關于人工智能技術在自動化控制中的應用初探

張迪 曲帥 王宇 陸軍裝甲兵學院

在現代先進的智能技術發展以及應用過程中，電子信息技術體現出了良好的應用價值。和傳統的技術存在的不同之處，主要是這種新型技術基于智能系統，為人們的操作提供了更加方便的條件，在一定程度上解決了傳統自動控制技術應用中存在的問題。目前，人工智能技術在眾多方面都實現了有效應用，包括軍事系統、航空運輸、電力控制等領域。下文中從人工智能技術的主要特點出發，思考目前電氣自動化控制的實際狀況，研究人工智能技術實現在電氣自動化控制中應用的主要方式，促進了持續發展戰略的落實。以下主要圍繞著人工智能技術的具體情況展開簡單的分析與探討。

一、人工智能技術的理論及特點

人工智能是指將計算機的程序設定為可深度學習的模式，模擬人類的思考模式，進行自行學習，擴展機器智能，使計算機更聰明、更有能力。而如何設計和制造更高智能的計算機就是當前人工智能所研究的主要方向。人工智能技術主要是設計人類智能需要完成的工作，代替人類通過智能機器完成工作。人腦屬于復雜的系統，其思維過程值得被效仿。人工智能技術人類的思考模式對機器進行程序設定，收集外界信息，對其進行研究，然后就研究結果進行反饋，模擬人類問題處理方式。

人工智能技術的發展和產生，在一定程度上體現出了類似人腦的復雜思維，這種技術能夠實現對豐富的數據信息的及時收集以及整理，相對來說更加準確、及時。將其應用到電氣自動化控制系統中，有利于對整體自動化控制系統更好地管理和控制，實現數據信息的交換以及傳輸，進一步控制相關的人力資源成本，促進生產結構的升級以及優化，提高生產的效率。

二、自動化控制的發展現狀

自動化系統在其具體的發展過程中，逐步實現了將系統中的各部分內容進行有效的結合的要求，這中集合程度更高的系統在實際生產和運行中效率更高，作用更好。在這個過程匯總，微電子理論技術體現出了重要的價值。隨著自動化控制系統精確性的提高，其應用越來越廣泛，故而在未來的發展中，更加智能化的自動控制系統是必然的結果。企業中，實現自動化控制系統的全面應用能夠有效地幫助企業節省成本，為企業帶來更加豐厚的經濟效益，同時提高對生產控制的靈敏性。目前，我國電氣自動化控制系統的信息化水平越來越高，智能自動化控制技術功不可沒，系統的信息處理能力增加，逐步達到了系統網絡自動化和在線綜合控制，有效地控制系統風險的目的。

三、人工智能技術在電氣自動化控制中的應用分析

隨著產業結構的升級調整，新技術進入產品實際生產的轉化過程越來越簡便，促進了人工智能的理論知識應用于控制，彌補現有技術的弊端，使人工智能技術適應復雜系統的工作需要。人工智能技術作為人們思想的結晶，在其應用過程中，解放了人力資源，并體現出了智能化以及控制化的現代社會發展需求。對于復雜的系統，人工智能技術使用數學模型和控制理論，將定量、定性相結合，機械設備通過人類的經驗和思維能力解決，實現智能控制。人工智能技術分為神經網絡控制、專家控制(知識庫)、模糊控制、綜合智能控制等。以遺傳算法、免疫算法、蟻群算法等為基礎，實現人工智能技術的優化計算。

（一）神經網絡控制

主要是控制生物神經功能的模型，生物神經元被傳入數據的刺激，輸出并傳遞給相關神經元。輸出和輸入之間轉換為非線性關系。神經網絡由簡單的自適應元素和層次組織組成，采取大規模并行的連接方式構建起神經網絡，處理與生物神經網絡相似的信息，稱為生物神經功能。實際上，神經網絡的控制能夠模仿生物學方面的具體思維，構建起完善的網絡體系來更好地接受信息，針對所接收的一些信息產生功能性的反應，從而能夠更直觀地對所接收到的相關信息數據來進行處理。因此，神經網絡在其具體連接和組成過程中還具有豐富的處理元。為了科學地模擬生物的大腦特性，神經技術研究建議建立神經模型。事實上，神經網絡的構建只能抽象地模擬生物思維，不能完全反映生物思維的功能。在神經網絡中，神經元具有處理信息的功能，能夠對相關的信息以及知識進行更好的識別，這也正是神經元連接權系數的動態演化方式。不同的神經元組成一個網絡，一個神經元可以接收多組輸入信息，并根據設置規則進行處理，轉換為輸出信號輸出。神經網絡中的有大量相互連接的分布元件，每個元件以非線性方式傳遞信息，可以用多種手段進行信息的傳遞，也可以手動配置一些的特殊連接方式，用“黑匣子模型”表示，機器模型不能精確地表示，但輸入和輸出都有模糊的規則。人工神經網是電氣自動化控制廣泛使用的經驗模式。

（二）專家控制和模糊控制應用

從大角度看，專家控制主要是在整體控制系統中將專業、規范性的運行機制實現和理論技術的結合，從而能夠產生新的控制系統，體現出控制的科學性。結合專家系統理論技術，人工控制知識經驗和構建系統是專家控制系統。因此，專家屬于支持專家系統知識和技術的控制系統。模糊控制分為輸入接口、控制器、輸出接口、執行機構、控制對象和檢測設備。

四、人工智能的應用方向

（一）電氣自動化設備

結合應用程序規范控制以及系統的動力學等方面的相關要求，發現在電氣自動化控制系統中，控制器方面存在一定的差異性。在模糊控制中支持理論知識和固定規格推理語言，進行模糊量化處理、模糊決策和精密處理?？刂破魍ㄟ^輸入、輸出接口從對象獲取數據，將控制器決策輸出的信號轉換為數字模式，將其轉換為模擬信號，并向受控對象提供反饋。I/o接口設備除了A/D、D/A轉換外，還有平坦的轉換及執行機關等。

（二）系統控制和故障處置

在具體的電氣自動控制系統中，要保持系統的長期穩定運行值得相關方面重點研究，需要在電氣化系統中融合各方面的系統性的知識，從而能夠保證電氣控制系統的運行穩定性。人工智能技術的應用過程當中體現出和計算機技術的充分結合特點，通過計算機來代替傳統的人力勞動，幫助企業有效地節省人力資源，同時體現出了高效性。

如何在電氣自動控制中有效地運行系統一直是長期關注的問題，各種學科知識的應用促使知識融入到電氣化系統中。高效運營需要專業技能，人工智能技術可以支持計算機技術，自動運營電力設備，代替人力進行復雜的腦力勞動，降低人力成本，實現高效工作。

人工智能技術在事故處理、故障診斷中代替人工進行合理診斷。在電氣控制中，發動機、發電機、變壓器等故障頻率高，故障原因復雜多樣。因為問題很難解決，所以要及時診斷和處理，以免增加損失。但是傳統的診斷存在諸多因素的影響，且實際操作繁復，效率低下。傳統的診斷方式需要人工進行各類操作和診斷，整個過程耗費大量時間，投入人力物力，成本過高。本文分析了神經網絡、模糊理論和專家技術的人工智能技術，指出人工智能技術可以有效地解決上述問題，提高診斷準確性，提高診斷效率，有效地控制損失。

五、結語

綜上所述，人工智能技術主要是通過智能化技術解決實踐中的復雜問題，將人工從生產加工中解放出來，加強自動化控制中的靈活性。人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，為的是使現有自動化生產能力進一步提高，讓自動化生產進一步提升產品良品率和生產總數，讓自動化控制向著智能化進一步發展。