人工智能技術在機電設備電氣自動化控制中的應用研究

［關鍵詞］人工智能；機電設備；電氣自動化；技術應用

1 基于人工智能技術的機電設備電氣自動化控制原理

在機電設備的運行過程中，設備的自動化控制系統(tǒng)是控制其各項功能單元的主要媒介，而將人工智能技術應用于機電設備的控制管理當中，能夠使控制系統(tǒng)的控制指令及操作更加完善，從而提高機電設備的運行效率。從人工智能技術作用于電氣自動化控制的原理來看，人工智能技術主要能夠用于干預機電設備的數據收集處理、模型訓練預測、監(jiān)控故障診斷、自適應管理控制及自動決策，通過以上功能實現對機電設備各項運行單元的系統(tǒng)化控制。比如，機電設備電氣自動化系統(tǒng)依托深度學習網絡DQN、模糊邏輯控制FLC等算法及單元，計算出機電設備各項控制構件的實際運行頻率，將實際運行頻率與程序設定頻率進行對比，再通過調控開關量來逐漸使兩者維持平衡，從而實現精準化控制。人工智能技術控制電氣設備運行的過程主要表現為輸出指令—控制單元—結算指令，其具體原理如圖1所示。

2 人工智能技術對于機電設備電氣自動化控制的意義

2.1 提升機電設備控制精度

人工智能技術用于機電設備的自動化控制能夠顯著提升機電設備的作業(yè)精度，適應生產線作業(yè)中的精度需求。

2.2 保障機電設備作業(yè)安全性

保障機電設備作業(yè)安全性是機電設備控制管理的重要環(huán)節(jié)，如今，人工智能技術可用于機電設備，通過智能化反應及即時報警等功能，實現對機電設備故障及異常問題的精準定位，大幅提高了機電設備作業(yè)過程的安全性。比如，在機電設備液壓系統(tǒng)的安全管理上，液壓系統(tǒng)通常因高強度工作而出現泄壓、液壓系統(tǒng)損壞等問題，并引發(fā)嚴重的生產安全事故，如果采用人工管理的方法進行安全防護，則工作人員需要分別完成準備工作—初步檢查—系統(tǒng)參數檢查—液壓油檢查—過濾器檢查—組件檢查—系統(tǒng)測試等步驟，才能初步確認液壓器的故障成因及應對方案，檢查過程耗費的時間較長。然而，在人工智能技術介入下，機電設備系統(tǒng)能夠自主檢測液壓器的故障位置，檢查過程耗費的時間通常不超過20min，且自適應算法能夠根據設備故障檢修的歷史數據，自主分析出可行性最高的維修策略，這對于解決機電設備故障影響、提升機電設備運行安全而言具有關鍵作用。

2.3 大幅提升機電設備作業(yè)效率

當機電設備的生產控制方法從人工操控轉變?yōu)槿斯ぶ悄芩惴ú倏貢r，可使生產過程中的產品識別效率、產品成型效率等大幅提高，這對于提高機電設備作業(yè)的綜合效率具有關鍵作用。以自動裝配機械的作業(yè)為例，假設在人工操作方式下，每架機械產出金屬零件需要通過肉眼觀察表面是否存在瑕疵、零件體積是否符合規(guī)格，以至于單件金屬零件的質量審查時間在6～12s。而基于人工智能技術中的模糊邏輯技術，金屬零件的識別可經過激光掃描得出外形數據，再經過數據匹配環(huán)節(jié)，由機器自動剔除外觀參數不合規(guī)的零件，期間所需的時間小于1s。從綜合效率來看，基于人工智能技術的機電設備生產檢查效率基本高于人工檢查的方式，更符合現代機電設備生產作業(yè)的效率需求。

3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

3.1 RNN循環(huán)技術用于機電設備消防分閘回路控制

RNN循環(huán)技術是基于循環(huán)神經網絡處理序列數據的一項人工智能技術，該技術可用于機電設備的消防分閘回路控制當中，通過輸入序列數據來調控消防分閘回路，保障機電設備在運行中的供電安全。消防分閘回路控制流程如圖2所示，某部門基于圖2所示的消防分閘回路控制模塊，將機電設備區(qū)間分為12個大區(qū)間，由配電監(jiān)控系統(tǒng)基于RNN循環(huán)技術進行統(tǒng)一監(jiān)控。當某臺機電設備出現供電故障時，消防聯動系統(tǒng)會返回檢測數據，檢測數據經過RNN循環(huán)計數的處理轉化為序列數據，再輸入到主要的控制工作臺，工作臺獲取的數據模式為“x/y/z”（其中，x為大區(qū)間序號、y為機電設備序號、z為產生故障的分閘回路序號），通過反饋的數據內容，主工作臺將統(tǒng)一控制無源常開觸點，對機電設備的回路斷路器進行分閘控制，實現消防分閘，以此來保障其他機電設備的運行安全。

