电气自动化领域中AI技术的实际应用

　　科技的发展带动了人工智能和电气自动化等领域的发展，电气自动化控制的实现为社会生产和人们生活带来诸多便利，自动化控制应用在工业生产中能够提高生产力水平。为进一步扩大人工智能的应用范围，加强其在电气自动化方面的应用研究，本文介绍了人工智能概念及其应用价值，并对其在电气自动化中的实际应用进行深度分析。

　　在信息技术、网络技术等发展过程中，应用人工智能这一新技术能够有效提升生产力。当前，电气自动化控制在多个行业的生产和管理中都有广泛应用，提高了企业的生产效率。随着人工智能技术的发展，在电气自动化的控制过程中引入人工智能技术，可以为控制质量的提升提供技术保障。因此，我们需要对电气自动化领域人工智能的具体应用展开深入探索。

　　1 人工智能相关介绍

　　1.1 人工智能技术的发展

　　人工智能是基于人类智能化相关理论发展衍生出的技术方法，其依托计算机技术，对于人类思维展开全面分析并组织模拟活动，从而产生智能化行为。在人工智能领域，专家系统能够应用在多个学科中，需要具备心理学、语言学和逻辑学等知识，该技术的实现较为复杂，可以利用智能化设备展开相关工作。通过机器学习，模仿人脑思维并将人类行为进行编程，在管理过程中产生模仿行为。在人工智能在发展过程中，其能够结合计算机的发展不断优化，对于人类活动进行模仿，并通过编程将模仿行为变成现实，收集相关信息、展开分析工作、进行智能化判断。

　　1.2 人工智能技术在各领域中的应用

　　在电气自动化中，运用人工智能技术具有如下价值：第一，提高生产效率，降低人员操作难度，保障复杂电气环境下的人员安全。在人工智能技术支持下，可对电气自动化不断完善，节约管理过程中的人力成本投入，避免人为操作失误导致安全事故；第二，控制自动化管理成本，在人工智能技术辅助下，可对管理资源进行合理分配，模拟专家系统展开决策，高效处理问题，为系统高效运行、节约成本提供有力保障；第三，人工智能技术引入之后能够对电气系统中各类不确定信息进行实时监控和管理，及时发现系统存在的安全隐患，保证作业进度，节约维修时间。

　　2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用

　　2.1 故障诊断

　　利用人工智能技术可对电气设备的故障进行诊断，借助模糊理论展开分析，确保电气设备的精准运行。故障诊断方面的应用主要体现在发动机、变压器或发电机等故障诊断方面，能够充分发挥人工智能技术的作用。通常来讲，电气自动化相关设备发生故障的成因有很多，并且设备故障发生频率也相对较高。如果系统设备产生故障，在人工智能技术的支持下能够及时定位故障点，对故障原因展开精准化分析，结合分析结果制定高效的处理措施，预防故障的范围扩大。

　　比如：若变压器运行中出现故障，传统的故障分析方法是通过对变压器产生的油气进行收集，分析气体成分，结合分析结果确认故障原因。这种分析方式耗时较长，而且容易受到外界因素影响，若出现失误就会对系统运行造成安全隐患，导致故障范围不断扩大。而利用人工智能技术，可高效诊断变压器故障，将诊断结果告知运维人员，为其维修计划的制定提供有力支持。电气工程当中变压器如果存在故障，在人工智能技术的助力下，能够在电控室的终端将报警信息和故障情况发送出来，管理者可根据报警信息将与故障变压器相连的电源关闭，故障处理更加及时；同时，结合系统显示的故障信息，对于和变压器有关的电气设备展开逐一排查，缩小了故障检修范围，提高排查效率。

