人工智能在电气自动控制中的应用分析

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  【摘 要】随着科技的飞速发展,人工智能越來越受到人们的追捧,人工智能作为电气工程的自动化以及控制中的高端新兴技术,对其在现实生产制造中就有十分重要的意义。人工智能可以提高电气的自动化控制效率,并且可以降低人为因素在生产制造中的安全事故风险。本文就人工智能在电气工程的自动化以及控制中的应用概念和技术特点优势还有人工智能的应用原理、人工智能在电气自动化与电气控制中的应用和人工智能的范围领域以及人工智能在电气工程的自动化以及控制中的实际应用三个方面对人工智能技术在电气工程的自动化以及控制中的应用进行了科学合理的分析。
  【关键词】人工智能;电气自动化;应用探析;智能控制
  引言
  人工智能技术是在使用电脑进行精确计算的基础上,通过模拟人的智能来实现对某些机器设备的智能化操作,将其运用到电气自动控制中能够有效提升生产效率。目前我国在电气自动控制中应用人工智能还处于初级阶段,在应用中也出现了很多问题需要改进,这要求技术人员对具体的应用概念和操作模式要有一个清晰的了解,并确保人工智能可以在电气自动控制中得到更好应用,以此来促进电气设备在自动化上取得长足进步。
  一、人工智能技术的定义与应用特点
  人工智能技术可以通过相应的计算机算法来模拟人脑控制自身活动的步骤,可以有效地解决一些传统学科中的问题。在人工智能的研究过程中,数学、计算机、心理学、哲学等许多学科都需要包含在人工智能技术的过程中。它可以进行人脑的综合模拟,使一些高风险、复杂的任务可以通过机械来完成。与人脑思维模型相比,人工智能信息采集的速度和问题的分析处理速度都有了很大的提高。在此基础上,利用计算机的智能计算来代替人类复杂的脑力劳动,有效地减少人力资源的投入,实现产业结构的优化配置,促进我国生产水平的进一步提升。
  二、运用人工智能的优势
  (一)操作误差小
  人工智能在运行条件方面门槛较低,限制不多,这也让其在操作方面,误差要比以往的控制器误差要小,一般外界因素是不会对其造成影响的。通常在电气自动化控制体系中使用该技术,会结合具体的生产需求对参数进行相应的设置,之后人工智能系统可以实现统一的调控,在具体的应用中,这些参数一般是不会被外界干扰影响的,这就使得该系统对于管控工作具有很好的效果,也不会由于系统的故障而造成决策错误,这让操作误差情况有了极大的改善,让生产整个过程可以依照之前设定的方案正常的进行,有效的减少了操作误差情况,这是以往的控制以及人工调控都做不到的,和机械化自动生产这一观念相适应。
  (二)反应灵敏
  机器计算的速度相当惊人,反应的速度也超乎人的想象,而且智能机器软硬件进步的速度也是相当快,今天的一部智能手机的速度都比早期计算机的速度不知要快多少倍,我国银河二号计算机运行速度是每秒 3.4 亿亿次。未来的光量子计算机速度将会更加惊人。可能以前科学家一生都难以做到的事情交给人工智能迅速就可以解决。
  (三)降低生产成本
  电气自动化控制系统之前也可以做到自动化生产,不需要人工生产,但是并非完全能够脱离人工,在设备整理以及故障检查等方面还是离不开人工,这样就会浪费较多的时间,且还需要花费一些人工费用,这也是限制电气自动化生产的一个方面。但是人工智能就可以自动的检测机械故障,全面的管理工业生产,让所有的电气设备都可以依据设定好的方案工作,可以解决生产中部分常见问题,提升生产效率和效果。
  三、人工智能在电气工程自动化中的应用
  第一,电气设备故障诊断中的应用。纵观电气工程自动化运行和自动化系统,变压器、发动机、发电机等电气设备极易出现故障和事故。通常传统的故障诊断方法包括:认真分析收集变压器所产生的气体,以收集气体样本的分析结果为依据,判断设备是否存在故障。然而传统的故障检测方法不仅需要耗费许多时间,还要求相关人员实时监控和检测设备,加上电气设备故障的不确定性和突发性较强,在很大程度上增加了设备故障的诊断难度。而人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用,可以将专家技术、神经网络、模糊理论加入设备诊断中,从而减少物力和人力资源的输出,增强工程生产效率,提高设备故障诊断效率。
  第二,电气设备运行中的应用。人工智能在优化电厂电气设备方面发挥着积极的作用。由于电气设备在企业生产中起着积极的作用,所以需要优化其磁场和电路,要求操作人员积极丰富自身的经验,对传统产品设计的不足加以弥补,满足现代化设备的运行需求。通常利用人工智能的方式对电气设备进行设计,可以缩短产品开发周期,使产品性能满足具体的需求。电气设计的基础理论就是CAD理论,设计中综合运用专家系统和遗传算法,有利于保证产品设计的高性能和精确度。值得注意的是,一旦电气设备出现故障,则会导致系统停机,而利用人工智能理论能发挥专家系统的作用,有效巩固产品的性能。
  第三,电力系统中的应用。对于电力系统自动化而言,人工智能中的人工神经网络和专家系统有着广泛的应用,其中人工神经网络的学习方式相对灵活,呈现分布式的储存方式,多用于电力系统的数据处理中。同时人工神经网络主要是科学分类模型,对相关的输入进行恰当选择,从而构建类型不同的季节性时间模型,借助该模型预测系统的短期负荷,使技术人员全面分析系统中可能出现的故障,促进系统运行效率的提高。另外,专家系统属于复杂的程序系统,集大量的经验、知识、规则于一体,判断和分析电力系统中的问题,对专家决策过程进行模拟,有效解决相关的问题。当然利用专家系统优化调控电力系统,需要以系统运行情况为依据,根据相关的要求对系统中知识库、规则库、数据库中的数据信息进行更新,使其与系统应用的要求相符。
  第四,电气控制过程中的应用。电气控制是电气系统运行的核心环节,若电气系统缺乏稳定性,则会造成电气设备故障,所以需要科学控制企业的电气,保证设计和操作的合理性,以免导致设备发生故障。人工智能在电气控制中的应用,可以很好地解决这一问题,减少设备故障的发生概率,提高电气控制的精确度以及电气设备的性能。在这个过程中人工智能有效取代了传统的电气设备,通过转化设备性能来降低投入成本,借助界面化的方式简化系统控制流程,利用智能形式存储重要的信息,以便及时发现和解决故障,促进维修效率的提升。
  结束语
  在电气自动控制过程中通过人工智能技术的应用,能够有效降低生产成本、提高生产效率,并使得整个电气生产设计流程以及产业结构得到优化与完善,可以说人工智能技术是我 国电自动化控制发展过程中的一个重要环节,对于我国电气行业的发展也有着非常重要的意义相关设计人员就需要不断加强对人工智能技术的研发力度,并借此来促进我国的电气行业得到更进一步的发展。
  参考文献:
  [1]周贺,王占峰,王朔.人工智能技术在电气自动化控制的应用分析[J].电子世界,2017(3):96-97.
  [2]王吉长.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路探索[J].科学技术创新,2017(7):33-33.
  [3]崔海花.试论人工智能在电气自动化控制中的应用[J].信息记录材料,2018,19(11):98-99.
  (作者身份证号:131127198710022012)
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