电气自动化控制中的人工智能技术运用探讨

电气自动化控制中的人工智能技术运用探讨

罗明孙友广

兖州东方机电有限公司山东省济宁市273500

摘要：随着智能科技的飞速发展，人工智能获得了越来越广泛的应用，通过计算机技术与智能技术的有效结合，大大推动了电气自动化控制技术的发展，有效的确保了电力系统的安全稳定运行，对工业生产更是起到了极大的促进作用。因此作为电气工作人员，必须充分应用电气自动化控制技术，考虑到实际情况，发挥自动化控制技术的优势，才能提高电气自动化控制工作水平。基于此本文分析了电气自动化控制中的人工智能技术运用。

关键词：电气自动化控制；人工智能技术；运用

1、人工智能技术的定义

人工智能技术作为当前的一门新型技术学科，主要指的是利用计算机进行类人化操作的一级系统开发，其主要利用计算机理论作为基础部分，并融入了多种不同的交叉性学科，能够使机器设备在运行操作中更好地进行智能化、拟人化，提高机器设备的运行效率和质量。人工智能技术的出现，使人类的许多复杂工作被代替。人类大脑作为当前世界运行最快、最精密的仪器，在模仿人类大脑运行逻辑，使电气控制系统的人工智能化水平显著提高。随着人工智能技术在社会各大领域得到了广泛应用，在机器人中应用人工智能技术，应用遗传编程，已经获得了不错的成就。

2、人工智能技术在电气自动化控制中的优势

1）在电气自动化控制系统运行期间，人工智能技术的应用，可拓宽控制对象范围，转变传统的模型控制方式，针对不同场合的设备进行严格控制，提升动态监测的精确度，并明确其中的不确定因素，获取准确的参数变化结论，明确非线性的系统内容。2）在人工智能技术实际应用期间，可根据系统的响应、下降等时间进行分析，全面了解系统的运行情况，并通过模糊逻辑控制器的支持，提升电气自动化控制系统的运行性能，缩短实际运行时间，提升系统控制效果与水平，满足当前的发展需求。3）人工智能技术的应用，与传统控制方式相较，可提升设备调节的便利性，增强数据控制工作效果，加快系统的运行速度。同时，还可以利用语言与响应信息实施设计工作，提升管理工作的效果。4）人工智能技术的应用，可保证数据输入与估测的抑制性，并根据驱动器等设备特点，充分发挥人工智能技术的积极作用。同时，在实际管理工作中，可明确特定对象的实际控制情况，不会出现性能方面的问题，有利于促进系统的良好运行，增强数据信息的适应性。5）在实际工作中，人工智能技术的应用，可弥补常规方式的缺陷，解决其中存在的问题，创建现代化与多元化的管理机制，且人工智能技术具备一定的抗噪音能力，有利于创建良好的发展模式，扩展或是修改电气自动化控制系统的设计内容，提升管理水平。

3、电气自动化控制中的人工智能技术运用

3.1应用人工智能技术用于电气自动化控制故障诊断

在人工智能技术中还包含有专家技术、网络控制技术等，这些技术都能够对自动化设备在运行过程中的各类故障进行判断，其对于故障的分析可以利用模糊理论来展开，目的是为了保障故障诊断的准确性，特别是对于变压器、电动机等方面的诊断，人工智能技术可以发挥出非常强大的作用和效果。当设备在运行的过程中，导致出现故障的原因非常多，所以在发生故障之后，相关人员一定要及时对故障原因、故障点进行分析并建立人工智能数据库，这样才能利用人工智能有效地进行设备故障诊断，防止造成不良的后果。

当油浸式电力变压器出现故障时，传统的诊断方法就需要把故障变压器的绝缘油提取一些出来，然后针对这些绝缘介质进行技术性的分析，然后根据分析的结果来对整个故障进行判断，其整个诊断的过程不但要花费大量的时间，其结果的准确性也很难得到保证，如果一旦出现失误就会直接影响到最终的结果。而利用人工智能技术不但能减少时间上的投入，其诊断的准确度也得到了提升，所以作用是非常大的。

3.2应用人工智能技术对电气自动化设备实施综合化控制

通过全方面的学习可以让相关人员更熟练人工智能技术在电气自动化设备中的应用，目的是为了实现动态化的管理模式，因为以网络为载体的自动化设备变化非常迅速，所以对管理技术的要求也会偏高一些。把人工智能技术应用到实践学习当中，学生在操作时便能够得到专家的引导和支持，而学生则可以把专家提供的控制技术和经验进行总结，最后把这些信息进行分类放入到人工智能数据库当中，这样便能对电气自动化设备运行过程中的问题进行智能处理[4]。例如：在如今的煤矿井下大多数都是使用功率方向型的保护装置，而对于周围的变电所则会采用集中选线型保护装置，如果把智能技术引入到装置中，其不但能对所有的装置进行智能操作，同时还具备选择性漏电、断相、短路防越级跳闸等保护功能。

3.3应用人工智能技术在神经网络方面的控制

人工智能技术在电气工程神经网络的应用，可以在技术方面取得很大的突破。因为神经网络在反向转波技术上有着更加理想的性能，不仅能够减少定位花费的时间，同时还能对非初始速率和荷载转矩的改变进行控制。其结构较为复杂，可以使用常规的反向学习方法，包括两个子系统，一个可以利用电机参数对转子的速度进行确认，另一个可以利用电气参数对定子的电流进行管控。近年来，随着人工智能技术的发展，神经网络已在多个行业领域获得应用，特别是在数据处理与模式识别方面，因其具有非线性一致的特点，可以较好的应用于电气传动装置中，不仅有着较强的一致性，还有着很好的抗噪性能。而且是以并行结构运行，适用于多种不同类型传感器的接入。在这里，常用的有误差反向的传播技术，当系统中包含较多的隐藏节点时，网络神经只可以实现所需映射，而对于某些方面的选择问题，更多的是利用尝试法来实现的。

3.4人工智能技术在模糊逻辑方面的应用

在电气自动化控制领域，涉及到多种类型的模糊控制器，它们的应用能够很好地取代传统的控制器，并应用到其它多个领域。对于模糊控制器的研究，最开始主要是被应用在各种数字传动装置中。在进行具体的应用时，主要包括以下两种类型：M型和S型，前者更多的被应用在调速控制方面。两种类型都是有着相应的规则库的，以及更加具体的规则集。模糊化，其作用是对相关变量的量化、模糊化处理，在这一过程中要用到各种各样的函数。推理机，是其中的关键构成部分，能够对人类的推理方式进行成功的模仿，从而实现智能化的决策。知识库，主要涉及到语言库、数据库，在投入使用之前，将相应的知识放到具体的目标上，以此来实现控制器的设计，同时完成对行动的可靠性控制。在具体的操作过程中，要将模糊控制与神经网络结合起来使用，如此才能取得更好的控制效果，实现更加智能化的操作。

总之，近年来，人工智能技术获得了飞速的发展，实现了计算机与人工智能的有机结合，虽然发展时间尚短，但已受到了越来越多的关注和应用，并且有着广阔的发展前景。人工智能技术在电气自动化控制中的应用，有效的提高了电力系统的运行效率以及运行质量，因此进一步加强对其的研究非常有必要。

参考文献：

[1]陈江初.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].科技经济导刊，2016（15）：27+17.

[2]油飞.人工智能技术特点及其在电气自动化控制中应用研究[J].山东工业技术，2016（20）：151.

[3]孙彬.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].南方农机，2017，48（02）：161.