電氣自動化中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

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近年來，隨著計算機科學(xué)、信息學(xué)、仿生學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)等學(xué)科和云計算、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的迅猛進步，人工智能技術(shù)取得了長足的發(fā)展。由于人工智能技術(shù)是模仿人類及自然界其他生物的感知、學(xué)習、推理等行為而發(fā)展來的，從而相較于其他傳統(tǒng)技術(shù)具有更強的適應(yīng)性和容錯性，并已逐步應(yīng)用至智能控制、圖像處理、信號分析等領(lǐng)域。電氣自動化技術(shù)作為工業(yè)的重要技術(shù)之一，在提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本中起到了十分積極地作用。但隨著電氣系統(tǒng)的復(fù)雜性和連續(xù)性程度的增強，傳統(tǒng)的電氣自動化系統(tǒng)設(shè)計、控制和監(jiān)測等方法面臨全新的挑戰(zhàn)。而人工智能技術(shù)為電氣自動化系統(tǒng)的革新提供了新的思路，并已經(jīng)逐步應(yīng)用到了電氣自動化系統(tǒng)中。從而本文對人工智能在電氣自動化中的應(yīng)用前景進行了分析，以期為加速電氣自動化的發(fā)展和工業(yè)自動化、智能化的進程提供一定的參考。

1人工智能技術(shù)

1.1人工智能技術(shù)概述

1956年McCartney等在Dartmouth大學(xué)召開的學(xué)術(shù)會議中首次提出了人工智能技術(shù)，其最大的特點是可以模仿人類的思考和自然界中一些生物的感知、學(xué)習和推理過程，對收集得到的信息進行分析處理，以達到指導(dǎo)設(shè)計、控制設(shè)備運行和信息提取等目的。人工智能技術(shù)可分為兩類：具備能夠依據(jù)外界刺激進行思考、學(xué)習等的強人工智能技術(shù)和應(yīng)用至工程實際中解決工程問題的弱人工智能技術(shù)。由于本文著重于研究該技術(shù)在工程實際中的應(yīng)用及前景，故本文的研究范圍僅限于弱人工智能技術(shù)。

1.2人工智能技術(shù)的研究

方向人工智能技術(shù)屬于多學(xué)科交叉的綜合性技術(shù)，從而其研究范疇較為廣泛，但目前較為活躍且具代表性的研究方向有機器學(xué)習、模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。機器學(xué)習屬于人工智能技術(shù)中的核心部分，其運用計算機學(xué)習已有數(shù)據(jù)并掌握其中包含的內(nèi)在規(guī)律以獲取知識，達到提高計算機智能性的目的。模糊邏輯通過總結(jié)經(jīng)驗的方式得到了隸屬函數(shù)及隸屬度，實現(xiàn)了邏輯中非0即1到0~1的轉(zhuǎn)換，從而使得計算機的處理過程更貼近于工程實際。而專家系統(tǒng)通過建立的知識庫可以達到提高系統(tǒng)知識水平和推理水平的目的，用以解決該領(lǐng)域內(nèi)的高難度問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的節(jié)點即神經(jīng)元構(gòu)成，不同節(jié)點間信號傳遞時被賦予一定的加權(quán)值，最終實現(xiàn)信號分析處理、信息儲存的功能。人工智能技術(shù)在促進學(xué)科間交叉發(fā)展的同時，也提高了設(shè)備智能化水平，為企業(yè)創(chuàng)造了客觀的經(jīng)濟效益。例如：模糊控制和專家系統(tǒng)不僅使得專家的經(jīng)驗得以總結(jié)，將經(jīng)驗直接轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，而且由于知識在計算機中存儲、擴充和修改，使得知識更加易于傳播。

2電氣自動化技術(shù)

2.1電氣自動化技術(shù)概述

電氣自動化技術(shù)是一種綜合了控制學(xué)、信息學(xué)等學(xué)科的綜合性技術(shù)。近年來，電氣控制技術(shù)在鋼鐵冶金、火力發(fā)電、建筑等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，在極大地提高生產(chǎn)效率和改善勞動條件的同時，也使得各系統(tǒng)的工作穩(wěn)定性大大增強。電氣自動化系統(tǒng)可分為收集能夠反映設(shè)備狀態(tài)的信息采集部分、對信息進行分析處理的控制部分和將處理結(jié)果反映到實際動作的執(zhí)行部分。顯而易見，信息分析處理及動作執(zhí)行部分是電氣自動化的關(guān)鍵部分，而動作執(zhí)行部分是控制部分信息處理結(jié)果的執(zhí)行者，從而信息處理部分屬于核心部分。

