智能化在电气自动化控制中应用

前言：想要写出一篇引人入胜的文章？我们特意为您整理了智能化在电气自动化控制中应用范文，希望能给你带来灵感和参考，敬请阅读。

摘要：智能技术发展为电气自动化领域带来了新机遇，优化了电气工作效率与技术水平。笔者以智能技术概述为切入点，分析了电气自动化控制中应用智能技术，能够达到优化资源配置、提高产品质量、优化产业效能的效果，在此基础上，结合智能技术神经网络、专家控制系统、模糊控制等方式，提出应用方法及优化措施，为相关工作者提供参考。

关键词：电气自动化；智能技术；控制应用

社会进步需要科技支撑，智能技术的出现，模仿人类思维，不同于传统科学技术，可实现行为活动智能化。特别是社会对生产效率提出高要求，亟须升级传统电气自动化技术，通过智能技术完成复杂信息的编程控制，不仅可节省物力、人力的投入，减少运营成本，还能提高电气自动化工作效率，保证控制的合理性与精确性，进而推动产业结构升级。

1智能技术概述

智能技术是指转化操控信息指令为计算机指令，驱动系统智能功能，使得系统可按照计算机指令完成行为和动作，原理是通过计算机编程，模仿人脑思维活动，让机器也能如同人类一样具备感知和思维能力。相比人工操作，智能技术可替代人工作业，完成较高危险性任务，具有便捷性、适应性、抗干扰性特点[1]。智能技术包括机器视觉、机器学习、机器人语言处理及自动控制，将其用于电气自动化控制中，具有以下优点：1）优化资源配置。为合理配置资源，以往工业生产工作内容繁多、设备流程复杂，需投入诸多物力、人力，任意环节产生问题，均会对下一环节造成影响。因此，可利用智能技术，优化配置生产资源，改善每个环节成本能耗，分析生产环节的缺陷和问题，提高生产效率，节省成本。2）提高产品质量。工业传统生产需要人员投入诸多精力和时间，方能完成生产目标，生产产品质量也会受到人员精力、操作、技巧等方面影响，工人如果长期疲劳工作，可能会生产不合格产品，浪费资源，降低生产效率[2]。而采取智能技术，可利用计算机输入程序设定，设备能够按照程序、参数要求操作，保证工序准确，提高产品质量。3）优化产业效能。经济市场发展下，消费需求升级对于创新性、精细化产品要求更高，传统产业的生产、研发模式难以满足社会发展，需利用智能技术，突破传统瓶颈，改造传统设计、生产、研发模式，通过系统对消费者需求自动分析，还能监控生产环节，确定潜在问题，调整设备操作，全面监测控制系统，促进产业升级。

2电气自动化中智能技术控制方式

2.1神经网络控制

神经网络是国际上迅速发展的交叉学科，模拟大脑基本特性，构建神经网络模型，是立足于人脑组织结构及运行机制的理解上，模拟智能行为及其解耦股的工程系统，有助于企业管理者解决不确定、非线性系统控制问题，结合单元格传输系统进行数据的分析处理，能够为电气自动控制提供数据支撑，优化数据分析质量。该控制模式以人脑活动规律、组织结构为背景，却不是人脑真实再现，是某种简化、抽象的模仿，从外界环境获取信息后，互连神经元能够存储，不仅是非线性活动系统，也属于自适应组织系统[3]。模型三要素如下：1）突触或连接，以wij代表神经元之间连接强度；2）输入信号累加器具备生物神经元整合功能；3）激活函数限制神经元输出。根据图1可知，X1、X2、…Xn是输入信号，利用神经元轴突输出。

2.2专家控制系统

传统控制系统中，运行系统排斥人为干预，人机之间交互不足，控制器难以了解被控对象结构变化、环境参数，缺乏应变能力，依赖被控对象数学模型，以精准模型优化控制效果。而专家控制系统，可处理启发式、定性的、不确定知识信息，经过推理和知识，求解需要人类大量专家经验解决难题，模拟专家思维过程，达到系统任务目标[4]。专家系统由知识库、数据库及规则库构成，知识库用于存放专家知识，根据知识库模拟专家思维，是保证控制准确的重要环节，和系统程序相互独立，可通过完善、改变知识库内容，优化系统性能；数据库，存储推理所需原始数据、最终结论和中间过程，是暂时工作存储区，能够对用户提问进行说明；规则库，根据已知信息或问题条件，匹配知识库规则获得结论，得到问题求解，模仿专家解题思维。我国电气控制中，广泛使用专家控制系统，通过一系列程序运算解析被控对象，获得最佳系统控制参数，提高系统管理水平，保证设备稳定、安全运行。