　　2.2 自动化操作

　　人工智能技术在电气自动化领域的控制应用还体现在自动化操作方面，其应用十分广泛。比如：在某电气工程当中，建筑高度9层，高度34m,共计面积823m2,工程设计有电气设备控制室，并在建筑1层和2层划分为电气存储室、电气设备房等。按照规定，本工程属于二类高层建筑，需要使用树干放射形式配电方式，并在每个楼层的电气竖井当中设置配电箱，将电缆线置于各楼层管理竖井当中。应用自动化控制系统，以人工智能技术为核心，并设置自动报警、环境探测、设备检测、语音广播等系统。该项目的自动化系统中使用保护方式为集中选线，包括6个机柜。将人工智能等相关技术应用其中，结合管理需求实现对电气设备的远程操控。在管理中，利用终端设备可下达指令，实时控制电气系统，完成动态化管理，保证整个系统的安全高效运行。在该项目当中，自动化系统在运行期间，在人工智能技术的支持下，具备较强的抗干扰能力，能够稳定运行。在整个电气工程不同运行阶段中，将智能监控贯穿其中；同时，该项目中还配置光纤电缆，该电缆不但数据传输快速，而且抗干扰性能优越。其人工智能设备控制流程图如图1所示，展现出人工智能技术在自动化控制领域中的优越性能。

　　图1 人工智能设备控制流程图  

　　2.3 综合控制

　　作为电气自动化领域组成部分之一，综合控制属于人工智能技术集中应用的重要体现。部分矿井内部电气控制通常使用功率方向型的保护措施，在变电所的设计上使用集中选线的保护方式。在矿井中引入人工智能技术，可实时保护变电所的稳定运行，其重点保护设备漏电、线路短路、线路过载或者断相等。人工智能技术在电气自动化的综合控制领域当中，重点是借助模糊控制和神经网络，体现人工智能技术运用的高效性，提高系统运行效率。

　　（1）模糊控制

　　所谓模糊控制，就是借助直流或者交流传动系统，保证整体系统的稳定运行，该技术属于人工智能领域重要技术之一。直流传动的系统组成包括Sugeno和Mamdani,其中，Sugeno主要具备预防作用，Mamdani是控制系统的运行速度，通过二者的配合应用，对于直流传动整个系统进行调整和控制。交流传动的系统组成，主要是借助控制器控制系统整体，保证系统运行模式科学合理，高效防御运行风险。与此同时，模糊控制器种类多样化，具体包括自调式、简单式、变结构、模糊PID等类型。在工业生产领域，模糊PID类型控制器应用广泛，其具有良好的耦合性和非线性，并且时滞性极强。但是，对于不同的控制对象，需要对PID的参数进行灵活调整，因此，在实际使用之前，应该先优化参数，确保控制过程响应及时。变结构类型控制器由不同模糊控制器组合而成，不同单元负责不同的控制内容，拥有的控制规则也各不相同，设定参数也存在差异，可保证在特定状态之下控制效果优良。利用该技术展开控制系统设计，应该先分级模糊语言，之后划分控制区域进行分档选取，确定控制算法以及控制性能，提高系统运行有效性。

　　（2）神经网络

　　控制系统当中的神经网络主要是不同控制单元组合而成的网络结构，其能够模仿人脑思维，可以全面控制电气自动化相关系统。在运行神经网络系统期间，当系统收集到特定数据或者信息以后，其能够通过一个神经元展开全面连接，按照设定的规则完成信息转换，借助不同单元内部的传输系统对于接收的数据、图像和语音等信息集中处理，为中控系统采取控制措施提供相关支持。比如：使用BP神经网络，可通过遗传算法优化设计权值，保证系统能够高效运行，系统运行流程图2所示。

　　借助该算法神经网络权值优化共有三个部分，第一，遗传算法的优化程序为GA1.m;第二，BP神经网络的监控程序为GA2.m;第三，监控测试程序为BP.m.借助遗传算法完成权值优化期间，可将G取值为100,作为优化代数，并提取30个样本数量Size=30,使交叉概率等于0.60,那么按照下列公式即可将变异概率求出：Pm=0.001-[1:1:Size]×0.001/Size,通过10位二进制的编码串，将不同权值内的量表示出来。

　　图2 BP神经网络运行流程图 

　　结束语：在电气自动化的控制领域当中，人工智能技术的应用不但能够控制系统运行成本，而且还能提高运行效率。随着科技的发展，相关领域需要深化人工智能技术的具体应用，技术人员需要加大力度展开技术创新，精简电气系统组成结构，保证设备运行过程更加安全，发挥人工智能技术优势，为电气领域发展提供支持。