2.2電氣自動化技術(shù)的特性

電氣自動化技術(shù)涉及的范圍較為廣泛，既包含傳統(tǒng)的電機、電器領(lǐng)域，又包含信息處理、網(wǎng)絡(luò)傳輸和電子技術(shù)等。從而一方面電氣自動化技術(shù)具有強—弱電結(jié)合、機械—電氣結(jié)合、軟—硬件結(jié)合的特性。另一方面由于電氣自動化技術(shù)涉及不同行業(yè)、不同控制對象、不同應(yīng)用工況等，電氣自動化的技術(shù)實施方案存在很大的差異，需要根據(jù)不同的需求進行對應(yīng)的個性化設(shè)計，一定程度上阻礙了電氣自動化技術(shù)的普及。

2.3電氣自動化技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

電氣自動化技術(shù)目前已經(jīng)成功應(yīng)用至火力發(fā)電廠的設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測，煤礦煤炭的挖掘、運輸和安全監(jiān)控，機加工中設(shè)備的自動化控制等領(lǐng)域。這主要得益于現(xiàn)場總線和分布式控制策略，現(xiàn)場總線解決了不同層級用電器和控制系統(tǒng)之間的信息傳遞問題，分布式控制策略使得各單元與管理模塊間的邏輯關(guān)系更加明晰的同時，也提高了系統(tǒng)的可靠性與控制效率。隨著信息儲存、處理和傳輸技術(shù)的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、人工智能等技術(shù)也逐漸滲透至電氣自動化系統(tǒng)中。新興技術(shù)不僅變革了數(shù)據(jù)采集、存儲方法，更使得數(shù)據(jù)的處理分析過程更加智能化，這便為末端執(zhí)行部分的準確動作提供了可靠保障。

3應(yīng)用前景分析

人工智能技術(shù)通過機器學(xué)習、模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等使得控制策略、分析方法更加精確、貼合實際的同時，也使得系統(tǒng)具備了自我學(xué)習、推理的能力。而電氣自動化系統(tǒng)的核心技術(shù)是對信息進行分析處理的控制單元，故可以運用人工智能技術(shù)進一步對控制單元進行優(yōu)化改進。下文將從電氣自動化系統(tǒng)的設(shè)計、控制策略、輔助操作和狀態(tài)監(jiān)測四個方面分別論述人工智能技術(shù)在該系統(tǒng)中的應(yīng)用前景。

3.1輔助設(shè)計電氣自動化系統(tǒng)

電氣自動化系統(tǒng)的設(shè)計涉及學(xué)科較多，從而需要很寬的知識面，而目前電氣系統(tǒng)的設(shè)計主要依賴于工程師。電氣自動化系統(tǒng)的設(shè)計水平直接影響著系統(tǒng)的功能及性能，工程師作為電氣自動化系統(tǒng)的設(shè)計者，其知識水平和經(jīng)驗對電氣自動化系統(tǒng)的優(yōu)劣起著決定性作用。另一方面，電氣自動化系統(tǒng)的設(shè)計流程較為復(fù)雜，從市場調(diào)查、需求分析再到設(shè)計方案的制定，最后到產(chǎn)品的定型需要很長的周期。而一旦其中某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，則需要重新進行設(shè)計，這不僅加長了產(chǎn)品的開發(fā)周期，而且造成了資源的浪費，提高了研發(fā)成本。在電氣自動化產(chǎn)品設(shè)計之初就引入人工智能技術(shù)，通過專家系統(tǒng)和模糊邏輯中總結(jié)的專家經(jīng)驗，一方面，為設(shè)計者設(shè)計方案的選擇和已知方案的優(yōu)化提供一定的參考，從設(shè)計的源頭提高設(shè)計水平。另一方面，在整個產(chǎn)品設(shè)計周期內(nèi)隨時運用專家系統(tǒng)、模糊邏輯進行驗證，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)計中存在的問題，避免因返工帶來的損失。在電氣自動化產(chǎn)品設(shè)計中引入人工智能技術(shù)之后，可使得產(chǎn)品的開發(fā)成本和周期、設(shè)計人員的勞動強度大大降低，對于企業(yè)而言也增強了企業(yè)的競爭力水平，為占得市場先機提供了可靠保障。