2.3模糊控制

模糊控制以模糊语言变量、模糊集论、模糊逻辑推理为主的智能控制模式，模仿人类模糊推理与决策过程，将专家级操作者经验编写为模糊规则，模糊化传感器实时信号，输入模糊后信号后完成推理，将结果输出至执行器上[5]。模糊控制本质属于非线性控制，是智能控制的一种，实现了系统化理论和应用结合，广泛用于社会生活、生产等多方面，包括电气设备模糊控制、汽车驾驶模糊控制、机器人模糊控制等，能够不断自我学习，适应多样化工作环境。因此，智能技术采取模糊控制，可提高电气控制效果，避免外界干扰。

3智能技术在电气自动化控制中的应用

3.1数据采集处理

电气自动化控制中，为达成工作目标，需做好数据信息采集、处理工作，通过多样化方式，确保数据采集信息准确性及处理高效性。以往电气自动化控制，多使用人工处理、采集信息方式，构建数据采集模型或软件，也需要人工收集信息，对于人员专业能力、职业素养等要求较高，任意环节出现人员失误，均可能出现信息不稳定、操作滞后的情况。从本质而言，电气自动化控制实效性较强，对于数据精准、迅速分析是工作开展的基础，能够及时应对控制流程、突发情况，方能实现自动控制目标[6]。所以，应当转变人工操作模式，提高工作质量和效率，合理利用智能技术，提高工作质量及效率，例如，用电控制人员可结合需求，设置电压门槛，保证电压处于标准范围运行，维护系统安全运行，延长寿命。通过应用计算机算法，取代人工采集，发送指令后计算机能够收集特定信息，使用爬虫技术抓取公开网页或内部数据，自动筛选排除无效数据，深入挖掘有效数据，且通过算法分析数据信息，获得人员所需结果。通过智能技术的帮助，系统可模拟员工收集数据流程，不仅可迅速达成工作目标，还能减小数据误差，实现可视化数据分析，为企业决策提供支持，提高经济效益。

3.2设备故障诊断

传统设备诊断立足于油液气体分离分析变压器情况，诊断模式难以准确、及时地判断发生故障的原因，加上电气设备故障具有非线性、复杂性特点，仅依赖人工检查，不仅需要耗费大量故障排查时间，还可能发生误诊情况，对设备安全使用造成影响，降低设备使用寿命。因此，电气自动化中，故障设备采取智能技术诊断，模拟人脑组织结构优化处理设备各项信息，结合样本信息情况，构建计算机模型，能够结合设备内部构造、运行环境、参数要求等构建故障诊断系统，将其和上位机、被诊断设备相连接，通过系统日常监控设备运行情况，完成诊断作业，实现设备故障的自动识别与处理，有助于操作者发现故障，向显示屏和软件发送检修提示，人员看到检修提示后，即可开展维护检修工作[7]。同时，智能诊断网络中，处理器可结合不同故障类型，为人员提供解决方案，有助于人员全面提高设备诊断及维修效率，相比传统故障诊断模式，系统诊断更具优势，可辅助人员短时间内识别故障部位、原因等，针对性解决问题，维持设备安全、稳定运行。

3.3电气自动化管理

电气自动化管理中使用智能技术，主要有以下几个方面：一是电气自动设计。传统工作模式下，人员电气设计通常需要大量进行调研考察，人员自身也要具备良好工作能力和丰富经验，只有专业人员能够从事设计工作，降低了设计效率，难以满足丰富多样的电气制造产业需求。而利用智能技术，可提高电气设计水平，实现自动化设计，优化工作效率，还能展现智能化特征。但是由于电气自动化工作烦琐复杂，人员缺少相关专业能力和知识储备，则无法达成工作目标，将投入诸多精力、物力，降低了经济效益，合理利用智能化技术，仅需根据需求设计算法，软件中输入参数，借助智能技术分析数据，可在计算机上模拟设计效果，减少成本投入，还能及时发现设计不足，做好调整工作，达到预期设计目标[8]。二是建立中央智能系统。通常在企业管理中人工参与较高，仍处于初级智能化发展阶段，通过大量应用智能化技术，构建中央智能控制系统，可合理利用系统平台，便于管理者及时掌握生产情况，优化生产环节，将设备效能发挥出来，以免出现设备闲置、维修不及时等情况。同时，智能系统还能收集设备工况，经过计算反馈后，制定符合产品生产要求的方案，实现动态化管理，促进企业的发展。

