人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用探究

劉宇軒

摘 要：電氣自動(dòng)化是電氣信息領(lǐng)域的新興學(xué)科，發(fā)展十分迅速，并且已經(jīng)形成了一個(gè)較為成熟的技術(shù)體系，是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)當(dāng)中的重要構(gòu)成部分。電氣自動(dòng)化與人們的生活、社會(huì)生產(chǎn)存在密切關(guān)聯(lián)，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用，是推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可忽視的力量。近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，其應(yīng)用范圍變得愈來愈大，在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域也有所涉及。將人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中，可優(yōu)化參數(shù)調(diào)節(jié)，進(jìn)一步提升電氣自動(dòng)化控制效率，有利于降低生產(chǎn)成本?；诖?，本文對(duì)人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用進(jìn)行了綜合性闡述，以供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣自動(dòng)化；數(shù)控優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 人工智能概述

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一。它企圖了解智能實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，機(jī)器人、自然語言識(shí)別處理、專家系統(tǒng)、圖像識(shí)別等技術(shù)均屬于人工智能范疇。在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域當(dāng)中，人工智能與傳統(tǒng)人工控制相比，其最大的特點(diǎn)在于能夠以計(jì)算機(jī)技術(shù)為輔助，完全實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化、精確化控制，能夠大幅度節(jié)約人力資源。在工業(yè)化生產(chǎn)過程中，通過人工智能技術(shù)能夠?qū)Ω黜?xiàng)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)傳輸、動(dòng)態(tài)分析、處理，并能夠?qū)⑸a(chǎn)過程中存在的問題及時(shí)向控制管理人員反饋，最大程度地保證自動(dòng)化生產(chǎn)的穩(wěn)定性與安全性，有利于提升工業(yè)生產(chǎn)效率及質(zhì)量，在節(jié)約生產(chǎn)成本的同時(shí)，可獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益。

2 人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)分析

與傳統(tǒng)控制方法相比，人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制過程中具有以下優(yōu)勢(shì)：（1）穩(wěn)定性較好。以往在電氣自動(dòng)化控制過程中，容易受到其他不確定性因素干擾而出現(xiàn)故障，會(huì)對(duì)生產(chǎn)線穩(wěn)定性產(chǎn)生一定程度影響。人工智能技術(shù)所形成的智能函數(shù)不需要對(duì)對(duì)象進(jìn)行模型控制。即便實(shí)際該控制對(duì)象當(dāng)中存在不穩(wěn)定或不確定因素，甚至是難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的控制對(duì)象，均可滿足控制需求。也就是說，借助人工智能技術(shù)，能夠簡(jiǎn)化省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，讓電氣自動(dòng)化控制具備更強(qiáng)的適應(yīng)能力，針對(duì)于不同環(huán)境可對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行動(dòng)態(tài)性調(diào)整，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定性與安全性。（2）可有效提升電氣自動(dòng)化控制精度。借助人工智能技術(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)功能，能夠保證設(shè)備在預(yù)設(shè)參數(shù)下保持穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。在實(shí)際操作過程中，無需對(duì)參數(shù)進(jìn)行變動(dòng)，保證了實(shí)際工作參數(shù)與預(yù)設(shè)參數(shù)的一致性，可提升電氣自動(dòng)化控制精度，實(shí)現(xiàn)高效控制管理。（3）性能突出。與傳統(tǒng)控制方法相比，人工智能所形成的函數(shù)設(shè)計(jì)中并不需要專家參與，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)分析即可應(yīng)用，過程較為便捷，且具有良好的適應(yīng)性，運(yùn)算成本低，運(yùn)行效率高，具有良好的抗干擾能力。

3 人工智能在電氣自動(dòng)化控制各領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1 電力系統(tǒng)

電氣自動(dòng)化控制在電力系統(tǒng)當(dāng)中具有廣泛應(yīng)用空間。將人工智能技術(shù)融入其中，更有利于電力系統(tǒng)發(fā)揮作用，提升其運(yùn)作效率：（1）專家系統(tǒng)。應(yīng)用知識(shí)獲取的多層流式模型，可以自動(dòng)獲得變電站拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及保護(hù)配置等方面的知識(shí)，用于產(chǎn)生變電站停電后的恢復(fù)方案的確定；采取面向?qū)ο蠹夹g(shù)開發(fā)用于保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)，能夠進(jìn)一步提升電力網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的協(xié)調(diào)性；人工智能技術(shù)可輔助電力系統(tǒng)智能監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)，能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)整體運(yùn)行情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控；用于以啟發(fā)式優(yōu)化方法確定配電系統(tǒng)中對(duì)地電容器和電壓調(diào)節(jié)器的地點(diǎn)，可降低線路損耗及投資成本。（2）人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。在電力系統(tǒng)當(dāng)中，利用多個(gè)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化故障檢測(cè)，為電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行提供保障；人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可模擬事故，并自動(dòng)選擇處理方案，可進(jìn)行靜態(tài)安全性評(píng)估；通過非線性優(yōu)化方法對(duì)多層前饋神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠?qū)κ軘_動(dòng)的電壓和電流的正弦波形進(jìn)行預(yù)估；借助人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)整定數(shù)字距離保護(hù)，有利于設(shè)備自動(dòng)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行條件變化，讓設(shè)備保持穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)；人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)還可用于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估。（3）模糊進(jìn)化優(yōu)化方法。在解決發(fā)電規(guī)劃、輸電系統(tǒng)擴(kuò)展規(guī)劃、確定發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)協(xié)調(diào)時(shí)，模糊進(jìn)化優(yōu)化方法均能夠發(fā)揮作用。（4）模糊集理論。采取模糊集理論可對(duì)配電系統(tǒng)負(fù)荷水平進(jìn)行評(píng)估，對(duì)各類用戶隨不同因素的變化進(jìn)行整合性分析；采取多目標(biāo)模糊決策方法，可進(jìn)行故障測(cè)距及故障識(shí)別。

