摘要:電氣工程及其自動化在工業(yè)生產(chǎn)中扮演著非常重要的角色，而人工智能技術(shù)作為前沿科技，應用范圍日益廣泛。將人工智能技術(shù)應用于電氣工程及其自動化領(lǐng)域，將會極大程度提升工業(yè)生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，生產(chǎn)成本顯著降低。首先探究人工智能技術(shù)的內(nèi)涵，重點分析其在故障診斷、電氣設備控制等方面的具體應用，希望能夠起到一定的參考作用。
關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù)；電氣工程及其自動化；故障診斷；自動化控制
近幾年我國制造業(yè)快速發(fā)展，“中國制造”已席卷全球。隨著工業(yè)化進程的加快，電氣工程及其自動化的重要性也日益凸顯。電氣工程及其自動化在理論層面主要研究電力網(wǎng)理論與控制理論，在技術(shù)層面依托計算機技術(shù)、信息技術(shù)、傳感技術(shù)、電工電子技術(shù)等，最終在無人或者極少數(shù)人的情況下，設備系統(tǒng)能夠執(zhí)行內(nèi)置程序，實現(xiàn)設備自行操作、控制等［１］。電氣工程及其自動化在工業(yè)生產(chǎn)中優(yōu)勢明顯，生產(chǎn)效率高，生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量好，降低了人力資源成本，提高了企業(yè)效益。隨著人工智能技術(shù)的日益成熟與廣泛應用，電氣工程及自動化控制領(lǐng)域通過引入該技術(shù)，在設備控制、故障診斷等方面朝著智能化的方向大步邁進，因此探究人工智能技術(shù)在電氣工程及其自動化控制中的應用具有重要的現(xiàn)實意義。
１人工智能技術(shù)概述
人工智能技術(shù)是當前科研熱點，其與納米科學、基因工程并稱為２１世紀三大尖端科技。人工智能英文簡稱“ＡＩ”［２］。人工智能是對人腦的模擬，重點是在認知、思維、判斷等環(huán)節(jié)，使得設備能夠像人一樣進行各項思維活動。人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛，目前在語音識別、圖像識別及處理等方面日趨成熟。人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)日新月異，當前“超強數(shù)據(jù)運算＋海量數(shù)據(jù)分析”是人工智能技術(shù)的發(fā)展主流。人工智能最顯著的特征是能夠自主學習，例如利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，通過正向求解降低梯度與ＢＰ算法，設備可具備一定的學習能力。如輸入不同圖片模板與辨識結(jié)果，系統(tǒng)自主學習，后續(xù)即可自行辨識。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)Ａ磕：畔⑦M行高速準確處理，將原始信息加工成高級信息以供人類直接使用。此外，通過與大數(shù)據(jù)技術(shù)相融合，系統(tǒng)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)深層挖掘，無論是直接數(shù)據(jù)挖掘還是間接數(shù)據(jù)挖掘，都可以幫助人們在當前信息爆炸的時代快速獲得有價值的信息，在分析信息的相關(guān)性（例如線性相關(guān)、線性回歸等）方面，人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘功能都具有非常重要的作用。人工智能技術(shù)在電氣工程及自動化中應用廣泛，尤其是在故障診斷、自動化控制等方面具有無可比擬的優(yōu)越性。
２人工智能技術(shù)在電氣工程及其自動化控制中的應用
