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摘要：人工智能技术可以模拟人的智能实现推动机器运算与转化的功能，不但可以做到图像分析、语音识别，甚至还可以在一定条件下胜任人的所有工作。作为一门研究电气工程自动化控制与计算机应用的学科，电气自动化不但与人们的生产生活息息相关，同时也是常规技术应用中的重要环节。为了进一步分析人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路。
关键词：人工智能；电气自动化；应用
1人工智能技术的相关内容
人工智能主要指的是在计算机的条件下，通过模拟手段对人的操作行为进行学习和推理作出相应的处理，计算机智能化水平在当前已经得到了快速发展，出现了与人相类似的思维能力，人工智能技术在发展的过程中融合了很多新的技术，比如说计算机技术、心理学、技术控制论技术等。在实践的过程中，人工智能技术的应用也非常高效，能够让设备的效率进一步提高，进一步优化设备性能，让计算机能够为人类提供更多的优质服务，与电气自动化发展的实际情况相结合，正确的使用人工智能能够让电子与机械得到进一步的融合，促进电气自动化技术的发展。
2人工智能在电气自动化控制中的主要应用
人工智能目前在电气自动化控制的应用主要集中在设备参数整定，设备自动控制和设备故障诊断。
2.1设备参数整定
工业控制中常用到一些经典的控制算法，以PID算法为例，要使用PID算法实现设备的自动控制，必须要为其设置比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）这3个参数，而当我们面对一个实时变化的或其数学模型难以测定的受控系统时，P、I和D3个参数的选取就需要人为进行尝试，这一过程称为PID参数整定，传统的整定过程主要靠人来完成，整定效果一般，而且会耗费大量的时间和精力，为此，在电气控制过程中常常利用人工智能算法实现控制系统的参数整定，由此诞生了多种PID控制算法，例如模糊PID，粒子群PID，等等，整定后的控制系统，其控制的鲁棒性、实时性及控制精度都有很大提升。
2.2设备自动控制
在人工智能迅速发展的今天，基于人工智能的电气控制设备逐渐出现，人工智能在数字图象处理，最优化等方面具有独特优势，结合计算机处理能力的不断增强，在面对一些复杂的控制系统时依旧可以胜任。通过大量的数据处理和机器学习之后的控制系统，其控制精度和响应速度已经超过了传统的控制方法，而且智能控制算法不需要知道受控对象的数学模型，具有很强的适应能力。
2.3设备故障诊断
由于电气控制设备规模结构的扩大，对其进行故障的分析和诊断越来越困难，而且故障之间往往会存在耦合的现象。传统的排除故障的方法在面对一个包含有数十个甚至上千个集成电路的受控对象时，想要准确判断故障类型并定位故障位置需要耗费大量时间，而人工智能系统可通过提取系统的特征信号并结合智能算法以实现故障的快速诊断。
3应用前景分析
人工智能技术通过机器学习、模糊逻辑、专家系统和神经网络等使得控制策略、分析方法更加精确、贴合实际的同时，也使得系统具备了自我学习、推理的能力。而电气自动化系统的核心技术是对信息进行分析处理的控制单元，故可以运用人工智能技术进一步对控制单元进行优化改进。下文将从电气自动化系统的设计、控制策略、辅助操作和状态监测四个方面分别论述人工智能技术在该系统中的应用前景。
3.1辅助设计电气自动化系统
电气自动化系统的设计涉及学科较多，从而需要很宽的知识面，而目前电气系统的设计主要依赖于工程师。电气自动化系统的设计水平直接影响着系统的功能及性能，工程师作为电气自动化系统的设计者，其知识水平和经验对电气自动化系统的优劣起着决定性作用。另一方面，电气自动化系统的设计流程较为复杂，从市场调查、需求分析再到设计方案的制定，最后到产品的定型需要很长的周期。而一旦其中某一环节出现问题，则需要重新进行设计，这不仅加长了产品的开发周期，而且造成了资源的浪费，提高了研发成本。在电气自动化产品设计之初就引入人工智能技术，通过专家系统和模糊逻辑中总结的专家经验，一方面，为设计者设计方案的选择和已知方案的优化提供一定的参考，从设计的源头提高设计水平。另一方面，在整个产品设计周期内随时运用专家系统、模糊逻辑进行验证，及时发现设计中存在的问题，避免因返工带来的损失。在电气自动化产品设计中引入人工智能技术之后，可使得产品的开发成本和周期、设计人员的劳动强度大大降低，对于企业而言也增强了企业的竞争力水平，为占得市场先机提供了可靠保障。
3.2助力电气自动化系统的控制
传统的控制策略相较于人工智能具有容错性低、不具学习能力、普适性低等缺陷，从而在控制执行终端动作的准确度等方面存在一定的缺陷。在电气自动化控制系统中引入人工智能技术之后，可以运用人工神经网络、模糊决策等实现系统动作的精确控制，进而提高系统的自动化和智能化水平。例如：传统的控制策略一般而言对于大部分的开关量仅存在0和1两种描述，而在实际控制过程中，往往会出现非0也非1的情况，从而导致不能实现控制的精细化和准确化。但在引入模糊决策之后，通过隶属度和隶属度函数可以准确刻画0~1之间的状态，从而整体提升控制系统的性能。
3.3辅助现场操作人员精准操作和简化操作流程
电气自动化系统中一般涉及的设备较多，从而使得操作人员的操作复杂性大大增强。同时，随着操作流程复杂程度的增加，操作人员在具体操作过程中易于出现误操作或错误操作。将人工智能技术引入至实际操作中可以从以下两方面入手，一方面可以运用神经网络、专家系统等技术分析实际情况，给现场操作人员的操作提供一定的指引，对关键操作建立“软件+人工”双重确认机制。另一方面，对于相关性很强或者通过分析之后存在明显逻辑关系的操作，可以运用人工智能技术进行简化，对于关联的操作可以封装在控制系统内部，以简化操作人员的操作。
3.4电气自动化系统的运行状态管理
电气自动化系统的运行状态正常与否会直接影响设备的运行，假若在电机等电气设备出现故障时不能及时发现并采取合理的处置手段，则会导致设备的运行状态失常，达不到使用要求。不同于机械故障，电气自动化系统出现故障时，基本不会出现明显的振动、噪声，从而其故障具有很强的隐蔽性、不确定性和非线性，运用传统的数据分析技术不易于检测故障。
电气自动化系统中引入以人工智能为核心的状态监测技术之后，可以运用神经网络、机器学习、模糊逻辑、专家系统等为数据分析方法，深入挖掘所采集得到能够反映电气自动化系统运行状态信号背后的信息。达到优化传统的状态监测方法的目的，并对其形成有力的补充，实现精确监测、准确诊断的目的，最终为提高系统运行的可靠性提供有力保障。
4结语
作为一种现代化的高科技技术，人工智能技术在技术应用与发展中也取得了卓越的表现，其更是逐渐融入到人们的生产与生活当中，促进人们便利的同时也提升了生活品质与安全性。随着人工智能技术的发展与应用，其不但为电气自动化设备以及电气控制效率提升创设了条件，同时也使得日常的操作变得更加便捷，有效提升了事故故障的诊断效率，提升了自动化控制水平，并为降低成本投入，提升利润与效益创设了条件。
参考文献：
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