3.2助力電氣自動化系統(tǒng)的控制

傳統(tǒng)的控制策略相較于人工智能具有容錯性低、不具學(xué)習能力、普適性低等缺陷，從而在控制執(zhí)行終端動作的準確度等方面存在一定的缺陷。在電氣自動化控制系統(tǒng)中引入人工智能技術(shù)之后，可以運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊決策等實現(xiàn)系統(tǒng)動作的精確控制，進而提高系統(tǒng)的自動化和智能化水平。例如：傳統(tǒng)的控制策略一般而言對于大部分的開關(guān)量僅存在0和1兩種描述，而在實際控制過程中，往往會出現(xiàn)非0也非1的情況，從而導(dǎo)致不能實現(xiàn)控制的精細化和準確化。但在引入模糊決策之后，通過隸屬度和隸屬度函數(shù)可以準確刻畫0~1之間的狀態(tài)，從而整體提升控制系統(tǒng)的性能。

3.3輔助現(xiàn)場操作人員精準操作和簡化操作流程

電氣自動化系統(tǒng)中一般涉及的設(shè)備較多，從而使得操作人員的操作復(fù)雜性大大增強。同時，隨著操作流程復(fù)雜程度的增加，操作人員在具體操作過程中易于出現(xiàn)誤操作或錯誤操作。將人工智能技術(shù)引入至實際操作中可以從以下兩方面入手，一方面可以運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等技術(shù)分析實際情況，給現(xiàn)場操作人員的操作提供一定的指引，對關(guān)鍵操作建立“軟件+人工”雙重確認機制。另一方面，對于相關(guān)性很強或者通過分析之后存在明顯邏輯關(guān)系的操作，可以運用人工智能技術(shù)進行簡化，對于關(guān)聯(lián)的操作可以封裝在控制系統(tǒng)內(nèi)部，以簡化操作人員的操作。

3.4電氣自動化系統(tǒng)的運行狀態(tài)管理

電氣自動化系統(tǒng)的運行狀態(tài)正常與否會直接影響設(shè)備的運行，假若在電機等電氣設(shè)備出現(xiàn)故障時不能及時發(fā)現(xiàn)并采取合理的處置手段，則會導(dǎo)致設(shè)備的運行狀態(tài)失常，達不到使用要求。不同于機械故障，電氣自動化系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，基本不會出現(xiàn)明顯的振動、噪聲，從而其故障具有很強的隱蔽性、不確定性和非線性，運用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)不易于檢測故障。電氣自動化系統(tǒng)中引入以人工智能為核心的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)之后，可以運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習、模糊邏輯、專家系統(tǒng)等為數(shù)據(jù)分析方法，深入挖掘所采集得到能夠反映電氣自動化系統(tǒng)運行狀態(tài)信號背后的信息。達到優(yōu)化傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測方法的目的，并對其形成有力的補充，實現(xiàn)精確監(jiān)測、準確診斷的目的，最終為提高系統(tǒng)運行的可靠性提供有力保障。

4結(jié)論

電氣自動化涉及人們生產(chǎn)活動的多個方面，人工智能技術(shù)為其進一步的優(yōu)化和改善提供了新的機遇。本文在著重分析了人工智能技術(shù)的熱點研究方向和電氣自動化技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從電氣自動化系統(tǒng)設(shè)計方案的確立和控制策略的優(yōu)化、輔助操作人員的操作和系統(tǒng)狀態(tài)的監(jiān)測四個角度出發(fā)，概述了人工智能在該系統(tǒng)中的應(yīng)用前景和方向。為進一步促進人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用提供一定參考的同時，也為未來電氣自動化系統(tǒng)的改進和優(yōu)化提供了一些思路。