3.2 模糊邏輯技術用于機電設備外形檢測剔除控制

在一些產品生產線中，機電設備基于人工智能技術可開發(fā)出外形檢測組件，這一類組件能夠用于篩查生產產品的外形及規(guī)格是否符合標準，再根據設定的程序剔除質量不合格的產品原件。例如，某企業(yè)在煙箱產品的生產中，將人工智能技術中的模糊邏輯技術用于打造外形檢測系統(tǒng)，由外形檢測系統(tǒng)設定集合（煙箱檢測開關、方波脈沖發(fā)生器、聲光報警裝置、繼電器），使各項裝置能夠由外形檢測系統(tǒng)統(tǒng)一控制，排除生產的煙箱中存在尺寸不合格的單件產品。從運行原理來看，外形檢測系統(tǒng)基于模糊邏輯技術，對待檢測的煙箱產品設定體積、平整度、顏色、重量等多項檢測規(guī)則，如果經過檢測的煙箱產品的以上某項檢測規(guī)則不符合質量標準，外形檢測系統(tǒng)將輸出“off”指令，打開傳送帶的k3觸點，將存在質量異常的產品通過傳送帶排出生產線，以此來保障每一件生產的產品符合質量標準。此外，從模糊邏輯技術介入機電設備外形檢測控制的成果來看，檢測單元可以將對每件煙箱產品的檢測時間控制在1860ms之內，每件產品的檢測成功率能夠達到100%，自當年引入人工智能技術輔助機械設備進行外形檢測以來，該條生產線的外形檢測剔除系統(tǒng)的檢測成功率分別達到97.4%、98.4%與98.4%，均達到一般生產線的成功率標準（95%）。

3.3 卷積神經技術用于機電設備自動運輸控制

卷積神經技術是一項能夠將機電設備生產過程轉化為網格拓撲數據的人工智能技術，該技術基于卷積神經網絡的深度學習算法，將機電設備中的多項功能單元進行局部連接，能夠實現在自動化控制中的池化操作，這對于提高機電設備控制效率而言具有關鍵作用。例如，在自動運輸裝置的自動化控制中，該項技術可分別作用于裝置的輸入功能單元（如啟動按鈕、限位開關、行動按鈕、停止按鈕及自動開關等）與輸出功能單元（行動繼電器、限位繼電器等），根據運料車的運輸控制需求，卷積神經網絡對輸入數據進行卷積操作，提取出不同操作和狀態(tài)下的特征模式，執(zhí)行功能單元命令，即控制啟動按鈕的按下與否、限位開關的狀態(tài)變化等。此外，控制系統(tǒng)根據分析結果生成控制指令，傳遞給輸出功能單元，自動運輸裝置根據控制指令執(zhí)行啟動、停止、限位調整等相應的操作。

3.4 人工智能遺傳技術用于機電設備進程監(jiān)控控制

人工智能遺傳技術作為一種基于自然選擇和遺傳機制的優(yōu)化算法，能夠有效解決機電設備控制指令復雜的優(yōu)化問題。如今，相關人員可以將遺傳算法應用于機電設備進程監(jiān)控控制中，模擬機電設備控制程序自然進化過程，優(yōu)化控制參數和策略。例如，某企業(yè)將人工智能遺傳技術用于點膠機進程模塊單元，其監(jiān)控效果見表1。從表1可以看出，人工智能遺傳技術的控制效果符合預期要求，能夠達到機電設備的自動化控制目標。

3.5 差分智能技術用于機電設備數據控制

在機電設備自動化控制中，差分智能技術可以通過比較設備當前狀態(tài)與歷史數據或預期模型，實時檢測和分析狀態(tài)變化，以監(jiān)控和控制機電設備的運行過程。在實踐操作中，該技術利用差分算法優(yōu)化設備控制參數，識別異?；蚬收?，提供預警和自動調整控制策略。之后，控制系統(tǒng)根據數據優(yōu)化控制策略，能夠減少設備停機時間，提高生產線的穩(wěn)定性和連續(xù)性。例如，某企業(yè)將差分智能技術用于機電設備數據控制中，其效果見表2。由表2可知，將差分智能技術用于機電設備數據控制，不僅能夠使各單元產出數據順利寫入實時庫，還能夠保障機電設備動態(tài)模塊的數據記錄、傳輸、指令在短時間內完成，提高機電設備的數據響應速度，以此來保障機電設備自動化控制效率。

3.6 自適應控制技術用于機電設備智能故障診斷

人工智能技術中的自適應控制技術可以用于機電設備智能故障診斷，相關人員可以借助該技術實時監(jiān)測設備運行狀態(tài)，動態(tài)調整控制參數，實現對設備狀態(tài)的精確識別和異常檢測。工作原理為：控制單元利用反饋機制，根據設備狀態(tài)的變化自動調整控制策略，使系統(tǒng)在不同工況下保持最佳性能。以傳輸帶的速率、位置自動化控制為例，自動化控制系統(tǒng)通過自適應控制技術獲取傳輸帶的速度、位置和負載等實時監(jiān)測傳感器數據，再通過動態(tài)調整控制器參數以保持傳輸帶的平穩(wěn)運行和精確定位。在運動控制中，該技術采用模型參考自適應控制來調整傳動系統(tǒng)的增益和響應特性，或利用自適應神經模糊推理系統(tǒng)結合模糊邏輯和神經網絡實現增速、減速、暫停等命令的控制，在此基礎上，控制系統(tǒng)通過不斷學習和調整控制策略，使其在多輪循環(huán)運行下能夠適應不同的負載變化和操作環(huán)境，確保傳輸帶運行的高效和穩(wěn)定。

4 結束語

人工智能技術與機電設備的電氣自動化控制具有一定的適配性。人工智能技術的應用可提高電氣自動化控制的應用效率、控制精度及工作質量。因此，相關行業(yè)應繼續(xù)研究并推進人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，廣泛采用上述的人工智能技術及其他相關技術，為保障機電設備運行的高效化提供技術條件。