２．１在故障診斷方面。電氣設備運行過程中因操作不當、零部件老化等原因，難免會出現(xiàn)設備故障。出現(xiàn)設備故障后需要準確界定故障原因、故障部位，盡快確定故障修復措施。故障發(fā)生后高效準確地分析故障是重中之重，當前故障診斷類型有三類：一是基于故障樹模型的故障診斷；二是基于案例推理故障；三是基于規(guī)則推理故障。上述三種故障推理方式并非單一使用，多是組合使用。人們借助人工智能技術(shù)，通過開發(fā)人工智能算法，結(jié)合高速數(shù)據(jù)采集以及傳感技術(shù)，陸續(xù)設計出一些故障診斷系統(tǒng)，能夠?qū)收暇珳识ㄎ唬收戏治鰷蚀_，最大程度降低維修成本與時間成本。故障診斷系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上主要包括機械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、故障診斷數(shù)據(jù)庫、故障推理機、知識處理、故障診斷過程解釋機、學習系統(tǒng)和專家系統(tǒng)人機界面等部分。案例庫主要是收集海量的故障案例與相關(guān)知識；規(guī)則庫則囊括了電氣工程及其自動化領(lǐng)域的行規(guī)等；知識處理環(huán)節(jié)主要是對所獲取的知識、案例等進行歸類整理，提取案例特征與相關(guān)參數(shù)，便于系統(tǒng)的推理及檢索要求。解釋器的功能是將故障原因、類型及修理措施等以客戶能接受的方式進行翻譯輸出；推理機是故障診斷系統(tǒng)的核心部件，分析用戶輸入的故障信息，結(jié)合診斷規(guī)則庫得出科學結(jié)論，然后在故障案例庫中尋找相似度最高的案例。在故障診斷中，故障特征提取是第一步，也是非常關(guān)鍵的一步。故障特征提取的準確性、完整性直接影響故障診斷的準確性，因此可將人工智能技術(shù)應用于信號的提取、分析等方面，通過比對敏感特征進行特征提取。
２．２在電氣控制方面。傳統(tǒng)的電氣控制煩瑣，操作方式復雜多變，控制時間長，控制效率低，而且操作結(jié)果與操作人員的水平息息相關(guān)，具體操作過程中難免會出現(xiàn)誤操作等情況。利用人工智能技術(shù)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制及專家系統(tǒng)等，可實現(xiàn)對電氣設備的遠程控制，操作人員可通過相關(guān)軟件即使了解電氣設備的運行狀況，精確調(diào)節(jié)設備使用中的各類運行參數(shù)，大大提升了對電氣設備的控制效果，將工作人員從煩瑣的電氣操作中解放出來，例如利用模糊控制中的Ｍａｍｄａｎｉ模糊系統(tǒng)或者ＴＳ模糊模型（一種動態(tài)系統(tǒng)的模糊模型辨識方法），能夠高效處理交流傳動控制相關(guān)問題，實現(xiàn)對設備速度的精確控制，從而提升電氣設備的工作效率。在具體操作過程中往往需要記錄相關(guān)參數(shù)，例如電氣設備的能耗、電量等，當前主要是人工記錄，不僅工作量大而且極易出錯，但是利用人工智能技術(shù)該項問題就可以迎刃而解。其通過編寫相關(guān)算法，設計相關(guān)記錄表格及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的實時采集與即時保存。在電氣設備運行監(jiān)控方面，借助人工智能算法，對電氣設備模擬量、數(shù)字量、開關(guān)量等進行采集整理后進行智能分析，當設備的運行參數(shù)（例如速度、電流、輸出功率）等異常時，系統(tǒng)依托人工智能技術(shù)的分析結(jié)果可發(fā)出保護性指令，設備斷電或急停并實施報警，通過采取上述保護性或者應急性措施，實現(xiàn)對電氣設備的保護。
３結(jié)語
人工智能技術(shù)在生產(chǎn)生活中應用范圍廣泛，在電氣工程及其自動化領(lǐng)域同樣展現(xiàn)出巨大的優(yōu)越性，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的采集與整理、電氣設備的監(jiān)控保護、故障診斷、生產(chǎn)控制等方面。因此，在未來的電氣工程及其自動化發(fā)展中，需要我們靈活運用人工智能技術(shù)，為該領(lǐng)域的發(fā)展不斷注入新的動力，從而推動工業(yè)化生產(chǎn)與經(jīng)濟發(fā)展。
參考文獻
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［３］張桂昌．探究當前智能化技術(shù)在電氣工程自動化控制中的運用［Ｊ］．通訊世界，２０１５（１９）：２４７－２４８．
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