人工智能在电气工程自动化中的应用

李歆雨

摘 要：自1956年麦卡锡首次提出人工制造系统及智能化科學概念以来，在科学技术不断进步的大背景下，人工智能逐步形成以计算机技术为核心纳入数理逻辑、哲学、医学、生物学、心理学、信息论、自动化及控制论等的综合性科学技术，推动相关行业领域技术创新进程切实解决实际生活及实际生产过程中所出现的问题，而如何将人工智能应用于电气工程自动化领域，成为电气自动化发展过程中所面临的挑战。本文以人工智能为切入点分析电气工程自动化应用人工智能的必要性，就提出具体的应用要点进行深入探究，旨在为相关技术人员积累更多的工作经验。

关键词：人工智能;电气工程;自动化;应用要点

中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）09-0017-01

自进入21世纪以来，在社会经济稳健发展的大背景下，我国电气工程自动化技术水平已取得一定进步及发展，而如何将人工智能应用于电气工程自动化领域，得到相关部门及技术人员重视及关注[1]。相较于传统学科，人工智能属于新兴学科范畴不止彻底摆脱传统技术及应用领域限制，具有学科融合性及广泛衍生性等鲜明特点，颇具应用优势彻底解决实际生活及实际生产过程中所出现的问题。不论交通信号控制领域、航空领域及国防领域，人工智能应用范围较为广泛。有学者经研究表明，生产领域应用人工智能技术能大大提高其工作效率压缩总体成本投入，尤其是人力成本投入。鉴于此，本文针对电气工程自动化应用人工智能的研究具有重要意义。

1 人工智能的概述

自1956年麦卡锡首次提出人工制造系统及智能化科学概念以来，意味着人工智能学科诞生。人工智能又称机器智能，指人工制造系统所表现出的职能，是以计算机技术为核心纳入数理逻辑、哲学、医学、生物学、心理学、信息论、自动化及控制论等的综合性科学技术，并且以操作及移动物体、感知、交流、学习、规划、知识及推理为技术核心问题，普遍应用统计算法以实现强人工智能为最终目标[2]。相较于传统意义AI，人工智能技术属于计算机科学范畴，主要研究扩展、延伸及模拟人的智能理论、技术、方法及应用系统以达到机器自主完成需要人类智能参与工作项目的目标。

从本质角度来看，人工智能技术是模拟人类大脑思维及事务处理方式的技术手段，但是与人类大脑相比，人工智能技术属于无意识机械物理操作且不具备人类大脑创造性思维，以通过深入研究人工智能生产出与人类智能及思维方式相似的智能机器为最终目标，其研究领域可分为专家系统、自然语言处理系统、图像识别系统、语言识别系统及机器人等[3]。目前我国人工智能应用于电气工程自动化领域的研究力度不足，亟待深入探索研究推动电气工程自动化领域蓬勃发展。此外，人工智能研究具备高度专业性及技术性，其各个分支领域较为深入且无法相互连通。

由此可见，人工智能控制分支领域研究方法存在显著差异性，而应用遗传、模糊神经、模糊及神经等算法的AI控制器可视为同一类非线性函数近似器，不止有利于从总体角度直观了解，更有助于实现统一开发控制策略，上述AT函数近似器普遍优于常规函数估计器[4]。受无法明确参数具体情况的影响，存在非线性信息不确定及变化不确定等问题，应用人工智能控制器能切实解决动态方程难以精确控制实际对象等问题，并且人工智能控制器能结合鲁棒性能变化、下降时间及实际响应时间适当调整自身性能。同时，与传统控制器相比，人工智能控制器调整方法较为简单便捷，可结合语言、信息及数据实时操作。

2 电气工程自动化应用人工智能的要点

伴随人工智能技术蓬勃发展，高等院校及科研机构着手将人工智能技术应用于电气工程自动化领域，对于实现电气设备故障预测诊断、优化电气产品设计模式及控制保护电气系统具有显著价值作用。由于电气设备优化设计难度大及专业性强，不止涉及电机电器、电磁场及电路等方面知识，更要求技术人员能灵活应用相关知识具备较为丰富的工作经验[5]。然而，从现阶段我国电气设备设计水平来看，多数电气设备以设计经验为依托通过实验室人工制作方式完成生产，客观上加剧最佳设计方案获取难度。在计算机技术蓬勃发展的大背景下，电气产品设计模式由手工设计向计算机辅助设计转变，大大减少产品开发时间。

