人工智能技術在電氣自動化中的應用前景

洪子超

摘要

目前各領域都掀起了人工智能技術應用的浪潮，而電氣自動化系統(tǒng)面臨著自動化水平進一步提升和智能化推廣的挑戰(zhàn)。故本文從高中生的視角出發(fā)，在研究人工智能技術的優(yōu)勢和電氣自動化技術的應用現(xiàn)狀之后，從電氣自動化系統(tǒng)的設計、控制、操作和維護四個角度出發(fā)，分析了包含神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、模糊理論和機器學習等的應用前景，以期對電氣自動化系統(tǒng)的自動化和智能化水平提升提供一定的參考。

【關鍵詞】高中生 人工智能 電氣自動化 應用前景

近年來，隨著計算機科學、信息學、仿生學、神經(jīng)心理學等學科和云計算、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)等技術的迅猛進步，人工智能技術取得了長足的發(fā)展。由于人工智能技術是模仿人類及自然界其他生物的感知、學習、推理等行為而發(fā)展來的，從而相較于其他傳統(tǒng)技術具有更強的適應性和容錯性，并己逐步應用至智能控制、圖像處理、信號分析等領域。電氣自動化技術作為工業(yè)的重要技術之一，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

1.1 人工智能技術概述

1956年McCartney等在Dartmouth大學召開的學術會議中首次提出了人工智能技術，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，以達到指導設計、控制設備運行和信息提取等目的。人工智能技術可分為兩類：具備能夠依據(jù)外界刺激進行思考、學習等的強人工智能技術和應用至工程實際中解決工程問題的弱人工智能技術。由于本文著重于研究該技術在工程實際中的應用及前景，故本文的研究范圍僅限于弱人工智能技術。

1.2 人工智能技術的研究方向

人工智能技術屬于多學科交叉的綜合性技術，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習、模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡等。機器學習屬于人工智能技術中的核心部分，其運用計算機學習己有數(shù)據(jù)并掌握其中包含的內在規(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。即1到0～1的轉換，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，用以解決該領域內的高難度問題，其基本構成如圖1所示。人工神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的節(jié)點即神經(jīng)元構成，不同節(jié)點間信號傳遞時被賦予一定的加權值，最終實現(xiàn)信號分析處理、信息儲存的功能，其拓撲結構如圖2所示。

人工智能技術在促進學科間交叉發(fā)展的同時，也提高了設備智能化水平，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，將經(jīng)驗直接轉化為生產(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

2.1 電氣自動化技術概述

電氣自動化技術是一種綜合了控制學、信息學等學科的綜合性技術。近年來，電氣控制技術在鋼鐵冶金、火力發(fā)電、建筑等行業(yè)得到了廣泛應用，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鍵部分，而動作執(zhí)行部分是控制部分信息處理結果的執(zhí)行者，從而信息處理部分屬于核心部分。

2.2 電氣自動化技術的特性

電氣自動化技術涉及的范圍較為廣泛，既包含傳統(tǒng)的電機、電器領域，又包含信息處理、網(wǎng)絡傳輸和電子技術等。從而一方面電氣自動化技術具有強一弱電結合、機械一電氣結合、軟一硬件結合的特性。另一方面由于電氣自動化技術涉及不同行業(yè)、不同控制對象、不同應用工況等，電氣自動化的技術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的個性化設計，一定程度上阻礙了電氣自動化技術的普及。

2.3 電氣自動化技術的應用現(xiàn)狀

電氣自動化技術目前已經(jīng)成功應用至火力發(fā)電廠的設備運行狀態(tài)監(jiān)測，煤礦煤炭的挖掘、運輸和安全監(jiān)控，機加工中設備的自動化控制等領域。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、處理和傳輸技術的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、人工智能等技術也逐漸滲透至電氣自動化系統(tǒng)中。新興技術不僅變革了數(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 應用前景分析

人工智能技術通過機器學習、模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡等使得控制策略、分析方法更加精確、貼合實際的同時，也使得系統(tǒng)具備了自我學習、推理的能力。而電氣自動化系統(tǒng)的核心技術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在該系統(tǒng)中的應用前景。

3.1 輔助設計電氣自動化系統(tǒng)

電氣自動化系統(tǒng)的設計涉及學科較多，從而需要很寬的知識面，而目前電氣系統(tǒng)的設計主要依賴于工程師。電氣自動化系統(tǒng)的設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)的設計流程較為復雜，從市場調查、需求分析再到設計方案的制定，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)品設計之初就引入人工智能技術，通過專家系統(tǒng)和模糊邏輯中總結的專家經(jīng)驗，一方面，為設計者設計方案的選擇和已知方案的優(yōu)化提供一定的參考，從設計的源頭提高設計水平。另一方面，在整個產(chǎn)品設計周期內隨時運用專家系統(tǒng)、模糊邏輯進行驗證，及時發(fā)現(xiàn)設計中存在的問題，避免因返工帶來的損失。在電氣自動化產(chǎn)品設計中引入人工智能技術之后，可使得產(chǎn)品的開發(fā)成本和周期、設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之后，可以運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡、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量僅存在。和1兩種描述，而在實際控制過程中，往往會出現(xiàn)非。也非1的情況，從而導致不能實現(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)中一般涉及的設備較多，從而使得操作人員的操作復雜性大大增強。同時，隨著操作流程復雜程度的增加，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、專家系統(tǒng)等技術分析實際情況，給現(xiàn)場操作人員的操作提供一定的指引，對關鍵操作建立“軟件+人工”雙重確認機制。另一方面，對于相關性很強或者通過分析之后存在明顯邏輯關系的操作，可以運用人工智能技術進行簡化，對于關聯(lián)的操作可以封裝在控制系統(tǒng)內部，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備的運行，假若在電機等電氣設備出現(xiàn)故障時不能及時發(fā)現(xiàn)并采取合理的處置手段，則會導致設備的運行狀態(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)測技術之后，可以運用神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習、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的熱點研究方向和電氣自動化技術的應用現(xiàn)狀的基礎上，從電氣自動化系統(tǒng)設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)中的應用前景和方向。為進一步促進人工智能技術在電氣自動化中的應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。

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