3.2 故障診斷

通常情況下，故障診斷主要涵蓋了3個(gè)步驟，即檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)特征信號(hào)；在所檢測(cè)的信號(hào)當(dāng)中提取征兆；根據(jù)征兆及其他診斷信息對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。從故障診斷診斷發(fā)展趨勢(shì)來看，將專家系統(tǒng)方法與故障診斷技術(shù)進(jìn)行結(jié)合是未來設(shè)備故障診斷的重要發(fā)展趨勢(shì)。通常情況下，為了對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行診斷及維修，需要對(duì)設(shè)備工作情況進(jìn)行測(cè)試及監(jiān)控。為了能夠準(zhǔn)確獲得設(shè)備運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息及位置情況，在設(shè)備當(dāng)中會(huì)置入一些功能執(zhí)行部件，并安裝傳感器，反映出溫度、壓力、功耗等信息。部分設(shè)備控制器數(shù)據(jù)當(dāng)中還涵蓋了各種指示運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信號(hào)、控制器I/O信號(hào)等。設(shè)備一旦出現(xiàn)故障，可通過對(duì)控制器內(nèi)各類信號(hào)及信號(hào)間的邏輯關(guān)系進(jìn)行分析，便可獲得具體故障部件及位置信息。設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)是借助各類診斷知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)測(cè)到的信息進(jìn)行分析、整合、處理，并對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷及推理的軟件系統(tǒng)。當(dāng)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)異常時(shí)，設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)能夠?qū)ο嚓P(guān)信息進(jìn)行智能化判斷、分析，獲得故障具體原因，并反饋故障診斷、推理過程解釋及故障處理結(jié)果。

3.3 數(shù)控優(yōu)化

電氣自動(dòng)化控制過程中，需要對(duì)設(shè)備信息數(shù)據(jù)進(jìn)行有效采集并處理。借助人工智能技術(shù)，幾乎能夠?qū)λ行畔⑦M(jìn)行實(shí)時(shí)采集，并進(jìn)行處理、存儲(chǔ)。若設(shè)備操作人員想要充分了解某設(shè)備具體工作流程，借助人工智能技術(shù)，能夠?qū)⒃O(shè)備運(yùn)行狀態(tài)清晰地反映出來。通過專家系統(tǒng)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，還能夠生成圖像文件，能夠讓設(shè)備使用者更為形象地了解設(shè)備運(yùn)行情況。另外，通過人工智能技術(shù)可對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行模擬，從而獲得針對(duì)性的故障解決方案，能夠有效預(yù)防設(shè)備故障發(fā)生。

4 人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用展望

人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用可歸納為傳統(tǒng)方式的智能化改進(jìn)，關(guān)鍵技術(shù)的延展與創(chuàng)新，多元因素的智能化融合。電氣自動(dòng)化控制已經(jīng)發(fā)展多年，并具備了較為成熟的技術(shù)體系，但在部分領(lǐng)域依然具有較大的發(fā)展?jié)摿翱臻g。借助人工智能技術(shù)，能夠進(jìn)一步提升電氣自動(dòng)化控制效率，拓展電氣自動(dòng)化控制應(yīng)用范圍。除了專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)外，未來大數(shù)據(jù)和云技術(shù)也將逐漸融入電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中。在面對(duì)大時(shí)間跨度、大用戶范圍、多類型行為等因素時(shí)會(huì)涉及龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)信息之間關(guān)聯(lián)關(guān)系不易分析。大數(shù)據(jù)可將潛在性的數(shù)據(jù)信息充分發(fā)掘出來，借助云計(jì)算技術(shù)則可以解決信息數(shù)據(jù)規(guī)模過大的難題，進(jìn)行更為準(zhǔn)確的信息數(shù)據(jù)分析。

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