同时，将计算机辅助设计模式与人工智能技术相结合能帮助设计人员提高产品设计效率保证产品设计质量，而用于电气产品优化设计的人工智能算法可分为专家系统及遗传算法两大方面。其中，遗传算法具有计算方法先进及计算结果准确性高等鲜明特点，促使遗传算法及其衍生算法被广泛应用于电气产品智能优化设计环节;专家系统应用范围相对狭窄，适用于攻克技术性难题。此外，按故障类型，电气设备故障可分为非线性故障及不确定性故障，但是故障发生前期普遍存在一定预兆，预兆与故障间存在着密切联系，而应用人工智能及专家系统算法能充分发挥其作用提高设计效率。

从电气领域角度来看，传统电气故障诊断方法诊断准确率过低，不适用于变压器、发电机及发动机等故障发生频繁的区域，并且传统故障诊断方法主要通过收集变压器油气味进行深入分析产生气体分析结果评估设备故障等级及故障区域，不止耗费大量时间，更是消耗大量人力物力难以保证其时效性，无法应用于日常诊断。同时，受电气设备故障突发性的影响，如何快速处理故障问题选择适宜的故障处理方法避免造成不可预估性损失，是相关技术人员在实际工作过程中所面临的主要问题。由此可见，电气设备故障及事故诊断应用人工智能技术中专家系统、模糊理论及神经网络能切实解决实际问题提高诊断准确性及生产效率。

在电气技术蓬勃发展的大背景下，电气控制过程作用日趋凸显，而如何保证电气系统处于稳定高效运转状态，是相关业界及研究人员所面临的主要挑战。受电气控制具体操作环节复杂性及专业性的影响，对于技术人员操作要求较为严格，促使相关研究人员以提高操作效率为潜心研究的阶段性目标。人工智能技术不止切实解决上述问题，更能凭借自动计算机计算机等核心技术实现替代部分人工智能辅助劳动，而界面化操作形式一定程度上简化日常操作流程，对于实现电气系统远程控制及远程操作具有不可比拟的积极作用，便于及时存储重要信息及重要资料自动生成报表，大大压缩人力物力投入，进一步提高工作效率。

此外，伴随人工智能技术不断进步，社会对于电子行业生产稳定性及持续性要求更为严格，部分大型电力企业初步实现PLC控制系统替代辅助系统中较为落后的继电控制器，利用PLC控制系统能实时控制某个工艺流程协调总体生产流程，而PLC技术广泛应用，实现不同电厂间不同发电机组自动切换供电系统，大大增强供电系统稳定性及持续性。

3 结语

通过本文探究，认识到伴随社会进步及经济发展，生产力水平不断提高，软件技术及微电子技术更多研究成果被广泛应用于实际生活，为人工智能技术发展提供强有力的保障，而实现人工智能仍停留于长时间内软件与硬件共同发展趋势。从软件角度来看，开发工具类型日趋丰富，促使人工智能被广泛应用于各个领域。从硬件角度来看，电子集成技术工艺不断更新换代，大大增强人工智能控制芯片促使其价格更为低廉且覆盖性能更为全面。同时，人工智能多领域应用体现其高度自动化特征，而提高机械人类意识化能力促使其具备拟人化思维能力、行为能力及感知能力是人工智能的核心内容。因此，电气控制自动化应用人工智能技术是全新的技术发展趋势，具有广阔的发展前景，为社会进步及经济发展提供有效服务。

参考文献

[1]尹天阳.人工智能在电气工程自动化中的应用分析[J].科技视界，2017，（16）：196.

[2]赵鹏华，付国良.刍议人工智能在电气工程自动化中的应用[J].数字技术与应用，2016，（08）：231.

[3]张桂昌.试分析人工智能在电气工程自动化中的应用[J].电子技术与软件工程，2015，（22）：260.

[4]靳虎.人工智能技术在电气工程自动化中的应用[J].科技展望，2015，（02）：128.

[5]陈薇.人工智能在电气工程自动化中的应用分析[J].无线互联科技，2014，（01）：229.