型，联合应用网络学习算法，在提升数据信息处理能力的前提下，凸显神经网络的学习特性，提升神经网络的适应能力。

随着人工智能技术快速发展，技术迭代能力不断提升，为确保电气自动化控制的科学布局，推动技术升级，增强技术应用，技术团队要遵循技术规律，基于人工智能技术发展趋势，结合电气自动化控制实际定位，合理调配技术要素，提前进行技术布局，实现电气自动化控制技术稳步升级，实现短期应用效果与长期合理布局有效衔接。以模糊控制系统为例，作为人工智能技术模式下成熟、完备的控制模式，其响应速度快，自适应能力较强，可以充分满足新时期电气自动化控制技术要求。基于技术构成与基本特性，在模糊控制技术布局环节，技术团队应当准确把握技术发展趋势，合理进行技術布局，在保证短期控制效能的前提下，完成长期技术布局，保障模糊控制具备实用属性。其中，技术团队也要准确把握技术特性，将模糊控制与神经网络、模糊控制与遗传算法等技术进行有效结合，搭建起全新的模糊控制平台，以更好地提升控制效能，保持控制系统的领先性。

６ 结束语

人工智能技术在电气自动化控制中的应用，对于控制灵敏度、精准度有着显著提升作用。本文在梳理人工智能技术基本原理与实践价值的前提下，统筹各类因素，厘清技术应用基本思路以及技术应用要点，调整技术应用方法，逐步形成完整高效的人工智能技术应用体系，实现电气自动化控制能力的升级。

参考文献：

［１］ 赵莉娅．人工智能技术在电气自动化控制中的运用研究［Ｊ］．无线互联科技，２０２１，１８（１９）：１０２⁃１０３．

［２］ 吴善科．人工智能技术在电气自动化控制中的运用［Ｊ］．电子元器件与信息技术，２０２１，５（１０）：１９８⁃１９９．

［３］ 魏庆前．浅谈人工智能技术在电气自动化控制中的应用［Ｊ］．科学与信息化，２０２１（１０）：３１．

［４］ 李欣．人工智能技术在电气自动化控制中的运用路径［Ｊ］．华东科技，２０２２（６）：７９⁃８１．

［５］ 刘奇巍．人工智能技术在电气自动化控制中的运用［Ｊ］．科技创新与应用，２０２０（３０）：１６１⁃１６２．

［６］ 李飞，刘凌西，滕乾林，等．人工智能技术在电气自动化控制中的应用探析［Ｊ］．南方农机，２０１９，５０（１４）：１６１．

作者简介：和乾（１９８１—），本科，讲师，研究方向：计算机应用技术与教育。