3.4无线通信连接

自动化控制中，通信设计模块是重要部分，可利用智能技术开展无线通信，提高传输信息资源效率，保证控制效果精准，优化操作水平。面对电气设备控制节点较多的情况，为提高工作效率及质量，需要将有线通信和无线通信相结合，综合考虑实际用户情况，选择最佳处理方式，通过串口初始化，构建串口监视线程，启动、发送串口信息，或采取主线程处理信息，取消串口监视线程，以此完成整体通信进程。实践证明，采取无线通信可增强传输精度和速率，运行系统也更为便捷。

3.5强化操作控制

智能技术用于电气自动化控制，可实现故障录制和控制操作。传统人工操作模式下，参数控制可能出现误差，例如电焊机精度控制，人工操作出现误差后会降低整体电镀产品质量，引进智能技术可利用计算机扫描，记录操作人员步骤，将数据输入电脑内，发送参数值设备，设备自动完成电镀作业，还能根据计算机技术对参数适时调节，以免发生风险，提高工作效率。此外，可利用大数据技术、计算机技术进行编程，安装机械臂模仿人员作业等，提高电气自动化控制水平，明确自动控制作为庞大、复杂系统，引进智能技术可保证生产安全，优化操作系统。

4智能技术在电子自动化控制的优化策略

4.1注重产品设计

电气自动控制工艺较为复杂，在电磁场以及电路设计中，人员需拥有丰富的经验和扎实的知识，方能保证系统稳定运行。特别是信息技术发展背景下，传统产品生产逐渐被智能技术替代，利用专家系统、神经网络、模糊控制等，提高产品设计及生产质量，还能将其用于自动化控制，需结合产品属性及控制系统特点，不断优化智能技术。

4.2提高诊断质量

电气工程中，电动机、发电机、变电器故障较为常见，一旦设备产生故障，会对整体生产流程造成影响，必须加强诊断工作，传统诊断主要是通过分析、采集变压器气体情况，判断是否出现故障，加上故障原因多变复杂，导致诊断故障效率较低。因此，电气自动化可整合应用模糊理论和神经网络技术，提高故障诊断准确性及效率，准确判断故障情况，为故障解决提供支持，减少设备损耗。

4.3扩展应用领域

智能技术优势较多，但也不是十全十美，尽管人们将其用于电气自动化控制领域成绩斐然，却也存在局限性，主要是技术未能全面普及，技术应用仍处于摸索初期，加上技术应用取决于计算机和半导体发展情况，部分技术仍未成熟，亟需完善、升级智能技术。因此，应扩展智能技术应用范围，注重完善管理机制，将其用于数据分析、存储等过程，为设备控制积累经验，还可结合PLC技术，提高系统稳定性[9-10]。

4.4培养专业人才

电气自动化控制中，智能化技术处于实践阶段，对于高端人才需求量较大，但在实践中却存在高端技术人才欠缺问题，尤其是在技术迅速发展的背景下，对智能技术专业人才也随之提出了更高要求，相关政府管理部门、科研院校和企事业单位，应出台相关政策，注重培养更多高端智能化技术人才。可通过社会渠道宣传智能技术优势，企业和科研院校加大智能化技术的投入，政府部门应出台优惠政策，建立高水平智能技术人才队伍，为技术应用奠定基础。

5总结

综上所述，智能化技术具有灵活性强、准确性高等特点，电气自动化控制中合理应用智能化技术，不仅能够自动排查故障，还能优化设备运行，使得自动化控制工作获得极大突破和进展。因此，相关人员应当明确智能技术的价值，将其用于数据收集处理、设备故障诊断、电气自动管理等方面，从而为电气领域的发展打开新局面。

作者:王泽旭 单位:武汉轻工大学